堀内さんの素晴らしい回答の後で恐縮ですが、私もコメントさせてください。

「課題を解決できるヒントがそこにある！」
と思えたら、データを見たくなると思います！

そのためには、大前提データが信頼できるデータであり、そして
データは（上記のお話だと）「営業提案に役立てるため」に見える化されてるよ、
と何のためのデータかを知っている／知ってもらうことが大事だと思います。

弊社内でもBIツールやSalesforceなどでいろんな国の
いろんなチームが作成したダッシュボードがたくさんありますが、
それがどんなに素晴らしいものでも
「なんのためのダッシュボードなのか」を理解できなければ見にいきません。

つまり、データをわかりやすく魅せる（think-cellの出番）かつ、
メッセージングやタイトル付けも非常に重要だなと最近考えています。

（これは、実は、最近の自分の課題です。
　think-ellでグラフ作ったぜ！（夢中になる）
　あれ、結局何がいいたんだっけ？何を表しているんだっけ？
　みたいなことがたまにあります・・・。
　もちろんまずはメッセージングを固めろ説もあります、いろいろと修行中です！！）

「見たくなる化」には3つの要素があるかもと直感で思いました
①インプット
②プロセッシング
③アウトプット

＜①インプット＞
■Garbage In, Garbage Out
・ゴミを入れたらゴミが出てくるではないですが、間違ったデータは見たくなくなる
・あるあるですが「この数値間違ってない？」と言われて「あ、、、そっすね」となったら、もう見たくなくなるのと同じです笑

■一次データ
・ユーザーの生の声を含めたファクト・1次情報はおもろくて相手も興味津々になる可能性大

＜②プロセッシング＞
■相手の靴を履く
・相手の靴を履いて「XXするためにはXXしたいけどAさんにXXさせるためには何が必要やろ」みたいな視点でデータを解釈する（コンサルの方がよく使われる論点とかイシューに近い）
・これはずすと「それって何がおもろいねん？」「俺にどうしてほしいねん？」に後工程の③の結果に響く

＜③アウトプット＞
・メッセージング：結果として「だからこうや！」というのをガイドされてると読みたくなる
・ビジュアライゼーション(think-cellのだいご味）
➡視覚的に整理されていないと、受け手にとって大きな認知負荷となり、メッセージが伝わらない

➡ めっちゃネタが新鮮でうまくて、それが食べたかったんや、というものでもクソまずい見た目だと食指がそそらないのと同じ

上記の例ではお客様への提案に資するものは何か、という感じで後輩が一次ループを回してるわけですが、後輩天才すぎやろと思いました