サポーター活性化ラボ

手元にあるサポーターデータを最大限に活かす：関係性を深める分析視点の見つけ方

非営利活動を行う多くの団体様には、活動を応援してくださるサポーターの方々の様々なデータがあるかと思います。寄付履歴、イベント参加履歴、会員情報、メールの開封・クリック履歴、Webサイトの閲覧データなど、その種類は多岐にわたります。

しかし、「データはたくさんあるけれど、これをどう使えばサポーターの方々との関係性を深め、コミュニティを活性化できるのだろうか」と悩まれている方もいらっしゃるのではないでしょうか。単にデータを眺めるだけでなく、そこから具体的なアクションに繋がる「何か」を見つけ出したい。そのために必要なのが、データを見る「分析視点」を持つことです。

なぜ「分析視点」が重要なのか？

データはそれ自体が何かを教えてくれるわけではありません。データに「どのような視点から」「どのような問いをもって」向き合うかによって、そこから得られるインサイトは大きく変わります。

例えば、単に「寄付額の合計」を見るだけでは、団体の収益状況はわかりますが、サポーターの方々との関係性についてはほとんど何もわかりません。しかし、「継続して寄付をしてくださっている方の割合」や「初めての寄付から2回目の寄付までの期間」といった視点でデータを見ることで、サポーターの方々の定着状況や、関係性が深まるタイミングのヒントが見えてきます。

このように、適切な分析視点を持つことは、データから意味のある情報（インサイト）を引き出し、次の具体的な行動を決定するための羅針盤となります。

手元データで試せる具体的な分析視点

では、具体的にどのような分析視点があるのでしょうか。ここでは、多くの団体様が手元にお持ちであろう基本的なデータを使って実践できる分析視点をいくつかご紹介します。これらの視点は、Excelなどの身近なツールでも十分に試すことができます。

1. 基本的な属性と行動の組み合わせ

サポーターの方々の基本的な属性（年代、地域、入会時期など）と特定の行動（寄付、イベント参加、メールの開封など）を組み合わせて分析することで、特定の層の傾向を把握できます。

• 例1：地域別の寄付傾向

  • 視点： 特定の地域（例：団体の活動拠点周辺、災害支援を行った地域など）のサポーターは、他の地域のサポーターと比べて寄付額や寄付頻度に違いがあるか？
  • 得られるインサイト： 特定の地域に根ざした活動が、その地域のサポーターのエンゲージメントに繋がっているか、あるいは地域性を考慮したコミュニケーションが不足しているかなどが推測できます。
  • 活用例： 特定地域向けの情報発信を強化する、地域限定の小規模イベントを企画するなど。

• 例2：年代別のイベント参加率

  • 視点： 特定の年代層は、どのような種類のイベント（オンライン講演会、ボランティア活動、交流会など）に参加しやすいか？
  • 得られるインサイト： イベント企画の際に、どの年代層に響くコンテンツや形式か、イベント告知の方法は適切かなどを考えるヒントになります。
  • 活用例： 若年層向けのオンラインイベント企画、高齢層向けの参加しやすいオフラインイベント企画など。

2. 行動パターンと継続性の関連

サポーターの方々の特定の行動（初めての行動、継続的な行動）が、その後の関係性の深まりや継続にどう影響するかを見る視点です。

• 例1：最初の行動と継続寄付率

  • 視点： 新規サポーターが最初に取った行動（例：Webサイトからの少額寄付、イベント参加、資料請求など）によって、その後の継続寄付率に違いがあるか？
  • 得られるインサイト： 関係性深化の「良いスタート」となる最初の行動は何か、を特定できます。
  • 活用例： 新規サポーターへのアプローチで、特定のアクションを促すコミュニケーション（例：「まずは〇〇な方法で気軽に支援」を推奨）を強化する。

• 例2：複数チャネルでの関わりとエンゲージメント

  • 視点： メールを開封し、かつWebサイトも頻繁に閲覧しているサポーターは、そうでないサポーターと比べてイベント参加率や寄付頻度が高いか？
  • 得られるインサイト： 複数の形で関わってくださるサポーターほどエンゲージメントが高い、という仮説を検証できます。
  • 活用例： 特定のチャネルだけでなく、様々な形で関わることの楽しさや重要性を伝えるコミュニケーションを意識する。

3. 時系列での変化を見る

時間の経過とともにサポーターの方々の行動がどのように変化するかを見る視点です。

• 例1：寄付履歴から見る定着・ステップアップ

  • 視点： 初めて寄付をしてから1年後、3年後、5年後…と、どれくらいのサポーターが継続してくださっているか？ また、単発寄付から継続寄付へ移行した方の割合は？
  • 得られるインサイト： サポーターが定着しやすいタイミングや、継続的な応援につながる節目が見えてきます。
  • 活用例： 初回寄付後〇ヶ月のフォローアップ強化、継続年数に応じた感謝の伝え方や特別な情報の提供など。

• 例2：特定プログラム参加後の行動変化

  • 視点： 特定のボランティアプログラムやワークショップに参加した方が、その後、他の活動（寄付、イベント参加など）にどれくらい関わっているか？
  • 得られるインサイト： 特定の活動への参加が、サポーターのエンゲージメントを高めるきっかけになっているか、あるいはその後のフォローアップが不足しているかなどを把握できます。
  • 活用例： プログラム終了後の参加者向け特別メール、関連性の高い他の活動への誘いなど。

分析結果を解釈し、アクションに繋げるステップ

データ分析で特定の傾向が見えてきたら、次はそれをどのように解釈し、具体的なアクションに繋げるかを考えます。

1. 発見した傾向を言葉にする： 分析結果から見えてきた「〇〇な属性のサポーターは、△△な行動を取りやすい」といった傾向を具体的に記述します。
2. なぜそのような傾向があるか仮説を立てる： その傾向が生まれる背景には何があるのか、サポーターの方々の状況や気持ちを推測します。例えば、「特定の地域の寄付者が多いのは、その地域の課題解決に取り組んでいるからかもしれない」「特定のイベント参加者がその後のエンゲージメントが高いのは、そこで活動の意義を深く理解できたからかもしれない」など。
3. 仮説に基づき具体的なアクションを検討する： その仮説が正しいとすれば、どのようなコミュニケーションや活動をすれば、その層のサポーターとの関係性をさらに深められるかを考えます。
4. 小さく試して効果を検証する： 検討したアクションプランを、まずは対象となる一部のサポーターや小規模な施策で試してみます。そして、その結果を再びデータ（メール開封率、イベント参加申し込み数、寄付率など）で測定し、効果があったかを確認します。

この「仮説立て→アクション→検証」のサイクルを繰り返すことで、データに基づいた、より効果的なサポーター活性化策を見つけていくことができます。

まとめ：まずは一つの「分析視点」から始めてみましょう

データ活用と聞くと難しく感じるかもしれませんが、まずは手元にあるデータから、今回ご紹介したような一つの「分析視点」を選んで分析を始めてみることをお勧めします。

• まずは簡単なデータから： 会員情報と寄付履歴など、比較的整理しやすいデータから始めましょう。
• 具体的な「問い」を持つ： 「このデータを見たら、〇〇なことがわかるんじゃないか？」という具体的な問いを持って分析に臨むことが重要です。
• 完璧を目指さない： 最初から高度な分析を目指す必要はありません。まずは傾向を掴むことから始めましょう。
• 分析結果は「ヒント」： データ分析の結果は絶対的な答えではなく、サポーターの方々をより深く理解するための「ヒント」として捉えましょう。

サポーター活性化ラボでは、皆様のデータ活用を通じたコミュニティ活性化を応援しています。データからサポーターの方々の「声なき声」を読み解き、より良い関係性を築くための一歩を踏み出しましょう。