Fallstudie
Die richtigen Spender:innen reaktivieren: Ein prädiktiver Mail‑Test
Kurz gesagt: Vorhersage‑gesteuerte Reaktivierung steigerte den Umsatz pro Brief um 33,99% in großem Maßstab.
Response‑Rate
+46,98%
Durchschnittsspende
−8,84%
Umsatz / Brief
+33,99%
Zurückkehrende Spender:innen
Steigerung in großem Maßstab (Anzahl im Programm verfolgt)
Was?
"Bei einer großen Nonprofit stand das Team vor einem langen Liste inaktiver Unterstützer:innen. Mit einer Zielgruppe von über 40.000 war das Ziel die aktive Liste zu vergrößern, ohne alle anzuschreiben. Sie trainierten ein Modell, um Spender:innen zu erkennen, die am wahrscheinlichsten zurückkehren würden. Die Response sprang nach oben, die durchschnittliche Spende sank leicht, und weil sie die richtigen Leute anschrieben, stieg der Umsatz pro Brief — was zusätzlichen Umsatz brachte und weitere Spender:innen zurück holte."
Reaktivierung bedeutet, inaktive Spender:innen (keine Spenden in 24 Monaten) zum Spenden zu bringen.
Und was bedeutet das?
Reaktivierung erweitert deine aktive Liste und bringt kurzfristigen Umsatz, wenn du genügend Spender:innen‑Historie hast, um zu modellieren. Diese Historie ist bei Reaktivierung am wichtigsten.
Input‑Einsicht: mit ausreichenden Aufzeichnungen (viele Spender:innen mit ≥3 Spenden und einer 24‑Monats‑Pause) kann Vorhersage die Reaktivierung in deiner eigenen Datenbank sehr lukrativ machen.
Was nun?
Probiere diese Sequenz diese Woche:
- Bestätige, dass du genügend Historie hast (≥3 vergangene Spenden; 24‑Monats‑Lapse‑Kohorte).
- Trainiere ein Reaktivierungs‑Modell und versende zuerst an die Top‑Score‑Personen.
- Verfolge Response, Umsatz pro Brief und Anzahl zurückkehrender Spender:innen — nicht nur Response allein.
Mini‑Framework: Historie → Modell → Mail → Messen
- Historie: überprüfe Datentiefe und Lapse‑Definition.
- Modell: sage Reaktivierungspotenzial vorher.
- Mail: ziele auf die richtigen inaktiven Spender:innen.
- Messen: Wert‑Metriken und zurückkehrende Spender:innen.
Ergebnisse
- Repräsentativer Test bei einer großen Organisation; >40k Zielgruppe.
- Vorhersagemodell für Reaktivierungspotenzial; Steigerung statistisch signifikant.
- Genaue prozentuale Veränderungen sind in den Highlight‑Karten oben zusammengefasst.
Wichtige Erkenntnisse
- Reaktivierung funktioniert, wenn die Historie reichhaltig ist.
- Schreibe die richtigen inaktiven Spender:innen an, nicht alle.
- Miss Wert, nicht nur Response allein.
Neugier‑Funke
Hast du genügend 24‑Monats‑inaktive Spender:innen mit ≥3 Spenden, um heute Reaktivierung zu modellieren?
Ist das etwas für deine Organisation?
Prüfe, ob prädiktive Reaktivierung gut zu deiner Lapse‑Kohorte passt.
Kein Termin nötig — unter 5 Minuten