AI 기반 잠재 기부자 조사

다음 고액 기부자 찾기

🔄 이전 레슨에서 기부자 세계를 단계별로 매핑하고 현실적 전환율로 수익 모델을 구축했어요. 이제 어떤 특정 개인이 고액 기부자가 될 역량, 친화도, 성향이 있는지 파악하는 AI 후보 조사 기법을 배워요.

후보 조사는 과거에 수주간의 수동 검색 — 공공 기록, 부동산 데이터베이스, SEC 신고서, 비영리 기부자 리스트 — 을 의미했어요. 숙련된 조사원이 주당 10-15명을 평가할 수 있었어요. AI 도구는 이제 수시간 만에 수백 명을 평가하며 인간이 수동으로 결합할 수 없었던 데이터 소스를 교차 참조해요.

후보 품질의 세 차원

모든 후보 조사는 세 차원을 평가해요:

AI 활용법

“잠재 고액 기부자의 후보 조사 프로필을 만들어주세요.

알려진 정보:

• 이름: [이름]
• 현재 관계: [이사회/행사 참석자/기존 기부자/관계 없음]
• 우리 조직 기부: [X]원 [X]년간
• 다른 단체 기부: [알려진 기부]
• 직업 배경: [아는 것]
• 이사회 활동: [알려진 것]

조사 및 평가:

1. 역량 지표 — 기부 역량을 시사하는 것은?
2. 친화도 지표 — 우리 대의와 연결하는 것은?
3. 성향 지표 — 정기적으로 기부하나?
4. 복합 점수 — 각 차원 1-10점, 가중치: 친화도 40%, 역량 35%, 성향 25%
5. 권장 접근법 — 프로필 기반 최적 관리 전략”

✅ 점검: 복합 점수 모델에서 친화도가 가장 높은 가중치(40%)를 받는 이유는요? 우리 특정 대의에 관심 있는 기부자가 단순히 부유한 기부자보다 훨씬 높은 전환율을 보여요. 보통 자산이지만 미션에 깊은 연결이 있는 후보가 거의 항상 부유한 낯선 사람보다 나아요.

AI 후보 조사 도구

시장에 여러 전문 도구가 있고, 범용 AI 활용 기법도 있어요:

전문 플랫폼

범용 AI 활용

전문 플랫폼 없이도 시작할 수 있어요. 범용 AI가 수시간 걸릴 조사를 도와줘요:

“비영리단체의 잠재 고액 기부자를 조사 중이에요. 후보: [이름과 알려진 정보]

분석해주세요:

1. 직업 배경과 사업 관심사
2. 비영리 이사회나 자문 역할
3. 공개적으로 보고된 자선 기부
4. 우리 대의 분야와의 연결
5. 직업 프로필에 맞는 소통 접근법

공개적으로 이용 가능한 정보만 사용해주세요.”

후보 파이프라인 구축

개별 조사도 중요하지만, 진짜 힘은 체계적이에요 — 다양한 관리 단계의 후보 파이프라인을 구축하는 것이죠.

파이프라인 건강 지표

✅ 점검: 후보 파이프라인이 연간 고액 기부 목표의 3-5배여야 하는 이유는요? 모든 검증된 후보가 기부하지 않고, 모든 기부가 희망 수준은 아니니까요. 올해 10건의 새 고액 기부가 필요하면, 30-50명의 검증된 후보를 관리해야 현실적으로 달성해요.

핵심 정리

• 효과적인 후보 조사는 세 차원을 평가해요: 역량(기부할 수 있나?), 친화도(관심 있나?), 성향(자선 기부하나?) — 친화도에 가장 높은 가중치
• DonorSearch AI, iWave 같은 AI 후보 조사 도구가 수시간 만에 수백 명을 평가하며, 수주 걸릴 자산·자선·행동 데이터를 교차 참조해요
• 범용 AI도 공개 정보로 기본 후보 조사가 가능해요 — 비싼 플랫폼 없이 시작할 수 있어요
• 연간 고액 기부 목표의 3-5배 후보 파이프라인을 구축하고 단계 진행을 추적하세요
• 맥락이 데이터보다 중요해요: 다른 단체 5천만 원 기부는 추모·이사회 의무·진정한 열정 등 의미가 다르니 접근 전 조사가 필수예요

다음 레슨

레슨 4: AI로 보조금 제안서 작성하기에서는 적합한 재단 찾기부터 재단 언어와 우선순위에 맞춘 제안서 생성까지 AI를 활용한 보조금 작성법을 배워요.