“Data-driven” es un marco conceptual que se basa en aprovechar los datos generados por cualquier organización (principalmente los digitales) para entender mejor a su público objetivo. Como Organizaciones sin fines de Lucro podemos valernos de este enfoque para mejorar nuestro impacto.
Un poco de contexto
Antes de entrar en detalles de cómo implementar una cultura de trabajo “impulsada por datos”, tenemos que entender para qué nos sirve, más allá de la moda.
En nuestra entrada anterior de “La era post-cookies” mencionábamos que uno de los desafíos actuales de las ONGs es tener un equipo capacitado en técnicas de medición y análisis. Ser una organización con cultura data-driven es el primer paso.
Pensando en organizaciones que viven de sus donantes, creo que las áreas de impacto son principalmente dos:
Maximizar Recursos Limitados
Para las OSC siempre los recursos son escasos ¿Qué plataformas nos están dando mejores resultados? ¿Qué campañas? ¿Ha variado algo en el último mes/trimestre/año? Poder contestar estas preguntas es poder usar mejor nuestros recursos.
Pero para lograr estas respuestas necesitamos avanzar en un camino en el cual nuestra organización:
- se interese por los datos,
- pueda analizarlos (saber qué pasó),
- entienda por qué pasó (a partir de los datos) y pueda prevenirlo o mejorarlo,
- y finalmente tomar decisiones sobre proyectos futuros a partir de evidencia.
Es un proceso largo y a veces sacrificado. Pero todo viaje comienza por un primer paso y lograr al menos los dos primeros es una tarea posible (y necesaria!).
Mejorar la Adquisición / Retención de Donantes
Al analizar datos de comportamiento de nuestros donantes, podemos segmentar y crear mejores campañas. Podríamos descubrir que quienes reciben un mail con un video son más propensos a volver a donar en comparación a los que reciben solo correos de texto (o viceversa).
O tal vez que un segmento nuevo de edades se está interesando en nuestros contenidos en redes (digamos de 25 a 35 años) y crear campañas de re-marketing para ese público, logrando menores costos de publicidad por nuevo donate.
Ser “data-driven” nos permite como organización contestar rápidamente cuáles son las acciones necesarias para actuar dentro de las áreas identificadas en verde en la matriz de esfuerzo-impacto:
Ahora la pregunta del millón (contestar con honestidad): ¿cuán cerca o lejos está tu ONG de lograrlo?
Poniendo los Datos en Acción:
Ya sabemos por qué los datos son importantes y en qué pueden hacer la diferencia. Veamos entonces cómo usar la información para tomar decisiones y mejorar el rendimiento de tus campañas/acciones/presupuestos.
Establecer Metas y KPIs
Antes de usar los datos, es crucial definir los indicadores del “éxito” para tu organización. ¿Cuáles son tus objetivos para el año? Tal vez sea aumentar las donaciones mensuales en un 20% o incrementar las inscripciones de voluntarios en un 50% durante el próximo trimestre.
Necesitamos definir nuestra “estrella del norte”, nuestros KPIs y sus metas. Tenemos un posteo entero dedicado al tema:
Indicadores Claves y Acceso a los Datos
Entendemos que las organizaciones que más pueden beneficiarse con este enfoque son aquellas que viven de sus donantes. Por lo cual vamos a concentrarnos en entender qué KPIs deben utilizar y cómo usar la información que obtengamos de ellos.
Métricas Clave a Rastrear
Como ejercicio, proponemos estos tres:
1. Monto Total de Donaciones en Línea
Este KPI mide el monto total de donaciones recibidas a través de las plataformas en línea (Web, App, RRSS). Nos ayuda a entender el impacto financiero general de tus esfuerzos de marketing digital y si estás alcanzando tus objetivos de recaudación de fondos.
2. Gasto en Marketing por Donante
Este KPI nos ayuda a entender la rentabilidad de las campañas de marketing digital. Al dividir tu gasto en marketing por el número de donantes se puede optimizar la asignación de tu presupuesto por medio/canal (cada vez será más difícil hacerlo a nivel campaña).
3. Tasa de Conversión de la Página de Donaciones
Mide el porcentaje de visitantes a tu página de donaciones que realmente realizan una donación. Nos ayuda a optimizar el diseño de tu página de donaciones y mejorar la experiencia del usuario para aumentar las conversiones.
Otra colección de indicadores
La idea es siempre mantenerse entre 3 y 5 indicadores claves por área para poder darle un seguimiento correcto a nivel dirección (aunque podamos seguir una cantidad de indicadores generales más grande a nivel equipo).
Elegir los correctos es desafiante. Supongamos que la estrategia general de recaudación de fondos de tu organización sea más del estilo startup y esté orientada al “Growth Accounting” (nuevos donantes – donantes desertores + donantes retenidos).
En tal caso los indicadores a seguir pueden ser:
Tamaño Promedio de Donación
Rastrear el monto promedio donado por cada donante te ayuda a entender el valor general de tu base de donantes y la efectividad de tus apelaciones de recaudación de fondos.
Tasa de Adquisición de Nuevos Donantes
Mide el número de nuevos donantes adquiridos en un año en comparación con el número total de donantes del año anterior. Te ayuda a entender la efectividad de tus estrategias de adquisición de donantes.
Tasa de Retención de Donantes
Mide el porcentaje de donantes que realizan una donación en el año actual en comparación con el año anterior. Proporciona información sobre la salud de tu base de donantes y la efectividad de las estrategias de retención de donantes.
Otras métricas relevantes
Como cada organización es un mundo, agregamos dos KPIs más que pueden parecer “menores”, pero de acuerdo al comportamiento de nuestros donantes pueden ser de mucha ayuda:
Suscriptores de Correo Electrónico
Mide la cantidad de personas que se suscriben a tu lista de correo electrónico te ayuda a evaluar el éxito de tus campañas de marketing por correo electrónico y el compromiso general de tu audiencia. Puede ser un buen “proxy” del KPI “Monto Total de Donaciones en Línea”.
¿Por qué? Según el informe de M+R Benchmarks existe una relación directa entre nuestra base de contactos y nuestros objetivos de fundraising:
Tasa de Conversión de “Apelaciones”
Rastrea el número de pedidos de donación enviados y el número de donaciones atribuidas a cada pedido. Nos ayuda a comprender la efectividad de las campañas de recaudación de fondos y a ajusta los mensaje en consecuencia.
Tener un Tablero de Datos (Dashboards)
La otra pata de fomenta una cultura de decisiones basadas en datos es poder compartir la información en una forma accesible.
¿Qué significa? Que cada vez que alguien de nuestro u otro equipo necesita “data” no necesite comenzar un peregrinaje de días (o semanas) para conseguirla.
Significa también que pueda, según las necesidades y sus competencias, acceder a los datos a modo de reporte o a la “data cruda”.
Significa por último que esos datos puedan tener un el contexto necesario (alguien que pueda ayudar a interpretarlos).
Existen muchas herramientas gratuitas disponibles. En orden de preferencias:
- Google Data Studio (ahora Looker Studio, pero no me acostumbro al cambio de nombre): Una herramienta gratuita para crear cuadros de mando e informes interactivos, que puede integrar datos de diversas fuentes. Muchas integraciones tienen conectores de pago, pero todas las plataformas se pueden integrar a través de Google Sheets.
- Tableau Public: la versión gratuita de la popular herramienta de visualización de datos, que permite crear visualizaciones y cuadros de dashboards interactivos. Súper potente.
- R y RStudio: para los que tengan equipos técnicos en quienes apoyarse. Es un software gratuito de código abierto para computación estadística y gráficos, útil para análisis de datos más avanzados.
- Microsoft Power BI: ofrece una versión gratuita con funciones básicas para la visualización de datos y la inteligencia empresarial.
Un ejemplo de un proceso de mejora impulsado por datos
Supongamos que nuestra ONG tiene Google Analytics correctamente instalado. Supongamos que además el equipo de recaudación de fondos nos indica que, año contra año, la cantidad de donantes vía marketing digital bajó un 10%. Manos a la obra:
1. En nuestra cuenta de G4, ingresamos a Reports / Engagement / y vemos que el tiempo promedio en nuestra landing de donaciones cayó un 25% mes contra mes (lo que nos habla de que aumentó nuestra tasa de rebote).
2. A través de pruebas de usuario, generamos una hipótesis: la página actual demasiado densa en texto y el proceso de donación puede resultar confuso.
3. Hacemos un test A/B una nueva página de donaciones simplificada con llamados a la acción más claros y un formulario más simple.
4. Validamos la hipótesis y cambiamos la landing o no la validamos y seguimos probando.
En tal caso: al analizar sus fuentes de tráfico y descubrir que, aunque sus publicaciones en Instagram la mayor cantidad de visitas, los usuarios referidos desde LinkedIn tienen más probabilidades de donar. Reasignamos esfuerzos en redes sociales en consecuencia.
O tal vez el problema no es la landing, ni la fuente de las visitas (ya que vemos que ambos siguen funcionando de manera similar al año pasado). Entonces ponemos el foco sobre los mensajes publicitarios (porque cambió el CTR) o el funnel (porque descubrimos que es mejor que hagan primero una donación pequeña por única vez y luego pedirles donaciones recurrentes).
Como verán, no hay un manual, sino más bien un enfoque. Poder medir, poder analizar los datos, hacer pruebas, sacar conclusiones, implementar. Y vuelta a empezar.
V. Conclusión: Adoptando un Futuro Basado en Datos
La toma de decisiones basada en datos no es “un lujo” para las ONG, sino más bien esencial para las organizaciones que quieren maximizar su impacto y el uso de sus recursos.
Pero para que el enfoque funciones tiene que ser algo más que el trabajo de una sola persona (aunque muchas veces, al menos al comienzo, sea tarea de un impulsor).
Si te tocó ese rol, mi recomendación es que comiences por ayudar a todos los miembros de tu equipo a utilizar los datos como base de su trabajo. También que generes reuniones periódicas de revisión de datos, en las que se analicen las métricas clave y se aporten ideas para mejorar. Por último, celebrar las victorias (un cambio a partir de un test A/B que logró el impacto esperado) y utilizar los “reveses” (que en general serán más que las victorias) como oportunidades de aprendizaje.
El objetivo no es convertirse en un científico de datos. Se trata de utilizar la información disponible para tomar decisiones más inteligentes. Idea a la que, a la larga, !nadie se puede oponer!
