利用 DonorPerfect 和 Mailchimp 将邮件订阅者转化为首次捐赠者

每年秋季,学区基金会都会迎来一大批新家长订阅其电子通讯。订阅用户数量不断增长,但捐款金额却没有相应增加。市场营销团队无法掌握哪些家长已经捐款,哪些家长尚未捐款,因此电子通讯的内容最终显得平淡无奇:既无法有效地吸引现有捐款人,也无法有效地触动潜在捐款人。结果,两类受众的捐款转化率都低于预期。
获取捐赠者的渠道中缺少一个环节。您已经知道哪些人捐赠,哪些人没有捐赠。这些信息都保存在您的捐赠者记录中。但这些信息却从未到达您发送电子通讯和募捐邮件的地方,因此每一封邮件都是一种妥协。

订阅中立新闻简报需要花费多少钱?
不了解受众的电子报刊会向已经捐款的人索要首笔捐款,而对从未捐款的人却态度冷淡。
直接点名要求现有捐赠者再次捐赠,是迅速破坏信任感的方法之一。他们可能曾满怀自豪地捐赠过,而你的请求只会让他们觉得你根本没注意到他们的捐赠。与此同时,你真正需要争取的、尚未捐赠的人,收到的却是措辞有所缓和的请求,因为同一封邮件还要避免惹恼现有捐赠者。
合规成本也不容忽视。如果各系统中的退订偏好设置不一致,您可能会向已要求停止接收邮件的人发送邮件,这是任何基金会都不愿遇到的问题。此外,错误的电子邮件地址会在一次又一次的活动中循环使用,因此下一次的纸质宣传材料会寄到同样的错误地址,因为之前没有人将这些住户标记为研究对象。
提高订阅用户转化率的更好方法
MailConnect 将 DonorPerfect 连接到 Mailchimp,这样捐赠者状态就会自动跟随每个订阅者,您的新闻通讯最终可以区分捐赠者和非捐赠者。
Mailchimp 会大约每 15 分钟更新一次捐赠者的捐赠记录,包括捐赠状态和捐赠历史,因此上周捐赠过的捐赠者本周也会被识别出来。屏蔽和例外情况、谢绝推销、董事会成员、计划捐赠者等信息都会保持同步。退订偏好会在两个系统中同步,因此,如果捐赠者要求不接收邮件,系统会自动尊重其意愿,无需手动核对。此外,无效的地址会被自动退回,避免下个季度您的发件人信誉因错误数据而受损。
它对你的团队是如何运作的
以希尔托普公立学校基金会为例,这是一个典型的学区基金会,拥有9400名电子报订阅者和2100名活跃捐赠者。以下是其运作流程的简要说明。
根据订阅者是否曾经捐赠过,系统会将他们识别为捐赠者或非捐赠者,并且随着新捐赠者的加入,该状态会自动更新。订阅超过 30 天的非捐赠者将成为您的潜在客户群体。
在欢迎期结束后,非捐赠者将进入一个包含四次互动的首次捐赠系列活动:一篇家长视角的故事、一篇教师影响力文章、一篇校友感言(旨在营造一种非交易式的捐赠氛围),以及一个温和的首次捐赠邀请,并附上建议的小额捐赠金额。我们尊重每一步的退出选项,因此,即使符合目标受众的其他条件,只要有人选择不接收邮件,就不会收到该系列活动的任何信息。
当非捐赠者首次捐款时,系统会自动将其识别为捐赠者,并自动进入单独的捐赠者培育流程,无需人工重新筛选。无效地址会被标记出来以便进行核查,确保下一次的纸质募捐信能够送达正确的家庭。

这对您的筹款活动意味着什么
采用这种方法后,其他类似地区基金会的代表性结果:
- 非捐赠者订阅者在 90 天内转化为首次捐赠者的比例为 4% 至 6%,而未区分的新闻简报的转化率约为 1% 至 2%。
- 现有捐赠者不再收到首次捐赠请求,这使得他们与捐赠者沟通的打开率提高了 10 到 15 个百分点。
- 不良地址导致的发件人信誉问题大幅减少,因为不良地址会被调查和纠正,而不是被反复用于更多营销活动。
- 由于两个系统中的退出状态保持一致,因此季度名单审核所花费的时间几乎为零。
- 新晋首次捐献者将直接进入捐献者培养系列,过渡过程将自动完成。
坦白地说:4%到6%的转化率是基于内容至少还算过得去的前提。文案差劲依然无法带来转化;这仅仅避免了你找错对象。那些转化率提升幅度最大的学校基金会,往往是那些围绕具体学生学习成果(例如“25美元资助一名学生每周的课后阅读辅导”)而非泛泛而谈,重新撰写了首笔捐赠宣传文案的基金会。
取消订阅和“请勿推销”偏好设置之间的区别至关重要。捐赠者取消订阅意味着他们希望完全停止接收电子邮件。“请勿推销”偏好设置则专门针对筹款活动,可能不包括对已捐赠者的感谢信。如果将两者混为一谈,最终会令捐赠者或工作人员感到不满。之所以将它们作为不同的偏好设置,是为了确保您的政策能够得到正确执行。
衡量真正重要的事
对于电子报来说,最直接的指标是打开率。但对于获客漏斗来说,打开率并不合适。应该追踪的是90天内非捐赠者订阅者转化为首次捐赠者的比例,并按订阅时间分组。例如,9月份加入的订阅者应该与其他9月份加入的订阅者进行比较,而不是与整个订阅者列表进行比较。转化率会因季节、订阅者找到你的方式以及他们与基金会的首次互动而有很大差异。
一旦首笔捐赠转化率成为一个真实且可比较的数据,您的团队就可以开展一些真正有意义的实验:测试首次募捐的最佳时机、测试建议的捐赠金额、测试学生或教师的捐赠成果哪个更受欢迎。每次测试都会产生一个可以进行跨批次比较的数据,因为您所衡量的群体始终保持不变。


