कैसे वर्तमान आउटरीच रणनीति में सुधार करने के लिए पिछले जनगणना से डेटा का उपयोग करने के लिए

क्यों पिछले जनगणना डेटा आधुनिक आउटरीच का एक आधारशिला है

प्रत्येक आउटरीच अभियान एक सवाल के साथ शुरू होता है: जो इस संदेश को सुनने की जरूरत है और वे कहाँ रहते हैं? उत्तर पहले से ही सार्वजनिक रिकॉर्ड में हैं। Census डेटा - जो हाल के दशक की तुलना में सबसे अधिक है, अमेरिकी समुदाय सर्वेक्षण (ACS), या मध्य दशक के अनुमानों से - समुदाय की संरचना के सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय मानचित्र प्रदान करता है। जब रणनीतिक रूप से इस्तेमाल किया जाता है, तो यह ऐतिहासिक डेटा अतीत की तुलना में अधिक है; यह उन पैटर्न को प्रकट करता है जो भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करते हैं, अंडरसर्वेड जेब की पहचान करते हैं, और संसाधन आवंटन को सही ठहराते हैं। जिन संगठनों ने जनगणना डेटा को अक्सर व्यापक, अव्यक्त अभियानों पर बर्बाद बजट को अनदेखा करते हैं।

यह लेख मूल गाइड पर विस्तार से प्रदर्शित करता है कि कच्चे जनगणना तालिका को एक्शनेबल आउटरीच योजनाओं में कैसे बदल दिया जाए। हम डेटा स्रोतों, विश्लेषण तकनीकों, दर्शकों के विभाजन, संदेश सिलाई, माप और आवर्ती पिटफॉल को कवर करेंगे - सभी ठोस उदाहरणों और व्यावहारिक चरणों के साथ। अंत तक, आपके पास एक ढांचा होगा जो आप अपने अगले आउटरीच चक्र पर लागू हो सकते हैं।

जनगणना डेटा की संपत्ति को समझना

रणनीति में डाइविंग से पहले, यह समझना आवश्यक है कि किस जनगणना डेटा में शामिल हैं और इसे कहां ढूंढना है। संयुक्त राज्य अमेरिका के जनगणना ब्यूरो ने दशह वर्षीय जनगणना (हर दस वर्ष) और चल रहे अमेरिकी सामुदायिक सर्वेक्षण के माध्यम से जानकारी एकत्र की।

]Population आकार और घनत्व ब्लॉक, ट्रैक्ट, काउंटी, और राज्य स्तर पर।
Age वितरण (जैसे 18, 18, 34, 35, 64, 65+ के तहत)।
]Race, जातीयता, और भाषा घर पर बोली ]
घरेलू आय, गरीबी स्थिति, और आवास अवधि] (अंडर्स किराए पर)
]Educational getment और रोजगार की स्थिति.
]]] और यात्रा समय के लिए परिवहन के तरीके।

ये चर ठीक भौगोलिक बारीकी से उपलब्ध हैं- जनगणना ब्लॉक समूह के नीचे, जिसमें केवल 600-3,000 लोग हो सकते हैं। यह परिशुद्धता आउटरीच टीमों को शहर के व्यापक औसत पर भरोसा करने के बजाय लक्ष्य जनसांख्यिकीय की उच्च सांद्रता वाले पड़ोस को इंगित करने की अनुमति देती है।

ऐतिहासिक विश्लेषण के लिए, Census Bureau's API दशकों से डेटासेट तक पहुंच प्रदान करता है। data.census.gov] जैसे उपकरण गैर तकनीकी उपयोगकर्ता के लिए पूर्व निर्मित टेबल और मैपिंग क्षमताओं की पेशकश करते हैं। स्प्रेडशीट के साथ आरामदायक लोगों के लिए, थोक डाउनलोड उपलब्ध हैं। हमेशा छोटे क्षेत्रों के लिए अधिक स्थिर चित्र प्राप्त करने के लिए नवीनतम पांच साल के एसीएस अनुमानों की तलाश करें।

क्यों वर्तमान आउटरीच के लिए ऐतिहासिक डेटा मामले

वर्तमान क्षण का एक एकल स्नैपशॉट भ्रामक हो सकता है। एकाधिक जनगणना चक्रों की तुलना में रुझानों को प्रकट करता है: क्या एक पड़ोस तेजी से बढ़ रहा है? क्या युवा परिवारों में चल रहा है? क्या एक बार विवादित क्षेत्र आर्थिक गिरावट का अनुभव है? वे रुझान सीधे आउटरीच रणनीति को आकार देते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एसीएस डेटा दिखाता है कि पिछले दशक में स्पेनिश बोलने वाली आबादी 40% बढ़ गई है, तो आपकी आउटरीच सामग्री में स्पेनिश भाषा संस्करण और एक सामुदायिक संपर्क शामिल होना चाहिए जो भाषा बोलता है। यदि एक जनगणना ट्रैक जो 2010 में कम इंटरनेट एक्सेस थी, तो अब उच्च ब्रॉडबैंड गोद लेने को दर्शाता है, आप उस क्षेत्र में डिजिटल विज्ञापनों के लिए दरवाजे से दूर हो सकते हैं।

ऐतिहासिक डेटा भी आपको अपने प्रभाव को मापने में मदद करता है। पिछले जनगणना आंकड़ों से एक आधार रेखा स्थापित करके, आप ट्रैक कर सकते हैं कि क्या आपका आउटरीच सुई को ले गया है-आपके अभियान के बाद लक्षित ट्रैक में 18-24 वर्षीय लोगों के बीच पंजीकरण दर बढ़ गई है?

चरण-दर-चरण: रॉ सेंसस टेबल्स से टारगेट आउटरीच तक

मूल लेख में पांच चरण सूचीबद्ध किए गए हैं। यहां हम प्रत्येक को गहरे तरीके से विकसित करने, सामान्य चुनौतियों और व्यावहारिक सुझावों के साथ विस्तारित करते हैं।

1. डेटा एकत्र और व्यवस्थित करें

अपने आउटरीच के भौगोलिक दायरे की पहचान करके शुरू करें। यदि आप शहर के व्यापक रूप से काम करते हैं, तो उस शहर के लिए जनगणना ट्रैक डेटा खींचें। यदि आप ग्रामीण क्षेत्र में काम करते हैं, तो आपको पर्याप्त नमूना आकार प्राप्त करने के लिए काउंटी-स्तर डेटा की आवश्यकता हो सकती है।

data.census.gov पर जाएं और "Advanced Search" का चयन करें।
अपने भौगोलिक प्रकार (ट्रैक्ट, ब्लॉक समूह, काउंटी) और अपनी भूगोल चुनें।
सर्वेक्षण का चयन करें: बुनियादी जनसांख्यिकी के लिए डेसवाइन सेंसस (2020, 2010) या विस्तृत सामाजिक, आर्थिक और आवास डेटा के लिए एसीएस 5-वर्षीय अनुमान (सबसे ज्यादा: 2018-2022)।
तालिका को CSV के रूप में डाउनलोड करें। GEOID कॉलम को रखें, क्योंकि यह मानचित्र सीमाओं के लिए लिंक करता है।
एक फ़ोल्डर में फ़ाइलों को वर्ष तक व्यवस्थित करें। उन्हें लगातार नाम दें: उदाहरण के लिए, , ।

]टिप: प्रत्येक स्तंभ का मतलब क्या ट्रैक करने के लिए एक डेटा शब्दकोश का प्रयोग करें। Census Bureau एक्सेल आधारित टेबल शेल प्रकाशित करता है जो प्रत्येक परिवर्तनीय को परिभाषित करता है। विश्लेषण से पहले कुछ सहज ज्ञान युक्त स्तंभों को नाम दें।

2. कुंजी जनसांख्यिकी की पहचान करने के लिए अपने लक्ष्य के साथ संरेखित

आपका आउटरीच लक्ष्य निर्धारित करते हैं कि कौन से वैरिएबल्स को प्राथमिकता देने के लिए निर्धारित करते हैं। आम लक्ष्य-से-variable मैपिंग में शामिल हैं:

Outreach Goal	Key Census Variables
Vaccination campaign	Population 65+, uninsured rate, poverty rate, language isolation (households where no one speaks English "very well")
College financial aid info	Households with children 15–19, median household income, educational attainment of adults (high school only)
Small business loan program	Number of businesses, owner demographics (race/ethnicity), proportion of renters vs. homeowners (home equity as collateral)
Voter registration drive	Citizen voting-age population, race/ethnicity, age buckets, housing mobility (moved in last year)

डेटा को फ़िल्टर करने के लिए केवल उन कॉलम को शामिल करें जिनकी आपको आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपका लक्ष्य युवा लातीनी homeowners तक पहुंचना है, तो आपको उन ट्रैक्स की आवश्यकता होगी जहां लातीनी प्रतिशत शहर के मध्य से ऊपर है और homeowner की दर 50% से अधिक है। एक साधारण इंडेक्स स्कोर (वजनित राशि प्रासंगिक चर) बनाना संभावित आवश्यकता या अवसर से ट्रैक करने में मदद कर सकता है।

3. समय पर रुझानों का विश्लेषण

दो या अधिक जनगणना के वर्षों की तुलना में पता चलता है कि प्राथमिकताओं को स्थानांतरित करना चाहिए। वर्षों में समान भौगोलिक सीमाओं का उपयोग करें। (चेतावनी: जनगणना ट्रैक की सीमाएं कभी-कभी दशकों के बीच बदलती हैं। Census Bureau's संबंध फ़ाइलों का उपयोग करें उन्हें सामंजस्य बनाने के लिए।

प्रत्येक परिवर्तनीय के लिए डेल्टा की गणना करें: . सकारात्मक बनाम नकारात्मक परिवर्तन के साथ रंग-कोड ट्रैक्ट. के लिए देखो:

Rapid Growth एक जनसांख्यिकीय समूह में (जैसे, एशियाई आबादी 50% तक एक ट्रैक्ट में)। उस समूह को अब समर्पित आउटरीच की वारंट करने के लिए काफी बड़ा हो सकता है।
]Shrinking आबादी [ एक ट्रैक्ट में -maybe संसाधनों को कहीं और वास्तविक स्थान पर रखा जाना चाहिए।
]Increasing गरीबी बढ़ती किराए के बोझ (घरेलू आवास पर आय का भुगतान > 30%) के साथ मिलकर। यह एक समुदाय को तनाव के तहत संकेत देता है जिसे सामाजिक सेवाओं की आउटरीच की आवश्यकता हो सकती है।

Case उदाहरण: एक स्वास्थ्य विभाग ने देखा कि बढ़ती बुजुर्ग आबादी वाले लोगों के साथ आने वाले वाहनों के साथ घरों में गिरावट भी दिखाई गई। उन्होंने उन क्षेत्रों में एक मोबाइल टीकाकरण इकाई जोड़ा, जो वरिष्ठ लोगों तक पहुंच सकते हैं जो क्लीनिक की यात्रा नहीं कर सकते।

4. अपने दर्शकों को एक्शनेबल ग्रुप्स में विभाजित करें

विभाजन जनसांख्यिकीय सूची से अधिक है - यह अलग संचार आवश्यकताओं के साथ व्यक्तित्व बनाने के बारे में है। जनगणना डेटा का उपयोग करके, आप ऐसे सेगमेंट को परिभाषित कर सकते हैं जैसे:

Busy family : 12 और दोहरे आय वाले परिवारों (दोनों माता-पिता काम कर रहे हैं) के तहत बच्चों में उच्च आकर्षित। आउटरीच: शाम / सप्ताहांत की घटनाओं, डिजिटल रिमाइंडर, पाठ अलर्ट।
]] भाषाई रूप से पृथक वरिष्ठ : उन मार्गों पर जहां > 10% घरों को भाषाई रूप से पृथक किया जाता है और मध्ययुग 55+ है। आउटरीच: व्यक्तिगत सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ता जो प्रमुख गैर-अंग्रेजी भाषा बोलते हैं (जैसे, मंदारिन, स्पेनिश, वियतनामी)।
]Rural निवासियों सेवाओं से दूर : काउंटी स्तर के डेटा कम जनसंख्या घनत्व और मील निकटतम अस्पताल के लिए दिखा रहा है। आउटरीच: मेलर्स, रेडियो विज्ञापन, स्थानीय चर्चों के साथ साझेदारी।

]Social Explorer या बस गूगल माय मैप्स में अपने CSV को GEOID और latitude/longitude सेंट्रीफाइल्स के साथ अपलोड करके अपने सेगमेंट को मानचित्रित करें।

5. लक्षित संदेश और चैनल का विकास करना

प्रत्येक खंड में एक अनुरूप संदेश की आवश्यकता होती है जो उनके मूल्यों, चिंताओं और भाषा प्राथमिकताओं को बोलती है। जनगणना डेटा संदर्भ प्रदान करता है, लेकिन आपको अभी भी सटीक वाक्यांश प्राप्त करने के लिए गुणात्मक अनुसंधान (सर्वेक्षण, फोकस समूह) की आवश्यकता है। हालांकि, आप बुद्धिमान दांव बना सकते हैं:

कम आय वाले किराए के परिवारों के लिए: सामर्थ्य, आसानी से पहुंच और कैसे कार्यक्रम वित्तीय बोझ को कम करता है। सशक्तिकरण के संदेश का उपयोग करें ("आप इस मदद के लायक हैं")। चैनल: बस स्टॉप, टेक्स्ट संदेश, सामुदायिक केंद्र बुलेटिन बोर्ड पर फ्लायर।
कॉलेज आयु के बच्चों के साथ homeowner परिवारों के लिए: लंबे समय तक लाभ, कर निहितार्थ और भविष्य की योजना तनाव। चैनल: स्कूलों, स्थानीय अचल संपत्ति एजेंटों से ईमेल न्यूज़लेटर, ज़िप कोड द्वारा फेसबुक विज्ञापन लक्षित।
ग्रामीण कृषि समुदायों के लिए: स्थानीय खेत ब्यूरो के साथ साझेदारी को उजागर करना, स्थानीय समाचार पत्रों में रेडियो और प्रिंट का उपयोग करना। भाषा सरल और पड़ोसी होना चाहिए।

]आपके संदेशों का परीक्षण करें: स्केलिंग से पहले छोटे विज्ञापन खरीद ($50-100 प्रति संस्करण) के साथ A/B परीक्षण चलाएं। ट्रैक जो संस्करण अधिक क्लिक, कॉल या यात्राएं पैदा करता है। जनगणना डेटा आपको बता सकता है कि किस ज़िप कोड में परीक्षण किया जाए।

कैसे संगठन आउटरीच में जनगणना डेटा का उपयोग करते हैं

निम्नलिखित परिदृश्यों में कार्य के सिद्धांतों को दर्शाया गया है।

सार्वजनिक स्वास्थ्य: वैक्सीन इक्विटी में सुधार

एक राज्य स्वास्थ्य विभाग ने जनगणना ट्रैक्ट की पहचान के लिए एसीएस डेटा का इस्तेमाल किया जहां काला निवासियों का अनुपात राज्य के औसत से ऊपर था और अप्रयुक्त दर 10% से अधिक हो गई। वे ऐतिहासिक 2010 डेटा के साथ क्रॉस-रिफरेंस करते थे, जिसमें एक दशक में सबसे अधिक ब्लैक निवासी प्राप्त हुए थे (नए निपटान पैटर्न को इंगित करते हुए)। उन ट्रैक्टों में, उन्होंने स्थानीय ब्लैक चर्चों और बार्बरशॉप से पॉप-अप टीकाकरण कार्यक्रमों की मेजबानी करने के लिए सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं को काम पर रखा। परिणाम: छह महीने के बाद, उन लक्षित ट्रैक्टों में टीकाकरण की दरें 22% बढ़ गईं, जो गैर-लक्षित लेकिन जनसांख्यीय रूप से समान ट्रैक्ट में 7% की तुलना में बढ़ गई।

सामुदायिक कॉलेज: बूस्टर नामांकन

एक सामुदायिक कॉलेज प्रणाली की खोज 2020 से हुई जनगणना डेटा से हुई कि इसकी सेवा क्षेत्र में एक स्नातक की डिग्री के बिना 25-34 वर्षीय की संख्या में एक उच्च-तिथि-निष्कासित संख्या थी। कई परिवारों में $ 30,000-$50,000 की कमाई हुई थी। कॉलेज ने एक खंडित आउटरीच अभियान बनाया: माता-पिता के लिए एक संदेश (कम लागत और स्थानांतरण मार्गों पर जोर दिया) और वयस्कों के लिए एक अन्य (कैरियर एडवांसमेंट, नाइट क्लास, ऑनलाइन विकल्प)। उन्होंने सार्वजनिक पारगमन पर विज्ञापन रखा (जहां जनगणना कम्यूटिंग डेटा ने एक लंबा औसत कम्यूट टाइम दिखाया) और स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर (जिप कोड द्वारा लक्षित)। 25-34 वर्षीय में नामांकन दो साल तक बढ़ गया।

गैर-लाभकारी खाद्य बैंक: हिडन हंगर तक पहुंचना

कई खाद्य बैंक अकेले क्लाइंट डेटा पर भरोसा करते हैं, लेकिन यह उन लोगों को याद करता है जो कभी नहीं जाते हैं। 2019 की तुलना में एक खाद्य बैंक और 2021 एसीएस डेटा को देखने के लिए कि कौन से ट्रैक में SNAP (खाद्य टिकट) नामांकन में सबसे बड़ी वृद्धि हुई थी - बढ़ती आवश्यकता के लिए एक प्रॉक्सी। फिर उन्होंने वाहन उपलब्धता और किराने की दुकानों की दूरी पर जनगणना डेटा का इस्तेमाल किया ताकि वे उन ट्रैकों के भीतर "खाद्य रेगिस्तान" की पहचान कर सकें। आउटरीच ने पहियों कार्यक्रमों पर भोजन के साथ दरवाजे-हैंगर और साझेदारी में साइनेज से स्थानांतरित कर दिया, जो पहले से ही बुजुर्ग निवासियों का दौरा किया। परिणाम: लक्षित पड़ोस से पहली बार ग्राहक यात्राओं में 30% की वृद्धि हुई।

आप किस प्रकार कर सकते हैं

जनगणना डेटा का उपयोग ठोस, मात्रात्मक लाभ पैदा करता है:

]उच्च प्रतिक्रिया दर जब आप सही चैनल पर सही लोगों से संपर्क करते हैं, तो प्रति प्रतिक्रिया ड्रॉप आपकी लागत। एक अच्छी तरह से लक्षित प्रत्यक्ष मेल अभियान अनपेक्षित जन मेल के लिए 1–2% की तुलना में 5–10% प्रतिक्रिया दर प्राप्त कर सकता है।
]Reduced बर्बाद संसाधनों. आप डाक मार्गों कि कोई योग्य आबादी है के लिए मेलिंग बंद करो। आपका क्षेत्र टीम लक्ष्य परिवारों के कम घनत्व के साथ कम घंटे चलने वाले ब्लॉक खर्च करता है।
Stronger अनुदान आवेदन. Funders डेटा प्यार. पहले और बाद में जनगणना मीट्रिक अपनी रिपोर्ट में विश्वसनीयता का निर्माण और नवीकरण आसान बनाता है शामिल.
Equity सुधार ऐतिहासिक रूप से संरक्षित समूहों की पहचान करके और पहुंचने से, आप निष्पक्षता के मिशन को पूरा करते हैं कि कई संगठनों चैंपियन हैं।
Longitudinal track. तीन से पांच साल से अधिक, आप जनगणना परिवर्तन (जैसे, खाद्य सुरक्षा दर, टीकाकरण कवरेज) के साथ अपनी आउटरीच तीव्रता को बढ़ा सकते हैं।

Them से बचने के लिए कैसे

यहां तक कि अच्छे डेटा के साथ, आउटरीच गलत हो सकता है। यहां सबसे अधिक बार गलतियां और उनके फिक्स हैं।

मिठास 1: डेटा का उपयोग करना जो बहुत पुराना है

2010 की जनगणना अब एक दशक से अधिक पुराना है। पड़ोस तेजी से बदल जाते हैं। हमेशा हाल के एसीएस पांच साल के अनुमानों (2018-2022 इस लेखन के रूप में) का उपयोग करते हैं और स्थानीय प्रशासनिक डेटा (स्कूल मुक्त दोपहर के भोजन के नामांकन, इमारत परमिट, स्वास्थ्य विभाग रिकॉर्ड) के पूरक हैं। बहुत वर्तमान स्नैपशॉट के लिए, वाणिज्यिक उपभोक्ता डेटा (जैसे, एएसआईआरआई या एक्सपेरियन से) खरीदते हैं जो त्रैमासिक रूप से अद्यतन किए गए हैं, लेकिन इसे पूर्वाग्रह से बचने के लिए जनगणना बेंचमार्क के साथ जोड़ते हैं।

गलती 2: त्रुटि के मार्जिन को अनदेखा करना

छोटे भौगोलिक क्षेत्रों (ब्लॉक समूहों) के लिए एसीएस अनुमानों में त्रुटि का बड़ा मार्जिन होता है। उदाहरण के लिए, ब्लॉक समूह में 5-9 वर्षीय की अनुमानित संख्या 150 ± 80 हो सकती है। यह एक विस्तृत श्रृंखला है। हमेशा त्रुटि के मार्जिन की जांच करें और महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए 30% से अधिक भिन्नता के गुणांक के साथ अनुमानों का उपयोग करने से बचें। जब संदेह में, विश्वसनीयता में सुधार के लिए एक बड़े भूगोल (Census tract) के लिए कुल मिलाकर।

3: Behavior के साथ ओवर-असमिंग कोर्रेलेशन

जनसांख्यिकी नियत नहीं हैं। सिर्फ इसलिए क्योंकि एक ट्रैक में एकल-माता-पिता के परिवारों का उच्च अनुपात नहीं है, इसका मतलब हर एक माता-पिता का समान अनुसूची या संदेश वरीयता है। probability] को परिभाषित करने के लिए जनगणना डेटा का उपयोग करें, फिर छोटे पायलटों या सामुदायिक सुनने के सत्रों के माध्यम से मान्य करें। कभी भी एक स्प्रेडशीट पर आधारित संदेश नहीं बनाते।

4: एक-आकार-फ़िट-सभी चैनल

युवा लोग डिजिटल-पहली हो सकते हैं, लेकिन सभी डिजिटल चैनल समान समूह तक नहीं पहुंच सकते हैं। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म में आयु का तिरछा है। उम्र वितरण पर जनगणना डेटा आपको चुनने में मदद करता है: 30 से कम के लिए इंस्टाग्राम, 30-60 के लिए फेसबुक, गृहस्वामी के लिए अगला, ग्रामीण बुजुर्गों के लिए रेडियो। भी देखें Census के "Computer और इंटरनेट उपयोग" पूरक उम्र और भूगोल से ब्रॉडबैंड एक्सेस देखने के लिए।

उपकरण और संसाधन इसे आसान बनाने के लिए

आपको जनगणना डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता नहीं है। ये उपकरण बाधा को कम करते हैं:

Data.census.gov: टेबल खोजने और डाउनलोड करने का सबसे सरल तरीका। दृश्य ओवरले बनाने के लिए "Maps" फ़ंक्शन का उपयोग करें।
Social Explorer] (मूल उपयोग के लिए नि: शुल्क): आपको कोडिंग के बिना विषयगत मानचित्र और निर्यात जनसांख्यिकीय रिपोर्ट बनाने की अनुमति देता है।
PolicyMap: गैर-लाभकारी और सरकारी उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छा; कई जनगणना संकेतकों के साथ आवास और स्वास्थ्य डेटा भी शामिल है।
Excel या Google शीट्स : GEOID द्वारा एकाधिक डेटासेट में शामिल होने के लिए पिवोट टेबल और VLOOKUP/XLOOKUP का उपयोग करें।
R या पायथन ] / संकुल : बड़े पैमाने पर विश्लेषण और स्वचालन के लिए. ]tidycensus R पैकेज ]] प्रलेखन उत्कृष्ट है।

इसे एक साथ रखना: एक काम का उदाहरण

मान लीजिए कि आप एक शहर के आवास प्राधिकरण के लिए काम करते हैं जो किराये की सहायता कार्यक्रम में नामांकन को बढ़ाना चाहते हैं। आपकी टीम वर्तमान में शहर में हर पते पर उड़ती है। लागत अधिक है, और केवल 2% घर जवाब देते हैं। आप जनगणना डेटा का उपयोग करने का फैसला करते हैं।

Collect data: डाउनलोड एसीएस 5-वर्ष 2018-2022 तालिका S1701 (Poverty status) और टेबल B25003 (Tenure) अपने शहर में सभी tracts के लिए। इसके अलावा 2010 की कम से कम जनगणना तालिका SF1 कुल जनसंख्या और उम्र के लिए।
] कुंजी जनसांख्यिकी की पहचान करें: आप किरायेदारों के कब्जे वाले परिवारों की तलाश में हैं, जिनकी आय क्षेत्र के औसत आय (सामान्य कार्यक्रम कटऑफ) से नीचे 50% से कम है। आप उन ट्रैक्ट को प्राथमिकता देना चाहते हैं जहां किरायेदारों की आबादी तेजी से बढ़ गई (2010 की तुलना में) क्योंकि उन परिवारों को कार्यक्रम के बारे में पता नहीं हो सकता है।
Anilyze रुझान: 2020 बनाम 2010 के लिए एक स्तंभ "प्रतिरोध किराया" बनाएं। किराए पर आबादी के विकास से ट्रैक्ट ट्रैक्ट ट्रैक करें। आपके शीर्ष पांच ट्रैक्टों ने किरायेदारों में 25% की वृद्धि देखी जबकि समग्र शहर की वृद्धि केवल 5% थी।
Segment दर्शकों: उन पांच ट्रैक्स के भीतर, भाषा अलगाव द्वारा आगे के खंड: दो ट्रैक में, 15% से अधिक घरों को भाषाई रूप से अलग किया गया है (अधिकांश स्पेनिश)। स्पेनिश-dominant परिवारों के लिए एक अलग खंड बनाएं। अन्य तीन ट्रैक्स में, अधिकांश घर अंग्रेजी बोलते हैं, लेकिन कई बच्चे हैं (+% से अधिक आबादी 18 के तहत)।
डेवलप लक्षित संदेश:] स्पेनिश-अलग खंड के लिए, स्पेनिश भाषा सहायता के लिए एक फोन नंबर कैसे लागू करें और कैसे लागू करें, इसके बारे में स्पष्ट जानकारी के साथ एक द्विभाषी फ्लायर बनाएं। परिवार के लिए, जोर दें कि कार्यक्रम स्थिर आवास में परिवारों को रखता है और बच्चे की देखभाल सब्सिडी के साथ जोड़ा जा सकता है। चैनल: स्पेनिश खंड के लिए, स्थानीय बोडेगा नेटवर्क के साथ साझेदारी करें। पारिवारिक खंड के लिए, एक क्यूआर कोड सहित मेलर्स भेजें और उन ज़िप कोडों में फेसबुक माता-पिता समूहों पर साझा करें।
Measure and iterate: तीन महीने बाद, प्रतिक्रिया दरों की तुलना: लक्षित ट्रैक्ट ने नियंत्रण में 12% प्रतिक्रिया दर बनाम 2% (गैर लक्षित ट्रैक्ट) का उत्पादन किया। स्पेनिश भाषा फ्लायर ने सामान्य फ्लायर को 3:1 से अलग कर दिया। अगले साल आपके पास दोहराने योग्य मॉडल है।

निष्कर्ष: Census डेटा को अपने आउटरीच साइकिल का नियमित हिस्सा बनाएं

पिछली जनगणना ऐतिहासिक रिकॉर्ड नहीं हैं- वे समुदायों को समझने के लिए जीवित उपकरण हैं। व्यवस्थित रूप से इकट्ठा करके, विश्लेषण और जनसांख्यिकीय डेटा को लागू करके, आप सही दर्शकों के साथ वास्तविक बातचीत करने के लिए अस्पष्ट संदेशों का प्रसारण करने से चल सकते हैं। जनगणना डेटा की मूल बातें जानने के लिए समय का निवेश दक्षता, इक्विटी और प्रभाव में कई बार भुगतान करता है। प्रारंभ करें: एक आगामी आउटरीच परियोजना चुनें, प्रासंगिक तालिकाओं को डाउनलोड करें, और यहां वर्णित पांच-चरण प्रक्रिया चलाएं। एक चक्र के बाद, आप फिर से कभी अंधा नहीं करना चाहते हैं।