Spendendewanderungen

Wie viele Menschen werden von einmaligen Spendende zu monatlichen Spendende? Wie viele Menschen kündigen ihre regelmäßige Spende? Hier beschäftigen wir uns mit der Entwicklung von Spendenkategorien.

Anleitung

Erweiterung der CiviCRM Datenfelder

Wie hier beschrieben, benötigen wir ein neues benutzerdefiniertes Datenfeld, dass den Typ einer spendenden Person erfasst. Für Demonstrationszwecke halten wir es simpel und legen das Feld Donor Type als Auswahlliste mit den Optionen One Time Donor, Monthly Donor und Past Donor an. Die Benennung ist dabei beliebig veränderbar und es könnten auch mehr Optionen genutzt werden.

🤔 Hinweis: Für unseren Test erstellen wir programmatisch Testdaten mit diesem Dateifeld, in der Realität müsst ihr diesen neue Feld jedoch in eure Erfassung von Kontakten integrieren, oder die Information anderweitig erfassen. Eine Option ist zum Beispiel die Nutzung von Gruppen für Kontakte. Auf English ist dies hier dokumentiert. Ihr könntet Gruppen mit Kriterien wie ist zu einer Contribution zugeordnet anlegen.

Anlegen einer Tabelle in der Managed Datenbank (Neon)

Erstelle eine neue Tabelle, wie hier beschrieben, mit dem Namen spendende_typen_agg und füge neben der automatischen ID-Spalte jeweils eine Spalte für die Typen von Spendenden ein. Also z.B. nicht_spendend oder einmalig. Diese Spalten sollten den Typ integer, und als Contraints Not null haben. Weiterhin benötigen wir noch die Spalte timestamp mit dem gleichnamigen Datentyp *timestamp und dem Constraint Not null.

Als SQL, das man auch in den SQL Editor einfügen kann, um die Tabelle zu erstellen, sieht das so aus:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS"spendende_typen_agg" (
  "id" integer PRIMARY KEY GENERATED ALWAYS AS IDENTITY (
    sequence name "spendende_typen_agg_id_seq"
  ),
  "timestamp" timestamp NOT NULL,
  "nicht_spendend" integer NOT NULL,
  "monatlich" integer NOT NULL,
  "einmalig" integer NOT NULL,
  "ehemalig" integer NOT NULL
);

Datenmodellierung im API Explorer

Navigiert zum API Explorer und wählt als Entität Contact, sowie als Aktion get aus. Hier besteht die Datenmodellierung nun aus einer Aggregation nach dem Typ der spendenden Person.

Konfiguriert die API-Anfrage so wie in dem Screenshot oben. Wir zählen die ids pro Spendenden-Typ und zeigen den Namen des Typs an. Außerdem nutzen wir die groupBy Funktion, um die Reihen nach Spendenden-Typ zu gruppieren. Wichtig ist weiterhin, dass wir die Ergebnisse sortieren, da wir später die Position in der Liste der Ergebnisse verwenden.

Anlegen des Flows in Kestra

Hier ist der gesamte Flow als yaml:

id: civicrm_donor_type_count_polars
namespace: company.team
tasks:
  - id: request
    type: io.kestra.plugin.core.http.Request
    uri: http://civicrm.correlaid.org/civicrm/ajax/api4/Contact/get
    headers:
      X-Civi-Auth: "Bearer {{ secret('CIVICRM_API_TOKEN') }}"
    method: POST
    contentType: application/x-www-form-urlencoded
    body: |
      params=%7B%22select%22%3A%5B%22COUNT%28id%29%20AS%20count%22%2C%22Donor_Type.Donor_Type%3Alabel%22%5D%2C%22orderBy%22%3A%7B%22contact_type%3Alabel%22%3A%22DESC%22%7D%2C%22groupBy%22%3A%5B%22Donor_Type.Donor_Type%22%5D%7D

Knoten: API-Anfrage

Ein Beispiel Output ist:

{"values":[{"count":22,"Donor_Type.Donor_Type:label":null},{"count":76,"Donor_Type.Donor_Type:label":"One Time Donor"},{"count":117,"Donor_Type.Donor_Type:label":"Past Donor"},{"count":91,"Donor_Type.Donor_Type:label":"Monthly Donor"}],"entity":"Contact","action":"get","debug":null,"version":4,"count":4,"countFetched":4}

Knoten: Verarbeitung mit jsonata

jsonata ist eine Sprache für die Abfrage und Verarbeitung von Daten. In diesem Fall separieren wir die Zählungen der Typen durch folgende Anfrage:

$merge(
        $map(values, function($v) {
          {
            ($v."Donor_Type.Donor_Type:label" != null ? $v."Donor_Type.Donor_Type:label" : "Unlabeled"): $v.count
          }
        })
      )

Die JSONata-Anfrage iteriert mit $map über das Array values und erzeugt für jeden Eintrag ein Objekt, dessen Schlüssel dynamisch aus $v."Donor_Type.Donor_Type:label" stammt oder, falls null, auf Unlabeled gesetzt wird; der zugehörige Wert ist jeweils $v.count. Weil der Feldname Sonderzeichen enthält, wird er mit dem Pfad ."Donor_Type.Donor_Type:label" in Anführungszeichen adressiert. Anschließend fasst $merge alle Einzelobjekte zu einem einzigen flachen Objekt zusammen, sodass die Spendentypen ihren Zählwerten zugeordnet sind.

Beipsiel-Output

{
  "Unlabeled": 22,
  "One Time Donor": 76,
  "Past Donor": 117,
  "Monthly Donor": 91
}

Knoten: Laden in die Datenbank

Die als Key und Value separierten Daten lassen sich nun

🤔 Hinweis: Wenn ihr Kestra selbst hostet, könnt ihr API Tokens etc. als Secrets anlegen.

🤔 Kleiner Exkurs: In den Begriffen des Data Engineering vollziehen wir hier einen Daily Snapshot.

Visualisierung in Metabase

Verbindet wie hier beschrieben die Datenbank mit Metabase. An die notwendigen Informationen kommt ihr ähnlich wie beim Anlegen der Postgres Credentials für den letzten Knoten des Workflows.

Die obige Visualisierung ist ein Line-Chart, der direkt auf die Daten angewendet werden kann.