データで読み解くサポーター獲得チャネル：効果的なコミュニケーション戦略への活用法
データで読み解くサポーター獲得チャネル：効果的なコミュニケーション戦略への活用法
非営利活動を応援してくださるサポーターの方々は、様々な「きっかけ」を通じて団体と繋がります。ウェブサイトからの問い合わせ、イベントでの出会い、友人からの紹介、SNS広告、新聞広告など、その獲得チャネルは多岐にわたるでしょう。
これらの獲得チャネルごとに、そこからいらしたサポーターの方々の特性が異なると考えたことはありますか？ 例えば、ウェブサイト経由の方と、イベント経由の方では、団体への関心の持ち方や、その後の応援の仕方に違いがあるかもしれません。
この違いをデータで把握することは、サポーターの方々との関係性をより深く、効果的に構築していく上で非常に重要です。今回は、お手元にあるデータを使ってサポーター獲得チャネルを分析し、その結果をその後のコミュニケーションにどう活かすかについてお話しします。
なぜサポーター獲得チャネルの分析が必要なのでしょうか？
多くの団体では、どのチャネルから何人のサポーターを獲得できたか、という獲得数自体は把握されているかと思います。しかし、獲得後のサポーターの方々が、その後どのように団体に関わってくださっているか、という点までチャネル別に追っているケースは少ないかもしれません。
チャネルごとの特性を知ることは、以下のようなメリットをもたらします。
- コミュニケーションの最適化: チャネルごとに異なる関心の度合いや応援の傾向に合わせて、その後の情報提供やお願いの内容、タイミングを変えることができます。これにより、より響く、パーソナルなコミュニケーションが可能になります。
- リソースの効率的な配分: 継続率やエンゲージメントの高いチャネルが分かれば、そのチャネルへの投資や獲得後のフォローを強化することで、全体のサポーター基盤をより強固にできます。
- 期待値の調整: あるチャネルからは初回寄付額は少なくても、長期的な継続が見込める、といった傾向が分かれば、短期的な成果だけでなく、中長期的な視点でチャネルの効果を評価できるようになります。
どのようなデータを収集・整理すれば分析できるでしょうか？
サポーター獲得チャネルを分析するために必要なデータは、主に以下の通りです。
- サポーターの基本情報: 氏名、連絡先など、サポーターを特定できる情報。
- 獲得チャネル: そのサポーターが、最初にどのように団体と繋がったかを示す情報（例: ウェブサイト経由、イベント参加、知人紹介、SNS広告、チラシなど）。これは、サポーター登録時や初回コンタクト時に記録しておくことが理想的です。
- 獲得日: サポーターになった日付。
- その後の活動履歴:
- 寄付履歴（金額、日付、頻度）
- イベント参加履歴
- ボランティア参加履歴
- メールマガジン等の開封・クリック履歴
- 会員サービス利用履歴
- その他、サポーターのエンゲージメントを示す様々な活動記録
これらのデータを、Excelやデータベースなどで管理しているかと思います。分析のためには、「どのサポーターが」「いつ」「どのチャネルから獲得され」「その後どのような活動をしているか」を紐づけて確認できるように整理することが第一歩です。
具体的な分析項目例とExcelでの考え方
必要なデータが整理できたら、以下のような項目をチャネル別に集計・比較してみましょう。Excelのピボットテーブル機能などが役立ちます。
- チャネルごとのサポーター獲得数:
- 最も基本的な指標です。どのチャネルが多くのサポーターを獲得しているかを知ります。
- チャネルごとの平均初回寄付額:
- 初回でどのくらいの金額を寄付してくださる傾向があるかを見ます。
- チャネルごとの一定期間（例: 1年後、3年後）の継続率:
- 獲得後、どれだけの方がサポーターとして継続してくださっているかを示す重要な指標です。
- チャネルごとの平均寄付頻度・総寄付額（一定期間内）:
- 継続的な応援の「質」を見る指標です。
- チャネルごとのイベント参加率・ボランティア参加率:
- 金銭的な支援以外の形で関わってくださる方の割合を見ます。特定のチャネルからは活動参加者が多い、といった傾向が見えるかもしれません。
- チャネルごとのメールマガジン開封率・クリック率:
- デジタルコミュニケーションへの反応の良さを見ます。オンライン経由のチャネルが高い傾向にあるかもしれませんが、オフラインチャネルでも反応が良い層がいるかもしれません。
これらの項目をチャネルごとに集計し、比較することで、それぞれのチャネルからいらしたサポーターの方々の「プロファイル」が見えてきます。
分析結果を読み解き、アクションに繋げる
分析結果から、いくつかの傾向が見えてくるはずです。例えば：
- 「ウェブサイト経由のサポーターは初回寄付額は平均より高いが、その後の継続率はやや低い」
- 「イベント参加経由のサポーターは初回寄付額は低いが、その後のイベントやボランティアへの参加率が高く、継続率も高い」
- 「知人紹介経由のサポーターは、全体的にエンゲージメントが高く、長期的な関係性が期待できる」
このような傾向を読み解くことで、チャネルごとの特性に合わせた具体的なアクションを検討できます。
アクションの例:
- コミュニケーション内容の調整:
- 継続率が低いチャネルからのサポーターには、獲得直後のフォローアップを強化し、団体の活動への共感を深めてもらうための情報提供を増やす。
- イベント参加率が高いチャネルからのサポーターには、優先的にイベント開催情報をお知らせし、活動への参加を促す。
- コミュニケーションチャネルの使い分け:
- メール反応率が高いチャネルからのサポーターには、メールでの情報提供を主に行う。
- 郵送DMに反応しやすいチャネルからのサポーターには、DMでのアプローチを検討する。
- 特定の活動への誘導:
- ボランティア関心層が多いチャネルからのサポーターには、具体的なボランティア募集情報を丁寧に伝える。
- 獲得方法の見直し:
- エンゲージメントの高いチャネルを分析し、そのチャネルでの獲得をさらに強化するための施策を検討する。逆に、エンゲージメントが低いチャネルについては、獲得方法や獲得後のフォロー体制に課題がないかを見直す。
これらのアクションを実行する際は、どのチャネルのどのサポーターに対して行う施策なのかを明確にし、その後の効果を再びデータで検証していくことが重要です。
分析と活用のポイント
- データの記録を習慣化する: 獲得チャネルの情報は、サポーター登録時などに忘れずに記録しておくことが最も重要です。
- 完璧を目指さない: 最初から全てのチャネル、全ての活動履歴を完璧に分析するのは難しいかもしれません。まずは主要なチャネルや、把握しやすい活動データから分析を始めてみましょう。
- 定期的に見直す: サポーターの獲得傾向や関心は変化していく可能性があります。分析結果は一度きりではなく、定期的に見直すことで、常に最新の状況に基づいたコミュニケーションが可能になります。
- 他のデータと組み合わせる: 今回は獲得チャネルに焦点を当てましたが、他の属性データ（年代、地域など）や行動データ（寄付履歴、参加履歴など）と組み合わせることで、より深い洞察が得られます。
まとめ
サポーター獲得チャネルごとの特性をデータ分析することで、それぞれのサポーターの方々の関心や応援の傾向をより深く理解することができます。この理解に基づいた、きめ細やかでパーソナルなコミュニケーションは、サポーターの方々との関係性を一層強固にし、団体の活動への持続的な応援に繋がるでしょう。
お手元にあるサポーターデータ、特に「獲得チャネル」の情報に着目し、まずは簡単な集計から始めてみてはいかがでしょうか。分析結果から見えてくる新しい発見が、きっとその後のサポーター活性化のヒントになるはずです。