Affiner l'identification des donateurs
à fort potentiel grâce à l'Open Data
Comment une organisation a dépassé la vision figée de sa base pour détecter les profils "invisibles" et structurer une segmentation prédictive actionnable.
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 les profils jusqu'ici "invisibles" et structurer une segmentation prédictive pour 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'existantAnalyse des profils à fort potentiel déjà connus pour comprendre leurs caractéristiques propres et créer un socle de référence.
- ✓Enrichissement Open DataCroisement de la base avec des référentiels INSEE et géomarketing (niveaux de revenus par zone, patrimoine, typologie d'habitat).
- ✓Création de scores sur mesureDéveloppement de 3 scores prédictifs (Score IFI, Score Libéralités, Score Grands Donateurs) pour repérer les donateurs ayant la capacité de donner davantage.
- ✓Segmentation actionablePriorisation des profils à activer avec des recommandations d'actions différenciées selon leur score de potentiel.
Les Résultats
Ce que ça change
L'identification des donateurs ne repose plus uniquement sur des données déclaratives ou des actions passées. En fusionnant l'historique interne et l'enrichissement externe, l'organisation passe d'une logique de constat à une logique d'anticipation, révélant instantanément de nouveaux leviers de collecte.