Prueba de IA en la recaudación de fondos y la gestión de donantes para organizaciones sin fines de lucro

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Qué significa RFM en la segmentación de donantes?
   • Ingresos, previsión, margen
   • Actualidad, frecuencia, valor monetario.
   • Alcance, enfoque, mensajería
   • Retención, recaudación de fondos, membresía
2. ¿Por qué la capacidad de evaluación de la riqueza por sí sola no es suficiente para identificar buenas perspectivas de donaciones importantes?
   • El uso de datos patrimoniales siempre es ilegal
   • Los ricos nunca donan a la caridad
   • Los datos de capacidad son demasiado caros para cualquier organización benéfica
   • La capacidad no es inclinación; La afinidad por la causa también importa.
3. ¿Por qué la Oficina del Comisionado de Información del Reino Unido multó a organizaciones benéficas como la RSPCA y la British Heart Foundation?
   • En parte para evaluar el patrimonio de los donantes sin avisarles
   • Por rechazar donaciones en línea
   • Para usar la segmentación RFM
   • Por enviar muy pocas cartas de agradecimiento
4. ¿Qué demostró el incidente de Blackbaud de 2020?
   • Que los modelos de IA no pueden predecir el retraso
   • Los llamamientos impresos superan al correo electrónico
   • Los datos concentrados de los donantes crean un riesgo concentrado, después de que un ataque de ransomware expusiera los datos de muchos clientes.
   • Ese análisis de riqueza siempre es preciso
5. ¿Cuál es un ejemplo de fuga de datos en un modelo de propensión?
   • Usar el historial de regalos anterior a la fecha de envío
   • Incluir un campo de 'fecha del último regalo' actualizado después del resultado
   • Usando regresión logística
   • Pruebas en un grupo de resistencia
6. ¿Qué muestra un gráfico de elevación o ganancia?
   • Qué tan rápido se carga el CRM
   • El número de correos electrónicos enviados por día.
   • Horas de personal ahorradas gracias a la automatización
   • ¿Cuánto de los ingresos finales produjeron los donantes mejor puntuados en comparación con la selección aleatoria?
7. ¿Por qué utilizar un grupo de donantes con puntuaciones altas que no reciben el llamamiento?
   • Porque una puntuación alta puede identificar a personas que habrían dado de todos modos
   • Para guardar solo el envío
   • Porque los reguladores lo exigen
   • Para entrenar el modelo de lenguaje.
8. Según la guía, ¿qué hacen a menudo los modelos de recaudación de fondos bien utilizados?
   • Aumenta siempre el número de solicitudes.
   • Reemplazar por completo a los oficiales de donaciones
   • Identificar donantes para contactar con menos frecuencia o a través de un canal diferente.
   • Elimina la necesidad de datos limpios