Excelでできるサポーターデータの「グループ分け」：分析で関係性強化のヒントを見つける
はじめに：なぜサポーターデータを「グループ分け」するのか
非営利団体にとって、活動を応援してくださるサポーターの方々は非常に大切な存在です。日頃から、一人ひとりのサポーターに寄り添い、関係性を深めていくことは、団体の持続的な活動に欠かせません。
しかし、サポーターの数が増えるにつれて、一人ひとりの関心や応援の仕方、活動への参加状況などが多様化してきます。すべてのサポーターに同じ情報や同じ方法でコミュニケーションを取るだけでは、それぞれの方のニーズに応えきれず、関係性を十分に深めることが難しくなってきます。
ここで役立つのが、お手元にあるサポーターデータの「グループ分け」です。データを分析し、似たような行動や関心を持つサポーターをいくつかのグループに分けることで、それぞれのグループの特性に合わせた、よりパーソナルなアプローチが可能になります。これにより、コミュニケーションの効率を高めつつ、サポーターの方々との関係性をより一層強化していくことができるのです。
このコラムでは、高価な専門ツールを使わなくても、多くの団体で日常的に利用されているExcelを使って、サポーターデータをグループ分けする方法と、そこから得られるインサイトを関係性強化に繋げるヒントをご紹介します。
データグループ分けの考え方：どんなデータを見て、どう分ける？
サポーターをグループ分けするために、まずはどのようなデータに着目できるかを考えましょう。お手元にある、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: 登録時期、居住地域、年齢層（もしお持ちであれば）
- 活動参加データ: イベント参加履歴、ボランティア参加履歴、プロジェクトへの関わり
- コミュニケーション反応データ: メールやニュースレターの開封・クリック履歴、アンケート回答履歴
- 応援履歴データ: 寄付履歴（金額、頻度）、会員継続期間
これらのデータを単独で見るだけでもヒントは得られますが、複数のデータを組み合わせて見ると、より深くサポーターの方々の状況を理解できます。例えば、「寄付金額は多くないが、イベント参加頻度が高い方」と「寄付金額は多いが、イベントにはあまり参加しない方」では、その方に響くコミュニケーションの方法や、期待する役割が異なるかもしれません。
データグループ分けの目的は、サポーターの方々を「理解」し、それぞれに「最適な関わり方」を見つけることです。最初から完璧なグループ分けを目指す必要はありません。まずは、手元にあるデータで分析しやすい指標から始め、いくつかの切り口でサポーター像を捉えてみることから始めるのが良いでしょう。
Excelで実践する簡易的なデータグループ分けステップ
ここでは、お手元にあるExcelのリストを使って、サポーターをいくつかのグループに分けてみる具体的なステップをご紹介します。
ステップ1：分析に使うデータを整理する
まずは、サポーターリストをExcelシートにまとめます。1行に1人のサポーターの情報が入るようにし、各列に分析に使いたいデータ（例: 登録日、最終寄付日、総寄付金額、イベント参加回数、メール開封率など）を整理して入力します。
ステップ2：グループ分けの「軸」となる指標を決める
どのような切り口でグループ分けしたいかを決めます。例えば、以下のような軸が考えられます。
- 活動頻度: 直近1年間のイベント参加回数、ボランティア活動時間など
- 応援の大きさ: 総寄付金額、継続寄付の有無など
- 関係性の長さ: 登録からの経過年数、会員継続年数など
- 特定の関心: 特定のプロジェクトのイベント参加者、特定のテーマのメール開封率が高い人など
これらの軸の中から、今回は「活動頻度」と「応援の大きさ」の2つの軸でグループ分けしてみましょう。ステップ1で整理したデータから、「直近1年間のイベント参加回数」と「総寄付金額」という指標を算出しておきます。
ステップ3：簡単な条件でサポーターを振り分ける
最もシンプルな方法として、IF関数やフィルター機能を使って、特定の条件を満たすサポーターを抽出します。
-
例1：活動頻度で分ける
- シートに「活動頻度グループ」という列を追加します。
- 「直近1年間のイベント参加回数」が2回以上の人を「高頻度活動」、1回の人は「中頻度活動」、0回の人は「低頻度活動」と分類します。
- IF関数を使って自動的に入力することもできます。
=IF([@[直近1年間のイベント参加回数]]>=2,"高頻度活動",IF([@[直近1年間のイベント参加回数]]=1,"中頻度活動","低頻度活動"))のような式（テーブル機能を使っている場合の例）で、それぞれのサポーターの活動頻度グループを表示できます。
-
例2：応援の大きさで分ける
- 同様に「応援金額グループ」という列を追加します。
- 「総寄付金額」の合計を計算し、例えば上位20%を「高額サポーター」、次の30%を「中堅サポーター」、残りを「通常サポーター」などと定義し、手動やフィルターで振り分けるか、もしくは具体的な金額で区切ります（例: 10万円以上、1万円以上10万円未満、1万円未満）。
ステップ4：複数の軸を組み合わせてグループ分けする
ステップ3で作成した「活動頻度グループ」と「応援金額グループ」を組み合わせることで、より詳細なグループ分けができます。例えば、以下のようなグループが見えてきます。
- Aグループ: 「高頻度活動」かつ「高額サポーター」
- Bグループ: 「高頻度活動」だが「通常サポーター」
- Cグループ: 「低頻度活動」だが「高額サポーター」
- Dグループ: 「低頻度活動」かつ「通常サポーター」
このように、2つの軸を組み合わせるだけで、最大9つのグループに分けることができます（上記は簡易的に4つのグループ例）。それぞれのグループのサポーターが何人いるかをピボットテーブルで集計すると、サポーター全体の傾向を掴むのに役立ちます。
グループごとのインサイトと具体的なアクション
データに基づいてサポーターをいくつかのグループに分けられたら、それぞれのグループの特徴を観察し、どのようなコミュニケーションや働きかけが効果的かを考えてみましょう。
Aグループ：「高頻度活動」かつ「高額サポーター」
- インサイト: 団体へのコミットメントが非常に高く、活動内容にも深い関心をお持ちの方々です。団体の活動を積極的に支え、牽引してくださる可能性を秘めています。
- アクション例:
- 活動の進捗状況や成果に関する詳細なレポートを優先的に共有する。
- 特定のイベントや重要な意思決定プロセスへの招待を検討する。
- 団体の未来を語るような、より深いレベルのコミュニケーションを試みる。
- 感謝の気持ちを伝える特別な機会を設ける。
Bグループ：「高頻度活動」だが「通常サポーター」
- インサイト: 金銭的な支援は控えめでも、時間や労力をかけて活動に参加してくださる、熱意の高い方々です。活動現場の「ファン」であり、活動の担い手候補とも言えます。
- アクション例:
- イベントや活動への参加がさらに楽しくなるような情報提供や役割提案を行う。
- ボランティアや特定のタスクへの参加を具体的に呼びかける。
- 他のサポーターとの交流を促すような機会を企画する。
- 活動への参加そのものに対する感謝を丁寧に伝える。
Cグループ：「低頻度活動」だが「高額サポーター」
- インサイト: 活動への直接参加は少ないものの、金銭的な支援を通じて団体の理念や活動を応援してくださる方々です。忙しい中で貴重な支援をしてくださっています。
- アクション例:
- 活動の成果や社会へのインパクトを分かりやすく伝える情報提供に注力する。
- 寄付が具体的にどのように活用されているかを明確に示す。
- イベント参加のハードルを下げるようなオンラインイベントや短時間の企画を案内する。
- 直接の感謝や活動報告を行う機会（個別面談など）を検討する。
Dグループ：「低頻度活動」かつ「通常サポーター」
- インサイト: 団体のことは知っているが、まだ関係性が浅い、あるいは様々な理由で積極的に関われていない方々かもしれません。今後の関係性深化の可能性を秘めています。
- アクション例:
- まずは団体の活動に関心を持ってもらうための、導入的な情報（団体のミッション、分かりやすい活動事例など）を継続的に提供する。
- 気軽に参加できるオンラインイベントや、団体の活動を「知る」ための説明会などを案内する。
- アンケートなどで関心やニーズを把握し、それに合わせた情報提供を試みる。
- 関係性が浅いからといって諦めず、丁寧なコミュニケーションを続ける。
これらはあくまで一般的な例です。皆さんの団体の活動内容やサポーター層に合わせて、グループの分け方やそれぞれへのアプローチ方法を柔軟に検討してください。
分析結果の活用と注意点
データ分析で得られたグループ分けの結果は、担当者だけでなくチーム全体で共有することが重要です。他のスタッフやボランティアの方々もサポーターへの理解を深め、統一した意識を持って関わることで、より効果的な関係性強化に繋がります。
また、データによるグループ分けはあくまで傾向を掴むためのものです。グループに分類されたサポーターの方々すべてがその通りの特性を持つわけではありませんし、人の状況や関心は常に変化します。データだけに囚われず、日々のコミュニケーションの中で得られる個別の情報や直感を大切にすることも忘れないでください。定期的にデータを更新し、グループ分けを見直すことで、常に最新のサポーター像を把握するように努めましょう。
まとめ
サポーターデータの「グループ分け」は、一人ひとりのサポーターをより深く理解し、それぞれに合ったコミュニケーションや関わり方を見つけるための強力な手法です。特別なツールがなくても、お手元にあるExcelと少しの工夫で、この分析を始めることができます。
まずは、手元にあるデータから分析しやすい指標を選び、いくつかの切り口でサポーターをグループに分けてみてください。そして、それぞれのグループの特性に合わせて、日々のコミュニケーションや活動への誘い方を工夫してみましょう。
この分析を通じて、きっと新たな発見があり、サポーターの方々との関係性がさらに深まっていくはずです。ぜひ、今日から手元データを開いて、グループ分けを試してみてください。