31.
Dec
2024
Generative Sprachmodelle in Fundraising-Kommunikation.
Gehringer-Stock, Andrea (2024). Wissenschafltiche Arbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Arts Fundraising-Management und Philanthropie.
Wie kann KI Fundraiser:innen von Routinearbeiten entlasten, um mehr Zeit für die persönliche Beziehungspflege zu haben? Dieser Frage ging Andrea Gehringer nach.
Die Ergebnisse ihrer Studie mittels eines Turing-Test sind eindeutig und liefern wertvolle Erkenntnisse für den Fundraising-Alltag:
1. Erkennen: Können Spender:innen KI-Texte identifizieren? Kaum. Knapp über 40% erkannten den Unterschied. Die KI bestand den Turing-Test.
2. Bewertung: Wie schneiden KI-Texte im Vergleich ab? Sogar besser! Sie wurden in Klarheit, Verständnis und Spendenbereitschaft höher bewertet als menschliche Texte.
3. Aktzeptanz: Stehen Spender:innen dem Einsatz von KI offen gegenüber? Ja, ausdrücklich, vorausgesetzt, der Einsatz ist transparenz und der Datenschutz gewährleistet.
Fazit: KI ist ein Werkzeug zur Entlastung, nicht zum Ersatz. Richtig eingesetzt schafft sie Freiraum für echte Begegnungen.
28
JUL
2023
Marktforschung im Fundraising am Beispiel des WWF Deutschland
Raths, R., Neukirchen, T. (2023). Marktforschung im Fundraising am Beispiel des WWF Deutschland. In: Urselmann, M. (eds) Handbuch Fundraising. Springer Reference Wirtschaft . Springer Gabler, Wiesbaden.
Marktforschung, (Panel-)Befragungen und persönliche Interviews helfen Nonprofit-Organisationen dabei, ihre Spenderorientierung zu erhöhen. Dadurch wird das Fundraising erfolgreicher und nachhaltiger. Die verbreitetste Form der Marktforschung von Nonprofit-Organisationen ist, ihre gestützte und ungestützte Bekanntheit sowie das Image abzufragen. Weniger verbreitet, aber vom WWF genutzt ist, finanzielle Angaben zum Spendenverhalten mit politischem Engagement zu verbinden, um relevante Zielgruppendifferenzen im Marketing-Funnel besser abzubilden. Data-Mining leistet ebenfalls einen Beitrag zur Spenderorientierung, etwa das bisherige Spendenverhalten oder Kommunikationswege, aber auch z. B. Name, Adresse und Geschlecht, Bankverbindung, die Rückschlüsse auf Alter und andere soziodemografische Merkmale erlauben.
