手元にあるイベント参加履歴を活用！コミュニティ活性化に繋げる分析とアクション
非営利団体でサポーターとの関係構築に取り組む皆様、日々の活動お疲れ様です。
「サポーター活性化ラボ」では、蓄積されたデータを活用し、支援者コミュニティのエンゲージメントを高めるための実践的な情報をお届けしています。
今回は、皆様のお手元にあることの多い「イベント参加履歴」のデータをどのように分析し、コミュニティの活性化に繋げていくかに焦点を当てて解説します。
なぜイベント参加履歴を分析すべきなのでしょうか？
イベントはサポーターと団体が直接交流し、団体の活動への理解を深め、共感を育む重要な機会です。イベントに参加するサポーターは、そうでないサポーターに比べて、団体への関心やエンゲージメントが高い傾向があります。
しかし、イベントの参加者リストは作成するものの、その後の分析や活用まで手が回らない、というお悩みをお持ちの方もいらっしゃるかもしれません。
イベント参加履歴を分析することで、以下のような、コミュニティ活性化に繋がる重要な示唆を得ることができます。
- サポーターの熱量の違いの把握: 何度も参加してくれる熱心なサポーター、特定のイベントにだけ参加するサポーター、一度も参加したことがないサポーターなど、関与度の違いが見えてきます。
- 関心分野の特定: 参加したイベントの種類から、サポーターがどのような活動分野やテーマに関心があるのかを推測できます。
- 未参加層の特徴把握: これまでイベントに参加したことのないサポーターに共通する特徴が見つかるかもしれません。
- イベント企画へのフィードバック: 参加者が多いイベント、少ないイベントの特徴を分析することで、今後のイベント企画や広報方法の改善に役立てられます。
これらの分析結果は、個別のサポーターへのよりパーソナルなコミュニケーションや、コミュニティ全体への効果的なアプローチを考える上で、非常に強力な武器となります。
イベント参加履歴の分析準備：必要なデータとツール
分析を始めるために、まずは手元にあるイベント参加者データを確認しましょう。最低限必要となるのは、以下の情報を含むリストです。
- サポーターID（氏名など、個人を識別できるもの）
- イベント名
- 開催日時
- 参加費の有無や金額（任意）
これらのデータは、通常、Excelなどの表計算ソフトで管理されていることが多いでしょう。特別な分析ツールは必要ありません。Excelの基本的な機能（並べ替え、フィルタ、ピボットテーブルなど）で十分に分析を進めることができます。
複数のイベントの参加者リストがある場合は、一つのシートにまとめるか、各イベントのリストを同じ形式で準備しておくと分析しやすくなります。この際、同じサポーターが複数回登場する場合は、氏名やIDで正確に識別できるように整理しておきましょう。
具体的な分析ステップ：Excelでできること
それでは、具体的な分析のステップを見ていきましょう。
ステップ1：データの収集と整理
- 過去に開催した全てのイベントの参加者リストを集めます。
- 可能であれば、一つのExcelシートに以下の列を持つ表を作成します。
サポーターID(または氏名)イベント名開催日
- サポーターIDや氏名でリストを並べ替え、同じサポーターが複数のイベントに参加していることが視覚的に分かるようにします。
ステップ2：基本的な集計で全体像を把握
- イベントごとの参加者数: 各イベントに何人のサポーターが参加したかを集計します。これはExcelのCOUNT関数やピボットテーブルで簡単に行えます。人気のイベントとそうでないイベントが明らかになります。
- サポーターごとの参加回数: 各サポーターが過去に何回イベントに参加したかを集計します。これはサポーターID（または氏名）をキーにして、COUNTIFS関数を使うか、ピボットテーブルの行にサポーターID、値にサポーターIDを入れて集計方法を「データの個数」にすることで算出できます。これにより、リピート参加者の多寡が分かります。
ステップ3：少し進んだ分析でパターンを探る
基本的な集計からさらに掘り下げて、サポーターの行動パターンや特徴を探ります。
- 参加回数別のサポーター数: ピボットテーブルを使って、参加回数が1回のサポーターが何人、2回のサポーターが何人、といった分布を集計します。例えば、「参加回数」を行、「サポーターID」を値（個数）に設定します。これにより、熱心な層、ライトな層のボリューム感が掴めます。
- 特定のイベント参加者の特徴: ある特定の人気イベントに参加したサポーターのリストを抽出し、そのサポーターの他の参加履歴や、登録情報（年代、居住地など、もしデータがあれば）をクロス集計してみます。どんな属性のサポーターがそのイベントに興味を持ったのか推測できます。
- 未参加者の特徴: イベントに一度も参加したことがないサポーターのリストを作成し、既存のサポーター全体リストと比較して、どのような層が多いのか（例: 新規登録だがイベントには来ない層、長年の支援者だがイベントには来ない層など）特徴を把握します。
- イベント種類の興味分析: イベントを「勉強会」「交流会」「現場訪問」などの種類に分類している場合、特定のサポーターがどのような種類のイベントに繰り返し参加しているかを集計します。サポーターの具体的な関心分野が見えてきます。これは、ピボットテーブルの行にサポーターID、列にイベント種類、値にサポーターID（個数）を設定して行うと分かりやすいでしょう。
分析結果の解釈とアクションへの繋げ方
分析で得られた結果は、具体的なコミュニティ活性化アクションに繋げることが最も重要です。いくつかの例をご紹介します。
- 高頻度参加者（ロイヤルサポーター）へのアプローチ:
- 分析の結果、特定のイベントに何度も参加してくれるサポーターが見つかった場合、その方々は団体への関心や貢献意欲が非常に高い層と考えられます。
- アクション例：個別に感謝のメッセージを送る、団体のより深い活動に関わる機会（ボランティアリーダー、イベント企画への意見交換会など）を提案する、限定イベントへの招待。
- 特定のイベントに関心を示すサポーターへのアプローチ:
- ある特定のテーマのイベントに繰り返し参加しているサポーターは、そのテーマに強い関心を持っている可能性が高いです。
- アクション例：そのテーマに関連する団体の活動報告や新しいプロジェクトに関する情報を優先的に共有する、関連分野でのボランティア募集を案内する。
- イベント未参加者へのアプローチ改善:
- イベントに一度も参加したことがないサポーターのリストを分析し、彼らがなぜイベントに参加しないのか、仮説を立てます。情報が届いていないのか、内容に関心がないのか、日程が合わないのか、参加しにくいと感じているのか。
- アクション例：イベント情報の届け方（メール、SNS、郵送など）を見直す、イベントの内容や形式（オンライン開催、短時間イベントなど）に多様性を持たせる、参加へのハードルを下げる工夫をする（初回参加特典、参加者同士の交流促進策など）。
- イベント企画・運営へのフィードバック:
- 参加者数の多かったイベント、少なかったイベントの特徴や、特定の層の参加が多かったイベントなどを分析し、今後のイベント企画に活かします。
- アクション例：人気のテーマや形式を参考に次回のイベントを企画する、特定の層（例: 若年層、遠方居住者）の参加が少ない場合は、その層に響くようなテーマや形式を検討する（オンラインイベントの開催、週末午前の開催など）。
これらのアクションは、分析で得られた具体的なデータに基づいているため、より効果的にサポーターのエンゲージメントを高め、コミュニティ全体の活性化に繋がることが期待できます。
まとめ
今回は、皆様がお手元に持っている可能性の高い「イベント参加履歴」のデータを活用して、コミュニティ活性化に繋げる分析とアクションについて解説しました。
- イベント参加履歴の分析は、サポーターの関心度や関心分野を把握し、効果的なコミュニケーションやイベント企画に役立ちます。
- Excelなどの身近なツールで、基本的な集計から少し進んだ分析まで実践可能です。
- 分析結果から得られた示唆に基づき、サポーターの層に合わせた具体的なアクションを実行することが重要です。
データ分析は特別なスキルが必要だと思われがちですが、このように身近なデータから小さく始めて、結果をアクションに繋げていくことができます。ぜひ、お手元のイベント参加者リストを開いて、分析の第一歩を踏み出してみてください。
分析とアクションのサイクルを継続的に回していくことで、きっと貴団体のサポーターコミュニティはさらに活性化していくでしょう。
この記事は「サポーター活性化ラボ」が、非営利団体の皆様のデータ活用とコミュニティ活性化を応援するために作成しました。