当你在网上商店结账时，越来越常见的是会收到一个提示，邀请你为一个好原因捐出几美元。你是否决定捐赠（或不捐赠）可能反映了你当时的慷慨程度。然而，你对这些“微捐赠”请求的反应——包括你捐赠的金额——也受到你在屏幕上看到的信息和选项的影响。
在一系列涉及超过200万PayPal用户的实验中，斯坦福大学商学院的 Golub Capital Social Impact Lab 的研究人员发现，对捐赠请求进行小幅调整对人们捐赠的可能性和捐赠金额有显著影响。这些发现发表在一份 新报告 中，可能帮助非营利组织吸引数百万新捐赠者，并显著增加其资金。
“慈善捐赠是组织筹款的重要来源，但在现实世界中，人们是冲动的，他们拖延，他们不实现自己的目标，他们没有完全的信息，而这些都是阻碍因素，”斯坦福大学商学院经济学教授兼实验室主任 Susan Athey 博士说。“我们的工作表明，有低成本的方法可以潜在地减少摩擦并为好原因筹集更多资金。”
更高的投资回报
第一个 研究 是使用一个功能进行的，该功能允许购物者在使用PayPal结账时捐赠1美元给慈善机构。在完成交易时，随机选择了140万用户中的一部分，看到六个关于一个相对不知名的全球贫困慈善机构的简短描述之一，或者没有描述。一些一句话的陈述量化了结果（例如，“1美元为2人提供一年的免费和可靠的安全水访问”），而其他则坚持叙述（例如，“[该组织]提供免费安全水访问”）。其余的则引用了第三方组织的评级。
与没有信息相比，提供关于影响的数字数据几乎使捐赠率翻了四倍。叙述性描述也提高了捐赠率，但分享数字的效果高出近60%。
“令人惊喜的是，关于慈善机构在做什么的量化信息是最有效的，因为这是可以扩展的，”Athey说。“许多慈善机构有非常高层次的使命，但很难想象你的钱去了哪里。这种具体的分析性陈述似乎也很重要。”
对第三方评级的引用——无论是单独还是与其他描述一起——都没有帮助。事实上，在量化影响的句子中添加“由慈善评级组织估计”使人们平均更不愿意捐赠。
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Susan Athey 经济学教授
研究人员并不确切知道为什么会出现这种效果，但Athey推测，这种提及在简短描述中缺乏“投资回报”。“你放在别人面前的每一个字都有成本，并可能使人们不太可能完成某件事，”她说。
这些发现缓解了人们对结账时捐赠可能鼓励冲动捐赠给效果较差的组织或仅有名气的组织的担忧。“我们可以在这个非常短的空间内，以一种让人们对小型慈善机构的质量感到放心的方式传达信息，并为更广泛的慈善捐赠打开这个渠道，”Athey说。
研究人员探讨了人口特征与捐赠行为之间的关系。总体而言，研究人员发现女性、年长者和高收入用户更有可能在结账时捐赠。然而，所有群体对实验中呈现的不同描述的反应都相当相似。
在PayPal平台上的第二个实验解决了非营利组织的另一个担忧：如果消费者在结账时捐赠少量金额，是否会暂时满足他们的慷慨欲望，但“挤出”未来可能更大的捐赠？研究人员发现，以这种方式被提示捐赠并没有显著改变任何人口群体的未来慷慨程度。它没有影响人们是否后来使用PayPal捐赠，他们捐赠的平均次数，或他们捐赠的总额。
优化请求
在 另一项研究 中，Athey和她的团队调查了不同默认捐赠金额（称为请求字符串）如何影响PayPal的Giving Fund网站上的捐赠，该网站允许用户向超过450,000个慈善机构捐赠。当他们点击一个慈善机构时，超过40万用户被随机分配看到现有的请求字符串——$25, $50, $75, $100——或将$75（一个相对不受欢迎的捐赠金额）替换为$10或$200的字符串。
两个新选项都使人们更有可能选择默认金额，而不是写入不同的金额或不捐赠，这表明这些变化简化了捐赠。包括$10按钮鼓励更多人捐赠（尽管这降低了捐赠者的平均捐赠金额），而$200选项则提高了筹集的总金额——这对非营利组织来说都是可喜的结果。
“除了让事情变得更简单，这些金额还可以作为一种沟通工具，设定什么是可接受的标准，”Athey说。“一个低按钮可能会吸引人们并将人们拉低到它，使其受欢迎。一个高按钮则使那些可能想捐赠更多的人更容易，并将人们拉高到它。”
新的捐赠选项还增加了用户再次使用PayPal捐赠的可能性——并在研究开始后的18个月内总共捐赠更多。“让人们跨过捐赠的门槛与他们建立了关系，”Athey说。“他们已经看到这并不难；他们没有被体验吓退，所以这使他们更愿意参与其中。”
研究表明，慈善机构在创建请求字符串时应查看过去受欢迎的捐赠金额。“通过选择这些峰值，你将创造更好的用户体验，这本身就是好的，但也可能改善长期结果，”Golub Capital Social Impact Lab的研究主任和论文的合著者 Kristine Koutout 说。
虽然研究人员找不到完全消除吸引更多用户和筹集更多资金之间权衡的方法，但他们发现，通过针对不同受众定制请求字符串，可以在这两个方面获得更好的结果。尽管研究人员评估了一种基于复杂机器学习算法的方法，但组织可以使用更简单的定制方法，例如，针对低收入群体的捐赠者提出较低的请求。“无论是基于过去的捐赠历史还是人们居住的地方，有许多情况下你可以进行个性化，”Athey说。
鉴于这些随机实验的规模以及它们在现实世界中的背景，Athey“相当确定这些结果将会普遍适用。”未来的研究可以检查更多请求字符串、慈善描述和其他可能优化捐赠行为的因素的变化。“我们才刚刚开始探索，”她说。