Belinda Dimovski vom Roten Kreuz in Australien erinnerte in ihrer inspirierenden Rede „The Bushfire effect“ an die katastrophalen Waldbrände vor gar nicht allzu langer Zeit. Die Summe an heimischen und internationalen Spenden, die sie erhielten, war überwältigend. Und das ist vor allem dem Online-Kanal zu verdanken. Denn unglaublich viele Menschen waren involviert und riefen sogar selbst zu Spenden für die Organisation auf. Dimovski meint aus dieser Erfahrung heraus, dass Online als Primärweg für Spenden weiterhin ausgebaut werden soll.
Eine weitere Schlüsselerfahrung war die Transparenz. Je spezifischer die Information über die Zeit und Menge der Spendenausgaben waren, desto mehr und öfter erhielten sie Spenden.
Eva Hieninger und Daniel Barco zeigten mit der Churn Prediction, wie einfache, aber ausgefeilte datengesteuerte Methoden einen ganzheitlichen Fundraising-Prozess unterstützen und verbessern können. Mit diesem Instrument lässt sich durch maschinelles Lernen die Wahrscheinlichkeit berechnen, ob ein Spender wieder geben wird oder nicht. Darauf lässt sich die Kommunikation abstimmen. In einer Datenbank schlummert viel Information, aber auch das Surf-Verhalten von Gruppen im Internet kann und soll als Analysequelle genutzt werden. Weitere Stichwörter dazu: Entscheidungsbaum, Radom Forrest, Retention Journey, Churn Prediction.
Was schon in der Bushfire Rede angedeutet wurde, bestätigte Nick Burne: Es braucht Menschen, die sich für eine Organisation engagieren. Und am einfachsten geht das über Facebook. Er betonte die Bedeutung von virtuellen Events auf dieser Plattform, immerhin gab es allein 2018 einen Zuwachs an Teilnehmern von 1103%. Es ist so einfach Leute dort für etwas zu begeistern und vor allem: Gratis! Man muss sie nur dazu bewegen, etwas Einfaches zu tun, wie laufen, Haare schneiden,.., am besten gleich von Zuhause aus.
Was er für diesen Zugang wichtig findet:
I – nur eine Person (die Aktion sollte man alleine bewältigen können, wenn zum Beispiel die ganze Familie involviert ist, kommt es zu zeitlichen Abhängigkeiten)
D – Dauer (das Event sollte zeitlich begrenzt sein, beispielsweise 30 Tage Push-Ups)
E – Einfachheit (leicht umsetzbar)
A – etwas, das man bereits machen will (zum Beispiel nehmen sich mehrere die Bikinifigur zum Ziel –eine Push-Up Challenge ist dabei die perfekte Motivation)
S – simpel zu verstehen (sollte nicht erklärungsbedürftig sein)
Chris Steeves über Data-driven Fundraising:
Die durchschnittliche Spende ist im Laufe der Jahre gestiegen. Was sich auch erhöht hat, ist die Lebenserwartung der Menschen. Außerdem sind sie anspruchsvoller geworden und es gibt einige neue Kanäle, über die gerne gespendet wird. Wo wir unsere nächsten Spender finden, welche Geschichten wir ihnen erzählen und durch welche Reise wir sie führen – all diese Fragen können, laut Steeves, Daten beantworten.
90% aller Daten wurde erst in den letzten zwei Jahren gesammelt. Er meint, dass die Daten der Organisationen sogar mehr Wert haben (werden) als die Spenden selber.
Aber was mach ich nun mit diesen Daten? – Hier bringt er maschinelles Lernen ins Spiel. Auch Algorithmen lernen wie Maschinen. Durch Erfahrungen. Gute und schlechte Erfahrungen. Daher muss man sie erst trainieren.
Risiken dabei:
- Datensilos: großartig sind gute Öffnungsraten für E-Mails, aber wer weiß, ob das auch großzügige Spender sind?
- Bin ich technisch dafür gerüstet? Was bringt das alles mit sich? Einsatz von Spendenbetreuern, die auch Videoanrufe durchführen, Online-Verhandlung, wie sieht so eine neue Donor Journey aus?
- Wer trainiert meinen Algorithmus?
- Kosten-Nutzen-Verhältnis?
Chancen
- Mikroverhalten: gute Insights, Verfolgung wichtiger Verhaltensweisen inklusive Spenden, Incentives, …
- Hyperpersonalisierung und -segmentierung (behandeln Sie jeden wie einen großen Spender, in Zukunft wird man verstehen können, wie sie kommunizieren wollen)
- Mehrkanalwirkung (welche Kombination verbessert die Donor Journey)
Soweit die ersten, schnellen Eindrücke – mit einer immerwährenden Erkenntnis: Probieren Sie neue Dinge aus und lernen Sie Ihre Spender möglichst gut kennen!