データで紐解くサポーターの「活動パターン」：異なる行動履歴から見つける個別アプローチのヒント
非営利団体にとって、サポーターの皆様は活動を支えるかけがえのない存在です。一口にサポーターといっても、その関わり方は多様です。ある方はイベントによく参加してくださる一方、別の方はオンライン寄付を中心に支援してくださるかもしれません。また、イベントにも参加し、定期的な寄付もしてくださる方もいらっしゃいます。
これらの「異なる活動履歴」は、サポーターお一人お一人の関心や団体への期待を示す貴重なデータです。しかし、多くの団体では、これらの活動履歴データがバラバラに管理されていたり、「イベント参加者」「寄付者」といった大きな括りでのみ捉えられていたりすることがあります。
手元にある様々な活動履歴データを組み合わせ、サポーターの「活動パターン」を読み解くことで、よりきめ細やかなコミュニケーションや、関係性をさらに深めるための個別アプローチが見えてきます。この記事では、異なる活動履歴データを活用してサポーターの活動パターンを分析し、具体的な活性化アクションにつなげる方法をご紹介します。
なぜ「異なる活動履歴」の分析が重要なのか
サポーターの皆様は、それぞれの興味やライフスタイル、団体への理解度に応じて、多様な形で応援してくださっています。
- 特定のテーマのイベントにだけ参加する
- ボランティア活動には積極的だが、寄付はしない
- オンラインの情報発信はよく見ているが、オフライン活動には参加しない
- 定額寄付をしているが、他の活動への参加はない
こうした異なる活動履歴は、サポーターの「今」の関心や、団体との関係性の深さを示唆しています。例えば、「特定のテーマのイベント参加者」は、そのテーマに強い関心を持っている可能性が高いでしょう。「イベント参加経験はないが、継続寄付をしてくださっている方」は、活動全体を信頼して支援してくださっている一方、活動の現場を知る機会を求めているかもしれません。
これらの活動パターンを理解せずに、すべてのサポーターに同じ情報や同じお願いをしていては、メッセージが響かない可能性があります。データに基づいて活動パターンを把握することで、それぞれのサポーターに最も響くであろう情報や、次に期待される関わり方を提示できるようになります。
どんな「活動履歴」データを活用できるか
手元にある様々なデータを組み合わせることで、サポーターの活動パターンを見つけるヒントになります。主なデータとして、以下のようなものが考えられます。
- 参加履歴:
- イベント、セミナー、ワークショップへの参加記録
- ボランティア活動への参加記録（種類、頻度）
- スタディツアーや視察会への参加記録
- 支援履歴:
- 単発寄付、継続寄付の記録（金額、頻度、使途）
- 物品寄付やプロボノ提供などの記録
- コミュニケーション履歴:
- メールマガジンやDMの開封・クリック記録
- Webサイトの特定のページ（活動報告、事業詳細、イベント情報など）閲覧履歴
- 問い合わせや相談の記録
- その他:
- アンケート回答内容（特定のテーマへの関心、希望する活動形態など）
これらのデータを、サポーターごとに整理・統合することが分析の第一歩となります。氏名やサポーター番号などで各データを紐づけることで、一人ひとりの「活動の軌跡」が見えてきます。
具体的な分析ステップ：活動パターンを見つけ出す
手元にある活動履歴データを活用して、サポーターの活動パターンを分析する具体的なステップをご紹介します。Excelなどの表計算ソフトでも実践可能です。
ステップ1：分析したい「活動」や「行動」の定義
まずは、どのような活動履歴に注目したいかを決めます。例えば、「Aイベント参加者と非参加者」「Bボランティア経験者と非経験者」「オンライン寄付者とオフライン寄付者」「両方の活動に積極的に関わる人」など、団体の活動内容や課題に合わせて焦点を絞ります。
例として、「特定のイベント（例：年次報告会）への参加」と「継続的な寄付」という2つの活動履歴に注目してみましょう。
ステップ2：サポーターを「活動パターン」別に分類する
ステップ1で定義した活動に基づいて、サポーターリストを分類します。
サポーターの氏名やID、連絡先などが記載された一覧表（名簿やデータベースのエクスポートデータ）を用意します。この表に、注目したい活動に関する列を追加します。例えば、
- 「年次報告会参加」の列：参加した場合は「〇」、不参加または記録がない場合は空欄
- 「継続寄付者」の列：継続寄付中の場合は「〇」、そうでない場合は空欄
このようにデータを整理すると、各サポーターがどの活動パターンに該当するかが分かります。
- パターン1：年次報告会参加 〇、継続寄付者 〇 （両方の活動に関わる）
- パターン2：年次報告会参加 〇、継続寄付者 空欄 （報告会には参加するが継続寄付はしていない）
- パターン3：年次報告会参加 空欄、継続寄付者 〇 （報告会には参加しないが継続寄付はしている）
- パターン4：年次報告会参加 空欄、継続寄付者 空欄 （どちらの活動にも関わっていない）
Excelであれば、オートフィルター機能を使ったり、新しい列にIF関数などを使って条件に基づいたフラグを立てたりすることで分類できます。この分類作業は「セグメンテーション」と呼ばれ、サポーター全体を意味のあるグループに分けることで、それぞれの特徴を捉えやすくなります。
ステップ3：各「活動パターン」グループの特徴を比較分析する
分類した各グループについて、それぞれの特徴を比較します。注目したいのは、以下のような点です。
- 属性: 各グループに特定の年代や地域のサポーターが多いか？
- 他の活動履歴: 各グループは、他の活動（例：別のイベント、ボランティア、Webサイト閲覧傾向など）にどのように関わっているか？ 例：「継続寄付者だが報告会には来ない」グループは、Webサイトの活動報告ページをよく見ているか？
- 継続性: 各グループの平均的なサポーター継続年数はどのくらいか？
- 関係性の深さ: 各グループは、団体の他の指標（例：アンケートでの満足度、問い合わせ頻度など）にどのような違いがあるか？
Excelの集計機能やピボットテーブルを使うと、各グループの人数、平均寄付額、特定のWebページ閲覧率などを簡単に比較できます。例えば、「パターン1（両方に関わる）」のグループは、他のパターンに比べて継続年数が長い傾向があるかもしれません。または、「パターン2（報告会参加のみ）」のグループは、特定の活動テーマへの関心が非常に高い一方、寄付に関する情報にはあまり触れていない可能性があります。
ステップ4：分析結果からインサイトを見つける
ステップ3で見つかった違いや傾向から、サポーターの関心や団体への期待に関する「インサイト（洞察）」を導き出します。これは、「データが示唆していることは何か？」を考える創造的なプロセスです。
例： * 「報告会参加者だが継続寄付はしていない」グループは、活動内容への関心は高いが、継続的な金銭的支援へのハードルがあるのかもしれない。あるいは、継続寄付のメリットや使途が明確に伝わっていない可能性がある。 * 「報告会には来ないが継続寄付者」グループは、忙しいなどでオフラインイベントには参加できないが、オンラインでの情報提供を求めているのかもしれない。あるいは、団体の運営基盤を支えることに意義を感じているのかもしれない。
このように、データから見えた違いを、サポーターの立場に立って解釈し、具体的な仮説を立ててみることが重要です。
分析結果に基づく具体的な活性化アクション
活動パターン分析で得られたインサイトは、サポーター活性化のための具体的なアクションにつながります。各パターンに合わせたアクションを計画しましょう。
- 個別コミュニケーションの実施:
- 「報告会参加者だが継続寄付はしていない」グループ：報告会で示された成果と継続寄付の繋がりをより具体的に伝える情報を提供する。継続寄付以外の関わり方（例：イベント企画への参加など）も提案する。
- 「報告会には来ないが継続寄付者」グループ：オンラインでの活動報告をさらに充実させ、視聴を促す。報告会の録画配信があれば案内する。日々の活動の裏側や、継続寄付が具体的にどのように活かされているかの情報を提供し、継続的な支援への感謝を伝える。
- 活動・プログラムの見直しや企画:
- 特定の活動パターンに属するサポーターが少ない場合、その層の関心を引くような新しい企画を検討する。
- ある活動（例：特定のボランティア）経験者が、その後特定の他の活動（例：プロボノ）に繋がりやすい傾向があれば、その導線を強化する。
- 情報提供チャネルの最適化:
- 特定のパターンに属するサポーターがよく見ているチャネル（例：メール、Webサイト、SNS）を特定し、そこでの情報発信を強化する。
- 関係性深化のステップ設計:
- ある活動パターンから次の活動への繋がりが見られる場合（例：イベント参加経験者がボランティアになりやすいなど）、イベント後のフォローアップでボランティア募集の案内を強化するなど、意図的に次のステップへの導線を設計する。
これらのアクションは、すべてのサポーターに一律に行うよりも、特定の活動パターンのサポーターに向けて行うことで、より効果が期待できます。
まとめ：手元データでサポーター理解を深める第一歩
サポーターの皆様が持つ「異なる活動履歴」は、宝の山です。これらのデータを単に蓄積するだけでなく、少し視点を変えて組み合わせて分析することで、一人ひとりのサポーターの顔が見えてくるようになります。
この記事でご紹介した活動パターン分析は、高度なツールや専門知識がなくても、手元にあるデータとExcelなどのツールを使って始めることができます。
まずは、ご自身の団体で蓄積されている活動履歴データを確認し、どのような組み合わせの分析ができそうか考えてみてください。特定のイベント参加者と非参加者の違い、特定の活動経験者と別の活動経験者の違いなど、小さな比較からでもサポーター理解は深まります。
データ分析は、サポーターとの関係性を強化し、コミュニティ全体を活性化するための強力なツールです。ぜひ、手元にあるデータから、サポーターの「活動パターン」を読み解き、心に響く個別アプローチへの第一歩を踏み出していただければ幸いです。