Det hele startede med erkendelsen af, at imens fundraising eksploderede i USA og Storbritannien, haltede resten af Europa alvorligt bagefter. Derfor lancerede BetterNow i 2011 en fundraising platform, og de første 100 fundraisere blev rekrutteret ansigt-til-ansigt, Men denne approach skalerede ikke. Derfor tog BetterNow en radikal beslutning, de lavede deres platform om til en white-labelled platform.
Better Now ville se, om de kunne øge fundraiseres performance, med brug af kunstig intelligens, Det var der hvor 2021.AI kom ind i billedet
Denne use case er relevant for andre SMV'er, der har historiske data fra deres kundeengagementer og ønsker at optimere disse for at drive en bestemt KPI i en given retning. Ved hjælp af maskinlæring kan algoritmer identificere mønstre, korrelationer og andre drivende variabler for at optimere og forudsige optimale næste handlinger for at opnå et forretningsmål.
Udfordringen hos BetterNow var: Forbedre effektiviteten af deres fundraisingplatform for at øge antallet af donationer. I denne sammenhæng betød det, at de sammen skulle finde måder at optimere deres platform på, så den kunne tiltrække flere donationer og dermed øge den samlede indsamling.
Better Now forstod, at for at opnå dette mål, skulle de dykke dybere ned i deres data og forstå, hvad der motiverer folk til at donere, og hvilke faktorer der kunne øge sandsynligheden for donationer
Løsningen var en maskinlæringsalgoritme til at give fundraisere personlige anbefalinger. BetterNow håbede på en øgning af indsamlede midler på 25%, da de startede AI-projektet. 2021.AI har samarbejdet med BetterNow til at skræddersy en AI model.
BetterNow indsamler data om fundraisere. Fra hver fundraiser indsamler de over 30 datapunkter, herunder modtagne donationer, websiteaktivitet, fundraisingaktiviteter og fundraisinghistorik. Modellen forudsiger indsamlingens beløb. Forudsigelsen er baseret på en regressionsmodel bygget med over 10 års fundraisingdata.
AI modellen forudsiger så, hvilken handling der vil have den største indvirkning. Modellen kommer med forslag til, hvilken handling der har den største sandsynlighed for at forbedre fundraisingresultatet. Anbefalingerne opdateres efterhånden som tiden går. Efterhånden som fundraiseren bevæger sig langs sin fundraisingrejse, køres modellen igen og kommer med nye anbefalinger til fundraiseren. Siden lanceringen er indsamlede midler steget med 45% takket være personlige anbefalinger.