データ駆動型の慈善団体が急増、サービス提供改善へ

2020年に入り、AIやIT、5Gなどテクノロジーは著しい発展・成長をみせています。

ブロックチェーン技術によるIoTなどのデータ管理、制御技術の研究も日々進化を続けています。音楽業界もさまざまなテクノロジーによる発展や新しいビジネススタイルを生み出しています。また、データは慈善団体や非営利団体にとっても強力なツールです。プロジェクト効率を高め、新しいサービスや活動支援、資金提供者に情報提示するためにも使用できます。

慈善団体のデータ戦略は、意思決定の観点だけではなく、サービス提供する方法においても大きな利点をもたらします。「2019 Charity Digital Skills Report」によると、慈善団体の59％がデータをより効果的に使用したいと考えており、48％がサービス提供の改善にそのデータを使用したいと考えています。

データを利用する利点を活かすために、組織は「データ駆動型」になる必要があります。

データ駆動型とは、慈善団体や非営利団体の事例、経験から直感で働くのではなく、そのデータから得られた情報を使用して、その活動と将来の道を計算し導きだすことです。

データ駆動型アプローチへ移行している慈善団体の特徴をまとめてみました。

1 –データ駆動型の仕組みを作る

最も重要なステップは、組織が行うすべてのことは、既存の慣行ではなく、デジタルな証拠に基づいて下された決定に起因するという考えを確立することです。多くの場合、「なぜこれを行うのか」、「本当に必要かをどのように知るのか」、「これが機能しているかをどのように知るのか」などの質問を伴います。

2 –知っておくべきことを解決する

データ駆動型の仕組みが確立されると、どの質問をする必要があるかがすぐに明らかになります。これらは、結果、スタッフおよびボランティアのパフォーマンス、新しいイニシアチブの必要性、さまざまな資金調達アプローチの相対的な有効性など多くの状況に関連します。

3 –必要なデータを理解する

どの質問をする必要があるかがわかったら、そのための必要なデータを理解することができます。多くの慈善団体が必要とする典型的なデータは次のとおりです。

• ユーザーデータ：特定のサービスや活動家の人数、年齢、性別など。
• エンゲージメントデータ：サービスを使用する頻度、または期間。
• 結果データ：ユーザーがサービス介入から得られるメリット、または募金キャンペーンによって集められた資金。
• 影響データ：ユーザーが介入後に受ける長期的なメリット。

4 –保持するデータとその場所を確立する

組織は、どのデータがどこに保存されているかを確認するだけではなく、データの品質、年代、正確性を調べて、意思決定を促進するためにデータが実際にどれだけ役立つかを示すデータ監査を行う必要があります。

5 –適切なデータ分析システムを入手する

データ自体はあまり役に立ちません。分析、視覚化、および他のデータとの関連づけが可能な場合にのみ、実用的な情報と洞察を引き出すことができます。

こうしたマインドセットとデータ分析によるデータ駆動型の取り組みにより、慈善団体と助けが必要な人たちの関係性を予測し、依存し合わず、迅速な対応、多くの人々へ活動の幅も広げられるようになりました。

新しい技術やテクノロジーによる対応と利用は、さまざまな分野で共通し、拡大していくでしょう。

(参考)
Charity Digital
How AI is helping small charities drive more impact
British Heart Foundation