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Seit wir den Fundraiser Coach – unseren Machine-Learning-Algorithmus – eingeführt haben, ist der durchschnittlich gesammelte Betrag um 36 % gestiegen. So sind wir zu diesem Ergebnis gekommen.
Aktualisiert mit den neuesten Daten: 19. Januar
Wir haben festgestellt, dass der durchschnittlich gesammelte Betrag pro Spendenaktion um 36 % gestiegen ist. Innerhalb von 12 Monaten erhöhte sich der Durchschnitt von 434 € auf 636 € pro Aktion. Dieser Zeitraum entspricht den 12 Monaten nach der Einführung eines neuen Ansatzes zur Empfehlung von Maßnahmen für Unterstützer – basierend auf unserem eigenen Machine-Learning-Modell.
Als wir den Förderantrag beim Innovation Fund Denmark geschrieben haben, gingen wir von einer Steigerung von 25 % aus. Tatsächlich haben wir 36 % erreicht.
Eine Steigerung von 36 % ist außergewöhnlich – sie liegt deutlich über unseren Erwartungen.
Wir nennen unser Machine-Learning-Modell „Fundraising Coach“, weil es Unterstützer beim Spendensammeln begleitet. Das Ziel ist, sie dabei zu unterstützen, ihre Spendenaktion so erfolgreich wie möglich zu machen.
Wenn jemand eine Spendenaktion erstellt, berechnen wir zunächst auf Basis der vorhandenen Informationen, wie viel diese Aktion voraussichtlich sammeln wird. Anschließend bewertet das Modell, welche konkreten Maßnahmen den größten positiven Einfluss haben könnten.
Eine Empfehlung kann zum Beispiel sein:
Die Maßnahme mit dem höchsten erwarteten Effekt wird dem Unterstützer empfohlen. Dieser Prozess wiederholt sich mehrmals während der gesamten Laufzeit der Spendenaktion. Grundlage dafür ist ein Modell, das mit den Daten aller bisherigen über BetterNow erstellten Spendenaktionen trainiert wurde.
Die Empfehlungen werden über ein Dashboard für Fundraising-Tools sowie per E-Mail ausgespielt. Zusätzlich haben wir einige weitere Anpassungen vorgenommen – etwa, um eigene Spenden stärker zu fördern. Die Steigerung von 36 % lässt sich daher nicht ausschließlich auf das Machine-Learning-Modell zurückführen, sondern auch auf die kleineren Verbesserungen, die im Zuge dieses Prozesses entstanden sind.
Mehr Informationen zum Fundraising Coach, zu seiner Entwicklung und zu unseren Überlegungen zur Datenethik finden Sie hier.
Wir haben den folgenden Abschnitt ergänzt, weil wir bei diesem Ergebnis so transparent wie möglich sein möchten. Wenn ein Effekt so groß ist wie +36 %, ist es völlig nachvollziehbar, ihn zu hinterfragen. Deshalb möchten wir offen darlegen, wie wir zu diesem Ergebnis gekommen sind – und welche Einschränkungen es bei der Interpretation gibt.
Um den Einfluss neuer Funktionen zu bewerten, nutzen wir eine Kohortenanalyse. Dabei werden Daten vor der Analyse in Gruppen eingeteilt. In unserem Fall erfolgt die Aufteilung nach Zeiträumen.
Wir vergleichen also, wie sich Spendenaktionen entwickeln, die in einem bestimmten Zeitraum erstellt wurden, im Vergleich zu Aktionen aus früheren Zeiträumen. Die Aufteilung nach Monaten hat sich dabei als sinnvoll erwiesen, da die Daten bei kürzeren Zeiträumen (z. B. Wochen oder Tage) zu stark schwanken und anfälliger für Ausreißer sind.
Die Analyse begann mit einer ersten Sichtung der Daten in unserem BI-Tool (Business Intelligence). Dabei fiel auf, dass der durchschnittlich gesammelte Betrag pro Spendenaktion in den letzten 12 Monaten gestiegen ist. Allerdings bleiben die Daten selbst bei monatlicher Betrachtung relativ unruhig. Saisonale Effekte spielen eine große Rolle, und selbst einzelne Spendenaktionen können den Durchschnitt eines Monats beeinflussen.
Eine gängige Methode, um mit solchen Schwankungen umzugehen, ist die Berechnung eines gleitenden Durchschnitts. Dabei wird der betrachtete Zeitraum kontinuierlich verschoben.
In unserem Fall nutzen wir einen gleitenden 12-Monats-Durchschnitt. Das bedeutet: Der Wert für einen bestimmten Monat basiert auf den vorangegangenen 12 Monaten. Der Durchschnitt für Juli 2022 wird also aus den Daten von Juni 2021 bis Juli 2022 berechnet.
So lassen sich saisonale Effekte ausgleichen und der zugrunde liegende Trend wird sichtbar.
Da es methodisch problematisch ist, Durchschnittswerte direkt miteinander zu vergleichen, haben wir den 12-Monats-Durchschnitt zusätzlich nach der Anzahl der Spendenaktionen pro Monat gewichtet.
Peer-to-Peer-Fundraising weist eine stark ungleichmäßige Verteilung auf. In manchen Fällen machen die erfolgreichsten 1 % der Spendenaktionen 50 % oder mehr des gesamten Ergebnisses aus.
In den letzten 12 Monaten gab es zudem ein Ereignis, das die Ergebnisse beeinflusst haben könnte: den Krieg in der Ukraine. So zeigen die Daten, dass im März höhere Durchschnittswerte erzielt wurden als in anderen Monaten. Es liegt daher nahe, dass einzelne Ereignisse einen Teil des Effekts erklären könnten. Um dies zu berücksichtigen, haben wir Ausreißer aus der Analyse entfernt.
Doch wann gilt eine Spendenaktion als Ausreißer? In unserer Standardannahme behandeln wir alle Aktionen mit mehr als 5.000 € als Ausreißer und schließen sie aus der Analyse aus.
Das führte zu einer weiteren Frage: Ist dieser Schwellenwert sinnvoll gewählt? Um das zu prüfen, haben wir eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt – mit Grenzwerten zwischen 1.000 € und 10.000 €.
Das Ergebnis: Die Wahl des Schwellenwerts verschiebt das gesamte Niveau der Kurve nach oben oder unten, verändert jedoch nicht ihren Verlauf. Niedrigere Schwellenwerte führen zu insgesamt niedrigeren Durchschnittswerten, höhere Schwellenwerte zu entsprechend höheren – der Trend bleibt jedoch gleich. Der gewählte Grenzwert hat also keinen entscheidenden Einfluss auf das Ergebnis.
Deshalb bleiben wir bei unserer Ausgangsannahme: Spendenaktionen über 5.000 € werden als Ausreißer behandelt.
Ein wichtiger Hinweis: Dadurch unterschätzen die dargestellten Zahlen tendenziell die tatsächliche Performance, da besonders erfolgreiche Aktionen bewusst nicht berücksichtigt werden.
Die folgende Auswertung zeigt: In der Anfangsphase von BetterNow steigt der durchschnittlich gesammelte Betrag zunächst an, stabilisiert sich dann über einen längeren Zeitraum – und zeigt ab Juli 2021 einen deutlichen Anstieg.
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Über die Jahre hinweg haben wir kontinuierlich neue Funktionen und Möglichkeiten für das Spendensammeln entwickelt. Zwischen 2014 und 2020 lag unser Fokus vor allem auf Zahlungsabwicklung, administrativen Funktionen und Integrationen. Es ist daher nicht überraschend, dass sich der durchschnittlich gesammelte Betrag in diesem Zeitraum kaum verändert hat. Der anfängliche Anstieg in den ersten Jahren von BetterNow lässt sich hingegen gut durch schnelle Iterationen bei Design, Nutzererfahrung und E-Mail-Kommunikation erklären.
Im Juli 2021 haben wir dann eine unserer bedeutendsten neuen Funktionen eingeführt: den Fundraising Coach. Wie oben beschrieben, handelt es sich dabei nicht nur um ein System für datenbasierte Empfehlungen, sondern auch um eine Vielzahl kleiner Verbesserungen, die aus unseren Analysen hervorgegangen sind.
Da die Auswertung auf einem gleitenden 12-Monats-Durchschnitt basiert, zeigt sich der Effekt dieser Einführung zunächst nur langsam. Erst nach etwa 12 Monaten wird der vollständige Einfluss sichtbar. Genau das beobachten wir: In den darauffolgenden 12 Monaten steigt der durchschnittlich gesammelte Betrag deutlich an.
Ist das ein vorübergehender Effekt?
Ob dieser Effekt dauerhaft ist, lässt sich derzeit noch nicht abschließend sagen. Wir planen, die Analyse zu einem späteren Zeitpunkt zu wiederholen, sobald mehr Daten vorliegen.
Da viele Spendenaktionen über zwei Monate oder länger laufen, können die jüngsten Daten noch nicht vollständig berücksichtigt werden. Wir gehen davon aus, dass wir etwa im Februar nächsten Jahres – mit zusätzlichen sechs Monaten an Daten – ein klareres Bild erhalten.
Im vergangenen Jahr war die Inflation vergleichsweise hoch. Könnte das den Anstieg der Spenden erklären? Eine mögliche Vergleichsgröße ist die Kerninflation, die in den Ländern, in denen wir tätig sind, bei etwa 6,5 % lag.
Allerdings ist fraglich, ob Inflation tatsächlich zu höheren Spenden führt. Selbst wenn ein Teil des Anstiegs darauf zurückzuführen sein sollte, erklärt dies bei weitem nicht den gesamten Effekt.
Wir sind überzeugt, dass die größeren Produktverbesserungen im Sommer 2021 maßgeblich zu den Ergebnissen beigetragen haben. Auch wenn externe Faktoren – wie der Krieg in der Ukraine – einen gewissen Einfluss gehabt haben könnten, begann der Anstieg bereits zuvor.
Selbst wenn ein Teil des Effekts auf externe Entwicklungen zurückzuführen ist, bleibt eine deutliche Verbesserung bestehen. Eine Steigerung von 36 % lässt ausreichend Spielraum, um von einem klar positiven Ergebnis zu sprechen.
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