サポーター活性化ラボ

手元データでわかる！サポーターの活動タイミング分析でエンゲージメントを高める方法

なぜサポーターの「タイミング」を知ることが重要なのでしょうか？

日々の活動で、サポーターの皆さんへ様々な情報やお願いを届けていることと思います。メール、SNS投稿、イベント告知、活動報告など、その手段は多岐にわたります。しかし、発信する情報がサポーターに届き、関心を持ってもらい、次の行動へと繋がるためには、「何を伝えるか」だけでなく、「いつ伝えるか」というタイミングが非常に重要になります。

情報過多な現代において、せっかくのメッセージもタイミングが悪ければ埋もれてしまいがちです。一方で、サポーターが最も関心を寄せやすい、あるいは行動を起こしやすいタイミングで情報を届けられれば、メッセージの効果は何倍にも高まる可能性があります。

では、その最適なタイミングはどのように見つけられるのでしょうか？実は、皆さんが手元にお持ちの様々なデータの中に、そのヒントが隠されています。例えば、メールの開封・クリック履歴、イベント参加履歴、Webサイトへのアクセスログ、オンライン寄付の完了日時など、多くの行動データには「いつ」その行動が起きたかを示すタイムスタンプ（日時情報）が含まれています。

これらのタイミング情報を分析することで、サポーター全体の傾向や、特定のサポーター層の活動パターンを読み解き、より効果的なコミュニケーションや活動計画に繋げることが可能になります。

手元データを使った活動タイミング分析の第一歩

「データ分析」と聞くと難しく感じるかもしれませんが、サポーターの活動タイミングに関する基本的な分析は、お持ちのExcelやGoogleスプレッドシートなどの表計算ソフトで十分に行うことができます。

まず、分析したい「行動データ」を準備します。例として、メールの開封・クリック履歴を使う場合を考えてみましょう。

必要なデータ項目は以下の通りです。

• サポーターID: 誰の行動か識別するため
• 行動種別: 開封、クリックなど
• タイムスタンプ: その行動が発生した日時

このデータリストに対し、以下の手順で分析を進めます。

1. タイムスタンプの分解: タイムスタンプ情報から、「曜日」「時間帯（例：午前、午後、夜間、あるいは1時間単位）」「日中の時間帯（例：平日日中、休日朝など）」といった要素を抽出します。Excelであれば、タイムスタンプ列からWEEKDAY関数やHOUR関数を使って新たな列を作成できます。
2. 集計: 抽出した曜日や時間帯ごとに、行動数（例：開封数、クリック数）を集計します。特定のメールやキャンペーンに絞って集計することも、全体の傾向を見るために一定期間のデータを集計することも可能です。Excelの「ピボットテーブル」機能を使うと、この集計が容易に行えます。「行」に曜日や時間帯、「値」に行動数を設定し、必要に応じて「列」や「フィルター」で集計対象を絞り込みます。
3. 割合の計算: 集計した行動数を、その曜日や時間帯にメッセージを送ったサポーター数（または送ったメッセージ総数）で割ることで、「開封率」や「クリック率」などの反応率を計算します。これにより、絶対数だけでなく、タイミングごとの効果の比較が可能になります。

同様の手順は、Webサイトのアクセスログ（ページビューのタイムスタンプなど）や、オンラインストアでの購入完了日時、イベント申込完了日時など、他のタイムスタンプ付きデータにも応用できます。

分析結果からサポーターの活動パターンを読み解く

集計結果や計算した反応率をグラフ（棒グラフや折れ線グラフなど）で視覚化してみましょう。これにより、サポーターの行動に特定のタイミングでの傾向があるかどうかが明らかになります。

例えば、以下のようなインサイトが見つかるかもしれません。

• 曜日: 平日の夜間や休日の午前中にメールの開封率が高い。
• 時間帯: 仕事が終わった後の19時から21時の間にWebサイト訪問者が増える。
• 特定イベント後: イベント参加後3日以内が、次のアクション（例：ボランティア登録、アンケート回答）に繋がりやすい。
• キャンペーン期間: キャンペーン開始から数日後に最も寄付が集まるピークがある。

これらの傾向は、サポーターのライフスタイルや情報接触の習慣を示唆しています。なぜそのタイミングで活動が多いのか、サポーターの日常を想像しながら考えてみることが、より深い理解に繋がります。

分析結果を具体的な活性化アクションへ繋げる

タイミング分析の結果を元に、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具体的なアクションを計画しましょう。

• コミュニケーションの最適化:

  • メール配信: 全体傾向として反応率の高い曜日や時間帯に配信時間を設定する。あるいは、過去の行動データから特定のセグメント（例：ボランティア経験者、特定のテーマに関心があるサポーター）ごとに反応が良いタイミングが異なる場合は、セグメント別の配信タイミングを試す。
  • SNS投稿: Webサイトへのアクセスが多い時間帯や、過去のSNS投稿への反応が良かった時間帯を参考に、投稿時間を調整する。
  • 情報公開: 重要なニュースリリースや新しい活動報告は、サポーターがWebサイトを訪れやすい時間帯に合わせて公開する。

• 活動・イベント計画:

  • 告知タイミング: イベントやキャンペーンの告知は、過去のデータで申込や参加の反応がピークを迎えるタイミングを逆算して開始する。
  • フォローアップ: イベント参加後、次のステップへ繋がりやすいと分析で分かったタイミング（例：3日以内）で、感謝のメッセージや関連情報の案内を送る。
  • オンラインミーティング: 多くのサポーターが参加しやすい曜日や時間帯をアンケートや過去のデータから推測し、開催日時を設定する。

• Webサイト改善:

  • サイト更新: アクセスが多い時間帯にサイト内容を更新したり、新着情報を目立つ場所に配置したりする。
  • ポップアップ表示: 特定の時間帯に訪問したサポーター向けに、関心を引きやすい情報（例：イベント告知、キャンペーン情報）のポップアップを表示する（設定可能な場合）。

これらのアクションは、あくまでタイミングという一つの側面に焦点を当てたものです。サポーターの属性や過去の関心事、行動履歴など、他のデータと組み合わせて考えることで、よりパーソナルで効果的なアプローチが可能になります。

まとめ：手元にある「時間」のデータを活用しよう

サポーターの活動タイミングをデータで分析することは、特別なツールや高度な知識がなくても、手元にあるデータを活用してすぐに始められる実践的なアプローチです。

メールの開封日時、Webサイトの訪問日時、イベントへの申込日時など、日々の活動で蓄積される一つ一つのタイムスタンプは、サポーターが「いつ」、そしておそらく「どのような状況で」皆さんの活動に関心を寄せているかを示す貴重な情報源です。

これらのデータを曜日別、時間帯別といったシンプルな切り口で集計・分析し、得られた傾向を基にコミュニケーションや活動計画を少し調整してみることから始めてみてください。サポーターが最もメッセージを受け取りやすい、行動を起こしやすいタイミングで接点を持つことは、エンゲージメントを高め、関係性をより深く育むための重要な一歩となるはずです。