But

Depuis plus de 60 ans, la Fondation des maladies du cœur et de l’AVC œuvre à combattre les maladies cardiaques et l’AVC. Elle a permis de sauver des milliers de vies, en plus d’améliorer la qualité de vie de millions de personnes.

Cette fondation a fait de la croissance de sa base de donateurs mensuels une priorité stratégique. Elle s’est donc tournée vers Fundraising Direct afin d’améliorer l’efficacité de sa stratégie de conversion au don mensuel.

Stratégie

Dans le but d’acquérir un maximum de nouveaux donateurs mensuels tout en maintenant les coûts d’acquisition à un minimum, Fundraising Direct a mis sur pied un procédé fiable de modélisation qui mesure la propension (ou la disposition) des donateurs existants à adhérer au don mensuel.

Analyser les schèmes de comportement

Nos projets précédents de modélisation nous ont permis de comprendre que les campagnes de conversion par téléphone recèlent beaucoup d’indices. En effet, elles permettent de cerner les éléments qui améliorent le taux de réponse, et ainsi de déterminer quels donateurs sont les plus susceptibles d’adhérer à un programme de don mensuel. Cette utilisation de données antérieures a toujours été au cœur de notre approche, peu importe le moyen de communication ou le domaine.

Réduire le coût d’acquisition

En se fondant sur la modélisation de la propension et sur les schèmes de comportement, Fundraising Direct est parvenue à déterminer le nombre de conversions au don mensuel qu’il était possible d’effectuer avec un groupe donné. Comparée aux campagnes antérieures, qui consistaient à contacter tous les donateurs sans égard à leur schème de comportement, notre approche a permis une réduction importante du coût d’acquisition.

Améliorer l’expérience des donateurs

En plus de mener à une réduction du coût d’acquisition, notre approche nous a permis de nous adresser directement à des donateurs qui sont réceptifs à notre message et d’utiliser avec eux un moyen de communication avec lequel ils se sentent à l’aise et qui leur permet d’effectuer un don.

Solution

Notre analyse nous a permis de conclure que le programme existant pouvait être amélioré à l’aide de techniques de modélisation et d’analyse statistique. Après avoir reçu la liste des personnes ayant fait des dons en espèces à l’organisme, nous avons tenté de déterminer lesquels parmi ces donateurs étaient le plus susceptibles d’adhérer à un programme de don mensuel, pour ensuite élaborer une approche stratégique.

Un aperçu des efforts antérieurs

Une caractéristique d’un modèle qui fonctionne est qu’il se fonde sur des campagnes antérieures pour dresser un « portrait » des donateurs (selon leur profil et leur comportement) avant chaque campagne. Il nous a donc été possible de déterminer les facteurs qui faisaient déjà d’eux des donateurs mensuels potentiels au moment de l’appel. Ces facteurs ont ensuite été utilisés dans un
modèle analytique qui a servi à attribuer un groupe de propension à chaque donateur.

Des groupes de donateurs

L’étape suivante consistait à créer des ensembles de données : pour ce faire, nous avons regroupé les donateurs mensuels potentiels selon des ensembles précis de caractéristiques qui, lors des campagnes antérieures, étaient associées à une propension accrue à la conversion. Il est aussi possible de combiner ces caractéristiques afin de révéler certains schèmes de comportements dans une grande base de donateurs, comme celle de la Fondation des maladies du cœur et de l’AVC.

Une fois les caractéristiques déterminées et les groupes créés, nous avons mis sur pied un modèle de prévision pour chaque groupe en utilisant diverses méthodes, notamment la régression logistique et les arbres de décision.

Choisir les meilleurs candidats à la conversion

La dernière étape du programme consistait à valider les différents modèles en comparant leurs résultats avec les données des campagnes antérieures.

Nous avons ainsi pu choisir les meilleurs ensembles de données pour ensuite concevoir des programmes visant à convertir le plus de donateurs possibles au don mensuel, et ce, en gardant le coût d’acquisition à un minimum.

Résultat : une réduction de 50 % du coût d’acquisition

Comparé aux campagnes antérieures auprès des mêmes donateurs, notre programme de modélisation de la propension a permis une réduction de 50 % du coût d’acquisition, en plus de doubler le RCI.