Étude de cas :
Affiner l’identification des donateurs à fort potentiel grâce à l'Open Data
Le Défi : 🎯
Pour piloter leur collecte, les organisations doivent identifier leurs donateurs à fort potentiel (profils IFI, testateurs ou grands donateurs).
Le problème : les informations en base sont souvent partielles et limitées à l'historique des comportements passés. L'enjeu est de dépasser cette vision figée pour détecter des profils jusqu'ici "invisibles", structurer une segmentation prédictive et mieux prioriser les actions.
Notre Solution : 💡
Nous avons déployé une approche hybride, combinant la connaissance interne de l'association avec la puissance de l'Open Data pour modéliser des scores prédictifs :
Valorisation de l'existant : Analyse des profils à fort potentiel déjà connus pour comprendre leurs caractéristiques propres et créer un socle de référence.
Enrichissement Open Data : Croisement de la base avec des référentiels INSEE et géomarketing (niveaux de revenus par zone, patrimoine, typologie d'habitat).
Création de scores sur mesure : Développement de 3 scores prédictifs (Score IFI, Score Libéralités, Score Grands Donateurs) pour repérer les donateurs ayant la capacité de donner davantage.
Segmentation activable : Priorisation des profils à activer avec des recommandations d'actions différenciées selon leur score de potentiel.
Les Résultats :📈
Élargissement du vivier : Extension majeure du périmètre des donateurs à potentiel au-delà des seuls profils historiquement identifiés.
Ciblage optimisé : Une efficacité renforcée dans les campagnes grâce à une segmentation qui combine comportement passé et potentiel réel.
Vision prospective : Une cartographie complète de la base de données, fiabilisée par des données sociodémographiques structurées.