データ分析で明らかにする：サポーターの行動から学ぶNPO活動の改善点
サポーター活性化ラボでは、サポーターとの関係性を深め、コミュニティを活性化するためのデータ活用術をご紹介しています。多くの場合、データ分析は「サポーターへのアプローチ方法を改善する」という視点で行われるかと思います。しかし、サポーターの行動データは、実はNPO自身の活動やプログラムをより良くするためのヒントにも溢れています。
今回は、サポーターの行動データを活用して、どのように組織の活動やプログラムの改善点を見つけることができるのか、具体的なステップと分析の視点をご紹介いたします。手元にあるデータを活用して、さらなる成長を目指しましょう。
なぜサポーターの行動データが活動改善に繋がるのか
サポーターの行動は、言葉による「声」以上に、その関心や期待、あるいは活動に対する「本音」を反映していることがあります。例えば、ある情報には積極的に反応するのに、別の情報には全く反応がない、特定の活動には参加するが、別の活動には見向きもしない、といった行動パターンは、サポーターが私たちの活動のどの部分に関心を持ち、どの部分に関心がないのかを雄弁に物語っています。
これらの行動データを分析することで、「私たちが良いと思って提供している活動や情報が、サポーターのニーズや期待とずれていないか？」「どの活動が特にサポーターに響いているのか？」「どのような改善をすれば、より多くのサポーターが活動に関心を持ってくれるのか？」といった、組織自身の活動に関する重要な示唆を得ることができるのです。
サポーターの行動データから活動改善点を見つけるステップ
ここでは、お手元にある可能性のある様々な行動データを活用して、NPO活動の改善点を見つけるための基本的なステップをご紹介します。
ステップ1：どの「活動」に対する「行動データ」に着目するかを決める
まず、改善したい、あるいはより効果を高めたいと考えているNPOの特定の活動やプログラムを一つ選びます。例えば、
- 特定のプロジェクトへの寄付募集
- 特定のテーマに関する啓発イベント
- Webサイト上の特定のコンテンツ（ブログ記事、活動報告など）
- ボランティア募集
- 特定のテーマに関するメールマガジン/DM
などが考えられます。
次に、その活動に対するサポーターの「行動データ」の中で、現在手元にあり、分析に活用できそうなものを選びます。例えば、
- 寄付履歴データ: 特定のプロジェクトへの寄付実績、寄付単価、継続性
- イベント参加データ: 特定のイベントへの参加者数、参加者の属性、リピート参加率
- Webサイトアクセスデータ: 特定のページへのアクセス数、滞在時間、離脱率（Google Analyticsなどで確認可能）
- メール/DMデータ: 特定のメールの開封率、クリック率
- ボランティア参加データ: 特定の活動への参加者数、参加頻度
ステップ2：目標とする行動と実際の行動の「ギャップ」を見つける
次に、ステップ1で選んだ活動について、私たちがサポーターに期待する「目標とする行動」と、実際に得られている「行動データ」との間にどのようなギャップがあるかを確認します。
例えば：
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活動: 特定のプロジェクトへの寄付募集
- 目標とする行動: プロジェクトの重要性を理解し、寄付をしてくれる
- 実際の行動データ: 特定プロジェクトへの寄付額や寄付者数が、他のプロジェクトに比べて著しく低い
- ギャップからの示唆の可能性: プロジェクトの内容が伝わっていない、魅力が十分に訴求できていない、あるいはそのテーマへのサポーターの関心が低いのかもしれない。
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活動: 特定のテーマに関する啓発イベント
- 目標とする行動: イベントに関心を持ち、参加する
- 実際の行動データ: イベントに関する情報発信のメール開封率は高いが、イベント申し込みページへのクリック率が低い。あるいは、イベント告知ページの離脱率が高い。
- ギャップからの示唆の可能性: イベントへの関心はあるが、詳細（日時、場所、内容）が魅力的でない、参加へのハードルが高い（費用、時間）、情報が見つけにくい、といった問題があるのかもしれない。
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活動: Webサイト上の特定の活動報告コンテンツ
- 目標とする行動: コンテンツをじっくり読んでくれる
- 実際の行動データ: 特定の活動報告ページのアクセス数は多いが、滞在時間が短い、あるいはすぐに他のページに移動してしまう。
- ギャップからの示唆の可能性: タイトルなどで興味は引けているが、内容が期待と違う、読みにくい（文字ばかり、構成が悪い）、知りたい情報がすぐに見つからない、といった問題があるのかもしれない。
このように、目標とする理想的な行動と、実際のデータが示すサポーターの行動との間に生じる「ギャップ」こそが、活動改善のヒントとなることが多いのです。
ステップ3：ギャップの原因を深掘りし、仮説を立てる
見つかったギャップに対して、「なぜこのような行動になっているのだろう？」とさらに掘り下げて考え、改善のための仮説を立てます。
例えば、先ほどの「特定プロジェクトへの寄付が低い」というギャップに対して、以下のような仮説が考えられます。
- 仮説A（情報発信の課題）: プロジェクトの必要性や、寄付がどのように使われるのかが具体的に伝わっていないのではないか？
- 仮説B（プロジェクト内容の課題）: サポーターが現在関心を持っている課題テーマと、このプロジェクトのテーマがずれているのではないか？
- 仮説C（手続きの課題）: 寄付の方法が分かりにくい、あるいは心理的なハードルが高いのではないか？（これは直接的な行動データではないが、Webサイトの導線データなどと組み合わせると見えてくることがある）
これらの仮説は、データから直接的に答えが得られるものではありませんが、データが示唆する方向性を元に、より深い分析や別の情報収集のきっかけとなります。
分析結果を活動改善に繋げるアクション例
データ分析で見つけた仮説は、次に具体的なアクションに繋げる必要があります。
- 仮説の検証: データ分析で立てた仮説が正しいかを確認します。これは、少数のサポーターへのヒアリング、特定の層を対象としたアンケート、A/Bテスト（例：Webサイトの情報の伝え方を変えてみる）などで行うことができます。
- 活動・プログラムの調整: 検証結果に基づき、活動やプログラムの内容、情報発信方法、実施方法などを調整します。
- 例: 「特定プロジェクトへの寄付が低い」という仮説A（情報発信の課題）が検証で支持された場合 → プロジェクト報告のブログ記事で、寄付が具体的にどのような成果に繋がったのかを写真や事例を交えて詳細に伝える、寄付募集ページに活動報告へのリンクを分かりやすく設置する、といった改善を行います。
- 例: 「啓発イベントの申し込みが低い」という仮説（内容の課題）が検証で支持された場合 → 次回企画するイベントでは、サポーターへのアンケートで関心のあるテーマや開催形式（オンライン/オフライン）を事前にリサーチしてから企画する、といった改善を行います。
- 効果測定と再分析: 改善策を実施した後、再度サポーターの行動データを確認し、狙った行動の変化が見られたかを測定します。このプロセスを繰り返すことで、より効果的な活動へと洗練させていくことができます。
まとめ：サポーターデータは組織成長の羅針盤
サポーターの行動データは、単に個別のサポーターへのアプローチを改善するだけでなく、NPOが提供する活動やプログラムそのものが、サポーターの期待や社会のニーズに合致しているかを測るための貴重な羅針盤となり得ます。
- お手元にある様々なサポーターの行動データを、特定の活動やプログラムと紐づけて見てみましょう。
- サポーターに期待する「目標とする行動」と「実際の行動」の間にギャップがないかを探してみましょう。
- ギャップが見つかったら、「なぜ？」を深掘りし、活動改善のための仮説を立てましょう。
- 立てた仮説を検証し、具体的な活動やプログラムの改善アクションに繋げ、効果測定を行いましょう。
このサイクルを回すことで、サポーターの皆さんの「行動」という形で示される貴重なフィードバックを組織の成長に活かし、よりサポーターに愛され、社会に貢献できる活動へと繋げていくことができるはずです。ぜひ、お手元のデータを見直してみてください。