サポーター活性化ラボ

データ分析でサポーターの「属性」と「行動」を掛け合わせる：支援を呼び起こすインサイト発見

Tags: データ分析, サポーター, コミュニティ活性化, 属性データ, 行動データ

サポーター理解を深める「掛け合わせ分析」の重要性

非営利団体がサポーターとの関係性を強化し、コミュニティを活性化していくためには、サポーター一人ひとりを深く理解することが欠かせません。多くの場合、団体はサポーターに関する様々なデータを持っています。例えば、会員情報として「年代」や「居住地域」、「職業」といった属性データ。そして、寄付履歴、イベント参加履歴、メール開封率、Webサイト訪問といった行動データです。

これらのデータはそれぞれに価値がありますが、属性データだけでは「どのような人が」応援してくれているかは分かっても、「具体的にどのような行動をとっているか」までは分かりません。逆に行動データだけでは「どのような行動が」活発に行われているかは分かっても、「その行動をとっているのはどのような人か」が見えづらい場合があります。

ここで重要になるのが、属性データと行動データを掛け合わせる分析です。この掛け合わせ分析を行うことで、「特定の年代のサポーターは、イベント参加は少ないが継続寄付率は高い」「特定の地域のサポーターは、メールは読まないがWebサイトの記事はよく読んでいる」「特定のプログラムへの寄付者は、ボランティア活動にも積極的に参加する傾向がある」といった、単独のデータからは見えなかったインサイトを発見できる可能性が高まります。

このインサイトこそが、サポーター理解を深め、より一人ひとりに響くコミュニケーションや企画を考えるための重要なヒントとなるのです。データは持っているけれど、それをどう支援者との関係性強化に繋げれば良いか分からない、と感じている担当者の方にとって、この掛け合わせ分析は非常に有効なアプローチとなります。

属性データと行動データを掛け合わせるためのステップ

では、具体的にどのように属性データと行動データを掛け合わせて分析を進めれば良いのでしょうか。特別なツールや高度な知識がなくても、お手元にあるデータと一般的な表計算ソフト（Excelなど）を使って始めることができます。

ステップ1：掛け合わせたいデータ項目を特定する

まず、どのような属性とどのような行動を結びつけて分析したいかを考えます。団体が持っているデータ項目をリストアップしてみましょう。

読者ペルソナを例にとると、「〇〇さんのような、初めてのデータ活用に少し戸惑いがある方」にとっては、まずは最も基本的なデータから始めるのが良いでしょう。「年代」と「継続寄付の有無」、「居住地域」と「イベント参加回数」など、シンプルで関係性が想像しやすい組み合わせから着手することをおすすめします。

ステップ2：データを整理し、結びつけるための準備をする

属性データと行動データは、別々のファイルやデータベースに分かれていることが多いかもしれません。これらを掛け合わせるためには、同じサポーターに関する情報として紐付けられるように整理する必要があります。

多くの場合は、サポーターを識別できる共通のID（会員番号など）が役立ちます。それぞれのデータに共通のID項目があるか確認しましょう。

例： * 会員情報リスト（会員ID, 年代, 地域, ...） * 寄付履歴リスト（寄付者ID, 寄付金額, 日付, ...） * イベント参加リスト（参加者ID, イベント名, 日付, ...）

もし共通のIDがない場合でも、氏名やメールアドレスといった情報を使って紐付けられる可能性があります。ただし、氏名の表記ゆれや複数のメールアドレスの登録などには注意が必要です。

表計算ソフトを使う場合、共通のIDをキーとして、それぞれのデータから必要な項目を集約した一つのシートを作成するのが効率的です。例えば、VLOOKUP関数などを使うことで、寄付履歴リストに会員情報（年代、地域など）を紐付けることができます。

ステップ3：データを掛け合わせて分析する

データが集約されたら、掛け合わせ分析に進みます。最初は「クロス集計」から始めてみるのがおすすめです。これは、二つの項目間の関係性を表形式でまとめる分析手法です。

表計算ソフトの「ピボットテーブル」機能を使うと、簡単にクロス集計ができます。

例：「年代」と「継続寄付の有無」のクロス集計

| 年代 | 継続寄付しているサポーター数 | 継続寄付していないサポーター数 | 合計 | | :------ | :------------------------- | :--------------------------- | :--- | | ～20代 | 10 | 90 | 100 | | 30代 | 50 | 150 | 200 | | 40代 | 80 | 120 | 200 | | 50代 | 150 | 50 | 200 | | 60代～ | 200 | 10 | 210 | | 合計 | 490 | 420 | 910 |

このような表を作成することで、各年代に占める継続寄付者の割合や、特定の年代のサポーターの行動傾向を数値で把握できます。寄付以外にも、イベント参加率、ボランティア経験率、メール開封率など、様々な行動データと属性データを掛け合わせて同様の分析が可能です。

さらに進んで、「特定のイベントに複数回参加しているサポーターの年代別構成比」や「特定の地域に住むサポーターの平均寄付金額」なども分析できます。

ステップ4：分析結果を解釈し、インサイトを見つける

集計やグラフ化が終わったら、データが何を示しているのかを読み解く作業です。

数値や割合を比較し、意外な発見がないか、仮説と異なる結果がないかなどを注意深く観察しましょう。この段階では、数値だけでなく、その背景にあるサポーターの状況やニーズに思いを巡らせることが大切です。「なぜこの年代の継続寄付率が高いのだろう？」「なぜこの地域のサポーターはイベントに来ないのだろう？」といった問いを立て、深く考えてみましょう。

ステップ5：インサイトに基づいた具体的なアクションを計画する

掛け合わせ分析で見つかったインサイトは、サポーターとの関係性を深めるための具体的なアクションに繋げるための羅針盤となります。

例： * インサイト: 50代以上のサポーターの継続寄付率が特に高い。 * アクション: この層に対して、継続寄付の重要性や感謝を伝えるメッセージを強化する。あるいは、この層が寄付を続ける理由や期待を理解するための簡単なアンケートやヒアリングを実施し、サービス向上やコミュニケーション改善に繋げる。 * インサイト: 特定の地域のサポーターは、イベント参加は少ないがWebサイトの記事はよく読んでいる。 * アクション: この地域向けに、オフラインイベントの代わりにオンラインセミナーや地域に特化した情報発信を企画する。Webサイトでの情報発信が効果的であることから、より深く団体活動を知ってもらうためのコンテンツや、オンラインでの気軽な参加方法（アンケート協力、SNSでのシェアなど）を提案してみる。 * インサイト: 若い年代のサポーターは、寄付金額は少ないがボランティア参加率が高い。 * アクション: この層に対して、寄付以外の多様な関わり方（ボランティア、プロボノ、広報協力など）を積極的に紹介する。少額でも継続しやすいマンスリーサポーター制度のメリットを分かりやすく伝えるなど、寄付のハードルを下げる工夫をする。

このように、属性と行動を掛け合わせることで見えてきたサポーター像に合わせて、コミュニケーションの内容や手段、イベント企画、情報提供の方法などを具体的に検討し、実行に移していきます。

小さく始めて、サポーター理解のサイクルを回す

属性データと行動データの掛け合わせ分析は、最初から複雑な分析ツールを使ったり、全てのデータを網羅しようとしたりする必要はありません。お手元にある最も身近なデータ（例えば、会員リストと直近のイベント参加者リスト）から、興味のある二つの項目を掛け合わせてみるだけでも、新しい発見があるはずです。

重要なのは、「データを分析する」こと自体が目的ではなく、「データを通じてサポーターをより深く理解し、関係性を強化する」という目的に繋がっていることです。分析結果から得られたインサイトをもとにアクションを起こし、そのアクションがサポーターの行動にどのような変化をもたらしたかを、再びデータで確認する。このサイクルを回していくことで、サポーター活性化に向けた取り組みを継続的に改善していくことができます。

まとめ：掛け合わせ分析でサポーターの多様な「顔」と「声なき声」を読み解く

本記事では、サポーターの属性データと行動データを掛け合わせて分析することの重要性と、その具体的なステップについて解説しました。

ぜひ、お手元のサポーターデータを活用して、属性と行動の掛け合わせ分析にチャレンジしてみてください。きっと、貴団体のサポーターコミュニティをさらに活性化させるための新たなヒントが見つかるはずです。