データからサポーターの"気持ち"を読み解く：関係性を深める個別コミュニケーション戦略
非営利団体の活動を支えるサポーターの皆様との関係性は、団体の継続的な発展に不可欠です。日々の運営の中で、皆様はサポーターの皆様から多くの情報（寄付履歴、イベント参加、メールの反応など）を受け取っていることと思います。
これらのデータは、単なる記録としてだけでなく、サポーター一人ひとりの「気持ち」や「関心」を読み解き、より深い関係性を築くための貴重なヒントが詰まっています。しかし、「データはたくさんあるけれど、具体的にどう活かせば良いのか分からない」とお悩みの方もいらっしゃるかもしれません。
この記事では、手元にあるデータを活用して、サポーター一人ひとりに響く個別コミュニケーションを実現するためのデータ分析の考え方と具体的なステップをご紹介します。
なぜ今、データに基づいた個別コミュニケーションが重要なのか
サポーターの皆様への情報発信は、多くの場合、メールマガジンやSNSでの一斉配信が中心となっているかもしれません。しかし、サポーターの関心や団との関わり方は多様化しています。すべての方に同じメッセージを送るだけでは、情報が埋もれてしまったり、逆に不要な情報として敬遠されてしまったりする可能性があります。
データに基づき、サポーター一人ひとりのこれまでの関わり方や示している関心に合わせてメッセージを最適化することで、情報の受け取られ方が大きく変わります。これにより、サポーターは「自分のことを見てくれている」「自分に合った情報だ」と感じ、エンゲージメントの向上や関係性の深化に繋がることが期待できます。
個別コミュニケーションのためのデータ分析ステップ
では、具体的にどのようなデータをどのように見ていけば良いのでしょうか。ここでは、比較的多くの団体で手に入りやすいデータを使った基本的な分析のステップをご紹介します。
ステップ1：どのようなデータを準備するか
まずは、手元にあるサポーターに関するデータを集めます。例えば、以下のようなデータが活用できます。
- 基本的な属性データ: 氏名、連絡先、登録日など
- 寄付関連データ: 寄付金額、頻度、初回寄付日、最新寄付日、キャンペーンへの寄付履歴など
- イベント・活動参加データ: 参加したイベントの種類、参加頻度、最新参加日など
- コミュニケーション反応データ: メール開封率、クリック率、資料請求履歴、ウェブサイトの特定のページ閲覧履歴など
- その他: ボランティア活動履歴、物資寄付の履歴など
これらのデータを一つのリストやデータベースに整理します。Excelなどでも十分に分析の第一歩を踏み出すことができます。
ステップ2：サポーターを「セグメント」に分けてみる
集めたデータを基に、共通の特徴を持つサポーターのグループ（セグメント）を作成します。すべてのサポーターに完璧に合わせたコミュニケーションは難しいため、まずはいくつかのグループに分けることから始めます。
例えば、以下のような切り口でセグメントを作成してみましょう。
- 寄付金額や頻度: 少額寄付者、高額寄付者、継続寄付者、単発寄付者など
- 関わり始めた時期: 新規サポーター（例: 登録から3ヶ月以内）、古くからのサポーターなど
- 特定の活動への参加: 特定のキャンペーンに寄付した人、特定のイベントに参加した人、特定のボランティアに参加した人など
- コミュニケーションへの反応: メールをよく開封・クリックする人、ほとんど反応しない人、ウェブサイトの特定分野をよく見る人など
Excelであれば、フィルター機能やピボットテーブル機能を使って、これらの条件に合致するサポーターを抽出することができます。
ステップ3：セグメントごとの特徴と「気持ち」を推測する
作成したセグメントごとに、彼らのこれまでの行動パターンを観察し、そこから推測される「気持ち」や「関心」を考えてみます。
分析例と推測される「気持ち」:
- 継続的に少額を寄付しているサポーター: 「細く長く応援したい」「団体の活動を日常的にサポートしたい」といった気持ちがあるかもしれません。
- 特定の緊急支援キャンペーンにだけ寄付したサポーター: 「そのテーマに強い関心がある」「困っている人をすぐに助けたい」といった気持ちがあるかもしれません。
- イベントによく参加するが、寄付は少ないサポーター: 「活動内容を直接知りたい」「他のサポーターと交流したい」「まだ寄付に踏み切るほどの確信はないが関心はある」といった気持ちがあるかもしれません。
- メールを開封するが、クリックは少ないサポーター: 「団体の情報は知りたいが、行動には繋がりにくい状況にある」「知りたい情報が見つからない」といった気持ちがあるかもしれません。
- ウェブサイトの特定の事業ページの閲覧が多いサポーター: 「その事業に強い関心を持っている」「関連情報をもっと知りたい」といった気持ちがあるかもしれません。
このように、データから見えてくる行動パターンから、サポーターがどのようなことに興味を持ち、どのような情報を求めているのか、あるいはどのような理由で特定の行動（または非行動）をとっているのかを推測します。
分析結果をコミュニケーションに繋げる具体的なアクション
セグメントごとの特徴と推測される「気持ち」が整理できたら、いよいよ具体的なコミュニケーション戦略を立てます。
アクション例：セグメントに合わせたメッセージとチャネル
- 継続寄付者向け:
- メッセージ: 継続的なご支援への深い感謝、寄付がどのように活動に活かされているかの具体的な報告（数字やエピソードを交えて）。寄付者限定の活動報告会や、活動現場からのメッセージ動画などへの案内。
- チャネル: 丁寧な感謝状（郵送）、活動報告書（郵送・メール）、限定オンライン報告会への招待メール。
- 特定のキャンペーン寄付者向け:
- メッセージ: キャンペーンへの寄付のお礼と、その後の状況報告。寄付がもたらした変化に関する詳細な情報提供。関連する他の取り組みや、そのテーマに関する継続的な活動への案内。
- チャネル: キャンペーン終了後の詳細報告メール、関連テーマの活動に関する限定情報メール。
- イベント参加者向け:
- メッセージ: イベント参加への感謝、イベントでの様子や参加者の声の共有。関連する次回のイベントや、そのテーマに関わる団体の活動への案内。イベントで話題になったテーマに関する詳細情報。
- チャネル: イベント参加者限定のフォローアップメール、関連イベントの先行案内、ウェブサイトへの関連情報掲載と通知。
- メール反応が鈍いサポーター向け:
- メッセージ: メール以外のチャネル（DM、電話など）でのアプローチを検討。「最近情報をお届けできていないようですが、ご関心のある分野はありますか？」といった、関心を引き出す問いかけを含んだメッセージ。
- チャネル: ポストカードでの近況報告、電話での状況確認と関心事のヒアリング（負担にならない範囲で）。
重要なのは、一方的な情報提供ではなく、サポーターの関心に寄り添い、関係性をより深めることを目的としたコミュニケーション設計です。
実践のポイント
- 小さく始める: 最初からすべてのサポーターに対して完璧な個別対応を目指す必要はありません。まずは特定のセグメント（例: 新規寄付者、特定のイベント参加者など）に絞って試してみましょう。
- 仮説を持つ: 「このセグメントは、こういう情報に関心があるだろう」「このチャネルの方が響くだろう」といった仮説を立てて実行し、その結果を確認します。
- 効果測定: 個別コミュニケーションを実施した後、そのセグメントの開封率、クリック率、その後の寄付やイベント参加といった行動に変化があったかを観察します。うまくいかなかった場合は、分析やコミュニケーション方法を見直します。
- 関係性を第一に: 個別コミュニケーションは、サポーターとの信頼関係をより強固にするための手段です。データから得た情報を活用する際も、プライバシーに配慮し、サポーターが「監視されている」と感じるような表現は避けて、あくまで「あなたに関心があります」「あなたの応援を大切に思っています」という気持ちが伝わるように心がけましょう。
まとめ
サポーターに関するデータは、単なる過去の記録ではなく、一人ひとりの関心や団への「気持ち」を理解するための大切な情報源です。これらのデータを活用し、サポーターをいくつかのセグメントに分け、それぞれの特徴や推測される「気持ち」に基づいた個別コミュニケーションを実践することで、サポーターとの関係性をより深く、強固にすることができます。
完璧な分析や戦略は最初から求められません。まずは手元にあるデータを使ってサポーターを深く理解しようと努め、小さな一歩から個別コミュニケーションを試してみてください。その積み重ねが、サポーターコミュニティ全体の活性化に繋がるはずです。