과거의 데이터 사용 방법론을 사용하여 현재 Outreach Strategies 개선

왜 과거 검열 데이터는 현대 Outreach의 코너스톤입니다

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이 문서는 원래 가이드에 확장하여 원시 인구 통계 테이블을 행동 가능한 outreach 계획으로 변환하는 방법을 정확하게 보여줍니다. 우리는 데이터 소스, 분석 기술, 관객 세그먼트, 메시지 맞춤화, 측정 및 콘크리트 예와 실제 단계로 pitfalls를 반복합니다. 결국, 당신은 당신의 다음 아웃 리치 사이클에 적용 할 수있는 프레임 워크가있을 것입니다.

Census Data의 해체 이해

전술에 다이빙하기 전에, 그것은 어떤 인구 조사 데이터가 포함되는지 이해하기 위해 필수적이며, 그것을 찾을 수있는 곳. 미국 인구 통계 국은 십년 동안 지속 가능한 미국 커뮤니티 설문 조사를 통해 정보를 수집합니다. 주요 변수는 다음과 같습니다.

Population 크기와 밀도 블록, 트랙터, 카운티 및 주 수준에서.
Age 배포 (예: 18, 18–34, 35–64, 65+).
Race, 민족, 언어는 홈에 말했습니다.
하우스홀 소득, 빈 상태, 주택 tenure (대여).
교육적 달성 및 고용상태.
작업으로의 교통수단 및 여행 시간.

이 변수는 600 ~ 3,000 명만이 포함될 수 있는 인구 조사 구획 그룹에 대한 정밀한 지리적 granularity에서 사용할 수 있습니다. 이 정밀도는 도시 전체 평균에 의존하는 것보다 대상 인구 통계의 높은 농도와 인내 팀을 핀 포인트로 제공합니다.

과거 분석에 대한, Census Bureau의 API는 데이터셋에 대한 액세스를 제공합니다. ]data.census.gov과 같은 도구는 비 기술 사용자를위한 사전 제작 테이블과 매핑 기능을 제공합니다. 스프레드 시트와 함께 편안한 경우, 대량 다운로드가 가능합니다. 항상 최신 5년 ACS 견적을 통해 작은 영역에 대한 안정적인 그림을 얻을 수 있습니다.

왜 현재 Outreach에 대한 과거 데이터 매트릭스

현재 순간의 단일 스냅 샷은 미묘한 될 수 있습니다. 여러 인구 조사 사이클을 비교하면 추세가 표시됩니다. 동네 가족이 빠르게 진행 중입니까? 경제 쇠퇴를 경험 한 한 번 부유 한 지역입니까? 이러한 추세는 직접 outreach 전략을 형성합니다. 예를 들어 ACS 데이터가 지난 10 년 동안 40 %에 스페인-스피킹 인구가 성장하는 것을 보여줍니다. 귀하의 outreach 자료는 스페인어 버전과 언어 liaison을 포함해야합니다. 이 경우, 인터넷 트래픽이 가장 큰 영역에서 가장 큰 영향을 미칠 수 있는지 보여줍니다.

역사 자료는 또한 당신의 자신의 충격을 측정하는 데 도움이됩니다. 과거 인구 조사에서 기본 설정하면, 당신의 outreach가 바늘을 이동했는지 추적 할 수 있습니다. 등록 비율은 18-24 세 이상으로 캠페인 후 대상 기관에 증가?

단계별: 익지않는 검열 테이블에서 표적 Outreach

원본 문서는 5 단계로 나열되었습니다. 여기에 우리는 심리적 방법론, 일반적인 문제 및 실용적인 팁으로 각 것을 확장합니다.

1. 수집 및 데이터 구성

당신의 접근의 지리적 범위를 식별하여 시작하십시오. 도시 전체를 운영하면 해당 도시에 대한 인구 조사 기관 데이터를 끌어 당깁니다. 시골 지역에서 일하는 경우 충분한 샘플 크기를 얻을 카운티 수준의 데이터가 필요할 수 있습니다.

data.census.gov]를 방문하고 "Advanced Search"를 선택하십시오.
지리적 유형 (트랙, 블록 그룹, 카운티) 및 지리적 특성을 선택하십시오.
설문조사를 선택하십시오: Decennial Census (2020, 2010) 기본 인구 통계, 또는 ACS 5년 추정 (최신: 2018–2022) 자세한 사회, 경제 및 주택 데이터.
CSV로 테이블을 다운로드합니다. GEOID 열을 유지하고, 지도 경계에 연결하십시오.
폴더에 파일을 정리합니다. 그 이름을 지속적으로: 예를들면, , .

Tip: 각 열이 의미하는 것을 추적하는 데이터 사전을 사용합니다. Census Bureau는 각 변수를 정의하는 Excel 기반 테이블 쉘을 출판합니다. 분석하기 전에 컬럼을 변환합니다.

2. 당신의 목표에 맞추는 중요한 Demographics를 식별하십시오

당신의 outreach 목표는 우선 순위에 변수를 결정합니다. 일반적인 목표에 가변 맵핑은 다음과 같습니다.

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)

데이터 필터는 필요한 열만 포함. 예를 들어, 당신의 목표는 젊은 라틴어 홈 소유자에 도달하는 것입니다, 당신은 라틴어 비율이 도시 미디어의 위에있는 트랙터를 필요로하고 가정 비율은 50 % 이상이다. 간단한 인덱스 점수를 생성 (관련 변수의 무게를 다룹니다) 잠재적 인 필요 또는 기회로 순위를 도울 수 있습니다.

3. 시간에 따른 분석 동향

우선 순위가 이동해야 하는 두 개 이상의 인구 조사 년을 비교. 몇 년 동안 동일한 지리적 경계를 사용. (위험: Census 트랙터 경계는 때때로 수십 년 사이 변화. 사용 Census Bureau의 관계 파일 그들을 해로.

각 변수에 대한 델타 계산: ]. 긍정적 대와 색상 코드 트랙. 부정적인 변화. 보기:

Rapid growth] 의 인구 통계 그룹 (예: 아시아 인구 50% 에 대한 트랙터). 그 그룹은 지금 큰 충분할 수 있습니다 보장 전용 아웃 리치.
Shrinking populations 의 자원을 다른 곳에서 찾아야 한다.
가공을 증가]는 임대 부담을 갖는 것으로 결합 (주택에 소득의 30%를 지불하는 집계). 이 신호는 사회 봉사 봉사 봉사 활동이 필요할 수 있는 스트레스의 밑에 커뮤니티.

카세예: 성장하는 노인 인구와 함께 쇠퇴를 보여주고 있는 건강부는 차량으로 가구에 쇠퇴를 보여주었다. 그들은 그 지역에 모바일 백신 접종 단위를 추가하고, 진료소에 여행할 수 없는 고위에 도달했습니다.

4. 작업 가능한 그룹으로 당신의 Audience를 세그먼트

세그먼트는 목록 데모 그래픽보다 더 많은 것입니다. 그것은 명백한 통신 요구와 인문자를 만드는 것입니다. 인구 통계 데이터를 사용하여, 당신은 같은 세그먼트를 정의 할 수 있습니다 :

버스 가족: 12세 미만의 어린이부터 이중인 세대(부부모 근무)까지 높은 트랙. 봉사: 저녁/주말 행사, 디지털 알림, 텍스트 알림.
Linguistically 격리된 노인: 가정의 10%가 언어로 격리되고 있는 곳의 지역은 55+입니다. 봉사활동: 지배적인 비영어를 말하는 사람의 공동체 건강 노동자 (예를들면, 만다린, 스페인어, 베트남어).
서비스에서 멀리 농민]: 저 인구 밀도와 마일을 가장 가까운 병원에 보여주는 카운티 수준의 데이터. 봉사: 우편물, 라디오 광고, 지역 교회와의 파트너십.

Social Explorer와 같은 무료 도구를 사용하거나 Google 내지도에서 세그먼트를 매핑하여 GEOID와 위도/긴도 갑수로 CSV를 업로드하여 Census Bureau의 TIGER/Line Shapefiles에서 다운로드합니다.

5. Targeted Messages 및 Channels 개발

각 세그먼트는 값, 관심사 및 언어 선호도에 대해 말하는 맞춤 메시지가 필요합니다. Census 데이터는 컨텍스트를 제공하지만, 정확한 파싱을 얻기 위해 qualitative 연구 (대량, 초점 그룹)이 필요합니다. 그러나 지능형 베팅을 만들 수 있습니다.

저비용 임대 가구: 비용 절감, 접근성 용이성, 그리고 프로그램 재정 부담을 줄일 수 있습니다. 권한을 부여하는 메시지 사용 (“당신은이 도움이 될 자격이 있음). 채널: 버스 정류장, 텍스트 메시지, 커뮤니티 센터 게시판에 비행사.
홈 소유자 가정에 대 한 대학 나이 어린이: 스트레스 장기 혜택, 세금 징벌, 그리고 미래 계획. 채널: 학교의 이메일 뉴스 레터, 지역 부동산 에이전트, 대상 페이스 북 광고 zip 코드.
농촌 농업 지역 사회 : 지역 농촌 국과의 파트너십을 강조하고 지역 신문에서 라디오 및 인쇄를 사용합니다. 언어는 곧바로와 이웃이어야합니다.

당신의 메시지를 테스트: 작은 광고 구매와 A/B 테스트를 실행 (예를 들어 $ 50-100) 사기 전에. 버전이 더 많은 클릭, 통화, 또는 방문을 수 있는 트랙. Census 데이터는 또한 테스트에 대한 우편 번호가 알려질 수 있습니다.

실제 응용 프로그램: 어떻게 조직이 Outreach에서 Census 데이터를 사용

다음 시나리오는 행동의 원리를 보여줍니다.

공중 보건: Vaccine Equity 개량

국가 보건부는 ACS 데이터를 사용하여 인구 통계를 식별하는 데 사용되는 데이터는 국가 평균보다 비싸지 않은 비율이 10 %를 초과했습니다. 그들은 역사적인 2010 데이터와 교차 환경 설정으로 10 년 동안 가장 검은 주민을 얻은 것을 볼 수 있습니다 (신정 된 새로운 합의 패턴을 서명). 그 지역에서는 지역 블랙 교회와 바버 샵에서 지역 사회 보건 근로자를 고용하여 대중 교통 백신 행사를 주최합니다. 결과 : 6 개월 후, 2 %의 비례로 인해 2 %가 비싸지 만 2 %가 비싸지 만 2 %가 비싸지 만 2 %가 비싸지 만 2 %가 비싸지 만 2 %가 상승했습니다.

커뮤니티 대학: 부스트 Enrollment

2020 인구 조사 데이터에서 발견 된 지역 사회 대학 시스템은 학사 학위없이 25-34 세의 더 높은 예산 수를 가지고있다. 많은 가구에서 $ 30,000-$50,000을 적립했다. 대학은 세분화 된 아웃 리치 캠페인을 만들었습니다 : 부모 (낮은 비용과 이동 경로) 및 성인을위한 또 다른 한 메시지 (보조 사전, 야간 수업, 온라인 옵션). 그들은 공공 교통에 대한 광고를 배치 (보통 데이터). 25 년 동안 평균 인구 조사에 의해 20 % 증가 (보통 데이터).

비영리 식품 은행 : 숨겨진 허먼에 도달

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당신은 측정 할 수 있는 이점

조사자 자료 산출 콘크리트를 사용하여, quantifiable 이점:

높은 응답률. 당신은 오른쪽 채널에 오른쪽 사람들을 접촉 할 때, 응답 방울 당 당신의 비용. 잘 고정된 직접 메일 캠페인은 1-2%에 비해 5-10 % 응답률을 달성할 수 있습니다.
재산된 자원. 당신은 자격이 없는 인구가 없는 우편 경로에 우편을 중지합니다. 귀하의 필드 팀은 대상 가구의 낮은 밀도와 함께 몇 시간 동안 블록을 지출합니다.
스트로거 보조 신청서. 펀드는 데이터를 사랑합니다. 보고서에 있는 전후 조사 통계를 포함하여, 신뢰성을 구축하고 더 쉽게 갱신할 수 있습니다.
Equity 개선. 과거의 저수지 그룹을 식별하고, 많은 조직의 챔피언이 되는 공정성의 임무를 수행함으로써.
Longitudinal tracking. 3~5년 이상, 당신은 당신의 outreach 강도를 분석할 수 있습니다 인구 조사 변화 (예를들면, 음식 불순 비율, 예방 접종) 충격을 증명.

일반적인 Pitfalls 및 Them을 방지하는 방법

좋은 데이터와도, outreach는 잘못 될 수 있습니다. 여기에 가장 빈번한 실수와 그들의 수정입니다.

실수 1: 데이터 사용 Too 늙은

2010 인구 조사는 10 년 이상입니다. 이웃은 빠르게 변화합니다. 항상 가장 최근의 ACS 5 년 추정 (이 글의 2022 년)과 지역 관리 데이터 (학교 무료 점심 등록, 건물 허가, 건강 부서 레코드)와 보충을 사용합니다. 매우 현재 스냅 샷을 위해 상업 소비자 데이터 (예 : Esri 또는 Experian)를 구입하는 것을 고려하십시오. 이는 분기별로 업데이트되지만, 비애를 피하기 위해 인구 조사 벤치 마크와 결합합니다.

실수 2 : 오류의 마진을 무시

ACS는 작은 지형 (블록 그룹)에 대한 추정은 오류의 큰 한계가 있습니다. 예를 들어, 블록 그룹에서 5 ~ 9 세의 추정 수는 150 ± 80 일 수 있습니다. 그것은 넓은 범위입니다. 항상 오류의 한계를 확인하고 중요한 결정에 대한 30 % 이상의 변화로 추정을 방지합니다. 의심 할 여지없이 큰 지형 (census 트랙터)에 집계 할 때 신뢰성을 향상시킵니다.

실수 3 : Behavior와 상관 관계

데모는 운명이 아닙니다. 트랙터가 단일 명백한 가구의 높은 비율이 동일한 일정 또는 메시지 선호도가 없다는 것을 의미하지 않기 때문에 그냥. probability]을 정의하는 인구 통계 데이터를 사용하여 작은 파일럿 또는 커뮤니티 청취 세션을 통해 검증합니다. 스프레드 시트에 따라 메시지를 작성하지 마십시오.

실수 4 : 한 크기 - 피트 - 모든 채널

젊은 사람들은 디지털 첫 번째 일 수 있지만 모든 디지털 채널은 동일한 그룹에 도달 할 수 없습니다. 소셜 미디어 플랫폼은 연령대를 가지고 있습니다. 연령대에 대한 인구 통계 데이터는 선택이 도움이됩니다. 30, Facebook 30-60, Nextdoor for homeowners, 농촌 노인을위한 라디오. 또한 Census의 "컴퓨터 및 인터넷 사용" 보충제 연령대와 지리에 의해 광대역 액세스를 볼 수 있습니다.

도구와 리소스를 만들기 위해 Easier

당신은 데이터 과학자가 효과적으로 인구 통계 데이터를 사용하도록 필요하지 않습니다. 이 도구는 장벽을 낮춥니 다.

Data.census.gov: 테이블을 찾아 다운로드하는 가장 간단한 방법. "Maps" 기능을 사용하여 시각적 오버레이를 만들 수 있습니다.
Social Explorer (기본 사용): 코딩 없이 수학지도 및 수출 인구 통계 보고서를 만들 수 있습니다.
PolicyMap: 비영리 및 정부 사용자를 위해 좋은; 많은 인구 조사 지표 플러스 주택 및 건강 데이터를 포함합니다.
Excel 또는 Google Sheets: GEOID에 의해 여러 데이터셋에 가입하는 피벗 테이블과 VLOOKUP/XLOOKUP을 사용합니다.
]R 또는 Python with / ] 패키지]: 대규모 분석 및 자동화. tidycensus R 패키지] 문서는 우수하다.

그것을 모두 넣어 : 작업 예

임대 지원 프로그램에 등록을 늘려야 하는 도시 주택 권한을 위해 작업합니다. 현재 팀은 도시에 모든 주소로 비행사를 우편합니다. 비용은 높으며 가구의 2 %만이 응답합니다. 인구 통계 데이터를 사용하는 결정.

Collect data: ACS 5년 2018–2022 table S1701 (Poverty Status) 및 테이블 B25003 (Tenure)을 다운로드하여 모든 도시에 대한 모든 트랙을 다운로드합니다. 또한 총 인구와 연령에 대한 2010년 decennial 인구 표 SF1를 다운로드합니다.
키 인구 통계를 식별: 당신은 소득의 50% 미만 소득과 함께 임대 가구를 찾고 있습니다 (일반 프로그램 차단). 당신은 또한 임대자의 인구가 빠르게 성장하는 지역을 우선 순위를 원한다 (2010에 비해) 그 가구는 프로그램에 대해 알 수 없기 때문에.
Analyze 추세: 2020 대 대 대 대 대 열 "인도 임대" 만들기. 임대 인구 성장에 의한 분류 된 트랙. 당신의 상위 5 개 트랙은 전체 도시 성장이 단지 5 % 이었을 때 인민에 25 % 증가를 보았다.
Segment 청중: 그 5개의 트랙터 안에, 언어 고립에 의해 더 세그먼트: 2개의 트랙터에서, 가구의 15% 이상 언어로 고립된 (대적으로 스페인어). 스페인어 지배적인 가구를 위한 분리되는 세그먼트를 창조하십시오. 다른 3개의 트랙터에서는, 대부분의 가구는 영어를 말하고, 그러나 많은 아이들을 가진 가족입니다 (18의 밑에 인구의 30% 이상).
개발 대상 메시지: 스페인어 격리 세그먼트를 위해, 스페인어 언어 도움말 및 전화 번호를 적용하는 방법에 대한 명확한 infographics와 이중 언어 플라이어를 만듭니다. 가족용 트랙터를 위해, 프로그램은 안정적인 주택에 가족을 유지하고 어린이 케어 보조와 결합 될 수 있습니다. 채널: 스페인어 세그먼트를 위해, 지역 bodega 네트워크와 파트너. 가족 세그먼트를 위해, 그 부모의 QR 코드를 포함하여 우편 번호를 보내고 그 그룹에 공유 코드.
Measure and iterate:] 3개월 후 응답률을 비교: 타겟트 트랙은 제어(비타겟된 트랙)에서 12%를 생산했습니다. 스페인어 플라이어는 3:1로 일반 플라이어를 변형시켰습니다. 이제 다음 해에 반복적인 모델이 있습니다.

결론: Census Data를 당신의 Outreach 주기의 일정한 부분을 만드십시오

과거 조사자들은 지역 사회에 대한 생활 도구가 아닙니다. 체계적으로 수집, 분석, 및 인구 통계 데이터를 적용하여, 당신은 방송 vague 메시지에서 즉시 대화를 할 수 있습니다. 인구 통계 데이터의 기본을 배우는 시간의 투자는 효율성, 평등 및 영향에 많은 시간을 지불합니다. 작게 시작하십시오 : 한 가지 다가오는 접근 프로젝트를 선택하고 관련 테이블을 다운로드하고, 여기에 설명 된 5 단계 프로세스를 실행하십시오. 한 번의 사이클을 다시 원하지 않고 다시 계획 할 수 없습니다.