サポーター活性化ラボ

サポーターのデータ『変化』を読み解く：関係性維持・深化のための分析視点と実践

はじめに：データが示すサポーターの「変化」にどう気づくか

日々のNPO活動において、多くのサポーターの方々が様々な形で応援してくださっています。寄付をしてくださる方、イベントに参加してくださる方、ニュースレターを読んでくださる方など、その関わり方は多様です。そして、サポーターとの関係性を深め、応援の輪を広げていくためには、こうした個々のサポーターの行動や関心の「変化」に気づくことが非常に重要になります。

しかし、「手元にたくさんのデータはあるけれど、具体的にどこを見ればいいのか」「変化と言われても、どうやってそれを捉えればいいのだろうか」と悩んでいる方もいらっしゃるかもしれません。単に過去のデータを見るだけでなく、「今、そしてこれから」のサポーターとの関係性をより良くしていくためには、データの静的な状態だけでなく、そこから生まれる「変化の兆候」を読み解く視点が欠かせません。

この記事では、サポーターのデータから「変化」を捉え、それを関係性の維持やさらなる深化につなげるための具体的な分析の視点と、すぐに実践できる方法についてご紹介します。

なぜサポーターの「変化」を捉えることが重要なのか

サポーターの行動や関心の「変化」を早期に、そして正確に捉えることには、いくつかの重要なメリットがあります。

• 関係性の維持: 関心や活動頻度の低下といったネガティブな変化の兆候をいち早く察知できれば、「応援疲れ」や離脱の可能性に気づき、適切なタイミングでフォローアップを行うことができます。これにより、大切なサポーターとの関係性が途切れてしまうことを防ぎやすくなります。
• 関係性の深化: 特定の活動への参加頻度が増えた、特定の分野の情報に関心を示すようになった、といったポジティブな変化が見られた場合、それはより深い関わり（例：ボランティア、イベント企画協力など）を求めているサインかもしれません。こうした変化を捉えることで、サポーターの「次に一歩踏み出したい」という意欲に応え、より積極的に活動に関わっていただく機会を提供できます。
• コミュニケーションの最適化: 変化の傾向を把握することで、個々のサポーターの状況に合わせた、よりパーソナルなコミュニケーションが可能になります。これにより、メッセージの到達率や共感を高め、エンゲージメントの向上につながります。
• 活動改善のヒント: サポーター全体の行動の変化を見ることで、実施したキャンペーンの効果測定や、提供している情報、開催しているイベントなどが、サポーターの関心にどう影響を与えているかを知ることができます。これは、今後の活動やコミュニケーション方法を改善するための貴重な示唆となります。

「変化」を見るべきデータと分析の視点

では、具体的にどのようなデータに着目し、どのように「変化」を捉えれば良いのでしょうか。手元にある可能性のあるデータと、Excelなどの一般的なツールで実践できる基本的な分析視点をご紹介します。

注目すべきデータの種類

サポーターの「変化」は、様々なデータに現れます。

• 寄付データ:
  • 寄付額や寄付頻度の変化: 前回または前年の寄付額と比較して増減しているか。定額寄付の頻度や金額に変更はないか。
  • 寄付の種類の変化: 単発寄付から定額寄付へ移行したか、あるいはその逆はないか。特定のプロジェクトへの寄付が増えたか。
• 活動参加データ:
  • イベントやワークショップへの参加頻度: 参加回数が増減しているか。特定の種類のイベントへの参加が増えたか。
  • ボランティア活動への参加状況: 参加頻度や参加する活動内容に変化はないか。
• コミュニケーションデータ:
  • メールマガジン/ニュースレターの開封率・クリック率: 以前と比べて変化はないか。特定のトピックに関するメールへの反応が良いか。
  • Webサイトの訪問頻度・閲覧ページ: サイト訪問回数や滞在時間に変化はないか。特定の活動紹介ページやブログ記事をよく見るようになったか。
  • SNSでの反応（いいね、コメント、シェアなど）: 特定の投稿への反応が増えたか。
  • 問い合わせ内容の変化: 以前は事務的な問い合わせだったのが、活動内容に関する深い質問をするようになったか。
• アンケートや対話の記録:
  • 以前の回答と比較して、活動への期待や満足度に変化はないか。
  • 直接の会話の中で、関心のある分野や参加したい活動について言及するようになったか。

Excelでできる基本的な分析手法

これらのデータを「変化」という視点から分析するために、特別なツールは必ずしも必要ありません。お手持ちのExcelやスプレッドシートで十分実践可能です。

1. 比較分析:

   • 最もシンプルですが効果的な方法です。例えば、各サポーターについて「2023年の総寄付額」と「2024年の総寄付額」を並べて、その差額や変化率を計算します。
   • 特定の指標（例: イベント参加回数、メール開封率）についても、期間を決めて（例: 半年前と比較、四半期ごと）同様に比較できます。
   • Excelの数式（=今年の数値 - 前年の数値、=(今年の数値 - 前年の数値) / 前年の数値）で簡単に算出できます。

2. 時系列分析（グラフ化）:

   • サポーターごとの特定の行動データ（例: 月ごとの寄付額、四半期ごとのイベント参加回数）を時系列で並べ、折れ線グラフや棒グラフで可視化します。
   • グラフを見ることで、増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのか、あるいは波があるのかなど、変化のパターンを視覚的に捉えることができます。Excelの「挿入」タブからグラフを作成できます。

3. グループ分け（セグメンテーション）:

   • 比較分析や時系列分析の結果に基づき、「寄付額が〇%以上減少したグループ」「イベント参加頻度が増加したグループ」「特定のWebページを繰り返し見ているグループ」のように、変化の傾向でサポーターをグループ分けします。
   • Excelのフィルター機能や、条件付き書式、またはピボットテーブルを使ってグループ分けや集計が可能です。
   • 例えば、「ピボットテーブル」機能を使えば、サポーターIDを行に、年を列に、寄付額を値に設定することで、各年の寄付額を一覧で表示し、変化を把握しやすくなります。

4. 複数のデータソースの組み合わせ:

   • 可能であれば、複数のデータソースを組み合わせて分析することで、より深い洞察が得られます。
   • 例えば、「寄付額が減少しているが、Webサイトの特定の活動ページ閲覧が増えているサポーター」がいる場合、これは資金状況が変わったが、活動への関心自体はまだ高い、という可能性を示唆します。
   • ExcelでサポーターIDをキーとして、異なるシートやファイルからデータを結合・参照することで、複数のデータを一元的に見ることができます（例: VLOOKUP関数など）。

分析結果の解釈と具体的なアクションへの繋げ方

データの変化を捉えたら、次はその変化が何を意味するのかを解釈し、具体的なアクションに繋げます。

変化の解釈例

• 寄付額の減少:
  • 考えられる意味: 資金状況の変化、団体への関心の低下、活動報告が響いていない、他の支援先への移行など。
  • 取るべきアクション例: 一時的なものか、継続的なものかを見極める。活動報告や感謝のメッセージを送る。寄付以外の関わり方（イベント参加、ボランティアなど）を提案する。負担にならない少額での継続寄付や、物品寄付・遺贈寄付などの選択肢を伝える。
• イベント参加頻度の増加:
  • 考えられる意味: 活動への関心が高まっている、他のサポーターやスタッフとの交流を求めている、特定の分野に興味を持ったなど。
  • 取るべきアクション例: 参加したイベントについて直接感謝を伝える。他の関連イベントや、より深く関われる機会（例：イベント運営ボランティア、意見交換会など）を案内する。活動への貢献意欲についてヒアリングする機会を設ける。
• Webサイトの特定ページ（例：ボランティア募集ページ）の閲覧が増加:
  • 考えられる意味: ボランティア活動に関心を持っている、どのような機会があるか探している。
  • 取るべきアクション例: ボランティアに関する詳細情報を提供する。説明会やオリエンテーションの案内を送る。過去にボランティア経験があるか確認し、経験に合わせた提案を行う。
• メールマガジン開封率の低下:
  • 考えられる意味: メールが届いていない、件名に関心がない、情報量が多すぎる/少なすぎる、他の情報源（SNSなど）で情報を得ているなど。
  • 取るべきアクション例: 登録情報の確認を依頼する。件名や内容を工夫する。メール以外のコミュニケーション手段（SNS、郵送DMなど）での接触を試みる。特定の関心分野についてヒアリングする機会を設ける。

アクションを検討する際のポイント

• 変化の「度合い」と「継続性」を見る: 少しの変化で過剰に反応せず、ある程度の変化幅や、変化が一時的か継続的かを見極めます。
• 複数のデータを組み合わせる: 特定のデータだけでなく、他のデータも参照して総合的に判断します。例えば、寄付額は減ったがイベント参加は増えている、という場合は、活動への関心自体は高いと解釈できます。
• データは「きっかけ」と捉える: データはあくまでサポーターの状況を推測するための手がかりです。データの背景にある「なぜ」を知るためには、直接的なコミュニケーション（電話、個別面談、イベントでの声かけなど）が最も効果的です。
• アクションは個別化・多様化する: 同じ「寄付額減少」でも、その背景やサポーターの状況によって適切なアクションは異なります。画一的な対応ではなく、グループごと、可能であれば個別に最適化されたアプローチを心がけます。

実践のためのステップと注意点

サポーターのデータ「変化」分析を始めるための具体的なステップと、実践における注意点です。

1. 分析の目的と対象を明確にする: 何のために変化を分析するのか（例：離脱防止、深い関わり促進）、どの期間の、どのデータを対象とするのかを決めます。
2. 変化を追う主要指標を決める: 最初から全てのデータを見るのは大変です。まずは「寄付額」「イベント参加頻度」「メール開封率」など、重要と考える数個の指標に絞って始めましょう。
3. 「変化あり」の基準を設定する: 例えば、「前年比で寄付額が30%以上減少」「直近半年間のイベント参加がゼロになった」など、どの程度の変化を「変化あり」と見なしてアラートとするか、目安を決めます。この基準は、団体の活動特性やデータ量に合わせて調整が必要です。
4. 分析を定期的に行う: 一度きりではなく、四半期ごと、半期ごとなど、定期的に分析を実施する体制を整えます。
5. 分析結果をアクションに繋げる体制を作る: 分析結果を個人で留めず、ファンドレイジング担当やイベント担当など、関係するチーム内で共有し、具体的なアクションプランを立て実行するプロセスを確立します。
6. 個人情報保護に配慮する: サポーターのデータを扱う際は、プライバシーに十分配慮し、適切な管理体制のもとで分析・活用を行います。

まとめ：変化を捉え、サポーターとの「今」を大切に

サポーターのデータから「変化」を読み解くことは、関係性の維持・深化を目指す上で非常に有効なアプローチです。寄付額の増減、活動参加の頻度、コミュニケーションへの反応など、様々なデータに現れる微細な変化は、サポーターの今の関心や状況、そして今後の関わり方に関する重要なサインとなり得ます。

手元にあるExcelなどのツールでも、比較、時系列グラフ化、グループ分けといった基本的な手法で十分に実践可能です。分析で変化の兆候を捉えたら、その背景を推測し、サポーター一人ひとりに合わせた丁寧なコミュニケーションや関わり方の提案に繋げていくことが大切です。

全てのサポーターが同じペース、同じ形で応援し続けるわけではありません。データの「変化」を捉えることは、サポーターの方々の「今」の状態を理解し、より適切に寄り添うための第一歩となります。ぜひ、日々のデータに眠る「変化」のヒントを見つけ、サポーターとの関係性をさらに豊かなものにしていくためにご活用ください。