Plan International UK und Wood for Trees, Salocin Group
Transformation des Ansatzes für Nachlass Fundraising durch die Nutzung der fortschrittlichen Modellierungsleistung des Predictor-Pakets von Apteco.
Hintergrund
Plan International UK (PIUK) ist eine globale Kinderhilfsorganisation, die sich für eine gerechtere Welt einsetzt – eine Welt, in der jedes Kind sein volles Potenzial entfalten und jedes Mädchen seine eigene Zukunft gestalten kann. Armut, Gewalt und Diskriminierung behindern weiterhin Millionen von Kindern weltweit, wobei Mädchen oft mit den größten Hindernissen konfrontiert sind. Aus diesem Grund steht die Chancengleichheit für Mädchen im Mittelpunkt der Mission der Organisation. Die Wohltätigkeitsorganisation ist in mehr als 80 Ländern tätig und setzt sich für eine Zukunft ein, in der jedes Kind sicher ist und Zugang zu Bildung hat. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass Mädchen frei von Gewalt sind, die Kontrolle über ihren eigenen Körper haben, sich ihrer Rechte bewusst sind und die Möglichkeit haben, sich zu äußern.
Die Herausforderung
PIUK hatte sich auf ein von einer Agentur entwickeltes Legacy-Neigungsmodell verlassen, um potenzielle Nachlass-Spender:innen zu identifizieren. Das Modell erfüllte zwar seinen Zweck, war jedoch kostspielig, wenig flexibel und schränkte die Fähigkeit von PIUK ein, sich schnell anzupassen. Im Jahr 2024 beschloss die Organisation, diese Funktion intern zu übernehmen. Die Ziele waren klar: ein eigenes Legacy-Neigungsmodell entwickeln, die Legacy-Pipeline stärken, um letztlich die Nachlass-Einnahmen zu steigern, und ein besseres Verständnis für die Unterstützer:innen gewinnen. Zu diesem Zweck waren umfangreiche Tests erforderlich – sowohl in Bezug auf die Kommunikationssegmente als auch auf die Validität des Modells selbst. Ein sekundäres Ziel war, dass PIUK durch die interne Entwicklung Kosten senken konnte. PIUK war überzeugt, dass Apteco die gewünschten Ergebnisse liefern konnte, und erweiterte seine bestehende Lizenz um das Predictor-Paket.
Vollständige Fallstudie anschauen
Sehen Sie sich das Video an, in dem Jonathan Gibbs, Analysis and Insights Manager, Plan International UK und Nick Cook, Head of Business Applications - Apteco, Wood for Trees, Salocin Group zeigen, wie PIUK das Nachlass Fundraising mithilfe der Modelling Power von Apteco transfrormieren konnte.
Die Apteco Lösung
Mit Schulungen und Anleitung von Wood for Trees entwickelte PIUK mithilfe von Apteco ein neues Legacy-Neigungsmodell. Dabei wurden sowohl Entscheidungsbaum- als auch Profilmodelle untersucht und Dimensionen wie Spendenhistorie, Kampagnenaktivitäten, Sachspenden, Alter und Geschlecht getestet und verfeinert. Das Entscheidungsbaummodell erwies sich als besonders effektiv – es lieferte eine schärfere Segmentierung, eine höhere Vorhersagegenauigkeit und klare Leitlinien für die Ausrichtung von Kampagnen. Entscheidend war, dass die intuitive Umgebung von Apteco es PIUK ermöglichte, ihre Modelle schnell und sicher zu testen, zu aktualisieren und anzupassen. Sie konnten die Ergebnisse mit der Reaktionsfähigkeit der Unterstützer:innen nach Kanälen überlagern und so völlig neue Zielgruppensegmente identifizieren, die seit Jahren nicht mehr bezüglich Nachlass-Spenden kontaktiert wurden.
Das bestehende Neigungsmodell, das von einer externen Agentur entwickelt wurde, basierte auf Alter, Vermögen, Geschlecht, Verbindung zum Anliegen und Spendenquote. Unter Nutzung der Flexibilität der hauseigenen Apteco Software wurde das vorgeschlagene Design des neuen Modells enger an die strategische Vision von PIUK angepasst, die sich durch Unterstützer:innen-Orientierung und Erkenntnisbasiertheit auszeichnet.
Das neue Modelldesign konzentrierte sich zunächst auf Variablen, die die Verbindung eines Unterstützers zu der Sache am besten verdeutlichten. Dazu gehörten unter anderem die Anzahl der lebenslangen Produkte (aufgeteilt in Geldspenden, Sponsoring und andere regelmäßige Spenden), die Anzahl der Kampagnenaktionen, die Anzahl der Beschwerden, der Status der Spendenhilfe sowie Alter und Geschlecht (sofern verfügbar). Darüber hinaus wurden Bandvariationen angewendet, um die Zeitspanne seit der letzten Spende oder Zahlung widerzuspiegeln, was eine größere Flexibilität bei der Kombination dieser Variablen ermöglichte, um das leistungsstärkste Modell zu ermitteln.
Aufgrund der einfachen und schnellen Überprüfbarkeit der prädiktiven Dimensionen konnte PIUK schnell die Variablen identifizieren, die den höchsten prädiktiven Wert lieferten. Langfristig ist die Verwendung von Predictor zur Erstellung interner Modelle kostengünstiger, da die Modelle bei Bedarf ohne zusätzliche Kosten aktualisiert und verfeinert werden können. Im Gegensatz dazu würden Änderungen am externen Modell weitere Kosten verursachen, wenn PIUK die Grundlagen ändern oder zusätzliche Analysen anfordern möchte. Darüber hinaus ermöglicht das Predictor-Modell PIUK die Entwicklung zusätzlicher interner Modelle ohne weitere Kosten.
Der Einsatz von Apteco und die Unterstützung durch Wood for Trees haben das einkommensschaffende Programm von PIUK untermauert und vorangebracht. Die Ergänzung durch Predictor hat unser Analyseprogramm verändert: Mit fortschrittlichen Techniken und verständlichen Statistiken verfügt PIUK nun über die Werkzeuge, um wirklich von seinen Unterstützer:innen geleitet zu werden.
Jonathan Gibbs, Analysis and Insights Manager, Plan International UK
Jonathan Gibbs, Analysis and Insights Manager, Plan International UK
Die Ergebnisse
Durch diese Umstellung erhielt PIUK die vollständigen Eigentumsrechte an seinen Modellen, senkte die langfristigen Kosten und richtete sich an seinem strategischen Ziel aus, stärker von Unterstützer:innen geleitet und von Erkenntnissen bestimmt zu werden. Die Ergebnisse waren beeindruckend, und über die unmittelbaren Auswirkungen hinaus verschaffte das Projekt PIUK die Werkzeuge und das Fachwissen, um ohne zusätzliche Kosten weitere Modelle zu entwickeln und so einen dauerhaften Mehrwert für die Wohltätigkeitsorganisation zu schaffen. Durch die Einführung des Predictor-Pakets von Apteco hat PIUK die Leistung seiner Kampagnen verbessert, einen nachhaltigen, erkenntnisorientierten Ansatz für Nachlass-Spenden etabliert und neue Möglichkeiten geschaffen, Unterstützer:innen über die effektivsten Kanäle wieder anzusprechen.
Die Zahl der potenziellen Erblasser:innen stieg um mehr als 300 % und die Zahl der Erblasserversprechen stieg um 15 % im Vergleich zum vorherigen Modell.
Anhand ihres Legacy-ROI-Rechners berechnete PIUK, dass die Verbesserungen einem zukünftigen Nachlass-Einkommen von 260.000 £ entsprechen könnten.
Die Verwendung von Predictor zur Erstellung interner Modelle ist kosteneffizienter, da diese bei Bedarf ohne zusätzliche Kosten aktualisiert und geändert werden können.
Die intuitive Umgebung von Apteco ermöglichte es PIUK, seine Modelle schnell und sicher zu testen, zu aktualisieren und anzupassen.
Die Ergebnisse wurden mit der Reaktion der Unterstützer:innen nach Kanal überlagert, um neue Zielgruppensegmente zu identifizieren, die seit Jahren nicht mehr kontaktiert wurden.
Durch die schnelle Identifizierung der aussagekräftigsten Dimensionen konnte PIUK seine Modelle effizient optimieren und so das Targeting und das Engagement der Unterstützer:innen verbessern.
Durch den Einsatz der fortschrittlichen Modellierung von Apteco hat Wood for Trees dazu beigetragen, die Nutzung der Software bei PIUK zu verbessern. Dies stärkt die Fähigkeit von PIUK, seine strategische Vision zu verwirklichen, sich an den Interessen seiner Unterstützer:innen zu orientieren und sich auf fundierte Erkenntnisse zu stützen, sodass Entscheidungen auf soliden Daten und aussagekräftigen Analysen basieren.
Nick Cook, Head of Business Applications - Apteco, Wood for Trees, Salocin Group
Nick Cook, Head of Business Applications - Apteco, Wood for Trees, Salocin Group
