KI kann Fundraising-Teams bei der Planung, Texterstellung und Auswertung unterstützen. Besonders nützlich ist sie für Aufgaben, bei denen du Informationen ordnen, Varianten entwickeln oder Muster in vorhandenen Daten prüfen möchtest. Ob daraus bessere Kommunikation entsteht, hängt allerdings von der Qualität deiner Informationen und von den Entscheidungen deines Teams ab.
Für den Einstieg brauchst du kein komplexes Analyseprojekt. Oft ist ein klar begrenzter Anwendungsfall sinnvoller: etwa einen Spendenaufruf überarbeiten oder häufige Fragen von Unterstützer:innen verständlich beantworten. Dieser Beitrag zeigt dir, welche Möglichkeiten es gibt, wo die Grenzen liegen und wie du KI verantwortungsvoll ausprobierst.
KI im Fundraising bezeichnet den Einsatz von Systemen, die Inhalte erzeugen oder Daten auf Muster untersuchen. Generative KI kann beispielsweise aus deinen Angaben Entwürfe für E-Mails, Social-Media-Beiträge oder Kampagnenideen erstellen. Prädiktive KI nutzt vorhandene Daten, um mögliche Entwicklungen einzuschätzen, etwa welche Gruppen auf eine bestimmte Ansprache reagieren könnten.
Nicht jede digitale Vereinfachung ist deshalb KI. Eine automatisch versendete Zahlungsbestätigung folgt beispielsweise einem festgelegten Ablauf. Auch eine Auswertung von Spendeneingängen wird erst dann zur KI-Anwendung, wenn ein entsprechendes System die Daten darüber hinaus analysiert oder Vorhersagen daraus ableitet. Diese Unterscheidung hilft dir, für jede Aufgabe das passende Werkzeug zu wählen.
Der praktische Nutzen liegt häufig in der Vorbereitung und Überarbeitung von Arbeit, die dein Team ohnehin erledigt. KI kann Vorschläge liefern und Informationen strukturieren; ob ein Ergebnis zu eurer Organisation und euren Unterstützer:innen passt, prüft ihr selbst.
| Aufgabe | Möglicher Einsatz von KI | Was dein Team prüfen sollte |
|---|---|---|
| Kampagne planen | Ideen sammeln und einen Ablauf entwerfen | Passt der Vorschlag zu Ziel, Zeit und Ressourcen? |
| Spendenaufruf schreiben | Formulierungen für verschiedene Kanäle entwickeln | Sind Geschichte, Wirkung und Spendenzweck korrekt dargestellt? |
| Häufige Fragen beantworten | Antworten aus freigegebenen Informationen entwerfen | Sind die Angaben aktuell und verständlich? |
| Kampagne auswerten | Auffälligkeiten und Fragen für die Analyse aufzeigen | Lassen die Daten die vorgeschlagenen Schlüsse zu? |
Bei der Texterstellung ist KI besonders leicht auszuprobieren. Du kannst ihr beispielsweise Zielgruppe, Spendenzweck, Kanal und gewünschte Länge nennen und um mehrere Einstiege für einen Aufruf bitten. Je konkreter die Angaben sind, desto eher erhältst du einen Entwurf, mit dem du weiterarbeiten kannst.
Entscheidend ist die redaktionelle Prüfung: Stimmt jede Aussage über eure Arbeit? Klingt der Text nach eurer Organisation? Ist klar, was die Spende bewirken soll, ohne mehr zu versprechen, als ihr belegen könnt? Echte Erfahrungen und sorgfältig belegte Wirkungsbeispiele gehören weiterhin in die Hände deines Teams. Gerade bei persönlichen Geschichten ist der Kontext wichtiger als eine besonders wirkungsvolle Formulierung.
Nicht alle Unterstützer:innen brauchen dieselbe Information. Menschen, die erstmals von eurer Arbeit hören, haben möglicherweise andere Fragen als langjährige Spender:innen. KI kann helfen, einen vorhandenen Text für unterschiedliche Wissensstände oder Kanäle umzuschreiben und Lücken in der Erklärung sichtbar zu machen.
Dafür musst du keine individuellen Spenderprofile in ein KI-Tool eingeben. Beginne mit allgemeinen Beschreibungen wie „Personen, die zum ersten Mal von unserem Projekt erfahren“ und prüfe die Vorschläge mit deinem Team. Wenn du später mit personenbezogenen Daten arbeiten möchtest, braucht es vorab eine gesonderte Prüfung von Tool, Zweck und Datenverarbeitung.
Mit geeigneten Daten und einem dafür vorgesehenen System kann KI Muster in früheren Kampagnen untersuchen. Das kann Anregungen geben, welche Zielgruppen oder Maßnahmen du genauer betrachten solltest. Eine Vorhersage ist jedoch keine Aussage darüber, was eine einzelne Person als Nächstes tun wird.
Bevor du ein Analyse-Tool auswählst, lohnt sich deshalb ein Blick auf die Datengrundlage: Sind Spenden und Kontakte vollständig erfasst? Lassen sich Kampagnen auseinanderhalten? Welche Frage soll die Auswertung beantworten? Wenn du erst einmal verstehen möchtest, welche Informationen dir bereits zur Verfügung stehen, helfen zentrale Zahlungsdaten und Exporte in RaiseNow Hub bei der Bestandsaufnahme.
KI kann überzeugend formulieren und trotzdem falsch liegen. Erfunden wirkende Projektdetails, unpassende Zahlen oder zu weitgehende Wirkungsversprechen fallen beim schnellen Lesen nicht immer auf. Prüfe daher Fakten, Quellen, Namen und Links, bevor ein Text veröffentlicht wird. Besonders bei sensiblen Themen sollte eine verantwortliche Person auch Ton und mögliche Missverständnisse beurteilen.
Ähnliches gilt für die Beziehung zu Unterstützer:innen. Ein System kann einen Entwurf für eine Antwort vorbereiten, aber es kennt die Situation einer Person nur so weit, wie sie in den verfügbaren Informationen abgebildet ist. Persönliche Anliegen, Beschwerden und Gespräche über eine langfristige Unterstützung brauchen Raum für menschliches Urteil.
Auch bestehende Abläufe solltest du von KI-Anwendungen trennen. Bestätigungs-E-Mails in RaiseNow Hub informieren Unterstützer:innen automatisch nach bestimmten Zahlungs- und Abonnement-Ereignissen. Das ist eine nützliche Automatisierung, aber keine von KI individuell verfasste Dankesnachricht.
Wähle zunächst eine Aufgabe, deren Ergebnis dein Team gut beurteilen kann. Ein erster Test könnte darin bestehen, einen bestehenden Spendenaufruf auf Verständlichkeit zu prüfen oder drei Varianten für eine E-Mail-Einleitung zu entwerfen. Lege vorher fest, woran du einen brauchbaren Vorschlag erkennst: etwa an sachlicher Richtigkeit, klarer Sprache und einem passenden Ton.
Für den ersten Versuch genügen freigegebene oder allgemein formulierte Informationen. Gib keine personenbezogenen Spenderdaten, vertraulichen Unterlagen oder unveröffentlichten Geschichten in ein Tool ein, dessen Umgang mit diesen Daten ihr nicht geprüft habt. Klärt im Team außerdem, wer KI-Ergebnisse kontrolliert und welche Informationen verwendet werden dürfen. So entsteht aus einzelnen Experimenten eine verlässliche Arbeitsweise.
Prüfe nach dem Test auch den tatsächlichen Aufwand. Hat der Entwurf Zeit gespart, obwohl er noch bearbeitet werden musste? Hat er eine gute neue Frage aufgeworfen oder lediglich Bekanntes anders formuliert? Wenn du die Antworten festhältst, kannst du entscheiden, ob sich derselbe Einsatz für die nächste Kampagne lohnt. Weitere Anregungen zur Planung digitaler Kampagnen findest du in den Fundraising-Tipps von RaiseNow.
Nein. Für Aufgaben wie das Strukturieren einer Kampagnenidee oder das Überarbeiten eines Textes reichen Informationen über eure Organisation, Zielgruppe und Ziele. Beschreibe diese möglichst konkret, ohne persönliche Daten einzelner Unterstützer:innen weiterzugeben.
Ein geeignetes Analysemodell kann aus vorhandenen Daten Wahrscheinlichkeiten ableiten. Ob das für deine Organisation sinnvoll ist, hängt von der Datenqualität, der Datenmenge und der konkreten Fragestellung ab. Das Ergebnis bleibt eine Einschätzung und sollte nicht als sichere Aussage über einzelne Personen behandelt werden.
Ein KI-Entwurf sollte vor der Veröffentlichung redaktionell geprüft werden. Kontrolliere insbesondere Fakten, Quellen, Aussagen zur Wirkung und den Ton gegenüber den Menschen, über die ihr sprecht. Anschließend kannst du den Text so überarbeiten, dass er tatsächlich eure Perspektive wiedergibt.
Nein. Ein Formular, eine Zahlungsbestätigung oder ein fest eingerichteter E-Mail-Ablauf kann ohne KI funktionieren. Von KI sprichst du beispielsweise dann, wenn ein System auf Basis deiner Eingaben neue Inhalte erzeugt oder Daten auf Muster untersucht.
Generative KI eignet sich vor allem für erste Entwürfe, Textvarianten und die Strukturierung von Ideen. Sie kann zum Beispiel einen Spendenaufruf kürzen oder häufige Fragen zu einer Kampagne verständlicher formulieren. Vor der Veröffentlichung sollte dein Team alle Fakten und Formulierungen prüfen.
Generative KI erstellt neue Inhalte, etwa E-Mail-Entwürfe oder Kampagnenideen. Prädiktive KI untersucht vorhandene Daten, um Wahrscheinlichkeiten einzuschätzen, beispielsweise mögliche Reaktionen auf eine Ansprache. Ihre Ergebnisse sind Entscheidungshilfen, keine sicheren Vorhersagen.
Nenne der KI den Spendenzweck, die Zielgruppe, den Kanal, die gewünschte Länge und die Fakten, die im Text vorkommen dürfen. Bitte zunächst um einen Entwurf oder mehrere Einstiege und überarbeite das Ergebnis anschließend in der Sprache deiner Organisation. Gib keine Wirkungsversprechen vor, die ihr nicht belegen könnt.
Für erste Tests eignen sich freigegebene Informationen über deine Organisation, ihre Projekte und ihre Zielgruppen. Bevor du personenbezogene Spenderdaten oder vertrauliche Unterlagen in einem KI-Tool verarbeitest, muss deine Organisation das Tool und den vorgesehenen Umgang mit den Daten prüfen. Für viele Textaufgaben reichen allgemeine Zielgruppenbeschreibungen aus.
Ja, kleine Teams können mit einfachen Aufgaben wie dem Überarbeiten eines vorhandenen Textes beginnen. Dafür benötigen sie weder ein eigenes Analysemodell noch eine große Spenderdatenbank. Wichtig sind ein klarer Auftrag an das Tool und eine Person, die das Ergebnis fachlich prüft.
KI lohnt sich für eine Aufgabe, wenn das geprüfte Ergebnis deinem Team tatsächlich Arbeit erleichtert oder zu einer besseren Lösung beiträgt. Vergleiche dafür den Aufwand für Eingabe, Kontrolle und Überarbeitung mit deiner bisherigen Arbeitsweise. Ein schnell erzeugter Text ist noch kein Gewinn, wenn seine Korrektur länger dauert als das Schreiben.