Analytisches Fundraising Vorgehen, Verfahren, Werkzeuge DiaSys. Marketing Engineering AG, Wankdorffeldstr.102, 3014 Bern 031 922 31 50, zuercher@diasys.ch
Analytisches Fundraising Inhaltsverzeichnis Datenbankgestütztes Fundraising Regelkreis des Database Fundraising Datenbankmodelle Analytische Aufgaben des Fundraisings Analysen im Fundraising Analysevorgehen Analyseverfahren Analysesoftware DiaSys. Marketing Engineering AG 2
Datenbankgestütztes Fundraising Regelkreis des Databasemarketing. Aktionsplanung Adressselektion Strategieentwicklung Aussand Spenderanalyse Marktforschung Datenbank Response- Erfassung Erfolgsanalyse Erfolgskontrolle. DiaSys. Marketing Engineering AG 3
Regelkreis des Databasemarketing Datenbankmodelle. Aktionsplanung Adressselektion Strategieentwicklung Spenderanalyse Marktforschung Analyse- Datenbank (Data Warehouse) Operationelle Datenbank Aussand Response- Erfassung Erfolgsanalyse Erfolgskontrolle. DiaSys. Marketing Engineering AG 4
Datenbankmodelle Operationelle Fundraising-Datenbank Normalisiertes Datenbankmodell = hohe Leistung im operationellen Betrieb DiaSys. Marketing Engineering AG 5
Datenbankmodelle Analysedatenbank (Data Warehouse) Theorie Star-Schema: Faktentabelle (Zahlungen) und Dimensionstabellen (Kontakt, Region,...) = hohe Leistung bei Abfragen und Analysen DiaSys. Marketing Engineering AG 6
Datenbankmodelle Analysedatenbank (Data Warehouse) 1 Tabelle voll mit Spendermerkmalen 1 Tabelle voll mit Spendermerkmalen 1 Tabelle voll mit Spendermerkmalen reine und kategorisierte Adressmerkmale reine und kategorisierte Adressmerkmale reine und kumulierte kategorisierte Responsemerkmale Adressmerkmale kumulierte Responsemerkmale kumulierte kumulierte Responsemerkmale Kontaktierungsmerkmale kumulierte Kontaktierungsmerkmale kumulierte freie Kontaktierungsmerkmale Adressmerkmale freie Adressmerkmale freie Adressmerkmale Zielgruppenzugehörigkeiten Zielgruppenzugehörigkeiten Zielgruppenzugehörigkeiten Aktionen, mit denen Spender kontaktiert Aktionen, mit denen Spender kontaktiert Aktionen, Aktionen, mit denen auf Spender die Spender kontaktiert reagiert hat Aktionen, auf die Spender reagiert hat Aktionen, auf die Spender reagiert hat Nur drei (3!) flache Analysetabellen (Sichten) genügen - für umfassende Spenderanalysen - für umfassende Kampagnen-, Zahlungs- und Responseanalysen Praxis DiaSys. Marketing Engineering AG 7
Analytische Aufgaben (Prozesse) des. Fundraisings Strategieentwicklung z.b. Spendersegmentierung Marktforschung und Spenderanalyse z.b. Spenderumfrage Strategieentwicklung Aktionsplanung und Adressselektion z.b. Prinzip zuerst Analyse dann Selektionû Erfolgskontrolle und analyse Spenderanalyse Marktforschung Analyse- Datenbank (Data Warehouse) z.b. Eingangsstatistik und multidimensionale Analyse (OLAP) Erfolgsanalyse Aktionsplanung Adressselektion Operationelle Datenbank Erfolgskontrolle Aussand Response- Erfassung. DiaSys. Marketing Engineering AG 8
Analysen im Fundraising Vorgehen CRISP-DM (CRoss-Industry Process for Data Mining) Data Mining Vorgehensmodell Business Understanding Situationsanalyse, Zielsetzungen, Projektplan Data Understanding Daten beschaffen, beschreiben, untersuchen (Verteilungen, Qualität) Data Preparation Daten selektieren, korrigieren, transformieren, zusammenfassen Modeling verschiedene Methoden vorsehen, Testdaten beiseite legen, Modelle erstellen und mit Testdaten überprüfen Evaluation Zielsetzungen erreicht? Deployment Resultate, Erkenntnisse umsetzen http://www.crisp-dm.org DiaSys. Marketing Engineering AG 9
Analysen im Fundraising Verfahren Beschreibende (deskriptive) Verfahren Tabellen und Diagramme Mehrdimensionale Analysen Geografische Analysen Spezielle deskriptive Verfahren (RFM, dynamische Segmentierung) Schliessende (induktive) Verfahren Statistische Tests Prognoseverfahren Clusteranalysen Überlebensanalyse Assoziationsanalysen (Warenkorbanalysen) DiaSys. Marketing Engineering AG 10
Analyseverfahren Tabellen und Diagramme Monate zwischen 1. und 2. Spende Häufigkeiten 6000 5500 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 1 3 5 7 9 11 131517 1921 232527 2931 3335 37 3941 4345 474951 5355 575961 63 Monate DiaSys. Marketing Engineering AG 11
Analyseverfahren Mehrdimensionale Analysen DiaSys. Marketing Engineering AG 12
Analyseverfahren Geografische Analysen DiaSys. Marketing Engineering AG 13
Analyseverfahren Dynamische Segmentierung (Spender) Dynamische Segmente Segmentierung Spender auf Grund des Spendenverhalten der letzten Jahre hot.ren.4 im Minimum eine Spende im aktuellen Jahr und in den letzen 4 Vorjahren hot.ren.rest im Minimum eine Spende im aktuellen Jahr und in den letzen 1-3 Vorjahren Anzahl Spender sleep.ko sleep w arm hot.reaktivated hot.new hot.ren.rest hot.ren.4 hot.new hot.reaktivated warm Neuspender (oder schlafender Spender, dessen letzte Spende mind. 5 Jahre zurückliegt) im Minimum eine Spende im aktuellen Jahr und keine Spende im/in den Vorjahr/en keine Spende im aktuellen Jahr, aber mindestens eine Spende im Vorjahr sleep keine Spende im aktuellen Geschäftsjahr und im/in den Vorjahr/en sleep.ko spezielles sleep-segement: letzte Spende liegt mind. 5 Jahre zurück 2001 2002 2003 2004 2005 01.09.2006 DiaSys. Marketing Engineering AG 14
Analyseverfahren Statistische Tests (Response) DiaSys. Marketing Engineering AG 15
Analyseverfahren Prognosen COMPUTE score = 0.715 + 0.414 * magapr + 0.614 * ezg - 0.031 * recency + 0.022 * SQRT(monetary) (Logistische) Regression Entscheidungsbaum (CHAID Analyse) DiaSys. Marketing Engineering AG 16
Analyseverfahren Clusteranalyse (Spender) Beschreibung der Cluster (1) schlechte Spender (durchschn. 10 15% Response); Gelegenheitsspender (2) sehr treue Spender (>70%, min. 57% - max. 85%); alle 28 Aktionen mit Response > 50% (3) Wechselspender Kalender-Advent (4) Wertvolle Karten (StrAtlas 71%, Reisen 68%, KarteD 80%) (5) Adventsspender (44 99%[Adv03] Response (6) Kalenderspender (50 90%[Kal05] Response) (7) Gute Spender (durchschn. 40%, min. 23% - max. 60%) DiaSys. Marketing Engineering AG 17
Analyseverfahren Überlebensanalyse (Mitglieder) Überlebensfunktion Kumulierte Überlebenswahrscheinlichkeit 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 Periode 1 2 0.5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 IntervallM DiaSys. Marketing Engineering AG 18
Analyseverfahren Überlebensanalyse (Spender) Überlebensfunktion Hazard-Funktion Kumulierte Überlebenswahrscheinlichkeit 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 Hazard 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00 0 5 10 15 20 25 DauerM 30 35 40 45 50 0 5 10 15 20 25 DauerM 30 35 40 45 50 DiaSys. Marketing Engineering AG 19
Analyseverfahren Assoziationsanalyse (Sequenzanalyse) Input Output DiaSys. Marketing Engineering AG 20
Zusammenfassung Analyseverfahren analytische Prozesse Prozess Verfahren Marktforschung Strategieentwicklung Akt. Planung & Adr. Selektion Erfolgskontrolle & -analyse Tabellen & Diagramme Mehrdimensionale Analysen Geografische Analysen Statistische Tests Prognoseverfahren Clusteranalysen Überlebensanalysen Assoziationsanalysen DiaSys. Marketing Engineering AG 21
Analysen im Fundraising Analysesoftware (-Beispiele) Office Software (Microsoft Excel, Access) Business Inteligence (BI) Software (Cognos) Statistiksoftware (SPSS) Integrierte Data Mining Software (Clementine) Geomarketing Software (Regiograph) DiaSys. Marketing Engineering AG 22
Analysesoftware (-Beispiele) Office Software (Microsoft Excel) 4.7 Mio Zahlungen! DiaSys. Marketing Engineering AG 23
zuerst Analyse dann Selektion Schritt 1 Analyse mit Excel Pivot-Tabelle Selektionsauftrag: Alle Einmalspender aus Deutschland, die vor 12 24 Monaten gespendet haben, das Journalû erhalten und keine EZG abgeschlossen haben. Selektion mit der Excel Pivottabelle ohne Programmierung, SQL oder spezielle Selektionssoftware! DiaSys. Marketing Engineering AG 24
zuerst Analyse dann Selektion Schritt 2 Detaillieren auf Satzebene (Adresse) Selektion durch Doppelklick auf Pivot-Tabellenfeld. Die Detaildaten (inklusive der Adressfelder) zu den 1942 Personen erscheinen in einer neuen Tabelle der gleichen Excel- Mappe. DiaSys. Marketing Engineering AG 25
Analysesoftware (-Beispiele) Business Inteligence (BI) Software (Cognos) DiaSys. Marketing Engineering AG 26
Analysesoftware (-Beispiele) Statistiksoftware (SPSS) DiaSys. Marketing Engineering AG 27
Analysesoftware (-Beispiele) Integrierte Data Mining Software (Clementine) DiaSys. Marketing Engineering AG 28
Zusammenfassung Analyseverfahren Analysesoftware Software Verfahren Office BI-Software Statistiksoftware Integriertes Data Minig Geomarketing Software Tabellen & Diagramme Mehrdimensionale Analysen () Geografische Analysen Statistische Tests Prognoseverfahren () Clusteranalysen Überlebensanalysen Assoziationsanalysen DiaSys. Marketing Engineering AG 29
Anhang Microsoft SQL Server 2008 = vollständiges DW/BI - Softwareangebot Data Warehouse (Datenbank Server) Berichte (Reporting Services) OLAP (Analysis Services) Data Mining (Analysis Services) ETL (Integration Services) Endbenutzer-Werkzeug (Excel) sehr attraktiver Preis: all inclusive DiaSys. Marketing Engineering AG 30