手元にある「複数のデータ」を組み合わせる：サポーターを多角的に理解し、関係性深化へ繋げる分析
日々の活動の中で、サポーターに関する様々なデータが集まっているものの、「このデータをどう活かしたら良いのだろう」「分析してみたけれど、次に何をすれば良いのか分からない」と感じることはないでしょうか。特に、寄付履歴、イベント参加記録、メールの開封率、Webサイトのアクセス履歴など、個別のデータは手元にあるものの、それらを組み合わせてサポーターの全体像を把握し、関係性強化につなげる具体的な方法に悩む方もいらっしゃるかと思います。
単一のデータだけでは、サポーターの一つの側面しか捉えられません。例えば、「高額なご寄付をしてくださる方」というデータからは経済的な支援の大きさが分かりますが、その方が他の活動にどれくらい関心があるのか、どのような情報に関心を持っているのかといった点は見えにくいものです。
そこでこの記事では、お手元にある複数の種類のサポーターデータを組み合わせることで、より多角的にサポーターの方々を理解し、データに基づいた関係性深化のアクションにつなげる方法をご紹介します。特別なツールや高度な知識は必要ありません。まずは身近にあるデータを使って、サポーター理解を深める第一歩を踏み出しましょう。
なぜ異なるデータを組み合わせる分析が有効なのか
サポーターの方々の応援の形は多様です。金銭的な支援だけでなく、イベントへの参加、ボランティア活動への参加、SNSでの情報発信、友人への紹介、アンケートへの回答など、様々な形で活動を支えてくださっています。
単一のデータだけを分析した場合、見えてくるのはそのデータが示す特定の行動パターンのみです。
- 寄付履歴だけを見る: 経済的な貢献度は分かりますが、活動への直接的な参加意欲や情報への関心は見えにくいです。
- イベント参加履歴だけを見る: 活動への参加意欲は分かりますが、経済的な支援能力や情報接触の傾向は見えにくいです。
- メール開封率だけを見る: 情報への関心度は分かりますが、実際の活動への参加や寄付といった行動との繋がりは見えにくいです。
これら複数の異なるデータを組み合わせることで、以下のような、単一データでは見えなかったサポーター像を把握できます。
- 寄付額は大きくないが、活動への参加率は非常に高く、イベントでの積極的な発言も多い方
- 長期間継続的に寄付はしているが、イベントや情報発信への関心は比較的低い方
- 最近新規で寄付してくれたが、Webサイトを頻繁に訪問し、特定の記事を繰り返し読んでいる方
このように多角的な視点を持つことで、サポーター一人ひとりの応援スタイルや、活動に対する関心のあり方をより深く理解できます。その理解に基づき、よりパーソナルで効果的なコミュニケーションや、次に繋がる具体的なアクションを検討できるようになります。
組み合わせ分析の具体的なステップ
お手元にあるデータを活用し、複数のデータを組み合わせて分析するための具体的なステップをご紹介します。ここでは、Excelなどの表計算ソフトで実践可能な方法を想定しています。
ステップ1：分析したいデータを選定する
まず、どのようなサポーター像を明らかにしたいか、どのような問いに答えたいかを考え、それに関連すると思われる複数のデータを手元に準備します。
例：サポーターの「関心の深さ」と「行動」の関係を知りたい
この場合、以下のようなデータが考えられます。
- 関心の深さを示唆するデータ:
- ニュースレターの開封・クリック履歴
- Webサイトの特定のページ（事業紹介、活動報告など）の閲覧履歴
- アンケートの回答内容（特に自由記述）
- 行動を示すデータ:
- 寄付履歴（寄付回数、合計金額）
- イベント参加履歴（参加回数、特定のイベントへの参加）
- ボランティア活動履歴
最初は2〜3種類のデータから始めるのがおすすめです。
ステップ2：データを統合・整理する
選定した異なる種類のデータを、共通のキー（サポーターIDや氏名、メールアドレスなど）を使って一つの表やデータベースに統合します。このステップは、以前の記事「複数のサポーターデータを「統合」する：分析可能な形に整理して関係性強化へ繋げるステップ」などで詳しく触れていますので、そちらも参考にしてください。（※上記URLは架空のものです）
統合する際は、分析しやすいようにデータを整形します。例えば、イベント参加履歴であれば、「〇〇イベントに〇回参加」といった形でサポーターごとの集計値として扱えるようにします。
Excelでの例：
サポーターリスト（氏名、ID）を基本とし、別のシートやファイルにある「寄付履歴シート」「イベント参加履歴シート」などから、VLOOKUP関数やINDEX+MATCH関数を使って、サポーターごとの合計寄付金額、イベント参加回数などをサポーターリストに紐づけていきます。
| サポーターID | 氏名 | 合計寄付金額 | イベント参加回数 | ニュースレター開封率 | | :----------- | :------- | :----------- | :--------------- | :----------------- | | 1001 | 田中 太郎 | 5,000円 | 3回 | 80% | | 1002 | 佐藤 花子 | 20,000円 | 1回 | 40% | | 1003 | 山田 一郎 | 1,000円 | 5回 | 95% | | ... | ... | ... | ... | ... |
ステップ3：組み合わせたデータを分析する
統合したデータを使って、異なるデータ項目間の関係性を分析します。簡単な方法としては、以下のものが挙げられます。
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クロス集計: 2つのデータ項目でグループ分けし、それぞれのグループの数を集計します。
- 例：「寄付金額」と「イベント参加回数」でクロス集計し、「高額寄付者でイベント参加が多い層」「寄付額は少ないがイベント参加が多い層」などのボリュームを把握する。Excelのピボットテーブル機能が役立ちます。
| | イベント参加 0-1回 | イベント参加 2-3回 | イベント参加 4回以上 | 合計 | | :----------- | :----------------- | :----------------- | :----------------- | :--- | | 寄付金額 〜5千円 | 150人 | 80人 | 30人 | 260人 | | 寄付金額 5千円〜 | 50人 | 70人 | 90人 | 210人 | | 合計 | 200人 | 150人 | 120人 | 470人 |
このように、数値だけでなくサポーターの「タイプ」として人数を把握できます。
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散布図: 2つのデータ項目を縦軸と横軸にとり、サポーター一人ひとりを点としてプロットします。
- 例：「合計寄付金額」を縦軸、「イベント参加回数」を横軸にした散布図を作成する。点が密集しているエリアや、外れ値（どちらかの値が極端に高い/低い点）がないかを確認します。Excelのグラフ機能で作成できます。
これにより、例えば「寄付金額が多いほどイベント参加回数も多い傾向があるか」「寄付は少ないがイベント参加は非常に多い特異な層がいるか」といった傾向を目で見て把握できます。
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フィルタリング/抽出: 特定の条件を満たすサポーターを抽出します。
- 例：「ニュースレター開封率が90%以上」かつ「過去1年間の寄付がない」サポーターを抽出する。これは「情報には関心が高いが、まだ寄付には至っていない層」として、寄付を促すための特別な情報提供や働きかけを検討する対象となります。Excelのフィルタ機能で簡単に行えます。
ステップ4：分析結果からサポーター像を解釈する
分析によって得られた集計結果やグラフから、具体的なサポーターの「姿」を読み解きます。
- 「高額寄付者のうち、約4割がイベントにも頻繁に参加している」
- 「イベント参加者のうち、半数以上がニュースレターをほとんど開封していない」
- 「寄付は少ないが、Webサイトの活動報告ページを毎月複数回閲覧している層が一定数いる」
このように、単なる数字ではなく、「どのようなサポーターが、どのような行動パターンを示しているか」を言葉にしてみましょう。これは、サポーターをいくつかのグループに分類する「セグメンテーション」にもつながります。
ステップ5：解釈に基づいた具体的なアクションを立案する
分析によって明らかになったサポーター像に対し、それぞれに適したアプローチを検討します。
- 例：「寄付額は少ないがイベント参加が多い層」
- この層は活動自体へのコミットメントが高いと考えられます。新たなボランティア機会や、活動により深く関われる企画（例：活動現場見学、限定ワークショップ）をご案内することで、さらなるエンゲージメント向上や、別の形での支援（プロボノ、物品寄付など）につながる可能性があります。
- 例：「長期間継続寄付しているが、情報接触が少ない層」
- 活動への信頼は厚いものの、最新の情報に触れる機会が少ないかもしれません。郵送のニュースレターを送る、電話で直接活動の近況を伝えるなど、情報提供の方法を見直すことで、より活動を身近に感じてもらい、関係性を維持・強化できます。また、なぜオンラインでの情報接触が少ないのか、理由を探るために簡単なアンケートをお願いすることも考えられます。
- 例：「情報関心は高いがまだ寄付・参加がない層」
- 活動内容には関心があるものの、次の一歩を踏み出せずにいる可能性があります。限定的な低額寄付プログラムへの案内、無料のオンライン説明会への招待、サポーター向けイベントの紹介など、参加しやすい最初のステップを明確に示すコミュニケーションが有効かもしれません。
このように、複数のデータを組み合わせることで見えてきたサポーターの特性に合わせて、よりパーソナルで効果的なコミュニケーション戦略やイベント企画を考えることができます。
分析を始める際のヒント
- 完璧を目指さない: 最初から全てのデータを統合したり、複雑な分析を行ったりする必要はありません。まずは手元にある2〜3種類のデータで、簡単なクロス集計やフィルタリングから試してみましょう。
- 「問い」を持つ: 「最近寄付が減った方は、他の活動にも関わっていないのだろうか？」「イベントに毎回参加してくれる方は、どのような情報源からイベントを知るのだろう？」など、具体的な問いを持つことで、どのデータを組み合わせれば良いか、どのような分析をすれば良いかが見えてきます。
- 小さく試して改善: 分析結果に基づいたアクションの効果を測定し、次の分析やアクションに活かしましょう。例えば、特定の層に送った特別なメールの開封率や、その後の行動変化を追跡します。
まとめ
サポーターに関する複数の異なるデータを組み合わせることで、単一のデータだけでは捉えきれない、より立体的で多様なサポーター像を明らかにすることができます。これは、サポーター一人ひとりの関心や応援スタイルを深く理解し、それぞれに最適なコミュニケーションや関わりの機会を提供するための強力なヒントとなります。
お手元にある寄付履歴、イベント参加記録、メールやWebのアクセスデータなどを、サポーターIDなどをキーに組み合わせてみてください。最初は簡単な集計や抽出から始め、サポーターの方々の隠れた側面を発見し、関係性深化への具体的なアクションにつなげていきましょう。「サポーター活性化ラボ」では、これからもデータに基づいたコミュニティ活性化のヒントをお届けしてまいります。