questionario
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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.
