使用人口統計學對目標籌款的支持者

: FundraisingIP.com 社論隊

人口統計學- 籌款的人口的統計和總和- 能是非常為瞄準籌款的努力的有用的工具。最大限度利用籌款的人口統計學需要研究和統計的有效的運用可利用。

什麼今天籌款的人口統計學認為

籌款的人口統計學是寬和各種各樣的, 但公眾輿論退回一些變化和驚奇在籌款的世界上。

根據美國內務部, 私人個體和 "家庭捐款人" 組成最巨大的比例慈善禮物 (大約83%)
公司津貼和捐贈是好源泉的資助, 但組成只大約17% 所有籌款的禮物和捐贈
個體傾向於選擇被重視的組織或努力和年年給他們; 有一點轉移每年在什麼小組之間接受什麼捐贈的百分比
由起因, 基於religious/faith 的小組、基於教育的小組, 和人的服務性組織冠上名單為捐贈被接受, 各自地
由家庭劃分, 百分之10 更多家庭對世俗起因將貢獻基於宗教的起因
所謂的"嬰孩boomer" 包括捐款人的當中一個最大的百分比由世代
婦女越來越成為最慈善的性(一部分由於增加的收入和豐富在婦女之中獨立地)

這些人口統計學是但統計籌款的冰山的要訣和被提供得例如。有可能由組織輕拍以具體目標的一定數量的人口統計學可得到從搜集資料服務和代辦處。

小心的詞關於籌款的人口統計學

籌款的人口統計學可能是有用的在各種各樣的方式。人口統計學大概經常使用瞄準支持的公眾的具體, 充裕的段因此小組能相應地計劃競選。但人口統計學可能並且使用看什麼捐款人捐贈, 不僅誰給物品(因為沒有所有捐贈是現金捐贈) 。籌款的人口統計學可能使用瞄準潛在的志願者和小組成員群, 對促進所有籌款的起因是根本的。

有危險被介入在 太沉重依靠籌款的人口統計學, 雖則。一些小組傾向於是太具體的在瞄準籌款的努力和錯過願的志願者和支持者的大段。當Terrence Fernsler 認為在回顧在"非盈利世界" (容量14, No.4), "這可能是差錯太沉重依靠人口統計學。" 為多數籌款的小組、更小的組織、學校, 和隊特別是, 呼籲需要寬到達和邀請所有願意的支持者。好認為, 有魔術的人口人口統計適合每資助的需要, 但實際上基地是混合為多數小組。

除非它知道目標人口是非常充裕和非常願意給, 小組將想要小心關於投入所有他們的蛋入籌款的人口統計學籃子。人口統計學有有用性和一定purpose, 但採取他們作為福音書對籌款的成功是危險的。籌款的計劃者需要合併籌款的人口統計學以過去成功和疏忽到達在將合計籌款的成功的等式。

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