特定のプログラム参加者のデータを追う：その後の関係性深化に繋げる分析とヒント
非営利団体で活動されている皆様、こんにちは。「サポーター活性化ラボ」編集部です。
特定のプログラムやキャンペーンを実施した後、「あの時参加してくれた方々は、その後どうされているだろうか？」と気になることはありませんでしょうか。例えば、初めての方向けの体験イベント、特定のテーマに関するワークショップ、期間限定のオンラインキャンペーンなど、様々な入口から団体と関わりを持たれた方々がいらっしゃいます。
そうした「特定の機会に参加された方々」のデータを追跡・分析することで、そのプログラムがどれだけその後の関係性構築に繋がっているのか、あるいはどのような参加者が継続的に関わってくれる可能性が高いのか、といった重要なヒントが見えてきます。これは、単にプログラムの効果測定にとどまらず、将来的に支援の輪をさらに広げ、サポーターとの関係性を深めていくための貴重な一歩となります。
今回は、特定のプログラム参加者のデータをどのように分析し、そこからどのようなアクションに繋げられるのか、具体的なステップと共にご紹介します。
なぜ特定のプログラム参加者のデータを追うべきなのか
特定のプログラムやキャンペーンは、新しい方々との出会いや、既存サポーターの関わり方を深めるための重要な機会です。しかし、参加して終わり、になってしまうのはもったいないことです。参加後のデータ追跡は、以下の点で非常に価値があります。
- プログラムの効果測定: そのプログラムが、単なる一時的な関心喚起で終わらず、その後の継続的な関わり（寄付、ボランティア、イベント参加など）にどの程度繋がっているかを把握できます。
- サポーター育成のヒント: プログラム参加者のうち、その後に積極的に関わってくれた層とそうでない層の違いを分析することで、どのような参加者が将来のコアサポーターになる可能性を秘めているのか、その特徴や傾向を掴むことができます。
- 個別のコミュニケーション戦略: 参加者のその後の行動パターンに応じて、よりパーソナルな情報提供や次のステップの提案を行うための手がかりを得られます。
- プログラム内容の改善: どのようなプログラム内容や形式が、その後の関係性深化に繋がりやすいのかをデータからフィードバックし、次回の企画に活かすことができます。
このように、特定のプログラム参加者の「その後」をデータで追うことは、サポーター育成とエンゲージメント向上において、非常に実践的なアプローチと言えます。
どのようなデータを収集・整理するか
分析を始める前に、必要なデータを収集し整理しましょう。手元にあるデータで十分始めることができます。
- プログラム参加者リスト: プログラム開催日、参加者の氏名、連絡先（メールアドレスなど）、参加時の情報（初めての参加か、既存サポーターかなど）。
- 参加後の活動履歴:
- 寄付履歴: 参加後に行った寄付の有無、金額、頻度。
- イベント参加履歴: 他のイベントへの参加有無。
- ボランティア履歴: ボランティア活動への参加有無。
- メール/DMの反応: 参加後に送ったメールやDMの開封、クリック履歴。
- Webサイト訪問履歴: 特定のページ（寄付ページ、ボランティア募集ページなど）への訪問有無や頻度（もしアクセス解析データを紐付けられる場合）。
- SNSでの反応: 団体の投稿への「いいね」やコメント、シェアなど（追跡可能な範囲で）。
これらのデータは、例えばExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシートに整理すると、分析がしやすくなります。プログラム参加者ごとに、その後の様々な活動履歴を列として追加していくイメージです。
具体的な分析ステップ
分析は、難しく考える必要はありません。まずは手元にあるデータで、基本的な集計から始めてみましょう。
ステップ1：追跡対象期間と参加者の特定
分析したい特定のプログラムを決め、その参加者リストを作成します。次に、「参加後」の期間を定めます。例えば、「プログラム開催日から〇ヶ月間」「プログラム終了後から次の会計年度末まで」など、団体の活動サイクルに合わせて設定します。
ステップ2：参加後の活動データの収集と整理
ステップ1で定めた期間内の、参加者一人ひとりの活動履歴をデータソースから集め、整理したスプレッドシートに追記していきます。例えば、「プログラム参加後3ヶ月以内に寄付をしたか（Yes/No）」「参加後6ヶ月間のイベント参加回数」「参加後1年間の合計寄付金額」といった項目を追加します。
ステップ3：分析の視点を持つ
どのようなことを知りたいか、分析の目的を明確にします。例えば： * プログラム参加者のうち、その後どのような形で関わってくれる人が多いか？（寄付、ボランティア、イベント参加など） * プログラム参加者全体の〇%が、参加後に最低1回の寄付をしたか？ * プログラム参加前にすでに何らかの形で関わりがあった人（既存サポーター）と、初めて関わった人（新規サポーター予備軍）で、その後の行動に違いがあるか？ * 特定の種類のプログラム（例：学習型ワークショップ vs 体験型イベント）によって、その後の関わり方に違いがあるか？
ステップ4：データの集計と可視化
スプレッドシート上で、ステップ3で立てた問いに答えるための集計を行います。 * 単純集計: 「プログラム参加者のうち、その後寄付をした人数」「その後ボランティアに参加した人数」などを数えます。割合（%）で示すと分かりやすいです。 * セグメント別の比較: 「既存サポーターだった参加者」と「新規だった参加者」で、参加後の寄与行動（寄付やボランティアなど）の割合を比較します。 * 期間別の変化: プログラム参加後、時間の経過と共に活動頻度がどう変化するか（例：3ヶ月後、6ヶ月後、1年後の寄付者の割合など）。 * 可視化: 集計結果を棒グラフや円グラフにすることで、傾向を視覚的に捉えやすくなります。Excelのグラフ機能などで簡単に作成できます。
例えば、「プログラム参加者のうち、その後1年以内に寄付をした人は20%、他のイベントに参加した人は15%、ボランティアになった人は5%だった」といった具体的な数字を出すことができます。あるいは、「プログラム参加前にメルマガを購読していた人は、新規参加者よりも参加後に関わる確率が30%高かった」といった発見があるかもしれません。
分析結果からアクションへ繋げる
分析によって見えてきた傾向や特徴は、具体的なサポーター活性化アクションのヒントになります。
- エンゲージメントが高い層へのアプローチ: プログラム参加後も積極的に関わってくれている層には、「ありがとうございます」の感謝を伝えつつ、より深い関わり方（例：マンスリーサポーターへの移行、専門性の高いボランティア、限定コミュニティへの招待など）を提案することを検討できます。
- エンゲージメントが低い層へのアプローチ: プログラム参加後、関わりが減ってしまった層には、参加したプログラムの内容に関連する最新情報や、団体が行っている他の活動で興味を持ちそうなものについて、改めて情報提供を行います。ただし、しつこくならないよう、頻度や内容には配慮が必要です。
- 特定の行動に繋がった層への個別アプローチ: 例えば、「プログラム参加後すぐに寄付をしてくれた人」に対しては、その寄付への感謝を伝えつつ、なぜ寄付に至ったのか、プログラムの何が心に響いたのかなどを伺うことで、今後のプログラム企画やコミュニケーションの参考にできます。
- プログラム内容の改善: 分析結果から、「このプログラムに参加した人は、その後も団体に関わり続けてくれる傾向が強い」と分かれば、そのプログラムを重点的に実施・改善していく価値が高いと言えます。逆に、「このプログラム参加者は、その後ほとんど関わりがない」という場合は、プログラムの内容や伝え方を見直したり、参加後のフォローアップ体制を強化したりする必要があるかもしれません。
これらのアクションは、分析結果に基づいているため、より的確で効果的なサポーター育成に繋がる可能性が高まります。
実践のポイント
- 完璧を目指さない: 最初からすべてのデータを完璧に収集・分析しようとすると、時間と労力がかかりすぎてしまいます。まずは一つのプログラムに絞り、手元にあるデータでできる範囲から始めてみましょう。
- 他の担当者と連携: データ収集や分析には、広報、ファンドレイジング、事業担当など、他の部署や担当者が持っている情報が必要になることもあります。関係者と連携し、情報共有の仕組みを作ることで、より網羅的で深い分析が可能になります。
- 定期的に見直す: 一度分析したら終わりではなく、数ヶ月後、半年後と定期的にデータを更新し、傾向の変化を追跡することが重要です。
まとめ
特定のプログラムやキャンペーン参加者の「その後」の行動をデータで追跡することは、そのプログラムの効果を測るだけでなく、将来的に団体を支えてくれる可能性を秘めたサポーターを見つけ出し、関係性をさらに深めるための重要なプロセスです。
難解な統計手法や高価なツールは必須ではありません。手元にある参加者リストや活動履歴をスプレッドシートで整理し、基本的な集計や比較を行うことから始められます。分析によって得られた知見は、単なる数字の羅列ではなく、参加者一人ひとりの関心や次のステップへのヒントが詰まった宝庫です。
ぜひ、貴団体で実施された特定のプログラム参加者のデータを紐解き、サポーターとの関係性をさらに豊かにしていくための実践的な一歩を踏み出してみてください。