結論與建議
一句話:連署「跨議題深度」越深,捐款傾向與金額都越高(只連署一類 12% → 三型皆有 52%,終身捐款中位數 ×3.4);
交集區有 ~5,756 名近期、未捐、可觸及的高傾向支持者 —— 這是最該優先勸募(月捐優先)的名單。
但我們不宣稱「簽更多→導致捐款」的因果(見第 3 頁),建議以 holdout 對照測試驗證後再擴大投入。
台灣連署者(至少連署一類)
~307K
284K 只連署一類 + 21K 跨兩類 + 1.7K 三型皆有
捐款率 只連署一類 → 三型皆有
12→52%
×4(真實)
終身捐款中位數
×3.4
3,000→10,200
可行動勸募名單
5,756
交集·近2年·未捐·~96%可觸及
建議行動:① 對交集區 ~5,756 名近期未捐者做勸募 ask(月捐優先);
② 同步設 holdout 對照組驗證提升幅度(第 6 頁);③ 不以本分析宣稱因果或 ROI;④ 結論僅限 TW。
真實發現(資料證據)
全部來自 BigQuery,經逐一驗證。連署資料用
tw_petition_datamart(重建三種議題群:國際型／傳統價值／監督型,含海洋保護連署在 2023 年 4–8 月的切分),
捐款資料用 donor_profile(區分月捐與單捐)。① 7 區總覽(現況 + 真實月度趨勢)
② 跨議題人口的真實成長(2023→2026)
③ 月捐 vs 單捐(你的分類規則)
因果與限制(上台前先講贏被問)
最該先消化:我們無法宣稱「簽更多議題 → 導致捐款」。
事實是 82.3% 跨議題捐款人在簽下跨界議題前就已是捐款人,但這受 campaign 上線時間影響
(新四輕/亞馬遜 2025、深海採礦 2023 才上線)。正解:深度是投入度的相關標記,不是已證實的因果槓桿。
四個誠實限制
- 不宣稱因果 — 深度是相關標記;要證明「鎖定深度交集能提升勸募」只能靠 holdout 對照測試(第 6 頁)。
- 沒有成本資料 → 不談 ROI / CAC — 倉儲無 campaign 花費 / channel 成本。要算需財務資料。
- 本分析僅 TW — 用 TW 專屬的 7 campaign 與三圈定義;HK/KR 未分析,結論不可外推。
- 逐月序列為回溯重算 — 與靜態總數差 ~1%(排除無連署日期的資料);donor_profile 為年度粒度。
資料品質已處理:每人每年一列 → 取最新年 +
COUNT(DISTINCT);~10.5% 完全重複列已去重(只影響金額加總,人數不受影響)。老闆問答準備
標記:🟢 有真實數據 · 🟡 需測試/決策 · 🔴 無資料。
資深募款人(策略 / 質疑)
Q1. 這是因果還是相關?
🟡 無法宣稱因果。82.3% 先捐後跨,但受 campaign 上線時間影響,也不能說「因果是反的」。深度=相關標記 → 要證明只能 holdout 測試。
Q2. 深度高的人捐更多錢嗎?
🟢 會。終身捐款中位數 3,000→6,120→10,200(×3.4)、平均 +83%。捐款率(×4)與金額(×3.4)都隨深度上升。
Q3. 可行動機會多大?
🟢 交集區「近2年連署×未捐」≈ 5,756(雙 5,280 + 三 476),傾向是只連署一類 2.5–4 倍;只連署一類同條件 49,166(量大傾向低)。
Q4. 留得住嗎?
🟢 現役月捐佔捐款人比 34.5%→44.8%→53.9%,深度越深留存越好。
Q5. 成本 / ROI?
🔴 倉儲無成本資料,不宣稱 ROI/CAC,需財務+行銷花費。
Q6. 連署者太舊聯絡不到?
🟢 名單已過濾「2024-06 後有連署」;全站退訂率 3.8% → ~96% 可 email 觸及。
Q7. 月捐為何優先?
🟢 每區月捐都遠多於單捐;月捐留存更好、年複合價值高;與組織月捐導向一致。
Q8. HK / KR 也一樣嗎?
🔴 不知道,本分析 100% 僅 TW;HK/KR 無對應議題分群,結論不可外推。
操作端(執行 / 可行性)
Q1. 名單怎麼拉?
🟢 已有 SQL:datamart 重建三種議題群,再 LEFT JOIN donor_profile 捐款表,輸出 contact_id+region+donor_type,可直接匯出。
Q2. 能 email 嗎?
🟢/🟡 ~96% 可觸及;精確數需 join Matrix.Contact 的 Marketing_Opt_Out__c(跨 BQ region,分兩步)。發送前每批確認。
Q3. 推哪個 campaign 讓只連署一類跨界?
🟡 資料說缺哪一類:對只連署「國際型」的人,推「傳統價值」議題(北極/塑膠/雨林)或「監督型」議題(新四輕)連署;檔期由操作端排。
Q4. 資料多新 / 會重複?
🟢 BQ 每日同步(最新 2026-06-01);已 COUNT(DISTINCT)+去重,無重複計算。
Q5. 月捐定義?
🟡 目前=donor_type Regular(所有定期,99% 月扣)。要嚴格月扣下 Recurring_Donation__c.Frequency='Monthly'。需拍板。
Q6. 怎麼知道有效?
🟢 holdout 對照(測因果)+ 每月 addressable→已捐。
Q7. 三圈定義跟舊報告一致?
🟢 經 5 月人工分群逐筆驗證:精準度 99.8%、召回約 96%(現況約為公布值 96.5%)。三型皆有 約 1,683(公布 1,850)、捐款率 11–53% 對齊。
方法與資料
三個圈圈怎麼定義(F = 議題廣度)
國際型 = 深海採礦 + 遠洋漁業 + 全球海洋保護(排除 2023/4–8 海保法期間);
傳統價值 = 北極 + 全球塑膠公約 + 亞馬遜雨林;
監督型 = 新四輕(停止第四套輕裂)+ 2023/4–8 期間的全球海洋保護。跨幾類 = 屬於幾個圈(1/2/3)。
為什麼還要看「最近是否活躍」和「有沒有捐款」(完整 RFM)
視覺化選型(看流動的工具)
呈現原則(給沒耐心的老闆):一句結論 + 幾個大數字 + 一條乾淨的線;把 campaign 尖峰標成事件、不要用移動平均抹平真實事件;看 rate/趨勢不看只增不減的存量。
資料來源(BigQuery)
| 用途 | 資料表 | 關鍵欄位 |
|---|---|---|
| F 議題廣度 | gpea-data.report_table.tw_petition_datamart | contact_id, campaign_id, petition_sign_up_date__c, count_* |
| 捐款(最近活躍/金額) | gpea-data.report_table.donor_profile | donor_type(Regular/Oneoff), value_rg/sg, last_donation_date, rd_status, *_last |
| 原始鏡像 | gpea-engage.Matrix.* | Donation__c, Recurring_Donation__c, Contact(Market__c, Marketing_Opt_Out__c) |
逐月序列由
petition_sign_up_date__c 回溯重算 42 個月底快照;原始資料 exports/20260601-1047-tw-monthly-region-backfill.csv。下一步:如何把「相關」變成可信的「因果」
目前所有結論都是相關。要證明「鎖定深度交集能提升勸募」,唯一正路是 holdout 對照測試(隨機對照實驗)。
A. Holdout 測試設計
- 取名單:交集區「近2年連署×未捐×可觸及」(~5,756);另取只連署一類同條件(~49K)作對照層。
- 隨機分組:各層隨機切「處理組(發勸募 ask)」與「對照組(不發/延後)」;對照組要夠大且嚴格隨機。
- 同期施作:同一時段、同一 ask 內容,避免其他 campaign 汙染。
- 量提升(lift):處理組 − 對照組 的首捐率 / 月捐註冊率(4–8 週內);用
donor_profile/Donation__c以 contact_id 比對結果。 - 驗鎖定價值:比「交集層 lift」vs「只連署一類層 lift」;若交集層顯著較高 → 鎖定深度交集的價值成立(即使非因果,鎖定有效)。
B. 其他可消除的限制
| 項目 | 怎麼做 | 需要 |
|---|---|---|
| ROI / 成本 | 接 campaign 花費 / channel 成本資料,算每名轉化成本 | 財務 / 行銷花費資料 |
| HK / KR | 定義各市場議題-原型,套同一 SQL 架構(換 campaign IDs + market 過濾) | BO 提供在地價值觀分群定義 |
| 嚴格月捐 | 改用 Recurring_Donation__c.Frequency='Monthly' | 你拍板定義 |
| 每月更新 | 重跑已存的 backfill SQL → 更新圖 | —(腳本已備) |
先做 holdout 測試 —— 它把這份分析從「有趣的相關」升級為「可投資的因果證據」,也是唯一能讓你在老闆面前說「我們證明了」的方法。