Imaginez pouvoir prédire quels donateurs sont les plus susceptibles de soutenir votre cause de manière significative. C’est exactement ce que permet le scoring donateurs, une technique avancée qui transforme la collecte de fonds en une opération beaucoup plus ciblée et efficace. Cette méthode consiste à attribuer une note à chaque prospect ou donateur en fonction de critères définis, ce qui permet de prioriser les efforts marketing et de cibler plus précisément.  

Les principes essentiels de la collecte de fonds reposent sur la reconnaissance que chaque donateur n’est pas égal en termes de potentiel. Certains ont la capacité de donner davantage, de manière plus régulière et d’autres, non. C’est pourquoi il est important d’identifier ces donateurs pour concentrer les efforts là où ils auront le plus d’impact. Le scoring apparaît alors comme un outil indispensable, permettant aux organisations de viser avec précision les donateurs les plus prometteurs. Grâce à cette approche, les campagnes deviennent plus efficaces, car elles ciblent précisément ceux qui peuvent transformer les projets en actions concrètes. 

 

Les différents types de scores  

Pour maximiser l’efficacité de la collecte de fonds, il faut comprendre les différents types de scores qui peuvent être appliqués aux donateurs potentiels. Chaque type de score est conçu pour identifier des segments spécifiques de donateurs en fonction de leurs comportements, de leurs capacités et de leurs affinités.  

  • Score de legs/IFI 

Le score de legs, ou impôt sur la fortune immobilière (IFI), vise à identifier les donateurs ayant une forte probabilité de faire ce type de don spécifique. La méthodologie comprend plusieurs étapes clés. D’abord, la construction de la base d’apprentissage, qui implique l’identification d’une population de référence composée de personnes ayant déjà fait des dons IFI ; puis, l’utilisation de variables explicatives, comme le comportement de dons passés et des variables socio-démographiques pertinentes. Vient ensuite la création d’un modèle algorithmique prédictif pour détecter les profils à fort potentiel ; et enfin, l’attribution de notes à chaque donateur en fonction du modèle. 

  • Score de prospection (affinité) 

Pour améliorer la prospection, le scoring d’affinité utilise des techniques avancées comme la stratégie look-alike, qui identifie des profils similaires aux meilleurs donateurs existants. Le PU Scoring est basé sur des fichiers spécifiques, utilisant des variables communes et propres à chaque fichier pour créer un modèle de score personnalisé. Le Tandem Scoring, quant à lui, utilise un portefeuille de donateurs existant pour dédupliquer les données et appliquer un modèle de scoring d’affinité. Les données de l’univers de prospection Tandem, qui incluent des millions de contacts potentiels, sont ainsi optimisées pour identifier les donateurs les plus prometteurs. 

 

  • Construire un score efficace 

Afin de tirer pleinement parti du scoring donateurs, les organisations doivent suivre un processus méthodique et rigoureux. La construction d’un score performant repose sur plusieurs étapes clés qui garantissent la précision et l’efficacité des résultats. D’abord, il est important de sélectionner avec attention les populations de référence, en éliminant les doublons et les données incohérentes, tout en s’assurant d’avoir suffisamment de données pour capter des signaux pertinents. Il faut également collecter des données internes telles que le comportement et l’historique de dons ainsi que des variables socio-démographiques, et enrichir ces données avec des bases externes afin de créer des profils plus complets et précis. Les modèles algorithmiques avancés vont au-delà des simples sélections multicritères, capturant les interactions complexes entre les variables et utilisant des méthodologies innovantes pour prédire les comportements de don. 

 

Aujourd’hui, le scoring donateurs révolutionne la collecte de fonds en permettant une optimisation poussée des campagnes, qu’il s’agisse de legs, d’IFI, de dons en ligne ou de prélèvements automatiques. En exploitant les données internes, il identifie avec précision les donateurs potentiels, augmentant ainsi l’efficacité et le rendement de chaque initiative. De plus, grâce au scoring de prospection, la sélection des donateurs dans des bases de données externes devient plus ciblée et précise, maximisant les chances de succès des campagnes et transformant la prospection en un processus bien plus performant et rentable.