サポーター活性化ラボ

複数の形で応援するサポーターをデータで特定：関係性深化のための分析とアクション

複数の形で応援するサポーターをデータで特定：関係性深化のための分析とアクション

非営利団体にとって、サポーターの方々は活動を支えるかけがえのない存在です。多くの方が寄付や会費というかたちで財政的に支援してくださいますが、中にはそれに加えてイベントに参加したり、ボランティアとして活動したり、SNSで情報を共有してくださったりと、多様な形で応援してくださる方もいらっしゃいます。

このような「複数の形で応援してくださるサポーター」は、団体へのエンゲージメントが特に高い可能性があります。しかし、「どんな人が、どのような形で複数応援してくれているのか」を把握できていない、あるいは、データはあってもどう活用すれば良いかわからない、という方もいらっしゃるのではないでしょうか。

この記事では、手元にあるデータから複数の形で応援してくださるサポーターを特定し、その特徴を分析することで、さらに深い関係性を築き、コミュニティ全体の活性化に繋げるための具体的なステップをご紹介します。

なぜ「複数の形で応援するサポーター」に注目すべきなのか

複数の形で団体と関わってくださるサポーターは、一般的にエンゲージメントが高い傾向にあります。これは、単一の接点だけでなく、多様な経験を通じて団体の活動やミッションへの理解、共感が深まっているためと考えられます。

このようなサポーターは：

• 継続的な支援者になる可能性が高い: 複数の接点があることで、団体との繋がりが強固になり、長期的な関係性につながりやすいです。
• 他のサポーターや潜在的な支援者を巻き込む力がある: 熱量が高いため、団体の魅力を周囲に伝えたり、イベントへの参加を呼びかけたりと、口コミを通じた活動推進に貢献してくれる可能性があります。
• 新たな貢献の形を生み出す可能性がある: 団体の活動を深く理解しているからこそ、新たなボランティア活動やプロボノ支援など、予期せぬ形で貢献してくれることもあります。

こうした「多角的な応援者」を特定し、その特徴を理解することは、サポーターコミュニティ全体のエンゲージメントを高め、持続可能な活動を実現するために非常に重要です。

手元にあるデータで「複数の応援者」を特定する

では、具体的にどのようなデータを使って複数の形で応援してくださるサポーターを見つけ出すのでしょうか。多くの団体がお持ちであろう以下のデータが活用できます。

• 寄付者リスト: 寄付をしてくださった方の氏名、連絡先、寄付金額、寄付頻度、寄付プログラムなど。
• 会員リスト: 会員の方の氏名、連絡先、会員種別、入会日、会費納入状況など。
• イベント参加者リスト: イベントごとに参加者の氏名、連絡先、参加日、参加イベント名など。
• ボランティア登録・活動履歴: ボランティア登録者の氏名、連絡先、登録日、参加した活動内容、活動時間など。
• メールマガジン購読者リスト・開封/クリック履歴: 購読者のメールアドレス、購読開始日、特定のメールの開封率やリンククリック率など。
• Webサイトのユーザーデータ（アクセス解析）： 特定のページ（例：寄付ページ、ボランティア募集ページ、活動報告ページ）への訪問履歴、滞在時間など（個人特定は難しいですが、傾向分析に役立ちます）。

これらのリストや履歴データを組み合わせて分析することで、一人のサポーターが複数の形で団体と関わっているかを把握できます。

分析の具体的なステップ（Excelを使った例）

特別なツールは必要ありません。Excelなどの表計算ソフトを使って、手元にある複数のリストを突き合わせることで、多角的な応援者を見つけられます。

1. データの準備:

   • 上記のリストをそれぞれ別のシート、または一つの大きなシートにまとめます。各データに「サポーターID」や「氏名＋連絡先」など、個人を特定できる共通のキー項目があるか確認しましょう。氏名だけでは同姓同名のリスクがあるため、メールアドレスや住所などの他の情報と組み合わせて特定精度を高めることが重要です。
   • 各リストに「寄付（有無）」「会員（有無）」「イベント参加（有無）」「ボランティア（有無）」といった列を追加します。それぞれのリストのデータに該当する行に「〇」や「1」などのフラグを立てます。

2. データの統合:

   • 共通のキー項目（例: 氏名＋メールアドレスなど）を基に、VLOOKUP関数やINDEX+MATCH関数、あるいはPower Query機能などを使って、異なるリストのデータを一つのシートに統合します。
   • 統合されたシートには、サポーター一人あたりの情報として、氏名、連絡先、そして各活動の有無を示すフラグが並びます。

   | 氏名 | メールアドレス | 寄付 | 会員 | イベント参加 | ボランティア | | :----- | :--------------- | :--- | :--- | :----------- | :----------- | | 佐藤 麻美 | sato.m@example.com | 〇 | 〇 | 〇 | | | 田中 太郎 | tanaka.t@example.com | 〇 | | 〇 | 〇 | | 山田 花子 | yamada.h@example.com | | 〇 | | 〇 |

3. 複数応援者の特定:

   • 統合したシートのフラグ列を見て、「〇」が複数ついている行を抽出します。
   • 例えば、上記の例では佐藤様と田中様が複数の形で応援してくださっているサポーターです。
   • フィルタ機能を使ったり、「寄付フラグ＋会員フラグ＋イベント参加フラグ＋ボランティアフラグ」のような合計値を計算する列を作り、合計が2以上のサポーターを抽出するといった方法が考えられます。

4. 特定されたサポーターリストの作成:

   • 抽出した複数の応援者リストを作成します。このリストが、分析とアクションの対象となります。

分析結果の解釈と特徴の発見

複数の応援者リストができたら、次は彼らがどのような特徴を持っているかを分析します。

• 属性の分析:
  • 年齢層、居住地、職業、性別など、もしこれらの属性データがお持ちであれば、一般的なサポーター層と比較して、複数の応援者に偏りがあるかを見てみましょう。例えば、「特定の地域のサポーターがイベントにもよく参加してくれる」「若い世代がボランティアとSNS発信の両方をしてくれる」といった傾向が見つかるかもしれません。
• 関わりのパターンの分析:
  • 「寄付＋イベント参加」が多いのか、「会員＋ボランティア」が多いのか、といった関わりのパターンを分類してみましょう。それぞれのパターンに属するサポーターの人数や属性を分析することで、どのような関わり方の組み合わせが多いのか、その背景に何があるのかを推測できます。
• 関わり始めたきっかけや継続年数の分析:
  • 彼らが最初に団体と関わり始めたきっかけは何だったのか（Webサイトからの寄付、イベント参加、知人の紹介など）を振り返りましょう。また、団体との関係性がどのくらい続いているのか（継続年数）を見ることも有効です。古くからの支援者なのか、比較的最近から複数の形で応援してくれているのかによって、アプローチ方法も変わってきます。
• 寄付金額や頻度の分析:
  • もし寄付もしてくださっている場合、単一の形で応援してくださる寄付者と比較して、寄付金額や頻度に違いがあるかを確認します。エンゲージメントの高さが寄付行動にも反映されているかを見る指標になります。

これらの分析を通じて、「私たちの団体の多角的応援者は、〇〇歳代が多く、主に△△地域に住んでいて、『寄付とイベント参加』の組み合わせが多い。彼らは平均して◇年間支援してくれており、最初の接点はWebサイトであることが多い」といった具体的なサポーター像を把握できます。

分析結果に基づいた具体的な活性化アクション

分析で明らかになった複数の応援者の特徴やパターンに応じて、関係性をさらに深め、コミュニティを活性化するための具体的なアクションを計画します。

1. 感謝と承認の強化:

   • 複数の形で応援してくださっていることへの深い感謝を伝えます。例えば、通常の寄付へのお礼とは別に、イベント参加やボランティア活動など、多岐にわたる支援に言及した個別のお礼状やメッセージを送るなどが考えられます。「いつも〇〇の形で応援してくださり、ありがとうございます。先日ご参加いただいた△△イベントでは…」のように、具体的な行動に触れることで、より気持ちが伝わります。
   • 特別な称号を設けたり、活動報告の中で具体的な事例（個人が特定されない範囲で）として紹介するなど、貢献を承認する機会を作ることも有効です。

2. 特別な情報提供や機会の創出:

   • エンゲージメントの高い彼らに向けた、特別な情報提供やイベントを企画します。
     • 限定の活動報告会: 通常の活動報告よりも詳細な内容や、普段見られない現場の様子を共有する場を設ける。
     • 座談会や意見交換会: 団体の今後の活動や企画について、意見を伺ったり共に考える場を設ける。彼らの「得意」や「やりたい」を引き出すきっかけにもなります。
     • 非公開のSNSグループへの招待: より密なコミュニケーションを取り、サポーター同士の交流も促進する場を提供する。
     • 先行情報の提供: 新しいプロジェクトの開始やイベント開催の情報を一般公開より先に伝える。

3. 新たな関わり方の提案:

   • 彼らがまだ関わっていない他の支援の形を、個別におすすめします。分析で得られた特徴（例: 自然保護に関心が高い）や、これまでの関わり方（例: イベントにはよく来る）を考慮して、最適な提案を行います。
   • 「いつもイベントにご参加いただきありがとうございます。〇〇様にご関心いただけそうな、△△に関するボランティア活動があるのですが、いかがでしょうか？」のように、個別最適化されたアプローチが効果的です。

4. サポーター同士の交流促進:

   • 複数の形で応援するサポーターは、団体の活動を様々な角度から理解しているため、他のサポーターの良き理解者となり得ます。彼らが他のサポーターと交流できるような機会を意図的に設けます。
   • 例えば、イベントで自己紹介の時間を設けたり、オンラインコミュニティで積極的に発言してもらうよう促したりします。

これらのアクションを実行する際には、特定の個人に過度な負担がかからないよう配慮が必要です。あくまで「応援してくださっていることへの感謝を伝え、より深い関係性を築くための機会を提供する」というスタンスを大切にしましょう。

まとめ：データから見つける「特別なサポーター」と関係性深化のサイクル

この記事では、寄付だけでなく多様な形で団体を応援してくださるサポーターをデータから特定し、分析し、関係性強化に繋げるための具体的なステップをご紹介しました。

ポイントは以下の3点です。

• 多様な関わり方をするサポーターはエンゲージメントが高い可能性があり、団体の持続的な活動にとって非常に重要な存在です。
• 既存の寄付者リスト、会員リスト、イベント参加者リストなどを組み合わせることで、特別なツールを使わずに彼らを特定することが可能です。
• 特定されたサポーターの特徴を分析し、感謝の伝達、特別な機会の提供、新たな関わり方の提案といった個別最適化されたアクションを実行することで、関係性をさらに深めることができます。

ぜひ、手元にあるデータを活用して、あなたの団体を多角的に応援してくださるサポーターを見つけ出し、感謝の気持ちを伝え、より良い関係性を築くための一歩を踏み出してみてください。この分析とアクションのサイクルを回していくことで、サポーターコミュニティ全体のエンゲージメントを高め、活動をさらに力強く推進していくことができるでしょう。