DEFINIRE I REQUISITI DEL CLIENTE SVILUPPARE E VALUTARE IL QUESTIONARIO IMPIEGARE IL QUESTIONARIO Dimensioni della qualità 1.Perfomance 2.Optionals 3.Affidabilità 4.Conformità 5.Durata 6.Assistenza 7.Livello di qualità percepito 8.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 Quale marca di caffè consuma abitualmente? 2. Domande chiuse a risposta singola Quale marca di caffè consuma più frequentemente tra Lavazza, Splendid, Kimbo, Segafredo e Illy? 3. Domanda chiusa a risposta multipla Quali marche di caffè, tra le seguenti (Lavazza, Splendid, Kimbo, Segafredo e Illy) ha personalmente consumato dall’ultimo mese? Omogeneità delle risposte Procedure di elaborazione più semplici PRO Potrebbero causare forzature nelle risposte CONTRO 4. Domande filtro Beve caffè?

“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 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 Calcolo delle frequenze (Moda) e tutte tecniche che statistiche che trattano dati categorici (Istogrammi, Tabelle di contingenza,…) Operazioni e indici statistici Scala Qualitativa

Scala Ordinale 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. Scala “Quantitativa”

Scale ad intervallo I valori numerici sono assegnati in modo tale da indicare differenze nel grado di intensità di possesso di una proprietà o caratteristica. Scala Quantitativa Scala di Likert Date una serie di affermazioni (o domande), si chiede all’intervistato se e in che misura è d’accordo. E’ soddisfatto dei servizi offerti dall’ipermercato Molto insoddisfatto Insoddisfatto Né soddisfatto/ Né insoddisfatto Soddisfatto Molto soddisfatto 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 lavoroLa qualità incide sulla customer satisfaction e customer loyalty dei clienti Obiettivo dell’indagine Analizzare il livello di soddisfazione e fedeltà e dimostrare l’ipotesi iniziale Identificazione della popolazione di riferimento dell’indagine Clienti dell’ipermercato Modalità di contatto degli intervistati Intervista diretta al cliente

1. Segmentazione 2. Analisi soddisfazione 3. Analisi della fedeltà Struttura Servizi Prodotti I fattori di qualità Status di Socio Coop Sesso Età Professione Frequenza Modalità di spesa Livello di propensione al word-of mouth

Domanda Aperta Secondo lei qual è il reparto migliore/peggiore Domande chiuse a risposta singola In media quante volte si reca all’ipermercato? Tutti i giorni 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. Le scale di misurazioni Scale nominali Scale ordinali ad intervalli del tipo Likert Scala ordinale Sesso Facilità reperimento personale Livello di istruzione Età Acquisto prodotti coop Status di socio 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 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 0 ≤ R 2 ≤ 1 Indica quanta parte della variabilità complessiva del fenomeno Y si può spiegare tramite il legame lineare con X. Y(CS) = 0,9 + 0,27X 1 + 0,13X 2 + 0,17X 3 + 0,3X 4

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 ρ = ______ σ xy σ x σ y 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 inversaCorrelazione diretta ρ = -1 Correlazione lineare perfetta inversa 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.