データとは？
運用をデジタル化すると、さらにデータを収集できまます。データはシェルターで使用しているエネルギー量、支出しているお金の金額、機嫌を取る女性の数と同様に基本的なものです。しかし、データの収集能力が高まるに連れデータを効果的に情報にまとめる方法を学ぶ必要があります。例えば、小さいスペースのある場所が他の場所より多くのエネルギーを使用しているデータがある場合、両方のスペースのエネルギー使用を徹底的に調べる必要があります。同様に、あるシェルターが他のシェルターより多くの女性を保護している場合、データでその効率の悪さを知ることができます。データ中心に考えることを学ぶことで、ミッションをよりよく遂行できます。現状の変更に多くの困難が伴う場合は、データを活用した組織にするために時間を割くことで良い結果につながります。
データの保存と使用
データをあらゆる場所で使用したり様々なフォーマットにできます。数年前の紙のファイル、VHS フォーマットのビデオ、バックアップドライブのフォーマットのコンピュータファイルは今はサポートされていません。前の例に戻ると、どれくらいの女性が 1 月のドアを通り過ぎたか間違いなく記録しているはずです。採用者のフォームのコピーは紙だけで記録していますか？データをスプレッドシートにするインターンを持っていますか？次にその情報をクライアントマネジメントデータベースに入力しますか？データは多分 3 種類の方法でデータを集めると思うが、それらは将来の分析ではそのアクセスと使用が異なります。
紙の情報は最も安全で確かな情報かも知れません。紙の情報は必要が時にいつもそこにあります (火事や災害で無くさない限り)。後で参照するときのためにメモを書いたり、安全な場所に保管できます。しかし、デジタル化しない限り人口統計学などの人口の傾向を速やかに決定したり、ある人がどれほど頻繁にヘルプを必要としているかまたは関連のニーズがあるかどうかを速やかに知ることはできません。紙の記録から何かを導き出すには常にそれなりの作業が必要です。さらに、紙の記録はコピーを取って数か所に保管しておかない限り自然災害などですべてを失ってしまう場合があります。デジタルデータは無限にコピーを取ることができます。
スプレッドシートは関わる仕事の洞察が得られるのでちょっとよい方法です。スプレッドシートを予算の作成に使用すると資金計画を見たり計画できます。しかし、顧客を理解には不十分です。大雑把にいうならデータの計算が無い場合は、スプレッドシートを使用する必要はないでしょう。一方でスプレッドシートはデータの関係を決めるには最適なツールです。前の例でいうなら、スプレッドシートを使用するとシェルターの仕事をしているクライアント数を正社員 (FTE) ごとに把握し、シェルター間のパフォーマンスを比較できます。適切なデータが無ければ、パフォーマンスを正確に評価できません。データを分析可能なフォームで持つことでプログラミングの欠陥や運用のさらに効率的な方法を見つけることができます。
さらに、単に要求された以外のトレンドが分かる場合もあります。例えば、リクエスト数や個別のクライアントの訪問数 (クライアントの返事を拒否した) をチャートにすることにより、それが人口増によるものか、地方行政機関によるサービスの停止によるものか、または新しいキャンペーンの浸透によって認識が高まったものかを知ることができます。これが意思決定者や創業者があたなに期待する報告書の作成方法の一つです。
パフォーマンス評価のデータの利用は出力に分類された入力に限られたものではありません。認識を高めたことやコミュニティへの協力などの結果は一つの秤で測れるものではありません。データベースや顧客管理システム (CRM) によりすべてのステークホルダーとの関係ややりとりの管理を支援します。また、あなたが単に数や寄付のみならず間違いなく成長しようとしていることをサポーターの人脈との活動範囲や活動内容によって示すこともできます。
データ収集および分析用共通ツール
販売目的でない場合、多くのデータ収集および分析用ツールを利用できます。一般的に使用されているツールの概要を説明します：
- データベース。データベースは情報をデジタルインデックスカードファイルのように記録として保存します。それぞれの記録には希望するだけ情報を含めることができます。データベースをドナーデータベースやクライアントデータベースのようにカスタマイズできます。それぞれのデータベースの複雑さ、機能、特異性は異なるが、記録としてデータを保存する基本は一緒です。
- CRM.顧客や顧客管理システムはシステムに記録された個々の関係や活動を記録したデータベースアプリケーションです。データベースアプリケーションはドナーやクライアントおよび組織の活動状況や活動内容を見たり理解するためのインターフェースです。個々の電話、Eメールやミーティングなどを追跡することで、顧客を理解し前向きに対応できます。
- ビジネスインテリジェンスソフトウェア。この種のソフトウェアを使用するとオンラインデータを含む異なるソースのデータを分析して組織全体で見ることができます。収集したデータがありそのデータを整理し、共有や分析の準備ができている場合にこの種のソフトウェアは最適です。
データのさらなる活用について
ここではデータのさらなる活用やデータに対する様々な考え方について説明します。しかし、人員が少なく、スタッフに余裕がない場合、どうしますか？ここでは具体的なステップをいくつかご紹介します。
- クリーンハウス。持っているもののストックをとるには、データを組織の資産として考えることから始める必要があります。それは単なるあなたの仕事の副産物ではなく、お客様のためにさらに効率的な仕事をするための基本になります。つまり、どのデータを紙のデータや複雑なスプレッドシートから取り出してデータベースや CRM にするか考える必要があります。近くの住民が「たまたま専門技術者」や IT 人間の場合、多分彼らはデータのバックアップをとっているのでそのプロセスを教えてくれるかもしれません。
- データを理解する。すべてのデータをソフトウェアで処理できる場合、利害関係者と相談の上、彼らの仕事にどのデータが最も重要であるかを考える必要があります。それは経済的に効果がありますか？影響の範囲は？社会的な投資へのリターンは？これらのことを理解することで資金調達に関する情報や異なるレベルの分析に影響を与える情報に漏れがないか考える際に役に立ちます。
- 人の心を動かす情報。データは物語を語り組織のスナップ写真になります。何が知りたいか分かったら、その情報をどのように表示するかはステークホルダーにかかっています。レポート作成機能はほとんどのデータ関連のソフトウェアに内蔵されています。生の数字の棒グラフのように簡素にして様々な事実や数字を使用して要約した「情報グラフ」にできます。情報の表示は多岐にわたります。イメージを使用したり視覚的にデータを作成するとより人の心に訴えまた理解しやすくなります。
データの収集・分析の基本的なことを理解すると、データをさらに高度に活用できます。次にいくつかの例を示します。
- ダッシュボード。ダッシュボードは車のダッシュボードと同じで様々な情報を読みやすいフォーマットにまとめたものです。これらは一般的にトップレベルのパフォーマンス評価用で、多くの CRM 同様異なる部署やメンバー用にダッシュボードモジュールをカスタマイズできます。開発スタッフは資金調達のデータを図やグラフを使用して作成し、一方で運用面では人員やサービスレベルのデータを作成できます。
- 社会的な分析。多くのデータがオンラインから入手できるので、フェースブックのコメントやツイッターのツイートのすべてのデータを集めて広範囲に評判の話題を理解できます。伝統的な方法、ウェブサイトの訪問、Eメールの基本料金、社会的な分析がオンライン上の存在を高めその存在を高める方法を理解するための強力なツールになります。
- ロケーションとマッピング。非営利組織ではロケーションとマッピングデータを結合して組織内外で使用するリーチの表示しています。郵便番号でクライアントベースを表し、例えば、学区を住所でオーバーレイしてどこで教育キャンペーンを張るのが最適か決めています。
