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雷达卡
考虑到这一点，在非营利领域进行适当的数据管理，以及使用人工智能来简化沟通和组织实践，都是非常宝贵的。人工时间可以用来讨论创新，而机器在幕后进行分类和组织。
通过使用人工智能的最新合作伙伴机器学习，非营利组织还可以利用数据来帮助他们进行创新。他们正在使用预测分析来确定筹款和扩大覆盖面的新策略。以下是趋势已经影响非营利领域的几种方式。
捐助者知识
预测分析可以帮助团队访问有关捐赠者的大量信息，这些信息与他们支持组织的时间和捐赠的金额有关。他们还可以看到过去共享的创始人和志愿者的生活和家庭信息，以及可能也有兴趣捐赠的主要联系人。通过利用这些信息，可以更轻松地向捐赠者发送个性化信息，让他们感觉自己和自己一样重要！
当与捐赠者提供反馈的调查和其他事情相结合时，预测分析技术可以立即从所述调查中收集所有信息，以更好地了解整个捐赠者群体，如果确定了这一点，则允许改变营销策略做个好举动。
精明消费
非营利组织总是不得不花钱来筹集资金。不幸的是，他们发现决定在哪里消费一直是一场赌博。经典分析允许团队查看过去对类似组织有效和无效的方法，但通过正确利用预测分析，团队现在可以确定哪些因素会影响外部因素，例如 COVID-19，可能对其当前运营产生影响'以前不是数据池的一部分。
加上上面提到的捐助者知识，支出趋势也可以由主要捐助者希望从组织中看到的内容来确定。这些分析平台可以显示他们是否喜欢宣传视频，并鼓励非营利组织在那里花钱。他们可以展示他们是否喜欢名人代言人，这样他们就可以从他们身上获得更多的影响力。可能性的清单还在继续。
变得时髦
与人类学习一样，机器学习算法运行的时间越长，您的数据团队可以访问的预测分析就越准确和创新。知识越多越好，因此与类似的组织合作并共享相关数据只是意味着整个社会可以做更多的好事。随着这个数据池的增长和增长，预测分析真正帮助指导营销和筹款策略的能力也在增长，就像它在商业领域所做的那样。
但不是太时髦
归根结底，主要非营利组织的大多数捐赠者已经捐赠了相当长的一段时间，并希望继续这样做，而不需要太多的美酒佳肴。考虑到这一点，数据分析这一不断发展的技术领域不必以同样现代的格式共享。上述这些过程收集的所有信息都可以成功利用，而无需对信息传递给捐助者和公众的方式进行太大改变。
非营利组织发现数据分析的无数好处
非营利组织需要考虑使用预测分析从有限资源中获得更多价值的所有方法。这项技术的好处怎么强调都不为过。他们只需要有效地使用它们。
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