Wenn Response sinkt—und Gewinn steigt

Was?

Bei einer großen Nonprofit, die 40.000 Unterstützer:innen anschrieb, testete das Team ein Vorhersagemodell, um zu entscheiden, wer ein Hausmailing erhalten sollte. Sie optimierten für Lifetime Value (LTV), nicht für reine Response. Der Test war statistisch signifikant: Die Response fiel um −7,66%, aber die durchschnittliche Spende stieg um +17,86%. Der Umsatz pro Brief erhöhte sich um +8,83%, und der Gewinn pro Brief wuchs um +9,82%. Das Team nahm weniger Spenden an, um insgesamt mehr pro Brief zu verdienen.

Hausmailing‑Optimierung bedeutet zu entscheiden, wem man wann schreibt, unter Verwendung von Daten und Tests, um Geld pro Brief zu maximieren.

LTV = Lifetime Value, der erwartete Nettoumsatz von einer Spender:in über die Zeit.

Und was bedeutet das?

Porto und Druck machen Mail teuer; alle anzuschreiben birgt Verschwendungsrisiko. Ein Modell, das größeren erwarteten Wert pro Spender:in priorisiert, verbessert die Unit Economics, auch wenn weniger Leute spenden.

Mythos: Vorhersage ist für schnelle Wins. Korrektur: Es geht um Vertrauen und Flexibilität—zu wissen, wen man wann ansprechen soll—und macht spender:innen‑zentriertes Fundraising praktikabel.

Mit zusätzlichem Gewinn könnte es günstiger sein, in Akquisition oder Reaktivierung zu reinvestieren, um die Gesamtzahl aktiver Spender:innen zu erhöhen, als mehr Briefe zu versenden. Bewerte das mit Daten, nicht mit dem Bauchgefühl.

Was nun?

Diese Woche:

1. Setze Erfolg auf LTV und verfolge vier Zahlen: Response, Durchschnittsspende, Umsatz/Brief, Gewinn/Brief.
2. Führe ein Modell‑vs‑Response‑Rate A/B an einem definierten Segment durch. Behalte Holdout‑Kontrollen. Teste auf statistische Signifikanz.
3. Entscheide Reinvestition vs. mehr Mail: Vergleiche Kosten pro neue:r aktive:r Spender:in aus Akquisition/Reaktivierung mit dem inkrementellen Gewinn pro Brief aus Volumenexpansion; wähle das bessere Unit‑Ergebnis.

Ergebnisse

• −7,66% Response (repräsentatives Testergebnis)
• +17,86% Durchschnittsspende (repräsentatives Testergebnis)
• +8,83% Umsatz pro Brief (repräsentatives Testergebnis)
• +9,82% Gewinn pro Brief (repräsentatives Testergebnis)
• Realisiertes Potenzial: +xx.xxx€; Gesamtpotenzial: +xx.xxx€ (wie bereitgestellt)
• Vorhersagemodell produzierte einen statistisch signifikanten Uplift

Wichtige Erkenntnisse

• Mache spender:innen‑zentriertes Fundraising zu deinem Standard.
• Optimiere für LTV; bewerte nach Gewinn pro Brief.
• Nutze den 4R + Reinvest Test zum Entscheiden.
• Response vs. LTV hängt ab; Modelle passen zum strategischen Ziel.

Neugier‑Funke

Wie würde sich deine Entscheidung ändern, wenn Akquisition bei den Kosten pro neue:r aktive:r Spender:in besser abschneidet als Mailing?