Qualche considerazione sulla Customer Satisfaction

Qualche considerazione
sulla Customer Satisfaction
Come misurare la Qualità percepita dal Cliente con l’aiuto
della Statistica
Debora Giovannelli
[email protected]
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
2
La Customer Satisfaction - cos’è e perché
misurarla
In un contesto di mercato altamente competitivo è fondamentale soddisfare il cliente da tutti i
punti di vista.
E’ quindi fondamentale misurare la sua soddisfazione e conoscere le sue aspettative
La Customer Satisfaction è un indicatore fondamentale per conoscere non solo il grado di
soddisfazione del cliente ma anche il rapporto dell’azienda rispetto il mercato.
Misurare la Customer Satisfaction permette di conoscere:
 misurare la qualità e quindi il «valore» dell’azienda e dei suoi
prodotti/servizi percepita dai Clienti nel contesto del mercato
 conoscere i propri punti di forza/debolezza → pianificare opportuni
Action Plan in un’ottica di miglioramento continuo
 conoscere le aspettative del Cliente → fornire elementi utili per
sviluppare piani a medio - lungo termine → acquisire nuovi Clienti
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
3
Dati di ritorno dal mercato – un feedback
prezioso
I dati di ritorno dal mercato possono contenere informazioni importantissime per migliorare non solo i
propri prodotti/servizi ma anche i propri processi. Alcuni Indicatori:
Volumi di vendita
• Indicatore sotto controllo diretto (dati facilmente reperibile e controllabile dall’azienda)
Indicatore indiretto e limitato
ad una fetta di mercato
Numero di reclami
• Indicatore non sempre sotto controllo diretto - Problematiche di misurazione in caso di
raccolta dati gestita attraverso Distributori (form e procedure non standardizzate,
sistemi gestionali non condivisi, tracciabilità incompleta)
• L’analisi dei reclami, se ben condotta, contiene, tuttavia, una quantità e qualità di
informazione che permette implementare Action Plan in grado di apportare margini di
miglioramento significativi
Customer Satisfaction
Approccio reattivo
Approccio proattivo
• Indicatore di qualità relativo alla percezione della Qualità da parte del Cliente – la
Qualità dal punto di vista del Cliente
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
4
Monitorare la Customer Satisfaction in un
ottica PDCA
Act
Plan
Check
Do
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Fidelizzazione
Mantenimento
Portafoglio Clienti
Word of mouth
Acquisto nuovi
Clienti
Customer
Satisfaction
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
5
La Customer Satisfaction come indice di
Qualità
La misura della Customer Satisfaction è un indicatore direttamente associato al Cliente, ed a quella che
in ambito Six Sigma è identificata come la VOC (Voice Of the Customer)
Ascoltare ed interpretare correttamente la VOC è il punto di partenza nel percorso DMAIC di un
progetto Six Sigma
Indicatore efficiente solo con un sistema di raccolta, analisi ed
interpretazione dati opportunamente strutturato
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
6
misurare
Come trasformare la
Customer Satisfaction in
un Indicatore misurabile
La VOC in termini di Customer Satisfaction
può essere efficacemente misurata solo se
«opportunamente» raccolta, analizzata ed
interpretata.
La raccolta dati deve essere opportunamente
strutturata per rendere fruibili i dati e
trasformarli in «informazione» (dati NON sterili)
→ progettazione e gestione dei questionari
raccogliere
analizzare
definire
canali
progettare
interpretare
Raccogliere
• identificare il canale per la raccolta dati
• progettare data collection form
Misurare
• analizzare
• interpretare
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
7
Come ottenere i dati di Customer Satisfaction
Definire i canali attraverso i quali raggiungere i Clienti
Channels
Facebook
Interview
Workshop
Web-site
e-mail
Social
Media
Twitter
LinkedIn
Google+
Youtube
Pinterest
Instagram
Blogs
Forums
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
8
Come ottenere i dati di Customer Satisfaction
Progettare un questionario ad hoc
Brand Survey
Customer Satisfaction Survey
Orientamento dei Clienti nel
mercato
Grado di soddisfazione
Attraverso una Brand Survey si
relativamente ad un
analizza l’orientamento di
diverse tipologie di Clienti in uno prodotto/servizio
specifico contesto di mercato
(Brand preferite e relativi punti di
forza), per poi passare come
secondo step ad un Customer
Satisfaction Survey
focalizzandosi sul proprio parco
Clienti
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Post-Event Evaluation Survey
Grado di soddisfazione
relativamente ad un evento
Raccogliere un feedback sul
grado di soddisfazione dei
partecipanti ad un evento quale
un Workshop o un training event
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
9
Come ottenere i dati di Customer Satisfaction
Rischi in fase progettuale
NON Adeguato
approccio al Cliente
NON Adeguata
progettazione del form
NON Adeguata
progettazione del Database di
raccolta dati
informazioni inutili
criticità in fase di
analisi
scarsa partecipazione al
survey (bassa % di
respondenti
compilazione parziale
del questionario
risposte non attendibili
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
10
Come misurare la Customer Satisfaction
Struttura del questionario
Welcome page
• The purpose of this survey is to evaluate Your satisfation level about [Brand name] and its products
and services. Your feedback will help us to keep offering high quality and reliable products and
services and your suggestions will help us how to improve in order to best answer to your
expectations.
Section 1
•
•
•
•
•
Your Contact Information
In what country do you live?
Please indicate your age by selecting the following ranges
Which of the following best describes your job function?
Which of the following best describes your business?
Domande di tipo
demografico →
caratterizzazione
rispondenti
Sezione 2
• How would you rate your overall satisfaction with [Brand name or products/services]?
• What is your opinion on the following issues…?
• Referring to the above question, how would you rate the importance of each issue?
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Questions
Statements
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
11
Come misurare la Customer Satisfaction
Approccio Bottom-Up
In fase di progettazione del Survey deve essere fatta molta attenzione all’aspetto analitico.
Poter, infatti correlare le risposte contenute nella seconda sezione con le caratteristiche del campione, può
essere di grande utilità (operazioni di marketing mirate).
Le domande da inserire in sezione I devono essere studiate in base alle informazioni che vogliamo ottenere
dalla sezione II.
Quali possibili variabili
indipendenti potrebbero essere
utili in fase analitica?
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Progettazione domande in
sezione I per caratterizzare il
campione
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
12
Come misurare la Customer Satisfaction
Approccio Statistico
L’approccio statistico per analizzare i dati di ritorno di un survey di Customer Satisfaction è condizionato
principalmente dal tipo di parametri che dobbiamo analizzare.
Mentre i dati provenienti dalla prima sezione del questionario (domande demografiche) possono essere
opportunamente elaborati in forme grafiche facilmente leggibili come istogrammi o bar chart, i dati provenienti
dalla seconda sezione generalmente richiedono elaborazioni più complesse.
I dati ricavabili dalla prima sezione permettono tuttavia di individuare importanti fattori di stratificazione che
possono essere utilizzati per le analisi statistiche implementabili sui dati di ritorno dalla seconda sezione del
questionario (identificazione di eventuali Variabili Esplicative) → Attenzione a progettare in modo opportuno il
questionario.
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
13
Analisi statistica sezione 1 –
Statistica Descrittiva, Bar Chart, Pie Chart
Composizione del campione
Generalmente la prima sezione di un questionario prevede una serie di domande di tipo qualitativo per
categorizzare i partecipanti al Survey all’interno di una determinata classe e relative sotto-classi.
Le informazioni ottenibili a questo primo livello permettono già di descrivere la composizione del campione
sottoposto al sondaggio e permetteranno inoltre di categorizzare le misurazioni ottenute nelle sezioni successive
(individuazione delle variabili indipendenti).
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
14
Analisi Statistica sezione 2 - considerazioni
preliminari
Non propriamente numeri...
I dati provenienti da una Survey non possono essere definiti dei veri e propri
numeri, pur potendo essere considerati delle «misurazioni» della Customer
Satisfaction.
Si tratta, infatti, di giudizi parametrizzati (grado di importanza o di
soddisfazione), cui viene attribuito un valore numerico entro una scala di tipo
ordinale.
Pur riuscendo a considerare questi valori numerici una misurazione del grado
di importanza o soddisfazione percepito dal Cliente relativamente ad un
determinato attributo, deve essere tenuto presente che abbiamo a che fare con
dati categoriali i cui livelli sono valori appartenenti a scale di tipo ordinale o
nominale.
A livello analitico ci troviamo, quindi, di fronte a dati di tipo DISCRETO e più
precisamente di tipo CATEGORIALE ORDINALE (scale Likert) o Nominale (ad
es. scelta della «favourite Brand»)
Ciò comporta la necessità di individuare opportuni strumenti statistici in grado
di elaborare questi dati al fine di trarne utili informazioni di ritorno.
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
strongly
agree
disagree
neutral
?
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
15
Analisi Statistica sezione 2 - considerazioni
preliminari
Le domande o affermazioni che sottoponiamo al Cliente in un questionario comportano risposte in termini di
scelte (ad esempio tra brand favorite), o giudizi (grado di accordo/soddisfazione relativamente ad un determinato
«statement»).
Quelli che, quindi, andiamo a misurare sono parametri caratterizzati da una scala di misura di tipo discreto
categoriale.
Per poter impostare un’analisi statistica significativa occorre pertanto partire dalla considerazione che abbiamo a
che fare con Variabili Categoriali.
Categorical Data Analysis
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
16
Tools statistici per l’analisi quantitativa dei
dati di ritorno di una Survey
Come analizzare questo
tipo di dati e trarne
informazioni utili?
Tabelle di
contingenza
(test Chi
Quadro,
Modelli
Loglineari)
Modelli
Lineari
Generalizzati
(GLM)
Test Non Parametrici
(Mood)
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
17
Tools statistici per l’analisi quantitativa dei
dati di ritorno di una Survey
Come analizzare questo
tipo di dati e trarne
informazioni utili?
Tabelle di
contingenza
(test Chi
Quadro,
Modelli
Loglineari)
Modelli
Lineari
Generalizzati
(GLM)
Test Non Parametrici
(Mood)
Per orientarsi dobbiamo
considerare la natura dei
dati di cui disponiamo, il
numero
di
variabili
esplicative con cui vogliamo
mettere in relazione la
variabile di risposta ed il tipo
di
informazioni
che
vogliamo ottenere.
I GLM offrono una ampia varietà di modelli che
permettono di mettere in relazione la Y categoriale con
una combinazione di più variabili esplicative discrete e
continue attraverso una funzione legame opportuna.
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
18
Modelli per variabili di risposta di tipo categoriale
Quale modello posso
appartenenti alla famiglia dei GLM
utilizzare?
Tenuto conto che i dati provenienti dalla seconda sezione
del questionario possono essere considerati le realizzazioni
di una variabile casuale categoriale, occorre fare una
seconda considerazione importante per potersi «orientare»
verso modelli statistici adeguati.
Quante alternative di risposta offro al Cliente per una
determinata domanda/affermazione?
Da un punto di vista statistico questo significa chiedersi
quante siano le «k» modalità/livelli/categorie della variabile
di risposta Y.
Che tipologia di scala di misura posso attribuire alla
variabile di risposta categoriale?
La risposta a questa domanda permette di orientarsi verso
modelli statistici appropriati.
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
19
Modelli per variabili di risposta di tipo categoriale
appartenenti alla famiglia dei GLM
Binary Regression
Models (versione
Probit e Logit)
dicotomica (binaria)
Y categoriale
Ordinal Regression
Models (versione
Probit e Logit)
Nominale
MultiNomial Logit
Model
politomica o
multinomiale
conteggi
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Ordinale
Log-Linear Model
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ
20
Conclusioni
La Customer Satisfaction è un indicatore di performance importantissimo che, se opportunamente
misurato e monitorato nel tempo, permette non solo di mantenere alto il livello di qualità dei propri
prodotti/servizi, ma anche di andare incontro alle aspettative dei Clienti in un contesto di mercato altamente
competitivo.
Misurare oggettivamente la Customer Satisfaction richiede tools statistici adeguati che rientrano
nell’ambito Categorical Data Analysis (modelli non lineari appartenenti alla famiglia dei Generalized
Lineal Models).
Per rendere efficace il risultato di un Customer Satisfaction Survey è essenziale una progettazione del
questionario che tenga conto sia delle informazioni che si vogliono ottenere sia dell’approccio analitico
che si vuole implementare.
Un survey ben progettato ed un approccio analitico ben impostato permettono di ottenere informazioni
oggettive utili per implementare opportuni Action Plan in un’ottica di miglioramento continuo.
Debora Giovannelli
[email protected]
Settimana Europea della Qualità – 15 Dicembre 2016
Debora Giovannelli - Consigliere Comitato Metodi Statistici AICQ