「情報源」データを活用！サポーターの応援熱を高めるコミュニケーション術
非営利団体でサポーターのリレーション構築やファンドレイジングをご担当の皆様、「情報源」のデータ、活用されていますか？
団体のことをどこで知ったか、という「情報源」は、新規サポーターの獲得時にアンケートや登録フォームなどで質問することが多いデータ項目です。Webサイト、SNS、口コミ、イベント、紹介、メディア掲載など、様々な情報源があるかと思います。
この情報は、単に新規獲得チャネルの効果測定のためだけでなく、既存サポーターとの関係性を深め、コミュニティ全体の応援熱を高めるためにも非常に役立つ宝の山となり得ます。しかし、この情報源データをその後のサポーターとのコミュニケーションにどのように活かせば良いか、具体的な方法が見えずに悩んでいる方もいらっしゃるかもしれません。
本記事では、手元にある「情報源」データを活用して、サポーターの応援熱を高めるための具体的な分析手法とコミュニケーション戦略についてご紹介します。
なぜ「情報源」データがサポーター活性化に重要なのか？
サポーターが団体を知ったきっかけである情報源は、その方が団体に対して最初に抱いた関心や期待、そして価値観を反映している可能性が高いデータです。
- SNS経由のサポーターは、団体の発信する最新情報やビジュアルコンテンツに関心が高いかもしれません。
- 口コミや紹介によるサポーターは、団体の活動内容や信頼性を重視している傾向があるかもしれません。
- イベント参加からサポーターになった方は、体験や共感を求めているかもしれません。
- メディア掲載を見た方は、社会的な課題や団体の影響力に関心があるかもしれません。
このように、情報源によってサポーターの特性や関心事、そして期待する団体との関わり方が異なることが推測できます。この違いを理解することは、一方的な情報提供ではなく、それぞれのサポーターに響く、よりパーソナルで効果的なコミュニケーションを設計する上で非常に重要です。
情報源データを分析することで、以下のようなインサイトが得られます。
- どの情報源からのサポーターが、継続的な支援に繋がりやすいか
- 情報源によって、寄付の傾向やボランティア活動への参加意欲に違いがあるか
- 特定の情報源から来たサポーターは、団体のどの活動や情報に特に関心が高いか
これらのインサイトは、既存サポーターをセグメント化し、それぞれに最適化されたコミュニケーションや関係性構築のアクションを考えるための基盤となります。
「情報源」データの分析ステップ
お手元にあるサポーターデータに「団体を知った情報源」という項目があれば、Excelなどの表計算ソフトでも十分に分析を進めることができます。ここでは、基本的な分析ステップをご紹介します。
ステップ1：データの準備と整理
まず、サポーターリストに「情報源」の項目があることを確認してください。情報源の名称が統一されていない場合は、事前にカテゴリー分けして整理しておきましょう（例：「知人からの紹介」「ボランティア経験者からの口コミ」→「口コミ・紹介」、「Facebook広告」「Twitter投稿」→「SNS（Facebook）」「SNS（Twitter）」など）。
サポーターID、情報源、その他分析に活用したいデータ項目（例：寄付額、継続年数、イベント参加回数、関心分野など）を含む一覧表を作成します。
ステップ2：情報源別のサポーター数集計
最も基本的な分析として、情報源ごとのサポーター数を集計します。これにより、どの情報源からどれくらいのサポーターが生まれているかの全体像を把握できます。
Excelのピボットテーブル機能を使うと簡単に集計できます。 1. サポーター一覧の範囲を選択します。 2. 「挿入」タブから「ピボットテーブル」を選択します。 3. 「行」に「情報源」フィールドをドラッグします。 4. 「値」に「サポーターID」または「情報源」フィールドをドラッグし、「集計方法」を「データの個数」に設定します。
ステップ3：情報源別のエンゲージメント指標比較
次に、情報源別にサポーターのエンゲージメント指標を比較します。これにより、「どの情報源から来たサポーターが熱量が高いか」が見えてきます。比較する指標としては、以下のようなものが考えられます。
- 継続率: 一定期間内に支援を継続しているサポーターの割合。
- 平均寄付額: 一定期間内の平均寄付額。
- イベント参加率: イベントへの参加経験があるサポーターの割合。
- ニュースレター開封・クリック率: メールマガジンなどの反応率。
- ボランティア参加率: ボランティア活動への参加経験があるサポーターの割合。
これらの指標を情報源ごとに計算し、比較表を作成します。例えば、ある情報源からのサポーターは継続率が高い、別の情報源からのサポーターは単発の寄付は多いが継続には繋がりにくい、といった傾向が見えてくるかもしれません。
ステップ4：情報源別の特性分析（オプション）
さらに掘り下げるには、情報源とサポーターの他の属性や行動データを掛け合わせて分析します。
- 情報源別に、年齢層や地域、関心分野に偏りがあるか？
- 特定の情報源から来たサポーターは、団体の特定のプロジェクトや活動に強く関心を持つ傾向があるか？
- 最初に参加したイベントや活動は何か？
ステップ2、3と同様に、ピボットテーブルやフィルター機能を使ってクロス集計や絞り込み分析を行います。例えば、「特定のメディア記事を見てサポーターになった方は、環境問題プロジェクトへの関心が高い」といった発見があるかもしれません。
分析結果からサポーター活性化アクションへ繋げる
情報源データを分析して得られたインサイトは、具体的なサポーター活性化アクションに直接繋げることができます。
アクション1：情報源別のコミュニケーション戦略
分析結果に基づき、情報源ごとのサポーターをセグメント化し、それぞれの特性に合わせたコミュニケーションを行います。
- 継続率が高い情報源からのサポーターへ: 団体への関心度が高いと推測されるため、活動のより深い情報や、継続的な関わり方（マンスリーサポーター、イベントスタッフ募集など）に関する情報を提供します。感謝のメッセージに、彼らが団体を知るきっかけとなった情報源に触れる一文を加えることも効果的です。
- 継続率が低い情報源からのサポーターへ: 単発的な関心で終わってしまう傾向があるかもしれません。団体の活動の意義や社会への影響を分かりやすく伝えたり、次のステップ（ニュースレター登録、無料イベント参加など）へのハードルを下げたりする働きかけを検討します。
- 特定の関心分野を持つサポーターが多い情報源へ: その情報源を経由したサポーター向けに、特定のプロジェクトに特化した情報発信や、関連イベントへの優先的な案内を行います。
アクション2：コンテンツとイベント企画の最適化
情報源別の関心事や行動パターンに合わせて、提供するコンテンツ（Webサイトの記事、ニュースレターの内容）や企画するイベントの内容を調整します。
- SNS経由のサポーターが多いなら、短尺動画コンテンツやインフォグラフィックを充実させる。
- メディア掲載でサポーターが増えたなら、そのメディアが取り上げたテーマに関する深掘り記事やオンライン講座を企画する。
- 特定のイベント経由のサポーターが多いなら、そのイベントのテーマに関連するフォローアップ企画や、参加者限定のコミュニティイベントを実施する。
アクション3：情報源へのフィードバックと連携強化
「紹介」や「口コミ」といった情報源からのサポーターが熱量が高い場合、紹介してくれた方や場（団体の活動を支援する店舗など）に感謝を伝えたり、連携を強化したりすることで、良い循環を生み出すことができます。また、特定のメディア掲載やイベントが効果的だった場合は、その情報源との関係性を維持・強化することも重要です。
まとめ：情報源データは関係性構築の第一歩
サポーターが団体とどのように「出会ったか」を示す情報源データは、彼らの団体に対する初期の関心や期待を読み解くための貴重な手がかりです。このデータを分析し、情報源ごとの特性を理解することは、サポーター一人ひとりに寄り添った、より効果的なコミュニケーションと関係性構築に繋がります。
お手元にある情報源データをぜひ活用してみてください。まずはシンプルな集計から始めて、情報源ごとのサポーターの違いを見つけ、それぞれの「出会い」に合わせたコミュニケーションを試みてみましょう。それが、サポーターの応援熱を高め、コミュニティ全体の活性化に繋がる第一歩となるはずです。