Técnicas de Data Mining aplicadas ao fundraising: estudo de caso numa organização não governamental para o desenvolvimento

Abstract

Cada vez mais as Organizações Não Governamentais para o Desenvolvimento armazenam informação sobre os seus donativos recebidos e respetivos doadores. Essas informações permitem-lhes obter melhores métodos de análises de dados e Data Mining com o objetivo de criar padrões que caracterizem o doador e prevejam o ato de doar. Desta forma, sentiu-se a necessidade de investigar outros métodos de análise e respetivos padrões com o objetivo de melhorar e facilitar a criação de conhecimento da área do fundraising. O Data Mining é o processo ideal para reduzir os recursos financeiros investidos em campanhas de solidariedade tornando-as mais eficazes, seja maximizando o retorno do investimento, seja direcionando essas campanhas para indivíduos que possuam, através de padrões, mais aptidão para doar. Esta dissertação irá focar-se no estudo de um caso de uma Organização Não Governamental para o Desenvolvimento, com base nos dados disponibilizados pela mesma. Após o tratamento desses dados obteve-se um modelo preditivo através da descoberta de comportamentos e padrões existentes no ato de doar numa campanha. Este modelo permitiu extrair conhecimento útil para a área de fundraising, especificamente para os Leigos para o Desenvolvimento com o objetivo de transformar o ato de doar numa campanha num ato mais eficiente e eficaz, otimizando assim o número de respostas positivas numa campanha. Adicionalmente foram obtidos perfis de doadores com mais propensão a doar esporadicamente ou em campanhas, de modo a ajudar os Leigos para o Desenvolvimento a direcionar o seu púbico alvo em todo o tipo de donativos.

More and more Non-governmental organizations for development store their information about their received donations and respective donors. That information allows them to use better data analysis and Data Mining methods with the purpose of creating standards which characterize the donor e predict the act of donating. In this way, the need of investigating other analysis methods and respective standards came up, with the purpose of simplifying the creation of knowledge of fundraising. Data Mining is the ideal process to reduce the financial resources invested in solidarity campaigns making them more effective, maximizing the return of investment, driving these campaigns to the people that possess, identified through standards, more inclination to donate. This dissertation will focus on the study of one particular case of a Non-governmental organization for development, from data made available by the aforementioned entity. After data treatment was obtained a predictive model through the finding of certain behaviors and existing standards in the acts of donating in a campaign. this model allowed to extract useful knowledge in the area of fundraising, specifically for the entity Leigos para o Desenvolvimento with the purpose of transforming the act of donating in a campaign in an act more efficient and effective, optimizing the number of positive responses to a campaign. Additionally there have been obtained more donors profiles with more aptitude to donating sporadically or in campaigns to help Leigos para o Desenvolvimento directing its target in all kinds of donations.