2020年12月，有幸參與了台灣公益團體自律聯盟舉辦的「台灣公益團體責信度與捐款人意識研討會」，並在「如何解讀數據，並發展因應策略」的綜合座談，分享我們這幾年來的經驗。（順帶一提，我們公司的客戶裡，大約有 1/7、將近40個組織，是自律聯盟的客戶，很棒！）
在近五年因為資料分析的發展趨勢（aka 大數據...），在各產業裡都有滿多創新的發展。唯獨在非營利組織領域裡，多數組織還停留在對於「報表」的傳統想像，一份 Excel 文件，告訴高階主管上個月、上一季的捐款統計資訊，然後就...準備下一份報告？
其實，從資料分析運用的四大階段來看，描述型分析、診斷型分析、預測型分析、指示型分析，組織應要可以回答這些問題，並有對應的下一步行動方案：
- 描述：究竟是誰在捐款(給我們)?
- 診斷：為什麼有募款專案成效佳、有些則不?
- 預測：能不能預測募款的成效?
- 指示：要做什麼事，才能提升募款收入?
中間的兩個問題，可能是需要滿多的領域知識與資料分析技術/資源，才能夠應對。但針對第一和第四個問題，即使是小型組織也有辦法回答的。
以「究竟是誰在捐款(給我們)?」來說，目前的困境通常在於捐款表單的簡化設計、以及捐款人對於隱私資料的謹慎填寫，因此組織並不容易收集到支持者的樣貌，例如年齡、性別、收入、教育程度等。但可以透過大家都在用的 Facebook 洞察報告、或是 Google Analytics 的人口統計資料，對於支持者有一個概略的了解。
針對「要做什麼事，才能提升募款收入?」來看，則是我們的 netiCRM 所擅長的地方。因為我們著重於分析捐款「行為」，透過捐款加速器工具分析捐款人的捐款方式、頻率、金額、現況，可以有效地進行再行銷，例如重新啟動目前沒有在捐款的過往捐款人、或是針對將多次單筆捐款的支持者轉化為定期捐款人。
總之呢，給當代非營利組織的「捐款報表」的建議，會是：收集捐款行為、分析捐款行為，可以挖掘資料的最大價值、協助組織擬定募款策略、永續經營。
