イベント参加データが示す、サポーターの関係性深化の兆し：活動後のデータ分析でコミュニティを育むヒント
非営利団体の活動において、イベントはサポーターとの大切な接点の一つです。講演会や交流会、ワークショップなど、様々な形式でサポーターの皆様との関係性を築き、深める機会となっています。
しかし、イベントを開催した後のサポーターの皆様の様子を、具体的にデータとして追跡し、関係性がどのように変化したかを把握することに難しさを感じている方もいらっしゃるのではないでしょうか。参加者リストはあるものの、その後のサポーターの皆様の行動がどう変わったのかが見えにくい、というお悩みをお持ちかもしれません。
今回は、イベント参加データを単に「誰が来たか」だけでなく、「その後のサポーターの行動にどう影響したか」という視点で分析し、コミュニティ活性化に繋げる方法をご紹介します。お手元にあるデータで実践できるアプローチを中心にご説明しますので、ぜひご参考にしてください。
なぜイベント参加後のサポーターの行動を見る必要があるのか
イベントは、サポーターの皆様にとって、団体の活動をより深く知り、他のサポーターやスタッフと交流する貴重な機会です。この「体験」が、その後のサポーターの皆様の団体への関わり方やエンゲージメントに影響を与える可能性は十分にあります。
イベント参加後のサポーターの皆様の行動をデータで追跡し分析することは、主に以下の点で重要です。
- イベントの効果測定: イベントが単なる「参加者集め」で終わらず、団体の掲げる目標（例: 関係性深化、ボランティア登録、寄付増加）にどの程度貢献したかを客観的に評価できます。
- サポーターの理解深化: どのような属性や過去の行動を持つサポーターが、イベント参加後にエンゲージメントを高める傾向にあるのかを把握できます。これにより、ターゲットとするサポーター像や、イベントで提供すべきコンテンツのヒントが得られます。
- 個別コミュニケーションの最適化: イベント参加後の行動変化に応じて、サポーター一人ひとりに合わせたフォローアップやコミュニケーション戦略を立てることができます。
- コミュニティ活性化策への応用: イベント参加後にエンゲージメントが高まったサポーター層を特定し、彼らをコミュニティ内の活動により積極的に巻き込む機会を創出するなど、次のステップに繋げることができます。
イベント参加後の行動を追跡するためのデータと分析の視点
イベント参加後のサポーターの行動変化を見るためには、以下のデータが必要となります。
- イベント参加者リスト: 参加者の氏名、サポーターID（お持ちであれば）、参加したイベントの日時・名称などの基本情報。
- サポーターのマスターデータ: 氏名やIDに紐づく、そのサポーターの過去の活動履歴。例：
- 過去の寄付履歴（金額、頻度）
- 過去の他のイベント参加履歴
- ボランティア活動履歴
- 会員継続期間
- Webサイトの閲覧履歴（特に重要なページ）
- メールマガジンやDMへの反応履歴（開封、クリック）
これらのデータを準備したら、以下の視点で分析を進めてみましょう。
分析の視点例：
- 特定の期間内の行動変化: イベント参加から〇週間後、〇ヶ月後といった特定の期間内に、対象サポーターの寄付、別のイベント参加、ボランティア登録、特定ページ閲覧、メール反応などの行動がどのように変化したか。
- 行動変化率の比較:
- イベント参加者全体 vs 非参加者の行動変化率
- イベント参加者を属性（例: 新規サポーター vs 既存サポーター、寄付経験者 vs 非経験者）や過去の行動でセグメント分けし、それぞれのセグメントにおける行動変化率
- 特定の行動への繋がり: イベントの内容（例: 特定のプロジェクトに焦点を当てた回）が、そのプロジェクトへの寄付やボランティア登録にどう繋がったか。
イベント参加後の行動分析：具体的なステップ
ここでは、お手元にあるExcelなどで可能な範囲での基本的な分析ステップをご紹介します。
ステップ1: データの準備と統合
- イベント参加者リストを準備します。 参加者の氏名やサポーターIDを明確にしておきます。
- サポーターのマスターデータから、イベント参加者リストに記載されているサポーターの情報を抽出します。 この際、氏名やIDをキーとして、過去の活動履歴（寄付、他のイベント参加、ボランティアなど）を参加者リストのデータと紐付けます。ExcelのVLOOKUP関数などが役立ちます。
- イベント参加「後」の一定期間（例: 3ヶ月）における対象サポーターの活動データを集計します。 例えば、「イベント参加後3ヶ月以内に寄付をしたか」「別のイベントに参加したか」「ボランティアに登録したか」などの情報を集計します。
ステップ2: 行動変化の集計
統合したデータをもとに、イベント参加者の「イベント参加後の行動」を集計します。
- 例：「イベント参加者のうち、参加後3ヶ月以内に再度寄付をした人数」「イベント参加者のうち、参加後3ヶ月以内に別のイベントにも参加した人数」などをカウントします。
- 比較対象として、「イベントには参加しなかったが、他の条件（例: 同じ期間にメールを受け取った、同時期にサポーターになった）が似ているサポーターグループ」の行動変化も同様に集計できると、イベント参加の効果をより明確に評価できます。
ステップ3: セグメント別の行動変化率の比較
イベント参加者をいくつかのグループ（セグメント）に分け、それぞれのグループでの行動変化率を比較します。
- セグメント例:
- 初めて団体のイベントに参加したサポーター
- 過去にも複数のイベントに参加しているサポーター
- 過去に寄付をしたことがあるサポーター
- まだ寄付の経験はないサポーター
- 特定のプログラムに関心があるサポーター
- それぞれのセグメントについて、「イベント参加後3ヶ月以内に寄付をした割合」「別のイベントに参加した割合」などを算出します。
例えば、「初めてのイベント参加者のうち、イベント後に寄付をした割合」が、「過去にもイベントに参加した経験のあるサポーターのうち、イベント後に寄付をした割合」と比べてどうだったか、などを見ていきます。
ステップ4: データからの解釈と仮説立て
集計結果から、どのような傾向が見られるかを読み取ります。
- 「〇〇という属性のサポーターは、イベント参加後に△△という行動を取りやすいようだ」
- 「□□に関する内容のイベントに参加した人は、その後××という情報に関心を持つ傾向が見られる」
といった、具体的なインサイトや仮説を立てます。なぜそのような傾向が見られるのか、イベントのどの要素がその行動変化に繋がったのか、考えてみましょう。
分析結果をコミュニティ活性化アクションに繋げる
分析結果から得られたインサイトを、具体的なアクションに落とし込みます。
- イベント企画へのフィードバック: イベント参加後のエンゲージメントが高まりやすいサポーター層や、関係性深化に繋がりやすいイベントの内容・形式が分かったら、次回のイベント企画にその知見を活かします。
- イベント参加者への個別フォローアップ:
- イベント参加後に目立った行動変化が見られないサポーター層に対して、改めて団体の活動を知ってもらうための情報提供や、関われる活動の選択肢を提示する。
- イベント参加後に積極的に活動に関わるようになったサポーターには、感謝の気持ちを伝えたり、さらに活躍できる場（例: ボランティアリーダー、イベントの協力者）を提案したりする。
- セグメント別のコミュニケーション戦略: 分析で見つかった特定のサポーター層に対し、イベント参加体験を踏まえたパーソナライズされたコミュニケーション（メール、DM、電話など）を実施する。
- データに基づいたリソース配分: 関係性深化に繋がりやすいイベントや活動に、より多くのリソース（時間、予算、人員）を投下することを検討する。
重要なポイント
- 完璧を目指さず、まず始めること: 最初から全てのデータを揃えて複雑な分析を行う必要はありません。一つのイベントを対象に、参加者リストと基本的な活動データ（例: 寄付履歴、別のイベント参加有無）を紐付けることから始めてみましょう。
- 継続的にデータを追うこと: イベント参加後の行動変化は、すぐに現れるとは限りません。一定期間を置いて（例: 3ヶ月後、6ヶ月後）、継続的にデータを追跡することが重要です。
- 他のデータと組み合わせる: イベント参加データだけでなく、Webサイト閲覧データやアンケート回答データなど、他のデータと組み合わせることで、より多角的にサポーターの皆様の関心や行動を理解できます。
まとめ
イベントはサポーターとの重要な接点ですが、その真価は「参加後」にあります。イベント参加データを、単なる記録としてだけでなく、その後のサポーターの皆様の行動変化を追跡・分析するための貴重な情報源として活用することで、サポーター一人ひとりの関係性深化の兆しを捉え、より効果的なコミュニティ活性化へと繋げることが可能になります。
お手元にあるデータから、ぜひイベント参加後のサポーターの皆様の「次の一歩」を読み解き、団体の活動をさらに前に進めるためのヒントを見つけていただければ幸いです。