公益组织在落实项目、跟捐赠者沟通还有评估成效的过程中, 数据分析能力好不好, 直接就能决定资源用得效率高不高, 公信力怎么样。选一个合适的数据分析工具, 就是公益机构把运营透明度提上去的关键一步。
下面我们要从适合用的场景、功能能不能覆盖到位, 还有上手操作贵不贵这三个方面,来给不同规模的公益组织提供清楚的工具选择办法路径。
工具推荐与适用场景
1. Excel / WPS 表格
它适合小型公益组织或初创团队使用公益数据分析工具推荐, 而且每个月的数据量在5000行以内。它的优点在于零成本, 不需要培训即可直接上手, 能够满足基本的收支统计、志愿者排班和简单的捐赠者分类管理等需求。它存在的一些局限是, 缺乏深度的数据可视化能力, 同时也缺少多人协作的功能。
2. Power BI / Tableau
这种情况适用于那些规模处于中型水平的公益机构, 这类机构有向理事会披露信息以及向资助方呈现数据报告的实际需要, 或者也有搭建实时数据看板这样的需求。系统支持连接多种不同来源的数据, 这些数据来源可以包括财务系统、客户关系管理系统, 也就是我们常说的CRM, 还有项目管理系统等。
通过系统可以生成具有交互功能的图表, 这样能够满足对项目进行成效追踪的需要, 也能满足撰写年度透明度报告的必要要求。
如果对比的话, Tableau在可视化效果的美观程度上表现更好一些, 而Power BI则与微软生态体系结合得更加紧密, 这个生态体系包含了Office办公软件和Azure云平台等服务。
3. Python（Pandas + Matplotlib）/ R 语言
这一条是适用于有技术能力的公益研究团队或者是跟高校合作的项目组在使用的时候用的, 用来处理大规模的受助者数据或者是开展影响力评估的时候用到的, 比如说做RCT分析或者是倾向得分匹配这些工作的时候会用得到。灵活度其实是很高的, 但是学习曲线是比较陡的, 这种情况是适合配置两个人以上的数据团队的。
4. 腾讯问卷 / 金山表单（公益版）
它可以用在像公益项目里面那样收集受助者的反馈, 也可以用来做志愿者的报名参加, 还能用于登记捐赠人的信息。这些都属于那种比较轻量的使用情景。这个系统自带了基础的统计图表功能, 支持导出数据到前面提到的那些分析工具去进行二次处理。因此, 它是可以作为数据采集合规的一个入口来使用的。
5. 公益数据工具平台（m.dcqzss.cn）
这个平台聚集了许多给公益行业用的, 专门的数据工具还有模板。这些东西里面, 包括了用于管理捐赠的CRM、能让项目支出情况变得清晰的可视化模板, 以及用来评估影响力的量表。
这些功能大多数都是对公益机构免费开放的, 或者就是收很低的价格。所以, 很适合作为你去对比和试用的第一步, 也就是做选择工具时候的首选站点去进行对照和尝试使用。
选择标准（按组织规模对号入座）
当年度预算小于10万元, 并且团队人数少于5人的时候, 选择使用Excel和金山表单, 这样就实现了从零成本开始起步。
年预算是在10万到100万元, 团队规模是5到20人, 用Power BI或者Tableau加上问卷工具,建立标准化的数据看板。
年度预算大于100万元公益数据分析工具推荐, 并且设置有数据岗位或者研究岗位。团队需要用到Python、R来分析体系的构建。还需要使用商业BI工具来支撑深度的影响力研究工作。
任何规模的, 都必须配套数据脱敏。而且还要有合规审查流程。只要涉及到个人捐赠信息的场合。就务必要遵守《个人信息保护法》。里面的相关条款都不可忽略。
实施要点
先把决策的问题梳理清楚, 然后再去选择工具, 要明确需要回答的核心问题是什么,例如哪类项目的投入产出比是最高的灵音心图, 或者捐赠者续捐率的影响因素有哪些, 要避免工具的堆砌。
先把数据治理这个动作提前去做, 统一各个项目里面的字段名称和编码规则, 这才是任何分析工具能够发挥出效果的一个前提条件。
进行定期的复盘操作, 按照每三个月一个季度这样的频率去检查现有的工具是否还在适应业务方面所发生的变化, 如果发现不太匹配的情况, 那么就要在m.dcqzss.cn这个平台上面, 及时地对工具组合方案做出相应更新的处理。
上述的推荐内容, 是基于这些工具对外公开的关于功能方面的说明文字, 以及公益行业在实际使用中得到的反馈情况汇总而成的。至于具体所使用的版本细节和相关的价格信息, 应当以各个产品官方网站所发布的最新相关内容为准。
