通过AI驱动的预测分析彻底改变非营利组织筹款的方式

AI驱动的预测分析:彻底改变非营利组织筹款方式

非盈利筹款面临着诸多挑战。很难知道在任何给定的时间里,是什么使人们更有可能捐款、更有可能不捐款。这就是为什么许多非盈利决策者转向人工智能(AI)运行预测分析工具来揭示新的见解。

计划外联方式

非盈利筹款有多种形式,从盛大的活动到人们站在人流密集区用捐款桶。尽管有些人是随机了解到这些努力的,但许多人已经意识到并与他们欣赏的组织联系在一起。这可能意味着他们以前捐赠过,或者至少已经在非盈利机构的电子邮件列表上注册过。

在非盈利机构工作的人理想情况下应该创建一个有关曾经与该组织有过接触并有偏好联系方式的个人数据库。然而,这种方法的一个问题是,有兴趣的各方通常同意以多种方式与一个组织保持联系。

有人可能会指示电话、电子邮件和短信作为他们的偏好联系方式。

这是一个不错的开始,因为它消除了实体邮件的需求。然而,非盈利组织的员工仍然必须确定尝试哪种方式。

预测分析可以计算与大批量数据相关的多种因素。例如,哪种外联方式以前最成功?在一年内,一个给定的人开了多少次邮件或短信,占所有发送的次数的比例?哪些人口统计因素最影响外联的成功?

AI工具可以提供所有数据来回答这些问题和其他问题。然后,它可以推荐与捐赠者建立联系并保持他们的兴趣最有效的方法。

确定可能捐赠的金额

小额捐款对非盈利机构无疑非常有价值。然而,筹款团队还必须找到最有可能贡献最大金额的捐赠者。这是提供适当信息的重要一步。

如果之前只捐赠过20美元的人被要求每月捐赠50美元,可能会感到不知所措。然而,如果一个人之前曾经给过四位数的捐款,让他们有机会捐赠更大的数额则更为合适。

美国的一个非盈利组织创建了一个评分系统来优先考虑那些最有可能进行大额捐赠的人。它不仅考虑一个人的捐赠能力和财务状况,还包括个人是否曾经为该组织做过志愿者或参加过其活动。预测分析工具对于这种方法非常有效,因为它们可以轻松处理大量数据并找出其中的规律。

运动教练已经知道采取这种分段方法的价值。许多教练使用预测分析来找到为个别球员找到最佳训练方法。将相同的技术应用于非盈利领域工作,通过实现个性化方式来实现相似的效果。

定制信息

员工每周浪费一到两天的时间做重复的任务。这对于人数较少工作负担较重的非盈利组织尤为令人担忧。其中一些重复任务包括创建捐赠收据或感谢信。

然而,当非盈利工作者完成成功的筹款活动时,这些任务变得更加愉快和易于理解。这些努力在公众中最有可能产生共鸣,当人们能够轻松看到一个非盈利组织的服务对象受益的方式并更多地了解其整体工作时。

一个助孤儿的赞比亚慈善机构利用数据驱动的仪表板来决定未来的发展方向。其中一个得出的结论是,贫困仍然是该国的一个重大问题。该组织的高管将这个问题作为未来的重点。领导者一旦知道要优先考虑什么,就是制定筹款内容的时候。

非盈利组织的人员可以使用预测分析来确定最有可能从不同群体获得期望反应的信息内容。如果某人决定企业如何扩大其慈善事业,他会欣赏关于捐款的使用范围以及组织如何使用资金的详细案例研究和要点。

然而,普通人可能会更倾向于更简洁的信息,将捐赠定位为一种可行的活动,因为他们关注特定的事业。像“每月捐款50美元可以给12个人提供一年的清洁水源”这样的陈述表明,捐助者可以产生重大影响而不必进行巨大的贡献。

预测分析支持非营利组织 

人工智能和预测分析已经改善了许多行业,使人们节省时间,并享受更自信的决策过程。尽管这些是目前非营利组织常用预测分析的一些方式,但随着技术的进步,使用情况将会扩展。