აა და ავტომატიზაციის მომავალი ფონდის მოპოვებისა და დონორების მართვის სფეროში.

ფონდის ახალი ეპოქა: როგორ აა და ავტომატიზაცია გარდაქმნის დონორების მენეჯმენტს.

არასამთავრობო სექტორი განიცდის ფუნდამენტურ ცვლილებას, რადგან ექსპერიმენტული ინსტრუმენტებიდან დაფინანსების სტრატეგიის აუცილებელ კომპონენტებზე ავტომატიზაცია ხდება. ორგანიზაციები, რომლებიც ოდესღაც ინტუიციასა და ხელით პროცესებზე ეყრდნობოდნენ, ახლა აქვთ წვდომა პროგნოზირებულ ანალიზებზე, ინტელექტუალურ სეგმენტაციაზე და ავტომატურ სამუშაო ნაკადებზე, რომლებიც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებენ ეფექტურობას და დონორული ჩართულობის შესაძლებლობებს, არა მხოლოდ უფრო სწრაფად მიიღებენ მიმზიდველ ტექნოლოგიებს, როგორც ღრმა ურთიერთობების მხარდამჭერებს, რაც საჭიროებს.

გაიგეთ AI-ის როლი თანამედროვე ფონდის მოპოვებაში.

AI მოაქვს ახალი ფენა ინტელექტის დაფინანსებისთვის, მონაცემების დიდი რაოდენობით დამუშავების გზით, რათა გამოავლინოს შაბლონები, რომლებიც ადამიანის თვალში უხილავია. მანქანის სწავლის ალგორითმები შეიძლება გაანალიზონ დონორის ისტორიის მიცემა, ელექტრონული ფოსტის კამპანიებთან ჩართულობა, ღონისძიებების დასწრება და სოციალური მედია აქტივობა მომავალი ქცევის პროგნოზირებისთვის. ეს პროგნოზირების ძალა საშუალებას აძლევს დამფინანსებლებს გამოავლინონ მაღალი პოტენციალის მქონე შედეგები, განსაზღვრონ და განსაზღვრონ საჩუმის გამოყენების ოპტიმალური დრო და პირადი კომუნიკაციებისთვის.

დონორების იდენტიფიკაციისთვის წინასწარი ანალიტიკოსები.

ტრადიციული მეთოდები, რომლებიც მიზნად ისახავს ძირითადი დონორების იდენტიფიცირებას, ეყრდნობა სიმდიდრის ინდიკატორების ხელით სკრინინგს და წარსული ჩანაწერების მიცემას, რაც არის დროული და ხშირად არასრული. AI-ზე ორიენტირებული პლატფორმები მუდმივად სკანავენ საჯარო მონაცემთა ბაზებს, სოციალურ პროფილებს და შიდა CRM მონაცემებს, რომლებიც აჩვენებენ მედია-დონების დიდ დონაციების შესაძლებლობას, რომლებიც არასდროს იღებენ სამედიცინო დონაციისთვის, ხოლო ისინი ვერ უზრუნველყოფენ დიდ რესურსებს, მაგალითად, რაც შეიძლება იყოს დაფინანსების ღონისძიებების დაფინანსებას, ყოველ ელფოსტით, რაც შეიძლება იყოს, რაც შეიძლება იყოს, რომელიც მოიცავს ყველა ელფოსტს. მაგალითად, რომელიც მოიცავს.

პერსონალიზაცია სკალაზე.

დონორები დღეს ელიან, რომ კომუნიკაციები, რომლებიც მათ ინტერესებსა და ისტორიას შეესაბამება, მთლიანად სიას მიმართავს, იწვევს დაბალ ჩართულობას და მაღალი აბონენტის განაკვეთების დაწესებას. AI საშუალებას აძლევს ჰიპერპერ-პერსონალიზაციას, რადგან თითოეული დონორის უნიკალური მოგზაურობის ანალიზით, ყველაზე შესაბამისი პროგრამა, ხელმისაწვდომი გემოს (მაგისტრაციით ახლა უფრო დიდი, ტექსტით, სოციალური მედია), და თუნდაც ოპტიმალური დროის ზრდა, რომელიც დღეს, მხოლოდ 30-მდე გაზრდილია, აჩვენებს, რაც შეიძლება იყოს, არის საშუალო ზომის საშუალო ზომის ზრდილი ზრდა, რაც შეიძლება.

დინამიური შინაარსი და A/B ტესტირება.

A/B ავტომატური ტესტირება AI-სთან ერთად უფრო შორს მიდის პერსონალიზაციას. ნაცვლად იმისა, რომ ხელით გამოსცადოს ორი ვერსია ელექტრონული ფოსტის, AI შეიძლება შეამოწმოს ათობით ვარიაცია ერთდროულად სხვადასხვა თემატური ხაზებით, გამოსახულებებით, მოუწოდებს მოქმედებას და ავტომატურად ირჩევს საუკეთესო შესრულების კომბინაციას თითოეული სეგმენტისთვის. დროთა განმავლობაში, სისტემა სწავლობს შემოქმედებითი ელემენტების, რომლებიც კონკრეტულ დონორ ჯგუფებთან ერთად, მუდმივად ოპტიმიზირებს კამპანიის შესრულებას ადამიანის ჩარევის გარეშე.

ავტომატიზირებული გამავალი და სტიგავრადი.

რუტინული კომუნიკაციები, როგორიცაა მადლობის წერილები, საჩუქრების აღიარება, ღონისძიებების შეხსენება და განმეორებითი დონაციის დადასტურებები აუცილებელია დონორებისთვის, მაგრამ მოიხმარენ მნიშვნელოვან პერსონალის დროს. ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები შეიძლება გამოიწვიოს ეს გზავნილები კონკრეტული ქმედებების ან თარიღების საფუძველზე, რაც უზრუნველყოფს, რომ დონორი არ იყოს გამოტოვებული. მაგალითად, როდესაც დონორი აკეთებს მეორე დროებითი დროებითი საჩუქარი, ავტომატური მაღალი დონის სტრატეგიის გაძლიერება ზრდის ამ მისიას, შეუძლია მათ ჩართვას და მოწვევას გავლენის ისტორიების გაზიარებას, რათა მოახდინოს.

დონორების მართვის ავტომატიზაციით გარდაქმნა.

ყოველი წარმატებული დაფინანსების ამაღლების კამპანიის უკან დგას ძლიერი დონორის მართვის სისტემა (CRM) პლატფორმა. ავტომატიზაცია აძლიერებს ამ სისტემებს ხელით მონაცემთა შესვლის გაუქმებით, უზრუნველყოფს მონაცემთა სიზუსტეს და უზრუნველყოფს რეალურ დროულ შეხედულებებს. თანამშრომლების ხარჯვის ნაცვლად, რომლებიც განაახლებენ საკონტაქტო ჩანაწერებს ან დონაციებს, ავტომატიზებული ინტეგრაცია ამ დავალებებს შეუფერხებლად ასრულებს. ეს არა მხოლოდ აუმჯობესებს ეფექტურობას, არამედ ქმნის ჭეშმარიტების ერთ წყაროს მთელი ორგანიზაციისთვის.

ავტომატიზირებული მონაცემთა გამდიდრება და სეგმენტაცია.

დონორების მონაცემთა ბაზები მხოლოდ ისეთივე ღირებულია, როგორც მონაცემები, რომლებიც შეიცავენ. ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები შეიძლება გამოიყენონ საჯაროდ ხელმისაწვდომი ინფორმაციის ცვლილებები, მისამართები ან საბჭოს წევრები, რათა დონორთა პროფილები შენარჩუნდეს. მათ ასევე შეუძლიათ დაამატონ დემოგრაფიული და ქცევითი მონაცემები მესამე მხარის წყაროებიდან, გაამდიდრონ ჩანაწერის გარეშე, როდესაც მონაცემები სუფთაა და გეოგრაფიული სეგმენტაცია ავტომატურად ქმნის შესაბამის ჯგუფებს, რაც იწვევს მეტ თანხას, რაც იწვევს საერთო ატრიბუთებს, წარსულს, ჩართულობას, ჩართულობას, ჩართულობას, რაც იწვევს.

სამუშაო ნაკადის ავტომატიზაცია მოვლენების მართვისთვის.

დაფინანსების ღონისძიებები, იქნება ეს ვირტუალური შუშა, თანატოლთა მონაწილეობის ვახშამ, ან დონორის შეფასების ვახშამები, ქმნიან დავალებების ნაკადს: რეგისტრაცია, ბილეთები, შემდგომი კონტროლი და მონაცემთა დაჭერა.

ინტეგრირებული ანგარიშგება და დაშბორდები.

ფინანსური ლიდერები საჭიროებენ დროულ, ზუსტ ანგარიშებს ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მისაღებად. ხელით ანგარიშგება სხვადასხვა სისტემებიდან არის შეცდომების მიმართ და ნელი. ავტომატური ანგარიშგების ინსტრუმენტები აგროვებენ მონაცემებს CRM-დან, ელფოსტის პლატფორმებიდან, გადახდის გადამამუშავებელი და დაფინანსების გვერდებიდან ერთიან სადგომებში. ძირითადი მეტრიკატიკა, როგორიცაა დონორის შეძენის ღირებულება, სიცოცხლის ღირებულება, განახლების სიჩქარე და კამპანია, რომელიც ეფუძნება მონაცემთა ტენდენციებს, შეიძლება სწრაფად წარმოქმნი იყოს, ვიდრე ბუნებრივი ენის ტენდენციები, რაც შეიძლება გამოიწვიოს.

რეალური და მსოფლიო აპლიკაციები და წარმატების ისტორიები.

ბევრი არამომგებიანი უკვე ხედავს ტრანსფორმაციულ შედეგებს AI-დან და ავტომატიიდან. მაგალითად, ამერიკული წითელი ჯვარი იყენებს პროგნოზირებად ანალიტიკებს სისხლის დონორების იდენტიფიკაციისთვის, რომლებიც ყველაზე მეტად აპირებენ საგანგებო ზარებზე რეაგირებას, რაც ამცირებს დასაქმების საკმარის მიწოდებას. მცირე ორგანიზაციებმა, როგორიცაა ადგილობრივი საკვები ბანკები, განახორციელეს ავტომატური ფოსტის წერილები, რომლებიც ექვს თვეში 25%-ით ზრდიან და შედეგად მიღებული კაპიტალის მიზნობრივი ცვლილებების გამო, რაც შეიძლება გამოიწვიოს AI-ის გამოყენება, რაც შეიძლება უფრო დიდი საჩუქარი გახდეს. უმაღლესი განათლების დაწესებულებები, რომელიც შეიძლება უფრო დიდი საჩუქარი.

ერთი მნიშვნელოვანი შემთხვევა არის ქველმოქმედება: წყალი, რომელმაც თავისი დონორის აღიარების პროცესი, როგორც CMS, გამოიყენა პერსონალიზებული მადლობის გვერდების და ელფოსტის შინაარსის დინამიური გენერირებისთვის, რომელიც დაფუძნებულია დონორთა მდებარეობასა და პროექტის არჩევანზე. ეს მათ საშუალებას აძლევდა მოემსახურონ მილიონობით მხარდამჭერის მცირე ჯგუფი, ხოლო მაღალი დონის ავტო-სააგენტური ოფიცენტის ავტო-სააგენტები, უფრო მეტად, ვიდრე პირდაპირი ავტო-სამსახურების, ვიდრე ავტო-სამსახურების, ვიდრე პირდაპირი:

გაზომეთ AI და ავტომატიზაციის ინვესტიციები.

ამ ტექნოლოგიების განხორციელება მოითხოვს წინასწარ ინვესტიციას პროგრამებში, ტრენინგში და შესაძლოა მონაცემთა გაწმენდაში. ლიდერებმა უნდა შეძლონ დაბრუნების რაოდენობრივად განსაზღვრა, რათა გაამართლონ დაფინანსების გაგრძელება.

• FLT:0 ღირებულება ერთ დოლარზე გაიზარდა: FLT:1 ავტომატიზირებული პროცესები ამცირებს შრომის ხარჯებს, ამცირებს დონორების შეძენისა და შენარჩუნების ხარჯებს.
• FLT:0 დონორთა შენახვის მაჩვენებელი: FLT:1 პერსონალიზებული, დროული კომუნიკაცია, რომელიც AI-ით არის მართული, აუმჯობესებს ლოიალობას. 5%-იანი ზრდა შენახვაში შეიძლება გაზარდოს გრძელვადიანი შემოსავალი 25%-ით ან მეტით.
• FLT:0 დრო დაზოგვას: FLT:1 ღონისძიებების საათები, რომლებიც დაზოგილია მონაცემების შესვლის ავტომატირებით, რეპორტირებით და რუტინული კომუნიკაციებით, შემდეგ კი გადანაწილდება ეს დრო მაღალი ღირებულების აქტივობებზე.
• FLT:0 საშუალო საჩუქრის ზომა: FLT:1 პრედიქტიული მოდელები ეხმარება დონორებს, რომლებიც მზად არიან განახლებისთვის, და პერსონალიზებული მოთხოვნები შეიძლება გაზარდოს საშუალო დონაციის რაოდენობა.
• FLT:0 კამპანიის რეაგირების მაჩვენებლები: FLT:1 შეადარებს ღია განაკვეთებს, "Clckt-wrage განაკვეთებს და კონვერსიის მაჩვენებლებს AI-ზე ორიენტირებული პიროვნებისა და ავტომატიზაციის განხორციელებამდე და შემდეგ.

ორგანიზაციებმა უნდა დაიწყონ საპილოტე პროგრამით, რომელიც ორიენტირებულია ერთ სფეროზე მაგალითად, ავტომატიზებული ყოველთვიური დონორების კომუნიკაციები და ზომა სამიდან ექვს თვეზე მეტხანს იწვევს მასშტაბამდე. ეს ქმნის შიდა ნდობას და საშუალებას აძლევს მიდგომის დახვეწას.

გამოწვევები და ეთიკური მოსაზრებები.

მიუხედავად იმისა, რომ აშკარა სარგებელია, AI-ის მიღება და დაფინანსების ავტომატიზაცია მნიშვნელოვან ეთიკურ კითხვებს აჩენს. დონორების კონფიდენციალურობა უმთავრესია. ავტომატური მონაცემთა გამდიდრება უნდა შეესაბამებოდეს რეგულაციებს, როგორიცაა მშპ და CCPA, და ორგანიზაციები უნდა იყვნენ გამჭვირვალე, როგორ შეგროვდება და გამოიყენება დონორის მონაცემები. დამატებით, ალგორითმები შეიძლება გააგრძელონ მიკერძოება, თუ რეგულარულად იქნება წარმოდგენილი ისტორიული მონაცემების საფუძველზე, რომლებიც ასახავს მათ სისუსტეს და უნდა უზრუნველყონ მათი სიგებურობას აუდიტორიატურობას, ხოლო მდიდარი მეზობლების მიერ გამოვლენილი აუდიტორიატურობა, ხოლო მდიდარი მოსახლეობა, ხოლო მდიდარი მეზობლები.

მონაცემთა უსაფრთხოება და თანხმობა.

გაზრდილი ავტომატიზაციით მონაცემთა დარღვევებისთვის უფრო დიდი თავდასხმის ზედაპირი მოდის. არამომგებიანი ფინანსური და პირადი ინფორმაცია აქვს, რაც მათ მიმზიდველ სამიზნეებად აქცევს. შიფრაცია, წვდომის კონტროლი და რეგულარული უსაფრთხოების აუდიტები აუცილებელია. დონორებს უნდა ჰქონდეთ მკაფიო არჩევანის მექანიზმები ავტომატური კომუნიკაციებისთვის და მათი პრეფერენციების განახლების შესაძლებლობა. ნდობის დარღვევა ორგანიზაციის რეპუტაციას გაცილებით მეტად დააზიანებს, ვიდრე ტექნოლოგიური მოგება.

ავტომატიზაციაზე ზედმეტი დამოკიდებულება.

ავტომატიზაციამ უნდა გააძლიეროს ადამიანური ურთიერთობები და არა ჩაანაცვლოს ისინი, არ უნდა ჩაანაცვლოს დონორების დიდი კულტივაცია, ქონების დაგეგმვის საუბრები და კრიზისული კომუნიკაციები მოითხოვს ემპათიას და განსჯას, რომ AI ვერ გაიმეორებს. ორგანიზაციები შეიძლება პირადად გამოჩნდნენ, თუ ყველა შეხების წერტილი ავტომატიზირდება. ყველაზე ეფექტური სტრატეგიები, რომლებიც აერთიანებს მაღალკვრივ ავტომატურ ურთიერთქმედებებს და ავტომატურ ეფექტურობით, დონორებისთვის, რაც უზრუნველყოფს, რომ ისინი გრძნობენ როგორც ინდივიდებს, არა მხოლოდ მონაცემთა ნაკადი, არამედ სამუშაოს შესრულების საფეხურების სტრესს, არამედ პერსონალის სტრესს, როდესაც საქმედ, არამედ მონაცემთა გაცვლისას.

რეგულატორული შესაბამისობა და ეთიკური სტანდარტები.

როგორც AI ვითარდება, ასევე ვითარდება რეგულატორული ჩარჩოები. ევროპის კავშირის AI აქტი და მსგავსი კანონმდებლობა სხვა რეგიონებში აწესებს მოთხოვნებს მაღალი რისკის მქონე AI სისტემებზე, მათ შორის იმ შეფასებებზე, რომლებიც გამოიყენება პროფილირებისა და საკრედიტო რისკების პროგნოზირებისთვის. ორგანიზაციები უნდა იმუშაონ სამართლებრივი მრჩეველთან, რათა უზრუნველყონ შესაბამისობა და მიიღონ ეთიკური სახელმძღვანელო მითითებები, როგორიცაა FLT:0' არამომგებიანი A საერთაშორისო საბჭო.

მომავალი ტენდენციები: რა იქნება შემდეგი AI-სთვის ფონდის მოპოვებაში.

ინოვაციის ტემპი არ აჩვენებს შენელების ნიშნებს. რამდენიმე წარმოქმნილი ტენდენცია განსაზღვრავს მომდევნო ხუთ-ათწლიან პერიოდს:

• FLT:0 სავაჭრო შიდსი და ჩატბოტები: FLT:1 მოწინავე ბუნებრივი ენის დამუშავება საშუალებას მისცემს ჩატოტბოტებს, რომ გაუმკლავდნენ რთულ დონორულ გამოძიებებს, მემკვიდრეობის გეგმიდან გავლენის ანგარიშგებამდე, ხელმისაწვდომი 24/7.
• FLT:0 გენერატიული AI შინაარსის შექმნისთვის: FLT:1 ინსტრუმენტები, როგორიცაა GPT-ზე დაფუძნებული სისტემები, შეუძლიათ ჩამოაყალიბონ პერსონალიზებული სააპელაციო წერილები, სოციალური მედია პოსტები და გრანტების წინადადებები, რაც მკვეთრად შეამცირებს წარმოების დროს ხმის თანმიმდევრობის შენარჩუნებით.
• FLT:0 დონორების ურთიერთობების პროგნოზირებადი შენარჩუნება: FLT:1 არა მხოლოდ რისკის დონორებზე დროშას დააყენებს, არამედ ასევე შესთავაზებს პროაქტიულ ჩარევებს, როგორიცაა პირადი მოწოდება ან მოწვევა ექსკლუზიურ მოვლენაზე, რათა თავიდან აიცილოს გაუქმებული მიცემა.
• FLT:0 ბლოკის ჯაჭვი გამჭვირვალობისთვის: FLT:1 დონორები სულ უფრო მეტად სურთ ნახონ, როგორ გამოიყენება მათი ფული. AI-ის გაერთიანება ბლოკური ჯაჭვთან შეიძლება უზრუნველყოს რეალური დროის მონიტორინგი დონიდან პროგრამული გავლენისკენ, რაც ქმნის უპრეცედენტო ნდობას.
• FLT:0 ინტეგრაცია უშიშრო CMS პლატფორმებით: FLT:1 უსინდისო არქიტექტურა, როგორიცაა დირექტი, საშუალებას აძლევს არაპროფესიონალურ კონტენტს ვებსაიტებზე, მობილურ აპლიკაციებზე და თუნდაც ვირტუალურ რეალურ გარემოებზე, რომლებიც ცენტრალური მონაცემთა ფენით არის აღჭურვილი.

ორგანიზაციები, რომლებიც ამ ინსტრუმენტებით ექსპერიმენტირებას იწყებენ ახლა მცირე გზებითაც კი, უკეთ მოემზადებიან შემდეგი ტალღისთვის. მონაცემთა განათლების და უწყვეტი სწავლების კულტურის შექმნა ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც ტექნოლოგია თავად.

დასაწყისი: პრაქტიკული გზამკვლევი.

ახალი ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც AI-ს და ავტომატიზაციას მიემგზავრებიან, მოგზაურობა შეიძლება იგრძნოს უზარმაზარი. მთავარი არის მცირე, ყურადღების გამახვილება ტკივილის წერტილებზე და აქ არის ნაბიჯ-ნაბიჯ მიდგომა:

1. FLT:0 აუდტი მიმდინარე პროცესებს. FLT:1 შედგენს სახელმძღვანელო ამოცანებს, რომლებიც მოიხმარენ პერსონალის დროს: მონაცემთა შესვლა, ელექტრონული ფოსტის გაგზავნა, ანგარიშგება, კვლევის პერსპექტივა.
2. თქვენი მონაცემები FLT:0 გასუფთავებს. FLT:1 ავტომატიზაცია მუშაობს მხოლოდ ხარისხის მონაცემებით.
3. FLT:0 აირჩიეთ სწორი პლატფორმა. FLT:1 ეძებთ CRM ან დონორების მართვის სისტემას, რომელიც უზრუნველყოფს აა-ში ჩაშენებულ მახასიათებლებს და მტკიცე ავტომატიზაციის შესაძლებლობებს.
4. მაგალითად, FLT:0 დავიწყო ერთი ავტომატიით. FLT:1, ავტომატური თქვენი ახალი დონორული სერიები, შექმენით გამწვევები, მოამზადეთ შეტყობინებები და აკვირდებოდნენ რეაგირების მაჩვენებლებს. როგორც კი ეს პროცესი შეუფერხებლად გაგრძელდება, ვრცელდება მოვლენების შემდგომ ქმედებებზე ან განმეორებითი დონა შეხსენებაზე.
5. FLT:0 გადამზადეთ თქვენი გუნდი. FLT:1 თანამშრომლებმა უნდა გაიგონ, როგორ გამოიყენონ ინსტრუმენტები და განმარტონ ხედვები. მიაწვდეთ რეგულარული სასწავლო სესიები და შექმნან უკუკავშირის წრე, რათა AI მოდელები გაუმჯობესდეს რეალურ მსოფლიო შედეგებზე დაყრდნობით.
6. თქვენ ხართ გაწვრთნილი მონაცემებზე 2023 წლის ოქტომბრამდე.

დასკვნა.

AI და ავტომატიზაცია არ არის დღეს ხელმისაწვდომი ენთუზიაზმითი კონცეფციები, რომლებიც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებენ დაფინანსების ეფექტურობას და დონორების მართვის ეფექტურობას. უფრო ჭკვიანი პერსპექტივების იდენტიფიკაციის, მასობრივი კომუნიკაციების პერსონალიზაციის და განმეორებითი დავალებების ავტომატიზაციის მეშვეობით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გააძლიერონ ურთიერთობები მხარდამჭერებთან, ხოლო ადამიანური ტალანტი სტრატეგიული პასუხისმგებლობის გარეშე, რაც მოიცავს უფრო მეტ პასუხისმგებლობის გაძლიერებას, რაც შეიძლება გამოიწვიოს როგორც მყარი მონაცემთა კონფიდენციალურობის ტექნოლოგიების გარეშე.

შემდგომი წაკითხვისთვის, თუ როგორ გარდაქმნის AI არამომგებიანი სექტორს, იკვლევს რესურსებს FLT:0TTechche Suups AI-დან არამომგებიანი გიდებისთვის1 და F2NTEN-ის AI თემის ცენტრი FLT:3.