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Un’archivio di un’Organizzazione non-profit impegnata in azioni di Raccolta Fondi è costituito da migliaia di dati – anagrafici, monetari, temporali, parametrici, statistici – all’interno dei quali è possible trovare delle risposte ad una serie di domande:
•Come è composto – in termini di Recenza, Frequenza e Valore delle donazioni - il nostro archivio Donatori?
•Quali informazioni – tra le caratteristiche disponibili sui Donatori – sono in relazione con il suo stile di donazione?
•Quali Donatori - tra le anagrafiche in archivio – coinvolgere nelle nostre iniziative future?
•Quali Donatori – tra le nuove anagrafiche acquisite da un’azione di marketing – diverranno probabilmente i migliori?
•Quali Donatori richiedono un’iniziativa addizionale per il loro mantenimento?
•Quali Donatori ignorare nelle nostre iniziative future?
L’approccio classico al problema è costituito da un processo di Analisi Statistica, condotta da un esperto. Le variabili significative – in base alle quali raggruppare i Donatori – vengono stabilite dall’esperto, attribuendo, quindi, una valutazione di merito ai gruppi di Donatori individuati.
Spesso, ottenere la corretta conoscenza del proprio patrimonio di Donatori richiede un’analisi dei dati molto più elaborata: si costituiscono ipotesi sulle relazioni tra i dati, si testano sulla realtà e si modificano tali ipotesi, fino a che quella che rappresenta meglio tali relazioni viene individuata.
Tale procedimento rende necessario un pesante lavoro di preparazione dei dati “grezzi” e la loro trasformazione in variabili più significative ed utili al nostro processo di estrazione di conoscenza dall’insieme dei dati contenuti nel database.
In questo caso, siamo di fronte ad un approccio di Data Mining: “Data Mining è il procedimento di identificazione di nuova, valida, potenzialmente utile e comprensibile conoscenza da un database, al fine di effettuare decisioni”.
L’approccio operativo proposto da Asset DonorOne può essere visto come una sequenza di passi compresa in un ciclo teconologico:
1. Si identificano i Donatori
2. Si decide quali siano le informazioni rilevanti e quelle disponibili
3. Si trovano le sorgenti di tali informazioni
4. Si raccolgono tali informazioni e si migliorano
5. Si identifica il problema
6. Si analizzano i dati e si costruisce un modello
7. Si testa il modello e si verifica la sua validità
8. Si sviluppa una strategia basata su tale modello
9. Si comunica con il target di Donatori individuato
10. Si analizzano le risposte ed i risultati
11. Si ripetono i processi, migliorandoli
Un continuo work-in-progress, da realizzare in stretta collaborazione con il Fundraiser, che - partendo da una serie di analisi statistiche e di data mining stabilite – sia, di volta in volta, in grado di fornire al Fundraiser i migliori strumenti di conoscenza e verifica per l’implementazione della propria strategia.
Asset DonorOne è un sistema integrato di analisi – gestito completamente all’interno della nostra struttura - in grado di offrire alle Organizzazioni un’ immediato vantaggio competitivo e di aprire le porte ad un moderno ed efficace concetto di Donor Relationaship Management.
Asset DonorOne è frutto della conoscenza acquisita e dell’applicazione quotidiana della stessa in mirate azioni di Database Marketing, realizzate insieme con alcune tra le più importanti Organizzazioni non-profit operanti in Italia.
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Tra le analisi comprese nel progetto Asset DonorOne citiamo.
Analisi dei Cluster
Nella traduzione letterale Analisi dei “Gruppi” di un archivio Donatori, ci consente di otenere una “classificazione omogenea e rappresentativa” di Gruppi di Donatori riconducibili ad una comune attitudine al meccansimo di donazione
Calcolo del Lifetime Value
Il profitto netto ricevuto dalle donazioni effettuate da un Donatore durante il tempo in cui il Donatore continua a donare
Rapporti demo\territoriali
Composizione dell’archivio per aree geografiche con sviluppo dei rapporti donatori\abitanti per regione e provincia; rapporti monetari e comportamentali per aree geografiche; distribuzione dei Cluster
Analisi dei Rinnovi
Acquisizioni, rinnovi, abbandoni, riattivazioni e donazioni successive per periodo, campagna e modalità di donazione
Response Modeling
Creazione dei modelli di risposta per la più efficace pianificazione della strategia di marketing, creazione della lift chart e calcolo del roi
Target Profiling
Profilazione del target tramite sviluppo di Alberi di Decisione per l’implementazione di campagne di database marketing rivolte ai donatori
Budgeting
Preparazione del budget e sviluppo del piano di marketing su base biennale
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