questionario

DEFINIRE I
REQUISITI DEL
CLIENTE
Dimensioni della
qualità
SVILUPPARE E
VALUTARE IL
QUESTIONARIO
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
IMPIEGARE IL
QUESTIONARIO
Perfomance
Optionals
Affidabilità
Conformità
Durata
Assistenza
Livello di qualità percepito
Immagine
Il questionario è un insieme strutturato di domande volte ad
acquisire informazioni.
1. IPOTESI DI LAVORO
2. OBIETTIVO CONOSCITIVO DELL’INDAGINE
3. IDENTIFICAZIONE DELLA POPOLAZIONE DI
RIFERIMENTO PER L’INDAGINE
4. CRITERI DI SELEZIONE DEL CAMPIONE
5. MODALITA’ DI CONTATTO DEGLI INTERVISTATI
I questionari sulla soddisfazione dei clienti sono costituiti in quattro
fasi:
1.Stabilire le domande (voci)
2.Selezionare il formato della risposta
3.Presentazione del questionario
4.Definire il contenuto del questionario finale
Pertinenti, concise e
prive di ambiguità
1. “Lista di controllo”
2. “Tipo Likert”
Specifica lo scopo dell’indagine
e le istruzioni per la
compilazione
Selezione delle voci sulla
soddisfazione; saranno loro lo
strumento di misurazione
1. Domande aperte
2. Domande chiuse a risposta singola
3. Domanda chiusa a risposta multipla
4. Domande filtro
PRO
Omogeneità delle risposte
Procedure di elaborazione più semplici
Quale marca di caffè consuma
abitualmente?
Quale marca di caffè consuma più
frequentemente tra Lavazza, Splendid,
Kimbo, Segafredo e Illy?
Quali marche di caffè, tra le seguenti
(Lavazza, Splendid, Kimbo, Segafredo
e Illy) ha personalmente consumato
dall’ultimo mese?
Beve caffè?
CONTRO
Potrebbero causare forzature
nelle risposte
“Lista di controllo”
La qualità di un prodotto o servizio può
essere quantificata dal numero di
affermazioni positive dette di lui.
A ogni voce del questionario il cliente
può rispondere “si” o “no”
“Tipo Likert”
La qualità di un prodotto o servizio
può essere indicizzata valutando
l’intensità della risposta nei confronti
di ogni voce di soddisfazione.
Dà la possibilità al cliente di esprimere con più precisione la sua
opinione sul prodotto/servizio ricevuto.
Statisticamente una scala dicotomica ha un’attendibilità più bassa
di una che prevede più risposte possibili.
“Misurare consiste nello stabilire una corrispondenza tra certe proprietà dei
numeri e certe proprietà degli oggetti: questo comporta che il risultato di
un’operazione sui numeri possa essere riferito ad analoga operazione
effettuata sugli oggetti” (Ercolani, Areni ’93).
Scala nominale
Scala Qualitativa
Assegna un codice convenzionalmente numerico ad un
oggetto, una proprietà o un concetto, al fine di identificare e
classificare l’unità statistica sottoposta ad osservazione.
Queste modalità sono semplice etichette, la loro successione
è puramente convenzionale.
Al sesso del consumatore, il valore 1 in
corrispondenza della modalità maschio e il valore 2
per la modalità femmina
Operazioni e indici statistici
Calcolo delle frequenze (Moda) e tutte tecniche che statistiche che
trattano dati categorici (Istogrammi, Tabelle di contingenza,…)
Scala Ordinale
Scala “Quantitativa”
Associano le risposte a categorie diverse, tra le quali
esiste un ordine naturale. I valori osservati sono
qualitativi, non quantitativi, ma è possibile stabilire tra di
essi un ordine “gerarchico”.
Se una unità statistica viene classificata in una categoria
superiore rispetto ad un’altra, ciò significa che possiede
in misura maggiore la caratteristica osservata.
Acquista prodotti coop? “mai”, “raramente”,
“abbastanza”, “sempre”.
Operazioni e indici statistici
Studio delle frequenze, Moda, Mediana, Percentili e Quartili.
Operazioni che consentono di calcolare gli indici per
confrontare tra loro più giudizi.
I valori numerici sono assegnati in modo tale da
indicare differenze nel grado di intensità di possesso
di una proprietà o caratteristica.
Scale ad intervallo
Scala Quantitativa
Date una serie di affermazioni (o domande), si
chiede all’intervistato se e in che misura è
d’accordo.
Scala di Likert
E’ soddisfatto dei servizi offerti dall’ipermercato
Molto
insoddisfatto
1
Insoddisfatto
Né soddisfatto/
Soddisfatto
Molto
soddisfatto
4
5
Né insoddisfatto
2
3
Operazioni e indici statistici
Da semplici operazioni di sintesi e rappresentazione a modelli
di analisi più complessi.
Media, Varianza, Correlazione, Regressione
Stesura domande
Somministrazione
Coerenza interna
Validazione della scala
Si effettua un pre-test
somministrando il
questionario ad un
campione pilota.
Ipotesi di lavoro
Obiettivo
dell’indagine
Identificazione della
popolazione di
riferimento dell’indagine
Modalità di contatto
degli intervistati
La qualità incide sulla customer satisfaction e
customer loyalty dei clienti
Analizzare il livello di soddisfazione e fedeltà e
dimostrare l’ipotesi iniziale
Clienti dell’ipermercato
Intervista diretta al cliente
Sesso
Età
1. Segmentazione
Professione
Frequenza
Modalità di spesa
Struttura
2. Analisi soddisfazione
Servizi
Prodotti
Status di Socio
Coop
3. Analisi della fedeltà
Livello di propensione
al word-of mouth
I fattori di qualità
Secondo lei qual è il
reparto migliore/peggiore
Domanda Aperta
In media quante volte si reca
all’ipermercato?
Tutti i giorni
Domande chiuse a risposta singola
3-4 volte alla settimana
1-2 volte alla settimana
…
Domanda chiusa a risposta multipla
Che cosa la spinge a fare la spesa nel
nostro Ipermercato? (Max 3 risp.)
Comodità
Qualità dei prodotti
…
Domanda filtro

E’ socio coop?
Per l’indagine è stato scelto il formato Likert.
Sesso
Scale nominali
Facilità reperimento
personale
Status di socio
Livello di istruzione
Le scale di misurazioni
Scala ordinale
Età
Acquisto prodotti
coop
Scale ordinali
ad intervalli del
tipo Likert
La scala si basava su domande a risposta
chiusa e un punteggio, assegnato dai
rispondenti, che andava da 1 a 6 , dove 6
esprimeva la massima valutazione positiva
(pienamente soddisfatto) e 1 quella negativa
(poco soddisfatto).
COME SI COSTRUISCE UN DATABASE
I dati vengono caricati su un foglio Excel.
Ad ogni risposta, delle varie domande di assegna un codice.
Per le domande che presentano la scala nominale alle risposte si
assegna un codice convenzionalmente numerico.
Per le domande a scala ordinale semplice, alle risposte si assegna un
codice numerico che ne rispecchi l’ordine ‘gerarchico’.
Per le domande con scala ad intervallo del tipo Likert, alle risposte si
assegna un codice numerico corrispondente al valore numerico
utilizzato per definire il grado di intensità del livello di soddisfazione dei
clienti. 
• Regressione
• Correlazione
Che cos’è la regressione?
Nella teoria della regressione una  si suppone che assuma valori predeterminati
e l’altra si considera come dipendente dalla prima.
Obiettivo: conoscere quale tipo di relazioni lega la seconda  alla prima.
La retta di regressione riassume la relazione tra due variabili, ma in una direzione
specifica: quanto una delle due  ( esplicativa o indipendente) aiuta a spiegare o
prevedere l’altra ( risposta o di dipendenza)
La teoria della regressione viene anche detta teoria della dipendenza di una
variabile rispetto ad un’altra
Nell’equazione del modello di regressione multipla sono presenti due o più variabili
esplicative.
Consideriamo il caso a due variabili esplicative:
Nel modello di regressione semplice con variabile esplicativa X1, il coefficiente b1
rappresenta la variazione di Y in corrispondenza di una variazione unitaria di X1.
Nel modello di regressione multipla con due variabili esplicative b1 tiene conto anche
degli effetti della variabile X2. Esso indica di quanto varia Y in seguito ad una variazione
unitaria di X1 rimanendo costante il valore di X2.
Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4X4
0 ≤ R2 ≤ 1 Indica quanta parte della
variabilità complessiva del
fenomeno Y si può spiegare
tramite il legame lineare con X.
Y(CS) = 0,9 + 0,27X1+ 0,13X2+ 0,17X3 + 0,3X4
Nella Teoria della correlazione nessuna delle due  assume un ruolo fondamentale nel
determinare il valore dell’altra.
Obiettivo: conoscere l’esistenza e l’intensità del legame di interdipendenza
(dipendenza reciproca) di una  rispetto ad un’altra.
Coefficiente di correlazione lineare
σxy
______
ρ=
σx σy
1 ≤ ρ ≤ -1
Se ρ è positivo significa che i due caratteri variano nello stesso senso (le 2  sono
correlate positivamente).
Se ρ è negativo significa che i due caratteri variano in senso inverso (le 2  sono
correlate negativamente)
ρ = 0 non esiste un legame di correlazione e le due  sono tra loro indipendenti
ρ = ± 1 si ha solo quando i 2 caratteri sono legati da un perfetto legame lineare e
quindi quando tutti i dati sono allineati lungo una retta crescente o decrescente
Correlazione inversa
ρ = -1
Correlazione
lineare
perfetta
inversa
Correlazione diretta
ρ=0
Correlazione
lineare nulla
ρ = +1
Correlazione
lineare
perfetta
diretta
Il valore numerico di ρ esprime la forza del legame lineare, cioè la misura
dell’intensità della relazione lineare tra X e Y.
ρ esprime il grado di prevedibilità lineare di una variabile rispetto ad un’altra.
La correlazione misura la direzione e la forza del legame lineare tra 2 variabili
quantitative.