Le système d'évaluation des donateurs mensuels de DECISIVE SYSTEM s'est avéré presque deux fois plus efficace pour identifier les donateurs mensuels potentiels.
que les règles de ciblage ad hoc que nous avons développées en interne au fil des ans.
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) a considérablement rationalisé le processus permettant aux organisations à but non lucratif d'identifier les donateurs mensuels potentiels au sein de leurs bases de données. Ces technologies analysent efficacement les données exhaustives des donateurs, en se concentrant sur les modèles de dons antérieurs, la fréquence des dons, les données démographiques et les niveaux d'engagement, afin de repérer les personnes susceptibles de s'engager dans des dons réguliers et récurrents.
La capacité de l'IA à découvrir des tendances cachées dans le comportement des donateurs change la donne. Elle peut, par exemple, identifier les donateurs ponctuels qui sont des candidats de choix pour passer à des dons mensuels. Ces informations sont cruciales car elles exploitent les données démographiques de base, mais vont également au-delà, offrant une compréhension plus nuancée des habitudes et des préférences des donateurs.
Nos modèles d'évaluation des donateurs mensuels permettent aux organisations à but non lucratif de personnaliser leur approche. En comprenant les caractéristiques uniques des donateurs mensuels potentiels, les organisations peuvent élaborer des appels plus pertinents et plus efficaces, augmentant ainsi les chances de convertir les donateurs ponctuels en soutiens réguliers.
Dans le tableau ci-dessus, chaque donateur s'est vu attribuer un score mensuel de 1 (le plus mauvais) à 20 (le meilleur). de 1 (le plus mauvais) à 20 (le meilleur), en fonction de ses données démographiques, de ses comportements antérieurs et de ses principaux indicateurs comportementaux. Le graphique présente les taux de conversion de conversion après une période de six mois et une campagne de conversion tous azimuts. Moins de 3% de la base de données, identifiée par notre modèle prédictif exclusif, a représenté plus de modèle prédictif exclusif, représentaient plus de 40% des donateurs qui ont été effectivement transformés en donateurs mensuels, ce qui a permis à l'organisation d'augmenter son taux de conversion. transformés en donateurs mensuels, ce qui a permis à l'organisation de concentrer ses efforts sur les donateurs les plus prometteurs, minimisant ainsi les coûts tout en maximisant l'impact.
