Für Organisationen ab 3 Mio. € jährlichem Spendenvolumen · DACH
Organisationen, die jedes Jahr Millionen sammeln, vertrauen uns
34 Mio.Spendenentscheidungen, die unsere KI vorhergesagt und optimiert hat
380+Kampagnen in Österreich, Deutschland und der Schweiz
30 %Marktanteil im österreichischen Spendenmarkt
seit 2022bauen wir Fundraising-Technologie für den DACH-Raum
Was hinter den Zahlen steckt
Aus echten Kampagnen gebaut
Unsere Methoden sind in Kampagnen großer Organisationen entstanden. Die konkreten Zahlen zeigen wir dir im Gespräch.
Datenschutz von Anfang an
Wir arbeiten mit anonymen Spender:innen-IDs. Personenbezogene Daten bleiben bei dir im Haus, deine IT muss nichts freigeben.
Fundraising, Daten und KI an einem Tisch
Bei uns arbeiten Fundraisende, Daten-Leute und KI-Entwickler:innen zusammen. Dazu kommt ein führender Experte für rein digitales Fundraising, dessen Benchmarks du ab dem ersten Tag nutzt.
Die meisten Teams planen Auflagen mit Werten aus der Vergangenheit. Daisy rechnet nach, was dabei auf der Strecke bleibt.
flyraising
Schön, dass du da bist
Hi. Ich bin Daisy.
Dein AI Agent für Fundraising-Daten, Audiences, Mailings, Reports und Spenderfragen. Wir arbeiten das gemeinsam durch.
Bevor wir beginnen, sag mir kurz, wer du bist. Woran arbeitest du gerade?
↓ Antworte unten – oder wähl einen Eisbrecher
Hi! Ich bin neu hier – schön, dich kennenzulernen.
Erzähl mir, wer du bist und woran wir zusammen arbeiten.
Lass uns starten – was sollte ich zuerst über dich wissen?
DU
Wie groß sollen unsere Hausmailings 2027 sein? Wo lohnt sich die Auflage nicht mehr?
DAISY
Hausmailings 2026 nach Rang in der Selection auswerten
Ertrag je Brief gegen die Kosten legen
Gefährdete Spender:innen für die Reaktivierung herausnehmen
Auflage je Mailing ableiten
Ich habe die Hausmailings 2026 nach Rang in der Selection ausgewertet. Die Selection reiht alle Spender:innen nach erwartetem Wert. Gezählt habe ich, was ein Brief je nach Rang tatsächlich eingebracht hat, und ihn den Kosten gegenübergestellt.
Ergebnis: Ertrag je Brief nach Rang
Ertrag je Brief in €
0
0
0
0
0
0
0–10
10–20
20–30
30–40
40–50
50+
Rang in der Selection, in TausendKosten je Brief ca. 0,85 €
Briefe je Hausmailing ab Rang 40.0000
Netto-Mehrertrag pro Jahr bei 8 Hausmailingsca. 0 €
Was das heißt: Ab Rang 40.000 bringt ein Brief nur noch etwa 0,45 €, bei Kosten von 0,85 €. Pro Hausmailing gingen im Schnitt rund 26.000 Briefe über diese Grenze hinaus, mit etwa 11.700 € Ertrag gegen 22.100 € Kosten. Bei 8 Hausmailings sind das rund 210.000 Briefe weniger.
Vorschlag: Auflagen 2027
Mailing
Auflage 2026
Vorschlag 2027
HM 1 Spendenbestätigung
66.000
ca. 65.000
Reguläre HMs, je
ca. 66.000
ca. 40.000
HM Weihnachten
72.000
ca. 75.000
Notfall-HMs, je
30.000–65.000
ca. 55.000
Neu: Reaktivierung, 2× im Jahr
–
ca. 28.000
Neu: Zweitspende
–
ca. 450/Monat
Ein Teil des frei werdenden Portos fließt in zwei neue Mailings: Reaktivierung für die gefährdeten Spender:innen, die dann nicht mehr jedes Hausmailing bekommen, und Zweitspende für Erstspender:innen der letzten 12 Monate.
⚠ Einschränkung: Gezählt ist nur die Spende, die dem jeweiligen Mailing zugeordnet ist. Ob diese Personen ganz wegbleiben, wenn sie nicht angeschrieben werden, misst das nicht. Deshalb fallen sie nicht weg: Sie bekommen weiter Weihnachten, Notfälle und Reaktivierung.
Und dann? Nach Abzug der neuen Mailings bleiben rund 125.000 € Porto frei. In noch mehr Hausmailings bringen sie laut Kurve kaum etwas.
Soll ich anschauen, ob wir bei anderen Kanälen sinnvoller Neuspender:innen gewinnen können, zum Beispiel online?
Wir starten einen Testlauf mit Meta-Ads und betreuen ihn von Anfang bis Ende. Nach rund 8 Wochen meldet sich Daisy von selbst: mit den Kosten pro Community Member und pro Dauerspender:in, dem Break-even und einem Vorschlag, wie es weitergeht.
ErgebnisDeine eigenen Online-Zahlen statt Branchenschätzungen
Dein AufwandEin kurzes Briefing und deine Freigabe
flyraising
Neue Nachricht von DaisyOnline-Benchmark · Woche 8
Online-Benchmark
Der Testlauf läuft.
Daisy betreut die Meta-Kampagnen und meldet sich von selbst, sobald es Ergebnisse gibt.
Daisy · Woche 8 des Testlaufs
DAISY
Kampagnen der letzten 8 Wochen auswerten
Kosten je Community Member und je Dauerspender:in berechnen
Break-even aus den ersten Spenden hochrechnen
Empfehlung ableiten
Dein Testlauf läuft seit 8 Wochen. Ich habe die Meta-Kampagnen, die Community Members und die ersten Spenden ausgewertet. Hier ist die Übersicht und mein Vorschlag, wie es weitergeht.
Übersicht nach 8 Wochen
Testbudget0
Community Members0
Kosten je Community Member0
Neue Dauerspender:innen, ca. 220 € je Person0
Wann sich ein Community Member rechnet
Ertrag je Community Member, kumuliert, in €
0
0
0
0
0
0
Mon. 3
Mon. 6
Mon. 9
Mon. 12
Mon. 15
Mon. 18
Prognose aus den ersten SpendenKosten je Community Member 11 €
Was das heißt: Ein Community Member kostet 11 € und ist nach etwa 13 Monaten wieder drin. Danach verdienst du an ihm, ohne weiter für ihn zu zahlen.
⚠ Einschränkung: Das ist eine Prognose aus 8 Wochen und 27 neuen Dauerspender:innen. Mit jedem Monat Daten wird sie genauer. Wer auch ohne Anzeige gekommen wäre, misst der Test nicht.
Mein Vorschlag: erst die Basis, dann Wachstum
Schritt
Budget
1 · Basis aufbauenCommunity Engine und Donation Engine: Interessierte als Community Members direkt erreichen und zu Spender:innen und Dauerspender:innen entwickeln. Weniger Abhängigkeit von Meta.
ca. 60 %
2 · Performance-basiert wachsenBudget nur dort erhöhen, wo die ersten positiven Signale zeigen, dass die Kosten je Dauerspender:in unter ihrem Wert von rund 190 € im ersten Jahr liegen.
ca. 40 %
Ziel: Mit jeder Kampagne baust du mehr eigene Community auf und hängst weniger an Meta.
Soll ich den Plan für die nächsten 6 Monate aufsetzen?
Plan für 6 Monate aufsetzenKampagnen ansehenReport exportieren
Nachricht an Daisy…
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Beispielrechnung mit frei gewählten Zahlen, kein echter Lauf.
03
Fliegen
Community Engine und Donation Engine
Du baust die Basis auf und holst dich von Meta weg: Aus Interessierten werden Community Members, die du direkt erreichst, und aus ihnen Spender:innen und Dauerspender:innen. Die Performance wächst weiter, die Abhängigkeit sinkt. Deine Community wird zur digitalen Hausliste: wie offline, nur günstiger zu beschicken als Prospect-Adressen.
ErgebnisOnline-Akquise, die du am Wert pro Spender:in steuerst
Dein AufwandWir bauen und betreiben, du gibst die Inhalte frei
Online-ReportBeispielrechnung mit frei gewählten Zahlen
über Meta-Anzeigendirekt aus der eigenen CommunityNeue Dauerspender:innen je Monat
∞
Rückenwind bleibt
Eine Plattform, die alle deine Daten verbindet
Alle Quellen laufen in einem ultraschnellen Data Lake zusammen. Nie wieder Excel-Reports: Jede Frage ist nur eine Antwort entfernt, bis ins Detail, welche Anzeige oder welchen E-Mail-Text eine Spender:in gesehen hat.
ErgebnisEntscheidungen auf Basis aller Daten
Dein AufwandDu stellst die Fragen, wir verbinden die Quellen
Netto-Ertragspotenzial ist der zusätzliche Ertrag, der nach allen Kosten bei dir übrig bleibt.
Rückenwind bleibt
Für Fundraising-Teams mit Rückenwind ist jede Frage nur eine Antwort entfernt.
Wenn alle deine Quellen verbunden sind, fragst du einfach. Unten ein echter Lauf aus dem Produkt, gekürzt.
flyraising
Schön, dass du da bist
Hi. Ich bin Daisy.
Dein AI Agent für Fundraising-Daten, Audiences, Mailings, Reports und Spenderfragen. Wir arbeiten das gemeinsam durch.
Bevor wir beginnen, sag mir kurz, wer du bist. Woran arbeitest du gerade?
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Erzähl mir, wer du bist und woran wir zusammen arbeiten.
Lass uns starten – was sollte ich zuerst über dich wissen?
DU
Wie entwickeln sich neu gewonnene Spender:innen je Kanal – und was sind sie nach 1, 3 und 5 Jahren wert?
DAISY
Kohorte festlegen: Erstspende vor 24 bis 6 Monaten
Beobachtungsfenster setzen: 6 Monate für alle
Kanäle vergleichen
Unterschiede auf Zufall prüfen
Akquisitionskosten je Kanal vereinheitlichen
Wert über 1, 3 und 5 Jahre berechnen
Ich habe die Analyse gerechnet. Damit die Kanäle fair verglichen werden, bekommt jede Kohorte gleich viel Zeit: Wer erst kürzlich gespendet hat, hatte noch keine Chance auf eine zweite Spende.
Kohorte: Spender:innen, deren allererste Spende 24 bis 6 Monate zurückliegt. Beobachtungsfenster: exakt 6 Monate nach der Erstspende, für alle gleich lang.
Ergebnis: Wiederholungsrate nach Kanal
Zweite Spende innerhalb von 6 Monaten
0
0
0
direct mail
other
donation formnur 14 Personen, nicht bewertet
direct mail: Median bis zur 2. Spende0 Tage
other: Median bis zur 2. Spende0 Tage
Kanal
Neu akquiriert
Median Erstspende
Median Gesamtwert, 6 Mon.
direct mail
rund 11.600
28 €
29,40 €
other
rund 8.100
45 €
46,70 €
donation form
14
55 €
57,50 €
Ist der Unterschied zufällig? Nein. Der Chi²-Test zur Wiederholungsrate und die Mann-Whitney-Tests zu Wert und Zeit liefern jeweils p < 0,0001. Weil Spendenbeträge stark schief verteilt sind, nutze ich verteilungsfreie Tests statt Mittelwerte.
⚠ Datenauffälligkeit: In „other“ gibt es einen einzelnen Kontakt mit rund 13,5 Mio. € Nachfolge-Umsatz aus 4 Spenden. Das ist mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit ein Importfehler. Ich rechne deshalb überall mit Median und getrimmtem Mittelwert. Bitte prüft den Datensatz im Quellsystem.
Was sie wert sind: 1, 3 und 5 Jahre, nach Akquisitionskosten
Akquisitionskosten vereinheitlicht: Produktion, Porto, Media und Agentur habe ich je Kanal auf die tatsächlich gewonnenen Spender:innen umgelegt. Jahr 1 ist beobachtet (Kohorte mit Erstspende vor 24 bis 12 Monaten). Jahr 3 und 5 schreibe ich aus älteren Kohorten (Erstspende 2018 bis 2021) mit einer Überlebenskurve fort. „Netto“ heißt: kumulierter Spendenwert je Neuspender:in minus Akquisitionskosten.
Kanal
Kosten je Neuspender:in
Netto nach 1 J.
Netto nach 3 J.
Netto nach 5 J.
direct mail
38 €
−4 €
+23 €
+46 €
other
52 €
+6 €
+52 €
+89 €
Einordnung für die CAC-Frage: Direct Mail ist pro Kopf günstiger, zahlt sich aber erst nach rund 14 Monaten aus. „other“ kostet mehr, konvertiert aber häufiger und schneller zur Wiederholungsspende und ist nach rund 11 Monaten im Plus. Nach 5 Jahren bleiben je investiertem Euro rund 1,20 € (direct mail) gegenüber 1,70 € (other) übrig. Jahr 5 ist eine Hochrechnung mit einem Unsicherheitsband von etwa ±15 %. Wer nur auf die Kosten der Erstgewinnung schaut, würde Direct Mail bevorzugen und das Geld im längeren Zeitraum liegen lassen. Dafür braucht es genau diese einheitlichen Kosten je Kanal.
Soll ich das speichern?
Als Audience speichernAls Dashboard-Karte ablegenRohdaten exportieren
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Beispiel aus flyraising, gekürzt und anonymisiert. Kosten und Netto-Werte über 1, 3 und 5 Jahre sind eine Beispielrechnung mit frei gewählten Zahlen.
Eine Sache noch.
Bisher hat Daisy Fragen beantwortet.Gib ihr ein Ziel.
Daisy ist ein Agent. Bei Bedarf startet sie einen eigenen Server, trainiert ein Modell für dein Ziel und prüft es an Daten, die sie vorher zurückgelegt hat. Wie ein Data Scientist auf Zuruf.
DaisyNeues Ziel
Wähle ein Ziel
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Übrigens: Daisy kommt von Data Scientist. Falls du dich gefragt hast.
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Danke dir.
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