Guardare dentro un database di fundraising e capirci qualcosa anche senza aver studiato statistica

Guardare dentro un database di fundraising e capirci qualcosa anche senza aver studiato statistica

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Ho una certa passione per i database per il fundraising. Anche se di radio riesco a usarli in modo matematico, ma se non altro li utilizzo in modo scientifico. Cosa voglio dire?

Per usarli in modo matematico, ci sarebbe bisogno di lavorare su database che di base sono puliti e ben categorizzati. Allora puoi osare fare matematica: prendo esattamente questi qui che corrispondono a questi criteri e ci faccio sopra delle azioni di fundraising che daranno questi risultati. Per arrivare a questo ti servono:

  • appunto, dati puliti e ben categorizzati!
  • risultati passati da confrontare
  • numeri abbastanza rilevanti

Neanche a dire che lavorando solo con piccole organizzazioni, queste condizioni sono parecchio difficili da trovare tutte assieme! Ma pace all’anima, perché almeno, anche se i dati non sono così puliti, anche se mancano dati dal passato, anche se i numeri sono contenuti o molto contenuti, puoi sempre tirarci fuori qualcosa che ti aiuta ad orientarti nelle tante possibilità e a capire cosa sta funzionando o meno nel fundraising di quella piccola organizzazione.

Oh, a volte vuol dire che i primi 3 mesi di una collaborazione li passi solo a sistemare basi di dati assurde! Ma spesso è un passo necessario per uscire dalla nebbia…

Oggi io riprendo ad analizzare in modo “scientifico” un database per il fundraising composto in larga parte da sostenitori a distanza. E’ un tipo ben particolare di database, perché sembra abbastanza “tutto uguale” a prima vista, soprattutto se guardi come vanno le cose su un anno solo (del resto: il valore annuale di ogni sostenitore a distanza è identico, fatti salvi i pochi casi in cui un solo donatore ha più sostegni a distanza attivi in contemporanea).

Ma, applicando un po’ di “scienza” (senza essere scienziati!) alla lettura di un database per il fundraising come questo, così come per qualsiasi altro database, puoi sempre trovare dei segnali di luce che inevitabilmente attirano la tua attenzione.

Uscendo del database di sostegno a distanza di oggi e tornando alla generalità dei database che “leggo”, mi gusta sempre molto fare lo “scienziato” e accorgermi che:

  • la “legge 80/20” (o “70/30”) è paurosamente attendibile. Se non la conosci: il 20% dei risultati (in questo caso: di raccolta fondi) viene dall’80% dei sostenitori e l’80% viene dal 20%. Ovvio, magari ti trovi dei 78% e dei 19,6%, ma il succo è quello. Quando la studiavo sui libri credevo fosse una minchiata, invece è molto vero. Questa evidenza di per dovrebbe già orientare in un solo verso certe scelte: cura prima e di più quel 20% che produce l’80%!
  • non puoi spaventarti o gioire se anno su anno perdi o acquisti donatori guardando alla totalità dei donatori: magari hai saldo +1 o -1, ma cosa vuol dire? Devi dividerli per fasce di donazione e quindi guardare:
    • quanti sono per fascia
    • qual è il valore totale delle loro donazioni per fascia
    • qual è il valore medio delle loro donazioni per fascia
    • quanti ne hai acquisiti per ogni fascia
    • quanti ne hai persi per ogni fascia

Tipicamente, puoi scoprire che hai acquisito donatori, ma le cose o sono stabili o sono peggiorate perché nei hai persi anche 2-3-4 sulle fasce superiori. E scopri che ogni volta che uno di loro non rinnova (o non riesci a sostituirlo con un donatore o un’attività che produca altrettanto), in media stai perdendo magari botte di 3-4-5-10 mila €…

  • praticamente tutti quelli che leggono il proprio database, danno un enorme valore alla donazione media. Ma è una cosa fuorviante, fuorviante come poche! Sapere che il valore medio di una donazione calcolata su 800 è “x” e che l’anno dopo è “y” e che l’anno prima era “z”, non mi aiuta proprio per nulla, non mi suggerisce se sto andando meglio o peggio. Come minimo, per fare una valutazione che abbia qualche valore, devi calcolare la media per fasce di donazione, tagliando il database che stai guardando in minimo 4 fasce, di cui la superiore sono le donazioni “oltre livello” (e nel 90% dei database ce n’è sempre almeno una che è troppo al di sopra di tutte le altre). Questo è un modo per valutare il comportamento medio di categorie diverse di donatori.
  • il tasso di rinnovo anno su anno, il tasso di perdita anno su anno e il tasso di riattivazione a distanza di anni: qui con Excel arrivi fino a un certo punto (in specie sulle riattivazioni), ma qui una lettura pur di superficie può dirti tantissimo sulla convenienza o meno di inviare quel giornalino “a tutti” o solo ad alcuni (anziché andare a naso); ti dice se è ora di intensificare o meno contatti ed appelli; ti dice se avete in concreto un problema di “donor care” oppure no. Da qui puoi riorganizzare il lavoro di tutto un ufficio, leggendo veramente 3-4 dati.
  • le previsioni che puoi fare su come finirà l’anno (salvo sorprese positive poco prevedibili), banalmente rapportando i mesi di quest’anno con quelli dell’anno precedente e col totale dell’anno precedente. Magari prima togli dai conteggi il totale donazioni troppo grandi dell’anno scorso (vedi due punti sopra)! La proporzione da fare é: ( somma delle donazioni da 1/1/2018 a 31/08/2018 PER totale donazioni 2017 ) DIVISO somma delle donazioni da 1/1/2017 a 31/08/2017

E tanto altro ancora. Senza diventare matematici maniaci dell’esattezza e perfezioni, ma con lo spirito dello scienziato che vuole capire come funziona una cosa, al di là del “sentimento”.

Ci vuole tempo, ci vuole calma, ci vuole qualche guida sotto le mani.

Io anche oggi mi ci metto!

Avanti tutta!

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