Wat is dat juist, data-analyse?
Even voor de goede orde: data-analyse is niet zomaar een Excelletje. Het is een proces waarbij je grote hoeveelheden gegevens analyseert om er waardevolle inzichten en patronen in te ontdekken.
Dat kan op verschillende manieren. Je kan demografische gegevens uitpluizen om je doelgroep beter te begrijpen, bijvoorbeeld. Door te kijken naar factoren zoals leeftijd, geslacht, inkomen en locatie, kan je beter inspelen op de behoeften van je doelgroep en gerichte programma's en diensten aanbieden.
Een andere optie is de effectiviteit van campagnes en programma's meten. Kijk naar het aantal donaties, het aantal nieuwe leden of de betrokkenheid van vrijwilligers en trek daar je conclusies uit: wat werkt? En waar kan je beter geen energie meer in steken?
Je kan ook naar het verleden gaan kijken en uit historische gegevens materiaal halen om toekomstige trends en gedragingen te voorspellen. Wat je ook met je data besluit te doen: data is goud waard als je je strategie op koers wil houden.
Hoe je je impact vergroot met data-analyse
Je kan veel info uit je data halen, en je kan er op evenveel manieren mee aan de slag. Een paar interessante pistes:
- Data helpt je om gerichter programma's en diensten te runnen. Door de gegevens van je doelgroep uit te kammen, krijg je inzicht in hun behoeften en voorkeuren. En kan je dus projecten opzetten die perfect aansluiten bij wat zij zoeken. Je vindt bijgevolg makkelijker gelijkgestemde zielen, die klaarstaan om te doneren. Zo vergroot je dan weer je impact.
- Data-analyse kan je ook helpen om donateurs, leden en vrijwilligers makkelijker te bereiken en te betrekken. Analyseer dus de resultaten van campagnes, track advertenties en communicatiekanalen en destilleer daaruit welke het meest impact hebben. Ga aan de slag met wat werkt en vraag je af of de rest je tijd en middelen waard is.
- Nog iets waar goeie data bij kan helpen, is je vrijwilligers efficiënter beheren. Door gegevens over betrokkenheid, vaardigheden en beschikbaarheid bij te houden, kan je de juiste mensen op de juiste plaats inzetten. Zo heeft hun werk meer impact.
- Je impact an sich, die kan je ook meten. Aan de hand van gegevens over veranderingen die je bereikt, begrijp je de impact van je non-profit beter en kan je die ook communiceren naar belanghebbenden. Dat maakt het dan weer makkelijker om financiële steun te vinden, nieuwe leden aan te trekken en het bewustzijn te vergroten over het belangrijke werk dat je organisatie verzet.
5 praktische tips om aan de slag te gaan met je data
Data-analyse kan een waardevol hulpmiddel zijn voor je non-profitorganisatie, maar het implementeren ervan kan dan weer een uitdaging zijn. Hier heb je vijf praktische tips om je op weg te helpen:
- Verzamel en sla relevante gegevens op. Daar begint het. Identificeer de gegevens die belangrijk zijn om je doelgroep te begrijpen, impact te meten en programma's en diensten verbeteren. Zorg ervoor dat je één systeem hebt om die gegevens op te slaan en bij te werken, zodat je altijd toegang hebt tot de meest actuele informatie.
- Waak over de kwaliteit van je gegevens. Zorg ervoor dat je gegevens betrouwbaar en nauwkeurig zijn. Controleer regelmatig op fouten en dubbele invoer. Stel duidelijke richtlijnen op voor het invoeren van gegevens en train medewerkers om ervoor te zorgen dat ze de richtlijnen ook volgen.
- Trek de juiste conclusies. Interpretatie is alles. Zorg ervoor dat je de context begrijpt en kijk naar de bredere trends en patronen. Maak dus geen overhaaste conclusies op basis van een enkel datapunt. Overweeg ook om externe experts in te schakelen die je helpen om je data te analyseren en te interpreteren.
- Selecteer de juiste technologieën. Het internet wemelt van de tools voor data-analyse. Kies degene die het beste aansluit bij de behoeften en mogelijkheden van je organisatie. Factoren om rekening mee te houden zijn gebruiksgemak, kosten en integratiemogelijkheden met bestaande systemen. Onbekend terrein? Laat je dan begeleiden.
- Zet een data-analyse team op of huur externe experts in. Het kan lonen om een team op te zetten dat zich specifiek richt op data-analyse binnen je organisatie. Zij zijn dan verantwoordelijk voor het verzamelen, analyseren en interpreteren van gegevens. Als dat niet haalbaar is, kan je altijd hulp van buitenaf inschakelen.
Dat je veel uit je data kan halen, heb je intussen begrepen. Met het oog op meer impact, zou het zonde zijn om data links te laten liggen. Want ga je er op de juiste manier mee aan de slag, dan ga je groeien.