«Чем больше стог сена данных, тем легче найти в нем инсайты»

Искусственный интеллект (ИИ) – это суперкомпьютеры, способные выполнять задачи, которые раньше были под силу только человеческому мышлению, но съедали у нас огромное количество времени.

Обучая машины анализировать наборы данных, можно получать информацию и ресурсы, от которых зависят жизнь и здоровье. Причем обычно машина делает это гораздо быстрее и эффективнее, чем человек.

Например, некоммерческая организация PATH в Калифорнии (США) использует машинное обучение для борьбы с бездомностью. Ожидание жилья по госпрограммам может занять несколько месяцев. Но бездомный, готовый прийти и получить помощь сегодня, может не вернуться на следующий день. Чтобы сократить время ожидания, PATH разработала платформу LeaseUp. Она подыскивает лучший вариант жилья в данном районе, просматривая тысячи объявлений, и находит решение в два раза быстрее, чем обычный сотрудник, в среднем за месяц вместо 90 дней.

Другая НКО, Thorn, использует ИИ-инструмент Spotlight – с его помощью полицейские быстрее и точнее просматривают тысячи рекламных сообщений, в которых даются объявления о детях в целях сексуальной эксплуатации. Ежедневно онлайн в США и Канаде размещается около 200 000 таких объявлений. Spotlight анализирует новую рекламу в режиме реального времени и помечает те объявления, которые совпадают с описанием детей-жертв, полученным от правоохранительных органов.

В онлайн-фандрайзинге ИИ – новый способ сегментировать аудиторию

На сегодня сегментация – разбивка жертвователей на группы, исходя из их предыдущего поведения, – основная стратегия сборов и маркетинга для НКО.

Но сегментация – ограниченный инструмент, поскольку не дает прогнозов на уровне каждого донора.

ИИ выполняет рутинную и трудоемкую задачу по выборке базы данных доноров (демографические данные, образ жизни, поведенческая аналитика и т.д).

Затем анализирует (выявляет тенденции, закономерности и взаимосвязи) и создает модель будущих действий для каждого донора в вашей базе данных, показывая, насколько вероятно, что он или она предпримет определенные действия. Например, уйдет, перейдет на программу ежемесячных пожертвований или сделает крупный подарок.

Каждая из этих задач занимает у опытного фандрайзера недели утомительной работы, а алгоритм выполняет ее за считанные минуты. Сэкономленное время специалист может потратить на личные встречи с донорами, глубже вникая в их интересы и потребности.

Кто мог бы стать вашим донором – а кто вот-вот вас покинет

Как правило, НКО хранят и систематизируют данные о пожертвованиях и взаимодействиях с донорами и сторонниками в CRM. Программа ИИ извлекает эти данные и преобразует их в набор из сотен различных маркеров. «Чем больше у вас стог сена данных, тем легче найти в нем инсайты», – говорит Вудро Розенбаум, специалист по большим данным из США.

Среди платформ, предоставляющих эти функции, Blackbaud, boodle.AI, Gravyty, Salesforce Nonprofit Cloud и Neon One .

Например, платформа boodle.AI помогает НКО находить лучших кандидатов в доноры в любом списке потенциальных клиентов, сопоставляя данные НКО с данными третьих сторон, определяя тех, кто идеально подходит для организации – с учетом лучших доноров этой НКО в прошлом и настоящем.

Платформа Blackbaud использует ИИ для волонтерского фандрайзинга и, кроме того, платформа отмечает доноров, готовых уйти, давая организации возможность связаться с ними и возобновить пожертвования.

Преимущество ИИ в онлайн-сборах – можно применять личный подход ко всем донорам, а не только крупным, причем не вкладывая дополнительные усилия и не привлекая новый персонал к сбору средств.

Эксперты хвалят Salesforce Nonprofit Cloud  – это инструмент для ежедневного контакта с донорами в интернете, и Quilt.AI  – платформа помогает некоммерческим организациям перейти от целевых групп аудитории к персонализации.

Какие слова находят отклик у доноров

Persado – еще один онлайн-инструмент для сбора средств. Он использует машинное обучение для анализа эффективности творческих элементов фандрайзинговой кампании: ход повествования, эмоции, призывы к действию и другие. ИИ сопоставляет слова со своей базой данных, содержащей более миллиона помеченных и оцененных слов, фраз и изображений на 25 языках. Он постоянно учится и генерирует информацию – какие творческие материалы кампании находят отклик у доноров.

Например, фандрайзеры из благотворительной организации charity:water использует Persado, чтобы лучше понять, какой контент и изображения в соцсетях привлекают больше постоянных доноров для их ежемесячной благотворительной программы.

Чат-боты

В онлайн-фандрайзинге чат-боты расширяют возможности для НКО привлекать сторонников и доноров и взаимодействовать с ними 24 часа в сутки, семь дней в неделю практически бесплатно.

В своей кампании #HereIAm британская НКО Mencap использовала чат-бота по имени Aeren, чтобы дать каждому возможность пообщаться с молодой женщиной с ограниченными возможностями обучения. В итоге понимание потребностей людей с ограниченными возможностями – после того, как сторонники начали использовать бота, – выросла в три раза.

Direct Relief, организация по оказанию гуманитарной помощи, задействовала бота во время урагана Харви в 2017 году, так как маленькая команда не справлялась с просьбами о помощи во время наводнения, вызванного ураганом. Чат-бота разработала компания Mind Heros. Впоследствии они открыли исходный код своей модели, и теперь она доступна бесплатно для всех некоммерческих организаций через BotsForCharity.com.

В будущем чат-боты смогут напрямую соединять доноров с получателями помощи. Представьте, вы сделали пожертвование – и получатель благодарит вас в режиме реального времени. Это способ для некоммерческих организаций использовать возможности пожертвований от человека к человеку.

«Поженить» доноров с НКО

Когда вы обращаетесь к людям, которым близка миссия и направление работы вашей НКО, вероятность пожертвований увеличивается в несколько раз. Кроме того, у вас есть все шансы заполучить постоянного сторонника.

Для этого данные о донорах, в том числе поведенческая аналитика (когда кому сколько жертвовали, как волонтерили, какие впечатления остались), а также данные о различных НКО собираются, сопоставляются между собой и классифицируются с помощью алгоритмов.

Самый известный пример – приложение Philanthropy Cloud. Это база данных для вовлечения сотрудников корпораций в волонтерство и донорство. Пользователь сообщает приложению, где находится географически, какие социальные проблемы его или ее волнуют, какие у него навыки и интересы и – очень важно – данные о своем прошлом поведении и опыте в благотворительности.

Какую волонтерскую работу до этого выполняли? Остались хорошие воспоминания или это было сплошное разочарование? Кому переводили деньги?

В зависимости от того, как вы оцениваете свой опыт, приложение предложит вам снова принять участие в волонтерской акции или сделать пожертвование. На странице пожертвований НКО для вас будет указана индивидуальная сумма пожертвования, основанная на вашей прошлой истории пожертвований.

То есть Philanthropy Cloud – не просто поиск подходящих друг другу сотрудника и НКО и оптимизация просьбы о деньгах, а оптимизация всего пути донора: просьба о нужном в нужное время с большой точностью и персонализацией.