応援の「きっかけ」をデータで探る：新規サポーター獲得と関係性強化に繋げる分析
なぜ「応援のきっかけ」を知ることが重要なのでしょうか？
非営利活動を支えてくださるサポーターの皆さんは、様々な経緯で私たちの団体を知り、応援を始めてくださいます。Webサイトを見て、イベントに参加して、知人の紹介で、あるいはSNSの投稿がきっかけだったかもしれません。
新規サポーターを獲得するための活動は、多くの団体にとって重要な課題です。しかし、様々なチャネルで広報や募集活動を行っている中で、「結局、どの『きっかけ』が、より多くのサポーターを連れてきてくれるのだろう？」「どのようなきっかけで応援を始めたサポーターは、その後の活動に熱心に参加してくれるのだろう？」といった疑問を持つことはないでしょうか。
手元には、Webサイトのアクセスログ、イベント参加者リスト、寄付データ、会員情報など、様々なデータがある。それを見れば何か分かるはず。でも、具体的にどこを見て、どう考えれば、「応援のきっかけ」を知り、新規獲得やその後の関係性強化に役立てられるのか、悩んでいる方もいらっしゃるかもしれません。
この記事では、皆さんがお持ちの既存データを活用して、サポーターが応援を始めた「最初のきっかけ」を特定し、それを分析することで、新規獲得施策の改善や、獲得後の関係性構築に繋げるための具体的なアプローチをご紹介します。難しい専門知識は必要ありません。普段お使いのExcelや、Webサイトのアクセス解析データなど、手元にあるデータから実践できる内容です。
「応援のきっかけ」とは？ データで捉えるための視点
「応援のきっかけ」とは、サポーターがあなたの団体と初めて意味のある接点を持った具体的な「チャネル」や「出来事」と捉えることができます。例えば、以下のようなものが考えられます。
- オンライン:
- 団体のWebサイト訪問（特に特定の紹介ページや寄付ページへの初回アクセス）
- 特定のWeb広告からの流入
- SNS（Facebook, Twitter, Instagramなど）での投稿や広告を見たこと
- 団体のメールマガジンやニュースレターに登録したこと
- オンラインイベント（ウェビナーなど）への参加
- オフライン:
- リアルイベント（セミナー、報告会、交流会など）への参加
- 街頭募金やキャンペーンでの出会い
- メディア（新聞、雑誌、テレビなど）での報道を見たこと
- 知人・友人からの紹介
- 団体の配布物（パンフレット、チラシなど）を手にしたこと
これらの「きっかけ」をデータで捉えるためには、各サポーターがどのようにして団体を知り、どのようなアクションを最初に起こしたのかを記録・推測するための情報が必要です。
手元にあるデータから「きっかけ」データを洗い出す
皆さんの団体が現在管理しているデータの中に、「応援のきっかけ」の手がかりとなる情報が隠されている可能性があります。主に以下のようなデータソースを確認してみましょう。
- CRM/会員管理システム: サポーターの登録情報に「知ったきっかけ」や「紹介者」といった項目があるか確認します。また、登録日や初回のアクション（初回寄付日、初回イベント参加日など）も重要な情報です。
- Webサイト分析ツール（例: Google Analytics）: ユーザーが初めてサイトを訪問した際の参照元（どこから来たか）や、最初に閲覧したページの情報は、「オンラインのきっかけ」を捉える上で非常に役立ちます。新規ユーザーが特定のページ（例：「活動を知る」「寄付する」）に初めてアクセスした日や参照元を特定できるかもしれません。
- 寄付・申込フォーム: フォームの入力項目に「当団体をどこでお知りになりましたか？」のような質問項目があれば、それが直接的なデータになります。もしなくても、フォーム送信時刻とWebサイトのアクセスログを結びつけることで、直前の行動を推測できる場合があります。
- イベント参加者リスト: イベント参加をきっかけにサポーターになる方も多くいます。イベント名や開催日を記録しておくことが重要です。
- アンケート: 過去のアンケートで「当団体を知ったきっかけは何ですか？」といった質問をしていれば、その回答も貴重なデータソースです。
- SNS分析ツール: 投稿への反応や、特定のキャンペーン経由でのエンゲージメントなどを把握できれば、SNSがきっかけとなった可能性のある層を推測できます。
重要なのは、これらの異なるデータソースを、可能であれば「サポーター個人」と紐付けて管理することです。同じメールアドレスや氏名、会員IDなどをキーに、複数のデータソースの情報を統合できると、より詳細な分析が可能になります。もし、データがバラバラに管理されている場合は、まずはこれらの情報を一覧化することから始めましょう（例えば、Excelなどでリストを作成する）。
具体的な分析ステップとアクション例
手元にあるデータから「応援のきっかけ」となりうる情報を集約したら、いよいよ分析に進みましょう。
ステップ1：きっかけチャネル別のサポーター数を集計する
まずは、どの「きっかけチャネル」経由で新規サポーターが多く獲得できているかを定量的に把握します。
例：データ集計表（Excelを想定）
| サポーターID | 初回接触日 | 初回接触チャネル（Webサイト, イベント名, 紹介者など） | 初回アクション（寄付, イベント参加, 会員登録など） | その後の継続寄付（合計金額） | その後のイベント参加回数 | その他の貢献（ボランティアなど） | | :--------- | :----------- | :-------------------------------------------------- | :------------------------------------------- | :--------------------------- | :--------------------- | :----------------------------- | | A001 | 20XX/YY/ZZ | Webサイト (ブログ記事A) | 寄付 | 15,000円 | 0 | なし | | B002 | 20XX/YY'/ZZ' | イベント「テーマB講演会」 | イベント参加 | 5,000円 | 2 | ボランティア登録済 | | C003 | 20XX/YY''/ZZ'' | 紹介（〇〇さん） | 会員登録 | 0円 | 1 | なし | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
このようなリストを作成し、「初回接触チャネル」ごとにサポーター数を集計します。
- 集計例：「Webサイト経由：〇〇人」「イベントA経由：△△人」「紹介経由：××人」など。
アクション例： 新規サポーター数の多いチャネルは、現在効果的に機能している入り口と言えます。そのチャネルへの投資（広報活動やコンテンツ制作など）を継続・強化することを検討しましょう。一方で、数が少ないチャネルについても、データ収集や効果測定の方法を見直す機会となるかもしれません。
ステップ2：チャネル別のサポーターの「質」を分析する
単に人数が多いだけでなく、そのチャネル経由のサポーターが、その後どのくらい積極的に団体の活動に関わってくれているか（「質」）を分析します。ここで言う「質」とは、継続的な寄付、イベント参加、ボランティア参加、情報発信への反応（メール開封率、クリック率など）といったエンゲージメント指標です。
例：チャネル別サポーター分析表
| 初回接触チャネル | 新規サポーター数 | 平均継続寄付金額（獲得後1年間） | 獲得後1年以内のイベント参加率 | メール開封率（平均） | | :--------------- | :--------------- | :------------------------------ | :------------------------------ | :----------------- | | Webサイト | 150人 | 8,000円 | 20% | 45% | | イベントA | 80人 | 12,000円 | 60% | 55% | | 紹介 | 50人 | 25,000円 | 30% | 50% | | ... | ... | ... | ... | ... |
アクション例： * 新規獲得数は少なくても、平均継続寄付金額が高かったり、イベント参加率が高かったりするチャネルがあれば、そのチャネル経由のサポーターは「質の高い」繋がりになりやすい可能性があります。そのチャネル（例：特定のテーマのイベント、紹介者との連携）をより重視し、関係性構築のためのフォローアップを手厚くすることを検討しましょう。 * 新規獲得数は多いものの、その後のエンゲージメントが低いチャネルがある場合、獲得後の初期コミュニケーションに課題があるかもしれません。そのチャネル経由のサポーターに対し、より関心を引きやすい情報提供や、次のアクション（小額寄付、メール登録など）への導線を強化することを検討しましょう。
ステップ3：特定のチャネル経由サポーターの行動パターンを深掘りする
さらに一歩進んで、特定の効果的なチャネル経由で来たサポーターが、その「きっかけ」の後にどのような情報に触れ、どのような行動をとっているのかを分析します。
例：Webサイト経由で寄付したサポーターの初回訪問時の行動
- どの参照元から来たか？（例：Facebook広告、特定ブログ記事からのリンク）
- 最初に見たページは？（例：活動概要ページ、特定のプロジェクト紹介ページ）
- 寄付ページにたどり着くまでに、どのようなページを見たか？
- サイト滞在時間や閲覧ページ数は？
アクション例： * 特定の参照元や最初のページから来たサポーターが、その後寄付や会員登録に至る割合が高い場合、その「きっかけ」となったコンテンツやチャネルは、サポーターの関心を引きつけ、行動を促す上で非常に効果的であると言えます。その成功パターンを分析し、他の広報活動やWebサイト改善に活かしましょう。 * イベント参加者が、その後に特定のWebページの閲覧率が高い場合、イベントとWebサイトの情報提供を連携させることで、参加者のエンゲージメントを高められる可能性があります。イベント後のフォローアップメールで、関連するWebページのURLを案内するなど、具体的な施策に繋げられます。
分析結果をアクションに繋げるためのヒント
これらの分析を通じて、「応援のきっかけ」と「その後のサポーターの行動やエンゲージメント」との間に相関関係が見えてくることがあります。その関係性を理解することが、より効果的な新規獲得と関係性強化に繋がります。
- 新規獲得施策の最適化: 費用対効果の高い「きっかけチャネル」（獲得効率が高く、かつ質の高いサポーターが得られるチャネル）に資源を集中させましょう。また、効果測定が難しいオフラインのきっかけ（紹介など）についても、サポーター登録時に「知ったきっかけ」を尋ねることで、データとして収集できるよう改善を図ることも重要です。
- 初期コミュニケーションのパーソナライズ: 「きっかけチャネル」ごとに、サポーターが関心を持ったテーマや情報が異なる可能性があります。Webサイト経由で特定の活動に関心を示した方には、その活動に関する詳細情報を。イベント参加者には、イベントで触れたテーマの発展情報を提供するなど、きっかけに合わせたフォローアップを行うことで、初期段階での関係性をより深く、強固にすることができます。
- 「きっかけ」となったコンテンツの再活用・強化: サポーターを呼び込む上で効果的だったブログ記事、イベント、SNS投稿などのコンテンツを特定し、それらをさらに広く発信したり、内容を最新化したりすることで、新たなサポーターとの出会いを増やす努力をしましょう。
まとめ
サポーターがあなたの団体を「応援しよう」と思った最初の「きっかけ」は、その後のサポーターとの関係性を育む上で非常に重要な情報です。手元にあるCRMデータ、Webサイト分析ツール、イベント参加者リストなどを活用し、以下のステップで分析を進めてみてください。
- 各サポーターの「初回接触」に関するデータを集約・整理する。
- 「きっかけチャネル」別に新規サポーター数を集計し、量的な効果を把握する。
- チャネル別に、その後のサポーターのエンゲージメント（寄付、参加、反応など）を分析し、質的な効果を比較する。
- 効果的なチャネル経由サポーターの、きっかけ前後の行動パターンを深掘りする。
これらの分析を通じて得られた示唆は、新規サポーター獲得のための広報戦略の見直しや、獲得したばかりのサポーターとの関係性を深めるための初期コミュニケーション設計に、きっと役立つはずです。
すべてのデータを完璧に集めるのは難しいかもしれませんが、まずは手元にあるデータからできる範囲で分析を始めてみることが重要です。データから見えてくるサポーターの「応援のきっかけ」を理解し、より効果的なコミュニティ活性化に繋げていきましょう。