[論文レビュー] Donor Retention in Online Crowdfunding Communities: A Case Study of DonorsChoose.org

Tim Althoff, Jure Leskovec|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2015

FinTech, Crowdfunding, Digital Finance被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、390万件の寄付を含む大規模なデータセットを用いて、DonorsChoose.orgにおける寄付者リテンションを分析し、繰り返し寄付を予測するための行動的要因およびコミュニケーション要因を同定した。タイムリーでパーソナライズされた謝辞と明確な影響の伝達が、寄付者リテンション率を顕著に向上させることを明らかにした。初回寄付者の中の26%しか再寄付を行わず、リテンション向上のための的確な介入が寄付の効率化に貢献する可能性を示している。

ABSTRACT

Online crowdfunding platforms like DonorsChoose.org and Kickstarter allow specific projects to get funded by targeted contributions from a large number of people. Critical for the success of crowdfunding communities is recruitment and continued engagement of donors. With donor attrition rates above 70%, a significant challenge for online crowdfunding platforms as well as traditional offline non-profit organizations is the problem of donor retention. We present a large-scale study of millions of donors and donations on DonorsChoose.org, a crowdfunding platform for education projects. Studying an online crowdfunding platform allows for an unprecedented detailed view of how people direct their donations. We explore various factors impacting donor retention which allows us to identify different groups of donors and quantify their propensity to return for subsequent donations. We find that donors are more likely to return if they had a positive interaction with the receiver of the donation. We also show that this includes appropriate and timely recognition of their support as well as detailed communication of their impact. Finally, we discuss how our findings could inform steps to improve donor retention in crowdfunding communities and non-profit organizations.

研究の動機と目的

• オンラインクラウドファンディングプラットフォームにおける寄付者リテンションの要因を理解すること、特に教育を目的とする慈善団体であるDonorsChoose.orgに焦点を当てる。
• 寄付者の行動およびプラットフォームとの相互作用のうち、寄付者が次回の寄付を行う可能性を予測する要因を同定すること。
• タイムリーな感謝の手紙や影響の更新といったコミュニケーション手法が寄付者リテンションに与える影響を定量化すること。
• オンラインクラウドファンディングコミュニティおよび伝統的な非営利団体における寄付者リテンション戦略の改善に役立つデータドリブンな知見を提供すること。
• 機械学習モデルが行動的および相互作用データを用いて寄付者リターンの可能性を予測できるかを示し、ターゲティングされた資金調査を可能にする。

提案手法

• 2000年3月から2014年10月までの期間にわたるDonorsChoose.orgの寄付者およびプロジェクト活動の包括的な縦断的データセットを分析。
• 寄付額、プロジェクトとの地理的近接性、アクセス方法（例：教師による紹介）および個人情報の開示有無といった寄付者レベルの特徴を用い、初期の寄付者コミットメントをモデル化。
• 個人的な感謝の手紙やプロジェクトの成果報告の受信が、寄付者リテンション行動に与える影響を測定。
• 初期の相互作用パターンに基づいて寄付者リターンの可能性を予測する統計的モデリングおよび機械学習手法を採用。
• 寄付者をサブグループ（例：サイト経由寄付者 vs. 教師紹介寄付者）に分類し、リテンション行動およびキャンペーン効果の差を評価。
• 相互作用の順序を分析することで、プロジェクトの成功状況、教師の経験、ソーシャルメディア利用の有無が寄付者リテンションに与える影響を実証的に評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 初回寄付者である寄付者が2回目の寄付を行う可能性を予測するための、寄付者の行動およびプロジェクトとの相互作用に関連する要因は何か？
• RQ2 タイムリーでパーソナライズされたコミュニケーション（例：感謝の手紙）が、クラウドファンディングプラットフォームにおける寄付者リテンションにどのように影響するか？
• RQ3 教師紹介寄付者とサイト経由寄付者といった異なる寄付者サブグループは、リテンションパターンや動機においてどのように異なるか？
• RQ4 プロジェクトの特徴（例：費用、成功状況、影響のコミュニケーション）が寄付者リターン率に与える影響はどの程度か？
• RQ5 初期の相互作用シグナル（例：寄付額、個人情報の開示）を用いて、長期的な寄付者リテンションを高い正確性で予測できるか？

主な発見

• DonorsChoose.orgの初回寄付者の中の26%しか再寄付を行わず、これはリテンションの高い失敗率を示しており、資金調査の持続可能性にとって大きな課題である。
• タイムリーでパーソナライズされた感謝の手紙を受け取った寄付者は、再寄付の可能性が顕著に高くなることが示され、認識の重要性が浮き彫りになった。
• 寄付者が資金がどのように使われたかを示す影響の報告（例：プロジェクトの進捗報告）が明確に伝わると、再寄付の確率が顕著に上昇する。
• 教師による紹介でプラットフォームにアクセスした寄付者は、自らサイトにアクセスした寄付者と異なり、異なるリテンションパターンを示すことが明らかになった。これは、異なる動機および関与行動を示している。
• 個人情報を開示するか、初回に大きな寄付を行う寄付者は、初期のコミットメントが高くなる傾向にあり、これと再寄付の可能性の上昇が相関している。
• 寄付者リテンション率が10%向上すれば、DonorsChoose.orgにおいて1,500万ドルを超える資金調査の増加（60%以上）が見込まれる。これは、リテンション戦略の高い財務的インパクトを示している。