Nel dinamico mondo del fundraising, il successo dipende fortemente dalla capacità di raggiungere il pubblico giusto in modo efficiente e mirato. Più che semplicemente inviare messaggi, l’arte della comunicazione nel fundraising si basa sull’individuare e coinvolgere le persone più appropriate, al momento giusto e con il messaggio più adatto. È per questo motivo che sono entusiasta di presentarvi oggi uno strumento rivoluzionario, pensato per trasformare il vostro approccio alle campagne via email: uno script Python sviluppato per un targeting preciso e strategico delle email.
Affrontare la Sfida della “Non Targhettizzazione” nel Fundraising
Una delle sfide più significative nel fundraising è evitare di inviare messaggi ripetuti o non pertinenti a gruppi diversi di donatori o potenziali donatori. Immaginate di gestire due liste di contatti: una dei donatori abituali e l’altra di potenziali nuovi sostenitori. Inviar la stessa email a entrambi i gruppi potrebbe risultare in una comunicazione eccessiva con i vostri donatori abituali e una mancata personalizzazione del messaggio per i nuovi interessati. La chiave sta nel bilanciare la frequenza e il contenuto delle comunicazioni per ogni gruppo.
La Soluzione: Uno Script Python Semplice ma Potente
Per superare questa sfida, ho sviluppato uno script Python che offre una soluzione semplice ma efficace per “pulire” e organizzare le vostre liste di email. Questo strumento vi permetterà di eliminare velocemente le email già presenti in una lista da un’altra, isolando unicamente quelle pertinenti per la vostra campagna in corso. Il risultato è una lista di contatti ottimizzata, con la quale potrete indirizzare le vostre comunicazioni in modo più specifico e mirato, migliorando sia l’efficienza che l’efficacia delle vostre iniziative di fundraising.
Il codice dello script
import pandas as pd
from google.colab import files
import re
def carica_e_identifica_colonna_email():
print("Carica un file CSV:")
uploaded = files.upload()
if len(uploaded) != 1:
print("Si prega di caricare un solo file CSV.")
return None, None
file_path = next(iter(uploaded))
# Lettura dei file csv con separatori diversi (sia , che ;)
for sep in [',', ';']:
try:
df = pd.read_csv(file_path, sep=sep)
colonna_email = trova_colonna_email(df)
if colonna_email is not None:
return df, colonna_email
except Exception as e:
continue
print("Non è stato possibile leggere il file o trovare una colonna email.")
return None, None
def trova_colonna_email(df):
# Riconoscimento automatico degli indirizzi email
pattern = r'^\S+@\S+\.\S+$'
for col in df.columns:
if df[col].dtype == object and df[col].str.contains(pattern).any():
return col
return None
def pulisci_email(df_file1, col1, df_file2, col2):
df_file1_cleaned = df_file1[~df_file1[col1].isin(df_file2[col2])]
print(df_file1_cleaned)
df_file1_cleaned.to_csv('email_pulite.csv', index=False)
files.download('email_pulite.csv')
# Esecuzione dello script per la rimozione dei duplicati dal primo file
df_file1, colonna_email1 = carica_e_identifica_colonna_email()
if df_file1 is not None and colonna_email1 is not None:
df_file2, colonna_email2 = carica_e_identifica_colonna_email()
if df_file2 is not None and colonna_email2 is not None:
pulisci_email(df_file1, colonna_email1, df_file2, colonna_email2)
Come Funziona Lo Script
L’efficacia di questo script risiede nella sua semplicità e efficacia. Ecco come funziona passo dopo passo:
- Caricamento delle Liste di Email: Iniziate caricando due liste di email sotto forma di file CSV. Ad esempio, potreste avere una lista che contiene gli indirizzi email di tutti i vostri contatti e un’altra lista che contiene gli indirizzi di coloro che hanno già ricevuto una specifica comunicazione. Queste liste possono essere facilmente generate da database o sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).
- Confronto tra le Liste: Una volta caricati, lo script analizza automaticamente queste liste. Utilizza un algoritmo per confrontare ogni email del primo file (la lista completa dei contatti) con quelle presenti nel secondo file (la lista delle email già contattate). Lo scopo è identificare le email che compaiono in entrambe le liste.
- Generazione del File Risultante: Dopo il confronto, lo script crea un nuovo file CSV. Questo file conterrà solo le email dal primo file che non sono state trovate nel secondo. In altre parole, avrete una lista pulita di contatti che non hanno ancora ricevuto la vostra comunicazione specifica. Questo processo garantisce che le vostre email siano inviate solo a un pubblico non ancora raggiunto, migliorando così la precisione della vostra campagna di fundraising.
- Ottimizzazione delle Campagne: Utilizzando questo script, potete facilmente segmentare il vostro pubblico e personalizzare le vostre comunicazioni. Questo non solo aumenta le probabilità di successo delle vostre campagne, ma migliora anche l’esperienza dei donatori, mostrando loro che comunicate in modo consapevole e rispettoso.
Guida Passo-Passo per Utilizzare lo Script con Google Colab
Soluzione facile: vai a questo link e duplica il progetto, ma leggi bene anche il testo successivo se non conosci Google Colab. Ecco il link:
https://colab.research.google.com/drive/11nHCV_j5dRgo5VYqGzNOsCkWxBfBQ3m0?usp=sharing
Anche se non hai esperienza con Python o la programmazione, non preoccuparti! Utilizzare questo script con Google Colab è semplice e intuitivo. Google Colab è uno strumento online che ti permette di eseguire codici Python senza dover installare nulla sul tuo computer. Ecco come fare:
- Accesso a Google Colab: Visita il sito Google Colab e accedi con il tuo account Google. Una volta aperta la pagina, clicca su “File” nel menu in alto e seleziona “Nuovo notebook” per aprire un ambiente di programmazione pulito.
- Copia dello Script: Ora, copia lo script Python che hai ricevuto. Torna su Google Colab e incolla lo script in una nuova cella del notebook che hai appena creato (puoi farlo cliccando su una cella e poi usando i comandi di copia/incolla).
- Caricamento dei File CSV: Per caricare i tuoi file CSV, esegui la prima parte dello script cliccando sul pulsante di esecuzione a sinistra della cella. Seguiranno delle istruzioni a schermo che ti chiederanno di caricare i tuoi file. Carica il primo file CSV e attendi che il processo si concluda, poi ripeti lo stesso passaggio per il secondo file.
- Esecuzione dello Script: Una volta caricati entrambi i file, esegui la parte rimanente dello script. Lo script lavorerà automaticamente per confrontare le due liste di email e produrre una nuova lista che esclude le email del secondo file.
- Download del File Risultante: Al termine dell’esecuzione, lo script genererà un nuovo file CSV che puoi scaricare. Questo file conterrà solo le email che desideri targettizzare nella tua prossima campagna. Troverai un pulsante o un link nel notebook di Google Colab che ti permetterà di scaricare il file direttamente sul tuo computer.
- Utilizzo del File per la Tua Campagna: Ora hai una lista di email pronta per essere utilizzata nelle tue campagne di fundraising. Puoi importare questo file nel tuo sistema di invio email o nel tuo CRM per iniziare la tua campagna mirata.
Perché È Importante
Questo strumento è particolarmente utile nel fundraising perché vi permette di:
- Evitare Sovrapposizioni: Assicuratevi che i messaggi siano inviati solo alle persone giuste, evitando di sovraccaricare determinati gruppi con comunicazioni non necessarie.
- Migliorare la Personalizzazione: Potete facilmente segmentare le vostre liste per inviare comunicazioni più personalizzate e pertinenti.
- Risparmiare Tempo: La pulizia manuale delle liste di email può essere estremamente dispendiosa in termini di tempo. Con questo script, il processo diventa istantaneo.
Conclusione
La targhettizzazione nel fundraising non è mai stata così semplice. Con questo script Python, potete ottimizzare le vostre campagne email e concentrare i vostri sforzi là dove contano di più.
