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Prevedere il comportamento dei donatori. Sogno o realtà?

Indubbiamente realtà. Se vuoi fare fundraising devi sapere come e perché i tuoi sostenitori modificano i comportamenti nel tempo.
E per riuscirci, hai tutti gli strumenti che ti servono.

Partiamo da qualche nozione generale del comportamento dei nostri donatori sulla base dei criteri di RFM, un acronimo di cui tutti conosciamo il significato e soprattutto il valore: Recency, Frequency and Monetary. Più comprensibilmente: Recenza o quanto tempo è passato dall’ultima donazione, Frequenza o quante volte ha donato, Monetary o quanto ha donato.

Per familiarizzare velocemente con questo concetto, ecco un facile esempio di profilazione: un primo donatore ha donato in 1 anno 12 volte la cifra di 10 Euro, per un totale di 120 Euro; un secondo donatore ha donato 1 volta a Natale una cifra piuttosto consistente di 100 Euro e 1 volta a Pasqua una cifra di 20 Euro, in totale ha donato 120 Euro proprio come il primo donatore.
La differenza nella frequenza di donazione - 2 vs.12 - ci restituisce due diversi profili di comportamento: il primo è donatore regolare, il secondo è donatore in particolari momenti dell’anno (nello specifico, le festività religiose).

Questa profilazione secondo i semplici criteri di RFM ci permette di costruire un primo modello piramidale dei nostri donatori. Si tratta di una fotografia statica del database scattata in un determinato momento, generalmente alla fine di ogni anno o al termine del periodo d’oro della raccolta fondi.

Ma è utile sapere che l’RFM è un indicatore a più volti. Quando è «mobile» analizza il periodo intercorso tra l’ultima donazione ed i 365 giorni precedenti; in questo modo ci aiuta a stabilire con ragionevole certezza il comportamento futuro di gruppi di donatori omogenei, basandosi sulle azioni donative dell’ultimo anno.
Quando è «storico» analizza l’intera storia donativa di un sostenitore, ci aiuta così ad avere un quadro d’insieme, ma restituisce una minore probabilità statistica relativamente ai suoi comportamenti futuri.

Possiamo fare anche una analisi dinamica del database, invece che statica, sulla base di alcuni Key Performance Indicators (KPI), vale a dire indicatori che servono a misurare le performance delle azioni intraprese.
Uno tra tanti: l’Indice di Sostituzione, definito dal rapporto tra la somma dei nuovi donatori e dei riattivati sul numero dei «lapsed» (quei donatori che si erano un po’... addormentati).
Perché ci piace tanto? Perché ci dice se e quanto siamo stati bravi a mantenere lo stesso numero di donatori dell’anno precedente.
Avere sotto mano, anno dopo anno, questi indicatori ci serve a capire in anticipo (e non quando sarà troppo tardi!) come sta andando il gruppo dei donatori «a rischio».

Se ti stai chiedendo perchè dobbiamo comprendere, predire, intercettare il comportamento passato e futuro dei donatori, la risposta è semplice: per rendere più efficiente la tua raccolta fondi. E quindi costruire un piano strategico dai risultati pressoché garantiti (Covid-19 permettendo).

So per certo che queste domande tormentano anche le tue notti... Quanti donatori prevedo devo recuperare il prossimo anno? A quanti devo spedire il mailing di Natale? Le analisi predittive del database rispondono a queste e ad altre temibili domande.
Non disperare se i donatori non sono tutti uguali, visto che possiamo raggrupparli analizzando il loro comportamento. Se è difficile predire i risultati quando analizziamo il totale dei donatori, è molto più facile prevedere la somma che raccoglieremo da tanti sottogruppi.

piramide

Ma possiamo fare di più e meglio: per esempio incrociare diversi indicatori per produrre un nuovo modello di relazione tra noi organizzazione i nostri i donatori. E’ un ottimo modo per arricchire ulteriormente il database di informazioni dettagliate, a misura del singolo donatore.

Porto ad esempio altri 3 indicatori:
• redditi stimati sulla singola micro-zona censuaria
• macro-profili che sintetizzano lo stile di vita
• date di nascita

Ma limitiamoci al primo: cosa è la micro-zona? E’ una porzione di territorio italiano (per essere precisi l’Istat divide Italia in 366.000 micro-zone).
Nell’immagine sotto possiamo vedere un esempio concreto sulla città di Milano, in cui vengono rappresentate le fasce di donazione in colori diversi: il blu evidenzia le aree con reddito più elevato, il verde, l’arancio e il rosso mostrano le aree con reddito meno elevato.

 Mappa Milano DataProsper

Potremmo fare una lunga e dettagliata analisi di questa bella immagine, ma rimandiamola alla prossima occasione. Ci basta un primo sguardo per capire, ad esempio, che il sostegno al terzo settore non è correlato al reddito.

Questo è un altro modello che può tornare parecchio utile:

Mappa del Donatore DataProspect

Prevede la divisione in 4 macro-aree (o 16 sottocluster):
Area del Minimo Investimento - basso reddito e scarsa propensione al dono, non ci consigliano di fare grandi investimenti.
Area del Ringraziamento - basso reddito connesso ad una buona/ottima propensione al dono, che può essere sia per cifra che per frequenza; sono donatori poco abbienti ma molto generosi (stanno già facendo molto, ringraziamoli per questo!)
Area della Retention - ecco i nostri migliori donatori, sono sia ricchi che generosi, assolutamente da non perdere! E’ certo che piccoli incrementi daranno grandi risultati.
Area del Massimo Potenziale - ahimè... qui c’è un gruppo di donatori molto ricchi, ma poco generosi; forse non abbiamo riconosciuto le loro potenzialità donative e per questo abbiamo sempre chiesto lo stesso importo di donazione, inferiore al potenziale.

Ecco lo stesso modello in numeri:

Mappa donatore in numeri Data Prospect

In basso a destra troviamo un’informazione molto interessante: 1/6 dei nostri donatori potrebbero donare molto di più.
Potremmo parlare davvero a lungo... Ma la cosa più importante è sapere che bastano 3 fattori fondamentali per creare un processo virtuoso di miglioramento:

1) i donatori non sono tutti uguali

2) dobbiamo iniziare, o migliorare, l’attività di segmentazione e analisi del nostro database per capire come stiamo andando

3) abbiamo sicuramente tante opportunità e potenzialità da sfruttare.

Buon lavoro!

Sebastiano Moneta

Per maggiori informazioni visita il sito di DataProsper: https://dataprosper.it/

 

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