非牟利機構

每位捐款者、每位義工、每一磅食物,盡在一個系統

捐款記錄在一個資料庫,更表在一個報名網站,食物又在倉庫系統。將全部集中到一處,清楚掌握每個合作夥伴、資助機構和義工,再交給 AI 同事處理中間的大小事務。

清晨,一位倉庫組長在義工分揀線旁查看平板電腦

宏大的使命,靠善心和試算表支撐

與你規模相若的非牟利機構,大多依靠一個捐款者資料庫、一個報名網站和一個倉庫或個案系統運作,中間再靠電郵連繫。一直行之有效,直到某家超市在下午 4 點來電,說有成噸牛奶。

  1. 回收食物分秒必爭一家超市來電,說有 900 磅蔬果和奶類製品。接電話的人要找到司機和一架有冷藏空間的貨車,否則這些食物就要丟進垃圾桶。
  2. 義工更表靠運氣填滿星期六的分揀更有 60 人報名,只有 41 人出席。星期二那一更又只有一半人,統籌同事星期五晚上唯有不停打電話。
  3. 每個資助機構都要一份專屬報告十二個資助機構,十二種格式。每份報告到期的那個星期,都要人手從三個系統抽取按地區劃分的磅數和受惠家庭數字。
  4. 食物分發點按上星期的清單下單合作食物分發點按一張到星期二已經過時的清單下單,之後再打電話詢問實際到了甚麼貨。
分散於
  • Google Workspace Business Standard
  • Slack Pro
  • Zoom Workplace Pro
  • HubSpot Sales Hub Professional
  • Mailchimp Standard
  • Zendesk Suite Team
  • RingCentral Core
  • Calendly Teams
  • Asana Starter
  • QuickBooks Online Advanced
  • Power BI Pro
  • Otter Business

$602,424Tableland 的 12 個訂閱,按牌價計每年

示例公司Tableland Food Bank賓夕法尼亞州匹茲堡

Tableland 每年將 2,800 萬磅食物送到賓夕法尼亞州西部十一個縣的 310 個食物分發點、庇護所和學校計劃。

1983 年,正值鋼廠相繼倒閉,一個鋼鐵工人工會分會與四個 Mon Valley 堂區在一間教堂地庫創辦了這家機構。Delia Morrow 少年時第一次來做義工,現在由她主理:一座倉庫、14 架貨車、每月 2,100 位義工,依靠一個捐款者資料庫、一個倉庫系統,以及十二個互不相通的訂閱運作。

110
職員
2,100
每月義工
310
合作食物分發點
28M
每年磅數

Delia Morrow 總裁兼行政總裁在下方影片中,使用 OpenLazarus 設計 Tableland 的系統。

Tableland Food Bank 是虛構示例,並非客戶:一間類似我們服務對象的公司,用以展示它在 OpenLazarus 上如何運作。當中的人物、數字和相片僅作說明之用。

Tableland 用它來運行甚麼

模組使用的是 Tableland 自己的名稱;AI 同事處理的食物、合作夥伴和資助機構,與機構職員完全相同。

他們的模組
  • 剩食回收每家超市提供的食物,在變壞之前就安排上有冷藏空間的貨車
  • 食物分發點訂單310 個合作夥伴按今天貨架上的存貨下單
  • 倉庫乾貨、冷藏和冷凍,按磅數和剩餘日數點算
  • 更表每月 2,100 位義工,安排到最需要他們的崗位
  • 資助每份申請和報告,按資助機構和期限排列
  • 捐款者18,000 位捐款者,每筆捐款都具名致謝
  • 電話剩食回收、合作夥伴和義工服務台共六條線
  • 報告按地區劃分的磅數、受惠家庭和義工時數,供每個資助機構使用
他們的 AI 同事,某個示例早上
  • Mei TanakaAI剩食回收調度已將 41 個超市收貨點編排到五架貨車,冷藏貨物優先
  • Sam OkaforAI合作夥伴關係已將 2,200 磅回收奶類製品提供給四個有冷藏空間的食物分發點
  • Amara DialloAI義工已從候補名單和一個教會青年團填滿星期六的分揀更,60 個名額已有 58 人
  • Arjun MehtaAI資助和報告已草擬 Larkmoor Foundation 的季度報告:11 個縣合共 710 萬磅

像 Tableland 這樣的公司,通常從 Mei, Amara 和 Arjun 開始。

示意估算

一年之內可以帶來的改變

根據 Tableland 的示例數字推算的示意估算:它可以停付的訂閱、員工可以取回的時間,以及送到食物分發點、而不是丟進垃圾桶的回收食物。

$105,000
每年可保留的金額,已扣除 Lazarus、伺服器、六條電話線和工程師時間的費用,按牌價計算
4,800
每年交還給調度、合作夥伴關係、義工服務台和資助團隊的時數
97%
超市提供的食物即日收取,以往未有專人負責時為 84%

虛構公司的示例數字。節省金額和時數按其示例工具和方案的牌價計算;第三個數字是示意目標,並非實際量度結果。

用一個屬於你的系統推動你的使命

告訴 OpenLazarus 你的機構如何運作:你的項目、你的資助機構、你的義工。你會在對話中看着你的系統逐步成形,用上你的名稱,以及它為你節省的開支。

我們已經有捐款者資料庫和倉庫系統,需要取代嗎?

不需要。Lazarus 會讀取當中資料,在有需要時寫回,所以每筆捐款、每張食物分發點訂單和每個卡板,都各自只有一份記錄。大部分機構會先將日常工作搬進 Lazarus,舊系統之後再作決定。

我們的軟件是捐贈或有折扣的,這些節省對我們來說是否真實?

本頁數字採用每款工具的牌價,因為這是我們可以核實的價格。不少非牟利機構透過捐贈或折扣授權支付更少,所以你在訂閱上的節省可能較少,效益或會主要來自取回的時間。決定之前,請用你實際支付的金額核對估算。

捐款者私隱和資助機構的規定如何處理?

你的系統在你自己的伺服器上運行,捐款者、義工和合作夥伴記錄都保留在那裏。每個 AI 同事只能查看你開放給它的模組,每個操作都有記錄,而指定用途的捐款會一直標記在捐贈時指定的項目。

由誰決定 AI 可以做甚麼?

由你決定,逐個 AI 同事設定:哪些可以自行處理,哪些要先詢問你,例如任何要發給資助機構的文件,或者婉拒超過 1,000 磅的捐贈。每個操作都有記錄,你的職員隨時可以查看。

我們的義工要再學一個新系統嗎?

不需要。義工照舊透過短訊和電郵報名及接收提醒,義工更組長用手機就能查看自己的名單。設計只需與 OpenLazarus 進行一次對話,我們的工程師會在數星期內接駁你的系統。