ファンドレイジング戦略とドナーマッピング

🔄 前回のおさらい: レッスン1でファンドレイジングにおけるAIの変革力と、ドナーリテンション率18.1%という危機的状況を学びました。ここではデータに基づいたファンドレイジング戦略を構築します。

勘からデータ戦略へ

ほとんどのファンドレイジング戦略は数字から始まります——「今年は5,000万円を調達する必要がある」——そしてチームがどう達成するかを考えます。これは逆です。データドリブン戦略は、ドナーが誰か、どれだけ寄付できるか、どのチャネルが最も高いリターンを生むかから始まります。

ドナーセグメンテーション

セグメント別収益モデルの構築

AIに以下を依頼します：

1. 現状分析： 各セグメントの人数、平均寄付額、リテンション率
2. 成長シナリオ： 保守的・標準・楽観的の3パターン
3. ROI分析： スタッフ時間1時間あたりの収益期待値をセグメント別に算出
4. 優先順位： どのセグメントへの投資が最も高いリターンを生むか

✅ Quick Check: 既存ドナーのアップグレードと新規ドナー獲得、どちらがコスト効率が良い？——既存ドナーのアップグレード。新規獲得コストは既存ドナー維持の5〜7倍と言われています。

チャネルROIの評価

Key Takeaways

• ファンドレイジング戦略は「いくら必要か」ではなく「ドナーは誰か」から始める
• 5つのセグメント（大口・中規模・小口・毎月・離脱）で差別化された戦略を構築
• AIでセグメント別収益モデルを作成し、成長シナリオを3パターンでモデル化
• ポートフォリオアプローチ（大口40%、中規模30%、定期20%、獲得10%）でリスク分散
• チャネルROIを比較し、スタッフ時間を最も効果的に配分

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