複数のサポーターデータを「統合」する：分析可能な形に整理して関係性強化へ繋げるステップ
複数のサポーターデータを「統合」する：分析可能な形に整理して関係性強化へ繋げるステップ
日々の活動の中で、サポーターに関するデータは様々な場所に蓄積されていきます。会員管理システム、寄付データベース、イベント参加者リストのExcelファイル、Webサイトの問い合わせ履歴、アンケート結果など、それぞれの担当者や活動ごとにデータがバラバラに管理されているケースは少なくありません。
これらのデータは、一つ一つは貴重な情報源ですが、単独で見ているだけではサポーターの全体像や多様な関わり方を捉えきることが難しいものです。例えば、イベントにはよく来るけれど寄付はしないサポーター、寄付はしてくれるけれどイベントには来たことがないサポーターなど、異なる側面からの関わりを把握するためには、散らばったデータを一つにまとめて「統合」し、分析できる形にすることが非常に重要になります。
データ統合は少し手間のかかる作業のように感じられるかもしれませんが、その後のサポーター分析や、よりパーソナルで効果的なコミュニケーションを実現するための強固な基盤となります。今回は、手元にある複数のサポーターデータを分析可能な形に整理・統合し、関係性強化に繋げるための具体的なステップをご紹介します。
なぜサポーターデータの統合が必要なのか
データ統合の最大の目的は、「サポーター一人ひとりの全体像を把握すること」です。それぞれのサポーターが、いつ、どのような形で団体に関わっているのか。寄付、イベント参加、ボランティア、アンケート回答、Webサイト閲覧など、多岐にわたる活動履歴を一つのデータとして見られるようにすることで、以下のようなメリットが得られます。
- サポーター理解の深化: 一人のサポーターの様々な側面からの関わり（寄付＋イベント参加＋問い合わせ履歴など）を多角的に理解できます。
- より精緻なセグメント化: 特定の活動パターンを持つサポーター群（例:「昨年寄付をしており、かつ今年開催した特定テーマのイベントに参加した方」）を正確に抽出し、ターゲットを絞ったコミュニケーションが可能になります。
- エンゲージメント状況の可視化: 全体として、サポーターがどのような活動にどれくらい関わっているのか、活動が重複しているサポーターはどのくらいいるのかなどを把握しやすくなります。
- 分析の効率化: データを統合することで、複数のファイルを横断してデータを集計・分析する手間が省け、よりスムーズに分析作業を進められます。
このように、データ統合はサポーターとの関係性をより深く理解し、効果的な活性化策を実行するための第一歩と言えます。
サポーターデータを分析可能な形に整理・統合する具体的なステップ
手元にあるExcelファイルや簡単なデータベースなどを使って、サポーターデータを統合するための具体的なステップを見ていきましょう。ここでは、専門的なツールがなくても実践できるアプローチを中心に説明します。
ステップ1：統合の目的を明確にする
まず、なぜデータを統合したいのか、その目的を具体的にします。 * サポーター全体の重複をなくし、正確な人数を把握したい。 * 特定のキャンペーンに参加したサポーターの、過去の寄付履歴を調べたい。 * 寄付者の中で、過去3年間にイベントに参加したことがある人を抽出したい。 * 問い合わせをしてきた人の、寄付やイベント参加の状況を知りたい。
目的が明確になることで、どのデータソースを使い、どの項目が必要なのか、データ統合後にどのような分析をしたいのかが見えてきます。
ステップ2：手元にあるサポーターデータを洗い出す
目的達成のために必要となりそうなサポーターデータが、現在どのような形式で、どこに保管されているかをリストアップします。
例： * 会員管理システム（CSVエクスポート可能か確認） * 過去の寄付者リスト（Excelファイル） * イベント参加者リスト（イベントごとのExcelファイルが複数） * Webサイトからの問い合わせリスト（ExcelやGoogle Sheets） * ボランティア参加者リスト（Excel） * アンケート回答者リスト（ExcelやCSV）
各データソースに含まれる項目（氏名、住所、電話番号、メールアドレス、会員番号、参加日、寄付額、問い合わせ内容など）も確認しておきましょう。
ステップ3：キー項目を特定する
異なるデータソースを結びつけるための「鍵」となる共通項目を特定します。多くのデータで共通して含まれる項目が望ましいです。
一般的なキー項目の候補： * メールアドレス: 多くのオンライン活動で共通して使われる可能性が高いです。ただし、複数のメールアドレスを使っている、メールアドレスがない人もいるなどの課題があります。 * 氏名 + 住所: 氏名だけでは同姓同名があるため、住所も組み合わせることで特定精度が高まります。ただし、表記の揺れが多い、転居で住所が変わるなどの課題があります。 * 氏名 + 電話番号: 住所と同様に精度を高める組み合わせです。 * 会員番号/サポーター番号: 団体側で付与しているユニークなIDがあれば、最も信頼性の高いキーとなります。
どのキー項目を使うか、あるいは複数のキー項目を組み合わせて使うかは、手元にあるデータの状況によります。可能であれば、ユニークなID（会員番号など）を主キーとし、それが存在しない場合はメールアドレスや氏名＋住所などを補助的に使う方法を検討します。
ステップ4：データの標準化とクリーニング
統合を成功させるためには、データの表記を統一し、不要なデータを取り除くクリーニング作業が欠かせません。
- 表記の統一:
- 氏名の漢字・カタカナ・ひらがな表記の統一（例: 山田 太郎、ヤマダ タロウ、やまだ たろう）
- 住所の表記の統一（例: 「1丁目1番地1号」を「1-1-1」に、都道府県名の有無など）
- 電話番号の書式統一（例: 全てハイフンなしにする、全角を半角にする）
- アルファベットの大文字・小文字の統一（例: メールアドレスは全て小文字にする）
- 日付の書式統一（例: 全てYYYY-MM-DD形式にする）
- 不要なデータの削除: テストデータ、明らかに誤りのあるデータなどを削除します。
- データの補完: 欠落している重要な情報（キー項目など）があれば、可能な範囲で補完を試みます。
Excelを使う場合、TRIM関数で前後の余分なスペースを削除したり、CLEAN関数で印刷できない文字を取り除いたり、置換機能で表記を統一したりすることができます。キー項目にしたい列で「重複の削除」機能を使って、同一人物と思われるデータの表記揺れを探すのも有効です。
ステップ5：データを結合する
標準化・クリーニングができたらいよいよデータの結合です。キー項目を使って、それぞれのデータソースを一つにまとめます。
Excelを使う場合、最も一般的な方法の一つがVLOOKUP関数やXLOOKUP関数（新しいExcelのバージョン）を使うことです。
例えば、会員リスト（キー：会員番号）を基本として、別のシートにある寄付履歴リスト（キー：会員番号、項目：最新寄付日、合計寄付額など）やイベント参加履歴リスト（キー：会員番号、項目：特定イベント参加の有無、参加回数など）の情報を引き出して結合することができます。
例: シート1: 会員リスト（A列: 会員番号, B列: 氏名, ...） シート2: 寄付履歴（A列: 会員番号, B列: 最新寄付日, C列: 合計寄付額）
会員リストシートに「最新寄付日」と「合計寄付額」の列を追加し、以下のようなVLOOKUP関数を入力します。
=VLOOKUP(A2, シート2!$A:$C, 2, FALSE) （会員番号A2をキーに、シート2の範囲A〜C列から2列目（最新寄付日）を探してくる）
=VLOOKUP(A2, シート2!$A:$C, 3, FALSE) （会員番号A2をキーに、シート2の範囲A〜C列から3列目（合計寄付額）を探してくる）
キー項目が存在しない場合はエラー値（#N/A）が表示されるため、ISERROR関数などを使ってエラー処理を行うとより見やすくなります。
複数のデータソースがある場合、ベースとなるリスト（例えば全員が含まれる可能性のある会員リストや、名簿的なもの）に、他のリストの情報を順番にVLOOKUPなどで追加していくのが一般的な流れです。
もしGoogle Sheetsを使っている場合は、QUERY関数やIMPORTRANGE関数、またはLooker Studio（旧Data Portal）のようなツールで複数のシートやファイル、さらにはスプレッドシート以外のデータソースを連携させることも可能です。
ステップ6：統合データの確認と修正
データ結合後、期待通りにデータが統合されているか、欠損や重複がないかなどを確認します。 * キー項目が正しく機能しているか * 引き出された情報（寄付額、参加有無など）が、元のデータと合っているか * 重複して登録されている可能性のあるサポーターがいないか（氏名＋住所などでソートして目視確認するなど）
必要に応じて、元のデータを修正したり、結合方法を見直したりします。
統合されたデータの活用例
データが統合され、分析可能な形になれば、様々な切り口でのサポーター分析が可能になります。
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活動状況別の分析:
- 寄付のみのサポーター
- イベント参加のみのサポーター
- 寄付もイベント参加もしているサポーター
- 問い合わせやアンケート回答などのみで、まだ他の活動がないサポーター
それぞれのグループの人数や特徴（地域、年齢層など分かれば）を把握し、各グループに最適なコミュニケーションや関わり方の提案を検討できます。例えば、寄付のみのサポーターにイベント案内を、イベント参加のみのサポーターに寄付のお願いをしてみるなどです。
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時系列での活動変化の追跡:
- 新規獲得から最初の寄付までの期間
- 特定のイベント参加後に寄付をしたか、ボランティア登録をしたか
- 休眠状態だったサポーターが、特定のメールやイベントをきっかけに再活性化したか
サポーターの行動の「流れ」を見ることで、どのようなきっかけが次のステップに繋がりやすいか、活動を継続してもらうためにはどのようなタイミングで働きかけるのが効果的かなどのヒントが得られます。
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コミュニケーションの効果測定:
- 特定のセグメントに送ったメールの開封・クリック状況と、その後の行動（寄付、イベント申込など）の関係
- 異なるコミュニケーションチャネル（メール、DM、SNSなど）からの流入者の、その後の活動状況
統合データを使えば、コミュニケーション施策が、サポーターのどのような行動に繋がったのかを複合的に分析しやすくなります。
まとめ
手元にある複数のサポーターデータを一つに統合し、分析可能な形に整理する作業は、サポーターとの関係性をより深く理解し、効果的な活性化策を考える上で非常に重要なステップです。
最初は手間や時間がかかるかもしれませんが、一度この基盤を作ってしまえば、その後のサポーター分析やコミュニケーション施策の精度を格段に向上させることができます。
すべてのデータを完璧に統合する必要はありません。まずは目的を一つに絞り、それに必要な最小限のデータソースから統合を始めてみるのが良いでしょう。今回ご紹介したステップを参考に、ぜひ第一歩を踏み出してみてください。統合されたデータが、貴団体のサポーター活性化に繋がる新たな発見をもたらしてくれるはずです。