Analytics im Fundraising

Table Session
Analytics im Fundraising

«Wie treffe ich datengestützt die richtigen Entscheidungen für ein erfolgreiches
Spendenmarketing?»
Je nach Umfang der Datenbank und Fragestellung geschieht dies mit einfachen
Methoden (RFM-Analyse) bis hin zu komplexen Scoring- und Prognose-Modellen.
Im Rahmen dieser Session werden kurz die verschiedenen Klassifizierungen von
analytischen Fragestellung im Fundraising vorgestellt. Anschliessend findet ein
Erfahrungsaustausch im Einsatz von Verfahren und Werkzeugen unter den
Teilnehmern statt.
Inhalt

Erfahrungsaustausch im Einsatz von Verfahren und Werkzeugen
• Auf welcher Komplexitätsstufe bewegen sich die einzelnen Organisationen beim
Thema Analysen?
• Welche Verfahren und Werkzeuge haben sich bewährt?
• Wo ist man an Grenzen gestossen?
• Welche Leistungen können «inhouse» erbracht werden?
• Wo ist man auf externe Unterstützung angewiesen?
Inhalt

Was bedeutet Fundraising?
Neure Definitionen umfassen vermehrt auch strategische und management-
orientierte Aspekte wie Analyse und Kontrolle:
«Fundraising ist die systematische Analyse, Planung, Durchführung und Kontrolle
sämtlicher Aktivitäten einer gemeinwohlorientierter Organisation, welche darauf
abzielen, alle benötigten Ressourcen (Geld-, Sach- und Dienstleistungen) durch eine
konsequente Ausrichtung an den Bedürfnissen der Ressourcen-Bereitsteller
(Privatpersonen, Unternehmen, Stiftungen, öffentliche Institutionen) zu möglichst
geringen Kosten zu beschaffen.»1
Einleitung
1Quelle: Urselmann, Michael (2018). Fundraising: Professionelle Mittelbeschaffung für gemeinwohlorientierte Organisationen.

Wer sind die Ressourcen-Bereitsteller?
Einleitung
Legate
Grossspender
Mehrfach-/
Dauersender
Erstspender
Interessenten
Allgemeine Öffentlichkeit
Individualisierte
Ansprache
Individuelle
Ansprache
Massen-
Ansprache

Strategie
•Ziele festlegen
•Konzepte
erstellen
Kennzahlen
•Key Performance
Indicators (KPI)
definieren
Massnahmen
•Aktivitäten zur
Gewinnung von
Spenden
festlegen
Datenbank
• Ergebnisse sammeln
• Daten- und Spender-
Beziehungen
managen
Analyse &
Kontrolle
•Erfolg messen
und kontrollieren
Optimierung
•Spender
segmentieren
•Ansprache
differenzieren
Kreisläufe im
«Closed-Loop
Fundraising
Management
System»
Einleitung
Überwachen
und lernen 
Strategischer
Prozess / Kreislauf
Operativer
Kreislauf
jährlich
agil (pro Aktion)

Klassifizierung von analytischen Fragestellungen (im Fundraising)
Analytics im Fundraising
Quelle: abgeleitet von Business Application Research Center (BARC), BARC-Anwenderstudie 2016, Advanced und Predictive Analytics
Komplexität
FreiheitsgradfürAnwender
Advanced Analytics
Planung & Simulation
Analyse
Ad-hoc-Reporting
Standard Reporting
Dashboarding
Reporting:
Bereitstellung
vorhandener Daten
Analyse:
Erzeugung
neuer Information

Dashboarding
Datenquellen
• Files
• Excel
• Text/CSV
• XML
• JSON
• …
• Anwendungen/Tools
• Google Analytics
• MailChimp
• Facebook
• …
• Datenbankschnittstellen
• ODBC
• OLE DB
BI-/ Reporting-Tool Dashboard
…

Dashboarding

Standard Reporting > Klassische KPIs (Schlüssel-Kennzahlen)
Auf den aktuellen Spender-Bestand bezogen
• Anzahl aktive Spender (↓ heute)
• Anzahl Neuspender (← aus den letzten 12 M.)
• Anzahl Dauerspender (LSV) (↓ heute)
• Anzahl Mitglied- /Patenschaften (↓ heute)
• Umwandlungsrate von Einmalspendern zu
Mehrfachspendern (← in den letzten 12 M.)
• Altersstruktur der (aktiven) Spender (↓ heute)
• Spenden-Volumen (← seit dem 01.01.JJJJ)
• durchschn. Spendenbetrag (← seit dem 01.01.JJJJ)
• mittlerer Spendenbetrag (← seit dem 01.01.JJJJ)
• häufigster Spendenbetrag (← seit dem 01.01.JJJJ)
• …
Auf Kampagnen / Massnahmen bezogen
• Deckungsbeitrag I (DB I)
Einnahmen – variable Kampagnen-Kosten
• variable Kampagnen-Kosten: Variable Kosten für die
Produktion der Werbemittel (Papier, Couvert, Beilagen,
Lettershop), Portokosten, Adressmiete bei
Fremdadressen, Incentives, etc.
• Deckungsbeitrag II (DB II)
DB I – kampagnenspezifische Fixkosten
• kampagnenspezifische Fixkosten: Fixkosten für die
Produktion der Werbemittel (Fotografie/Bilder, Text,
Übersetzung, Vorstufe), Lagerhaltung, Kosten für
externe Analyse zur Kampagnen-Optimierung, etc.
• Return on Investment (ROI) bzw. Return on
Advertising Spend (ROAS)
Einnahmen / Kampagnen-Kosten

E-Mail-Marketing-Benchmarks (Newsletter-Versand)
Standard Reporting > Benchmarks
Quelle: Inxmail, E-Mail-Marketing-Benchmark 2017 (Kennzahlen für das Jahr 2016. Werte in Klammern stehen für die Entwicklung zum Vorjahr.)

E-Mail-Marketing-Benchmarks (Newsletter-Versand) > Öffnungsrate
Standard Reporting > Benchmarks
Quelle: Inxmail, E-Mail-Marketing-Benchmark 2017
NGO
33.2%

Standard Reporting > Bsp. Kampagnen-Rücklaufstatistik (tabellarisch)

Standard Reporting > Bsp. Wanderung nach Spendergruppen (tabellarisch)

Ad-hoc-Reporting > Bsp. Kampagnen-Rücklaufstatistik (kartografisch)

Ad-hoc-Reporting > Bsp. Kampagnen-Rücklaufstatistik (Zeitverlauf)

Analyse > Recency, Frequency, and Monetary Analysis (or RFM)
Quelle: SAS
Color represents Medians of Sum of Donation Amounts
within Recency Score by Frequency Score Cell
Maximum Number of Groups:
5 (Recency), 5 (Frequency), 5 (Monetary)
Binning Method: Independent

Analyse > Bsp. Survival Analyse

Planung & Simulation > Bsp. Donor Lifetime Value (DLV) über die Zeit
Jahr 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Vergangenheit (- 6 Jahre)
• bisheriger individueller Deckungsbeitrag
• bisherige individuelle Erträge
(Spendensumme)
• abzüglich der bisherigen individuelle Kosten
(Mailings, Incentives, Events, …)
Zukunft (+ 5 Jahre)
• zukünftig zu erwartende individuelle Erträge
(Spendensumme)
• abhängig von der (individuellen) Retention-Rate
• abzüglich der zukünftig zu erwartenden individuellen
Kosten pro Spende
Lisa Aebersold
Alter 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
Ertrag 25.- 25.- 0.- 50.- 50.- 50.- 40.- 32.- 25.60 20.50 16.40
Kosten 75.-* 3.- 3.- 3.- 3.- 3.- 3.- 3.- 3.- 3.- 3.-
DB -50.- 22.- -3.- 47.- 47.- 47.- 37.- 29.- 22.60 17.50 13.40
Retention 100% 0% 100% 100% 100% 80% 80% 80% 80% 80%
DLV -50.- -28.- -31.- 16.- 63.- 110.- 147.- 176.- 198.60 216.10 229.50
*Akquisitions-Kosten

Advanced Analytics
Datenquellen
• Fundraising Datenbank
• Text/CSV-Exporte
• Schnittstellen
• ODBC
• OLE DB
• Externe Daten
• Excel
• Text/CSV
Advanced Analytics
Umgebung
Operative Umgebung
• Fundraising Datenbank
• Text/CSV-Exporte
• Schnittstellen
• ODBC
• OLE DB
… …

Advanced Analytics > Data Mining
Standard-Prozess-Modell für Data Mining Die 6 Phasen
1. Business Understanding (Geschäftsverständnis): Festlegung der
Ziele und Anforderungen; Ableitung der konkreten
Aufgabenstellung und der groben Vorgehensweise
2. Data Understanding (Datenverständnis): Datensammlung bzw.
erste Sichtung der zur Verfügung stehenden Daten; Ermittlung
möglicher Probleme mit Datenqualität
3. Data Preparation (Datenvorbereitung): Konstruktion des finalen
Datensatzes für die Modellierung
4. Modeling (Modellierung): Anwendung geeigneter Data Mining-
Verfahren, Optimierung der Parameter; gewöhnlich Ermittlung
mehrerer Modelle
5. Evaluation (Evaluierung): Auswahl des Modells, das die
Aufgabenstellung am besten erfüllt. Sorgfältiger Abgleich mit der
Aufgabenstellung.
6. Deployment (Bereitstellung): Aufbereitung und Präsentation der
Ergebnisse; evtl. Integration des Modells in einen
Entscheidungsprozess des Auftraggebers
Quelle: Statistik Dresden

Bsp. Optimierung der Auflage aufgrund der Umsatz-Prognose
Advanced Analytics > Predictive Modeling
Spender mit
negativem
Deckungs-
beitrag (DB)
variable
Kosten Total
DB I
pro Klasse
DB I
(kum.)
fixe Kosten
Total
DB II
(kum.)
ROMI
(kum.)
15'900 130'840 130'840 52'000 78'840 1.16
15'900 59'064 189'903 0 137'903 1.65
15'900 38'515 228'418 0 176'418 1.77
15'900 29'991 258'410 0 206'410 1.79
15'900 15'288 273'697 0 221'697 1.69
15'900 9'585 283'282 0 231'282 1.57
15'900 4'213 287'496 0 235'496 1.44
15'900 -4'298 283'198 0 231'198 1.29
7'950 -3'157 280'040 0 228'040 1.22
7'950 -7'592 272'449 0 220'449 1.13
7'950 -7'619 264'830 0 212'830 1.05
4'000 -3'978 260'851 0 208'851 1.01
4'000 -3'975 256'876 0 204'876 0.97

Typischer Workflow
Quelle: H2O.ai

Model Building
Quelle: Capgemini

Literatur
ISBN-10: 0692057846 ISBN-10: 0988850710 ISBN-10: 047016557X ISBN-10: 1461468485
ISBN-13: 978-0692057841 ISBN-13: 978-0988850712 ISBN-13: 978-0470165577 ISBN-13: 978-1461468486
ASIN: B07B7DJR6T ASIN: B01L02R7RU ASIN: B0017T0BXY ASIN: B00K15TZU0

Links
• https://de.bitpipe.com/
• https://www.searchenterprisesoftware.de/ressourcen/Data-Mining
• https://www.searchenterprisesoftware.de/ressourcen/Predictive-Analytics
• https://techreport.ngo/
• http://www.nptechforgood.com/category/statistics/
• https://institute.blackbaud.com/asset/analytics-driven-fundraising/
• https://institute.blackbaud.com/asset/data-driven-fundraising/
• https://fundraisingreportcard.com/fundraising-analytics/
• https://medium.com/nonprofit-analytics/
• https://npengage.com/nonprofit-fundraising/a-fundraisers-secret-weapon-data-analytics/
Websites | Blogs | E-Guides | White Papers

Swissfundraising-Fachgruppe «Data Mining»
Datum: 24. Januar 2019
Beginn: 13:30 Uhr - 17:00 Uhr
Eintrittspreis: CHF 200.- (Jahresgebühr Fachgruppe)
Ort: HEKS, Seminarstrasse 28, 8042 Zürich
Zum vierten Mal treffen sich rund ein Dutzend Mitglieder von Swissfundraising zum Austausch der
2018 gestarteten, neuen Fachgruppe Data Mining. Die Gruppe will sich über Erfahrungen und
Projekte von NPO auf dem Fachgebiet austauschen.
> https://swissfundraising.org/events/swissfundraising-fachgruppe-data-mining-4/

https://de.slideshare.net/RogerDobler/presentations
PDF Download

Anhang > Gartner Magic Quadrant
Analytics and BI Platforms Data Science and ML Platforms
Quelle: Gartner (January 2018)

Anhang > Kritische Funktionen für Analyse- und BI-Plattformen
Quelle: Gartner (May 2018)

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