¿Qué tipo de análisis se puede hacer con los datos de los donantes?

Raiser’s Edge en sí mismo no realiza análisis avanzados de donantes, pero Blackbaud sí vende otros productos y servicios que pueden usarse para esos fines. Probablemente desee ver las soluciones de análisis dirigido y WealthEngine para explorar.

Por supuesto, gran parte de lo que puede hacer con Raiser’s Edge o cualquier producto que use para administrar los datos de los donantes se basa en cuán limpios son sus datos, qué tipos de detalles recopila y su proceso de recopilación y revisión.

Por ejemplo, pedir demasiados datos por adelantado no solo puede aumentar el número de donaciones incompletas, sino también aumentar el número de donaciones con datos falsos. Los datos incorrectos reducen su capacidad de realizar análisis avanzados. Si su proceso de recopilación de datos captura el nombre, la dirección, la ciudad, el estado, el teléfono y el correo electrónico, suponiendo que todos los datos proporcionados sean correctos, entonces es relativamente fácil conectar el nombre y el correo electrónico o el nombre y la dirección a una variedad de bases de datos desde cuentas de redes sociales a registros públicos de propiedad, etc.

Algunos usarían este tipo de análisis para mejorar el compromiso con los donantes, identificar a los donantes que potencialmente están “dando menos”, crear estrategias de donaciones específicas o establecer estrategias predictivas para dar conversiones en un vecindario en particular. Hay una gran variedad de oportunidades, pero la mayoría de esos datos no están y no deberían estar en su base de datos de donantes. Por lo tanto, incluso si Raiser’s Edge tuviera características analíticas más avanzadas, aún necesitaría combinarlo con algunos recursos externos de “big data”.

Además, cuando digo “big data”, debo aclarar que muy pocas bases de datos sin fines de lucro (si las hay) califican como big data. Incluso las bases de datos con decenas de miles de donantes y cientos de miles de transacciones no se consideran grandes datos. Piense en millones, miles de millones o más de registros, eso es un gran dato.

Su organización sin fines de lucro promedio tiene menos de 1,000 donantes y muchos tienen menos de 200 donantes. Con esos números, algunos de los análisis avanzados que una organización podría desear sería responder preguntas como estas: “cómo extender las donaciones en vecindarios particulares”, “cómo conectarse y comprometerse mejor con los donantes en rangos de donación específicos”, “cómo convertir donantes específicos en defensores de la organización ”, etc., suponiendo que el crecimiento de la recaudación de fondos es la motivación principal. Si buscar y convertir a las nuevas generaciones a la causa es más una prioridad que menos investigación sobre los datos de sus donantes, probablemente solo se desglosen las edades, tal vez también la raza y el origen étnico. Desea usar más datos del censo, datos de la ciudad, etc. para esos tipos de análisis.

Pero mucho de esto se trata de lo que usted o su organización quiere hacer con sus datos, así como cuánto dinero y tiempo tiene que dedicar a sus esfuerzos.

Se pueden realizar análisis descriptivos con herramientas como Tableau, Qlikview o R para obtener una vista panorámica de los datos. Luego, se pueden aplicar algoritmos de clasificación de aprendizaje automático como Regresión logística, Bosques aleatorios, SVM, Redes neuronales en los datos para predecir posibles donantes en el futuro. Al implementar algunos algoritmos como la regresión logística, los coeficientes beta generados pueden interpretarse para obtener información procesable.

Si no está seguro de qué análisis debe hacerse, entonces alcanzar Raiser’s Edge (o cualquier otra herramienta) probablemente no sea útil.

El corazón de la analítica se trata menos de elegir un modelo (‘regresión logística’) o técnica (‘redes neuronales’), sino más bien de traducir una pregunta real en una analítica. Y solo entonces aplicar la herramienta que sea técnica es apropiada. Y finalmente inferir cuidadosamente lo que el modelo está diciendo (o no).

Para datos de donantes, algunas cosas que mis amigos y yo hemos intentado abordan preguntas como:

  • ¿Cuál es el valor de por vida de un donante? ¿Los donantes provienen de diferentes cohortes o canales de diferente valor?
  • ¿Los donantes adquiridos a través de la oferta de regalos son significativamente diferentes de los donantes que inician la relación?
  • ¿Qué podría estar causando la caída de los donantes? ¿Podemos predecir cuáles caerán?

Definitivamente podríamos hacer lo que la mayoría de las personas consideraría como análisis avanzado, pero no requería ninguna herramienta especial más allá del software de código abierto como R.

Voy a responder tu pregunta de manera genérica. He usado Raiser’s Edge durante aproximadamente 12 años y es muy robusto, pero tiene limitaciones. Tienen una clase de informes avanzados que le enseña a escribir informes personalizados y se mete en algunos análisis, pero no en lo que llamaría “avanzado”. La compañía realizará análisis específicos utilizando sus datos (por una tarifa, por supuesto). También tienen productos “complementarios” que mejoran las capacidades analíticas, pero nunca los compré, así que no puedo hablar con ellos.

Investigaría las clases de RE, aunque tenía mucha experiencia en la gestión de bases de datos antes de comenzar a usar RE, aprendí mucho en sus clases. Me han sorprendido los usuarios de RE que no toman sus clases. Quiero decir, su organización ha invertido en el software, ¡al menos capacítese en él! Como ya tiene el software, al menos, les hablaría sobre las clases y los complementos antes de exportar los datos a otro programa. (Escuché una historia de alguien que pagó mucho dinero a un consultor por un análisis que resultó ser una característica incorporada de RE. ¡Realmente no quieres ser esa persona!)

Asistí a una serie de seminarios web gratuitos de Wealth Engine que abordaron las decisiones de recaudación de fondos basadas en datos. Se presenta en el contexto de obsequios importantes, pero los principios generales podrían aplicarse de manera más amplia. Hay un libro de trabajo adjunto que se puede descargar. Grandes campañas de regalos basadas en datos

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