Kenne deine Spender – In 3 Schritten zu einem Single Donor View

Ein Single Donor View ist die Basis einer zielgerichteten Kommunikation mit Spendern. Vielen NPOs fehlt es an Wissen über die Spender – was sie bewegt, wie man sie effektiv erreicht, wie man sie länger an sich binden kann usw. Obwohl Organisationen oft über die Adressdaten von vielen Millionen Menschen verfügen, wissen sie nicht, wer diese Menschen wirklich sind.

Von Holger Wandt

Meist bleibt es bei der Erstellung eines soziodemografischen Profils anhand von Postleitzahlen. Wer seine Spender, Mitglieder und Sponsoren besser kennt, kann alle Aktionen gezielter auf ihre Erlebniswelt abstimmen.

Das AKKU-Prinzip

Ein besseres Verständnis beginnt mit der systematischen Anlage und Pflege der Spenderdaten. Diese entsprechen im Idealfall dem AKKU-Prinzip: Sie sind aktuell, komplett, korrekt und unverwechselbar. Wie gut sich Zielgruppen definieren lassen, hängt weitgehend von der Qualität des Mitglieds- und Spenderbestands ab.

Schritt 1: Dubletten bereinigen

Zuerst muss dafür gesorgt werden, dass jeder Spender nur einmal in der Datenbank vorkommt und damit unverwechselbar wird. Aus der Praxis wissen wir, dass Spenderdatenbanken 5-10% Dubletten enthalten. D.h., dass von zwei Millionen Datensätzen 100.000 bis 200.000 Datensätze mehrmals vorhanden sind.

Effizienz, Außenwirkung, Kampagnenwirksamkeit

Jedes doppelt versandte Poststück verursacht unnötige Kosten. Viel wichtiger noch: Doppelt versandte Post erweckt beim Spender den Eindruck, die Organisation gäbe unnötig Geld aus, das sie eigentlich in Projekte investieren sollte. Zudem erschweren Dubletten die Messung der Kampagnenwirksamkeit und die Segmentierung nach beispielsweise dem RFM-Modell (Recency, Frequency, Monetary value).

Schritt 2: First Time Right (FTR) in Aktion

Die Bereinigung erfordert i.d.R. eine einmalige Aktion, bei der Dubletten mittels treffsicherer Matching-Methoden automatisch erkannt und entfernt werden. Danach müssen die Daten validiert, korrigiert und ergänzt werden. Dies erfordert eine sinnvolle Kombination aus Prozessen, Fachwissen und Technologie.

Proaktives Datenmanagement und Natural Language Processing (NLP)

Die zuverlässige Kontrolle während Eingabe von Daten, stellt nach der Bereinigung die Qualität sicher. Der Kern des FTR-Prinzips ist die Interpretation der Daten. Für die automatisierte Verarbeitung ist der Einsatz von NLP erforderlich. Dazu gehören Mustererkennung, Kontextanalyse, semantische Analyse und weitere linguistische Methoden. So wird schon bei der Eingabe eines neues Spenders geprüft, ob bereits ein vergleichbarer Datensatz existiert. Dubletten werden so proaktiv verhindert.

Schritt 3: Anreicherung der Spenderdaten

Was wissen Sie außer Name, Anschrift, Tel.-Nr. und Email über ihre Spender? Wie oft besuchen sie Ihre Website? Welche Fans liken oder retweeten? Welcher Kommunikationskanal ist ihre Präferenz? Wie sind die Familienverhältnisse?

Relevanz ist Trumpf

Relevante Kommunikation ist auf die Erlebniswelt und den bevorzugten Kanal eines Spenders, Helfers oder Mitglieds zugeschnitten. Manchmal liegt diese Information geradezu auf der Straße. Die Herausforderung ist die Kombination dieser Daten. Informationen über Umzüge, Sterbefälle, Katasterangaben, Haushaltszusammensetzung, Haustiere und Schwangerschaften sind verfügbar, nur muss hieraus eindeutiges Wissen destilliert werden. Addiert man Verhaltensdaten (z.B. Website-Besuche), wird es richtig spannend. Aus dem Spender- und Online-Verhaltensprofil kann man die richtige Botschaft ( “Spenden Sie jetzt für den Kampf gegen Ebola”) zum richtigen Zeitpunkt (nach Ansehen einer Online-Reportage zum Thema) über den richtigen Kanal (“per SMS an 4334”) versenden.

Die beschriebenen Möglichkeiten sind real. Die Grundlage ist der Single Donor View. Diese 360° Spendersicht ist essentiell für eine zielgerichtete Kommunikation mit individuellen Spendern, Mitgliedern und freiwilligen Helfern. Dies stärkt das Gefühl der Verbundenheit – und führt zu messbar höheren Spenden.

Erfahren Sie mehr im White Paper von Human Inference...

Über den Autor

Holger Wandt ist Director Thought Leadership & Education bei Human Inference. Als Experte im Bereich Data Quality und Master Data Management ist er ein vielgefragter Referent auf (internationalen) Kongressen. Regelmäßige Artikelveröffentlichungen in Fachzeitschriften, ein eigener Blog sowie die Tätigkeit als Dozent an der Nyenrode Business University, der Beeckesteyn Business School und an der linguistischen Fakultät der Universität Utrecht gestalten seinen Alltag. Als Mitglied des Strategieausschusses der Dutch Dialogue Marketing Association vertritt er das Thema Datenmanagement im Dialogmarketing.

Über Human Inference

Human Inference ist Vordenker beim Einsatz linguistischer und kulturspezifischer Technologien für das Kundendatenmanagement und stolzer Teil der Neopost-Familie. Seinen mehr als 250 Kunden, darunter WWF, Amnesty International, Allianz, Center Parcs verhilft Human Inference zu mehr Kundennähe, optimierten betrieblichen Prozessen und erfolgreicher regelkonformer Datensicherung. Unsere Data Quality Tools mit der menschlichen Komponente. liefern das Fundament für den Erfolg von kundenzentrierten und datengetriebenen  Unternehmen. Nur wer seine Kunden im 360° Blick hat, behält den Überblick und seine Kunden. Das Zeitalter des Kunden ist angebrochen. Sind Sie bereit?