IL FUTURO DELLA PAY TV Università Carlo Cattaneo-LIUC 1

INTRODUZIONE E OBIETTIVI DI BUSINESS Nel contesto odierno possedere una pay tv è diventato uno standard di vita. In Italia esistono due principali competitor, che sono Mediaset Premium e Sky. Esistono poi altre offerte di pay tv di minore utilizzo, come Alice tv, Fastweb etc. Nella situazione attuale l’avvento del digitale terrestre ha portato l’offerta di numerosi canali e programmi non a pagamento, aumentando la gamma complessiva di offerta di canali e programmi nel mondo della televisione.. I nostri obiettivi di business sono: -Analizzare se e come la crisi economica ha influito sulla scelta della pay tv e della relativa spesa e quali fattori influiscono sulla rinuncia alla pay tv. -Analizzare quali fattori influiscono sulla soddisfazione globale per la pay tv posseduta e come le aziende possono aumentare la soddisfazione dei clienti per il proprio prodotto. -Analizzare l’impatto del digitale terrestre, con l’avvento di nuovi canali, sul futuro della pay tv e analizzare come le aziende che offrono servizi di pay tv devono comportarsi nel nuovo contesto generale di offerta. 2

ELENCO VARIABILI E SPIEGAZIONE-1 3

ELENCO VARIABILI E SPIEGAZIONE-2 4

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE Il questionario e’ stato creato appositamente per essere somministrato a persone che possiedono un contratto Pay Tv. Il questionario è stato somministrato in formato cartaceo e via web, focalizzandosi nelle Regioni del Nord Italia. Il campione e’ costituito da 203 osservazioni, la maggior parte delle quali proviene dalla compilazione via web del questionario. Potrebbero pertanto esserci distorsioni nelle analisi dovute alla presenza di numerose osservazioni appartenenti alla fascia di età compresa tra i 20 e i 30 anni. Abbiamo proceduto di seguito a descrivere il campione tramite analisi univariate e bivariate. 5

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE età e sesso Tramite analisi univariata (con proc freq) si può vedere che il campione è composto per il 38 % da donne (77 unità) e per il 62% da uomini (126 unità), per un totale di 203 osservazioni. 6

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE età e sesso L’età del campione va da un minimo di 17 anni ad un massimo di 65 (range=48). L’età media del campione e’ di circa 32 anni. Il terzo quartile indica che il 75% del campione ha un’età inferiore a 41 anni. 7

Analizzando il diagramma a dispersione relativo all’età degli intervistati si nota che la maggior parte delle persone che hanno risposto al questionario si colloca in un fascia di età che va dai 20 ai 30 anni (rettangolo rosso). Diverse osservazioni sono presenti nella fascia che va dai 30 ai 50 anni (rettangolo verde). Esistono poi poche osservazioni rientranti nella fascia compresa tra i 50 e i 60 anni(rettangolo blu) ed alcuni valori estremi (cerchiati in viola). 8

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE Stato Civile Il 64,53% del campione risulta essere celibe/nubile, con 131 osservazioni. I coniugati risultano essere il 22,66% del campione, mentre risultano essere in numero decisamente minore i separati (circa il 10%) e i vedovi. 9

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE numero di figli Dato che la maggioranza delle osservazioni presenta una giovane età o uno stato civile celibe o nubile, il numero di figli risulta essere pari a zero per il 64,53% del campione. Le percentuali di 1 o 2 figli sono sostanzialmente simili, mentre si riducono sensibilmente dai 3 figli in poi, con un valore massimo riscontrato nel campione di 5 figli. 10

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE istruzione e situazione occupazionale Per quanto riguarda l’istruzione, si osserva che il 56,16% del campione possiede un diploma. Le percentuali di laureati (triennale e specialistica) risultano molto simili, mentre sono sensibilmente minori le percentuali di persone con licenza media(8,37%) e elementare (una sola osservazione, pari allo 0,49% del campione) 11

Analisi bivariata fra situazione occupazionale e tipo di occupazione Test Chi-Quadro Posto un livello di significatività pari a 0.05, il p-value del test chi-quadro (<0.0001) indica che si dovrebbe rifiutare l’ipotesi Ho di indipendenza statistica. Dunque le variabili WORK(situazione occupazionale) e OCCUPA(tipo di occupazione) sono fra loro dipendenti. Bisogna porre attenzione al fatto che dalle analisi risulta che diverse frequenze congiunte assolute sono molto basse o nulle: questo può significare che il test non e’ molto attendibile. 12

Dall’analisi bivariata fra situazione occupazionale e tipo di lavoro, si puo’ notare(dall’analisi delle marginali) che il 34,8% del campione non lavora, il 16,76% lavora part time,il 40,98% lavora a tempo pieno, mentre lavora saltuariamente il 7,39%. I disoccupati sono l’8,3% del campione, gli impiagati il 31%, gli studenti il 28,57%, gli operai il 13,79%,l’11,82% sono liberi professionisti e infine il 6,4% sono studenti lavoratori. 13

DESCRIZIONE DEL CAMPIONE istruzione e situazione occupazionale La percentuale di chi non lavora e’ del 34,98%, il 25% dei quali e’ studente, mentre l’8,37% e’ effettivamente disoccupato. Il 40,8% del campione dichiara di lavorare a tempo pieno, di cui il 20% come impiegato, il 10 % come libero professionista e l’8% come operaio. 14

L’87% degli studenti non lavora, mentre dichiarano di non lavorare al momento il 15% degli studenti lavoratori e il 4,17% dei liberi professionisti. Il 23% degli studenti ha una occupazione a tempo pieno, cosi’ come il 65% degli impiegati, il 91% dei liberi professionisti e il 60% degli operai. 15

ANALISI SULLA PAY TV Analisi univariata sugli anni complessivi di possesso di un contratto pay tv Dall’analisi univariata sugli anni di possesso totali di un contratto pay tv emerge che la distribuzione presenta una asimmetria positiva(Skewness>0) e risulta essere leggermente iponormale(Kurtosis<3). Si evince che in media gli intervistati possiedono un contratto pay tv da circa 5 anni (4,74 anni) e che il 75% del campione possiede un contratto pay tv da meno di sei anni.L’analisi fa inoltre emergere che esistono persone le quali possiedono un contratto pay tv da 15 e da 20 anni(estremo superiore) e da un anno solo ( estremo inferiore) 16

ANALISI UNIVARIATA SUL TIPO DI PAY TV POSSEDUTA Si e’ voluta analizzare la variabile TIPOPAY, al fine di capire quale sia la marca/tipo di pay tv posseduta dalla maggioranza degli intervistati. Dall’analisi emerge che la maggior parte degli intervistati possiede un contratto pay tv con Sky (65%). Segue Mediaset Premium con il 31,53%. La percentuale di persone che possiede un altro tipo di pay tv (ad esempio associata a adsl come Alice o Fastweb) e’ esigua e pari al 3,45% del campione) 17

Analizzando il possesso del tipo di pay tv diviso per il sesso dell’intervistato, emerge che la percentuale degli uomini che possiede Sky e’ piu’ elevata di quella delle donne, mentre si nota il contrario per Mediaset Premium. Esiste un legame fra il tipo di pay tv e i programmi piu’ interessanti per gli uomini(ad esempio sport)? 18

Analisi bivariata fra possesso del pacchetto Sport e tipo di pay tv posseduta (divisa per sesso dell’intervistato) Test Chi-Quadro FEMMINEMASCHI Posto un livello di significatività pari a 0.05, si nota che i p-value associati al test Chi-quadro sono entrambi minori del livello di significatività (sia per i maschi che per le femmine). L’ipotesi H0 di indipendenza statistica viene pertanto scartata e si puo’ concludere che, per entrambi i sessi, esiste dipendenza statistica tra il possesso del pacchetto Sport e il tipo di pay tv posseduta. 19

Dividendo l’analisi per sesso si nota che quasi il 90% degli uomini possiede il pacchetto sport e il 68% degli uomini che lo possiedono hanno Sky. Per le donne invece la percentuale di possesso del pacchetto sport e’ sostanzialmente simile a quella di non possesso (51% e 48%). Cio’ puo’ essere utile per capire che il posseso di una pay tv Sky da parte degli uomini puo’ essere legato ad una migliore offerta di programmi di sport da parte di Sky. 20

ANALISI SUL CAMBIO NEL CORSO DEGLI ANNI DELLA PROPRIA PAY TV Tramite analisi univariata si puo’ analizzare il seguente output: Si evidenzia che la maggior parte degli intervistati non ha mai cambiato tipo di pay tv nel corso degli anni di possesso della stessa (76,35% del campione). Molto simili invece risultano le percentuali di chi dichiara di aver cambiato pay tv passando da Mediaset Premium a Sky(10,8%) e da Sky a Mediaset Premium (7,8%). 21

ANALISI SULLA SODDISFAZIONE PER LA PROPRIA PAY TV Si e’ voluto valutare la soddisfazione per la pay tv posseduta attraverso una analisi univariata della variabile SODDPAY: La soddisfazione per la propria pay tv e’ in media alta, presentando su una scala da 1 a 10 una media di 7.5. Il valore maggiormente osservato e’ 8. Analizzando i quartili si nota che il 75% degli intervistati dichiara una soddisfazione minore di 9, ma la mediana indica che il 50% degli intervistati ha una soddisfazione maggiore di 8. 22

Esiste dipendenza in media tra livello di soddisfazione per la propria pay tv e tipo di pay tv posseduta? Dall’output della procedura ANOVA si evidenzia che esiste dipendenza in media fra soddisfazione per la propria pay tv e tipo di pay tv posseduta. Posto infatti un livello di significativita’ pari a 0.05, il p-value associato al test F e’ decisamente minore del livello di significativita’.Il valore di eta-quadro e’ (seppur modestamente) maggiore di zero. Si e’ pertanto scartata l’ipotesi di indipendenza in media tra le due variabili. 23

Dall’analisi del grafico e della tabella sottostante si deduce che la soddisfazione per chi possiede SKY e’ piu’ elevata, in media, rispetto a chi possiede Mediaset premium o Altro. In particolare chi possiede Sky ha una soddisfazione che sfiora il livello 8(in media) in una scala da 1 a 10, lievemente piu’ elevata della soddisfazione media espressa da chi possiede Mediaset Premium.La soddisfazione per chi possiede altri tipi di pay tv e’ meno concentrata, ma in media ha un valore che non raggiunge il 6 (5.14) ed alcune osservazioni fanno registrare valori di soddisfazione minori di 3. Si puo’ concludere che le due aziende principali che offrono servizi di pay tv sono anche quelle che creano maggiore soddisfazione per i clienti. La soddisfazione per la propria pay tv dipende dunque dal tipo di pay tv posseduta. 24

Esiste dipendenza in media tra la soddisfazione per la propria pay tv e la disponibilita’ a rinunciare ad avere una pay tv? Posto un livello di significatività pari a 0.05, si evince che esiste dipendenza in media tra la soddisfazione per la propria pay tv e la disponibilità a rinunciare ad avere una pay tv. Il p-value associato al test F risulta infatti essere minore del livello scelto di significatività. Eta-quadro e’ maggiore di zero. Si e’ pertanto scartata l’ipotesi di indipendenza in media tra le due variabili. 25

Dal grafico e dalla tabella si osserva che chi non ha dato la disponibilita’ a rinunciare alla propria pay tv ha livelli di soddisfazione in media piu’ elevati(7.89).Chi invece e’ disposto a rinunciare alla pay tv ha un livello di soddisfazione in media piu’ ridotto(6.4). La soddisfa- zione per la propria pay tv dipende dunque dalla propensione delle persone a rinunciarvi. Le aziende dovrebbero pertanto tenere conto di tale propensione cercando di creare offerte che rendano la pay tv sempre piu’ personalizzata e personalizzabile, talmente particolare da risultare “irrinunciabile”, aumentando quindi la quota di clienti soddisfatti. Portare un cliente a non poter piu’ essere disposto a rinunciare alla pay tv dunque avra’ influenza positiva sulla sua soddisfazione. 26

Esiste anche dipendenza in media fra soddisfazione e disponibilità a cambiare la propria pay tv con un’altra. Dall’output si puo’ vedere infatti che, posto un livello di significatività pari a 0.05, il p-value associato al test F e’ nettamente minore del livello di significativita’ ed eta-quadro e’ maggiore di zero. Anche in questo caso l’ipotesi nulla di indipendenza in media è da scartare. 27

Analizzando il grafico e la tabella si nota che chi ha dato disponibilità a cambiare la propria pay tv ha un livello di soddisfazione per la pay tv in media meno elevato (7) rispetto a chi ha indicato la non disponibilità a cambiare (7.9). La media della soddisfazione risulta elevata in entrambi i casi, ma comunque e’ piu’ elevata per chi non ha dato disponibilità a cambiare pay tv. Le aziende potrebbero effettuare azioni mirate di retaining su quei clienti disposti a cambiare pay tv, portando questi clienti a non essere piu’ spinti a cambiare azienda e di conseguenza aumentandone la soddisfazione. 28

ANALISI SULLA SPESA MENSILE PER LA PAY TV Si e’ voluta analizzare la spesa mensile per la pay tv, anche in relazione alla pay tv posseduta ed all’influenza della crisi economica sulla scelta della pay tv Dall’analisi univariata si deduce che in media gli intervistati spendono al mese circa 50 Euro per la propria pay tv. La mediana indica che il 50% degli intervistati spende piu’ di 45 Euro al mese per al propria pay tv. Vi sono valori limite che indicano che esistono persone nel campione che spendono piu’ di 150 Euro(circa l’1% degli intervistati) ma c’e’ anche chi spende meno di 15 euro per la propria pay tv.(1% degli intervistati) 29

A titolo di esempio si vuole analizzare la differenza di spesa mensile per chi ha dichiarato di lavorare come libero professionista e chi invece e’ disoccupato. DISOCCUPATILIBERI PROFESSIONISTI Dalle analisi si nota che i disoccupati spendono in media 42 euro per la propria pay tv, mentre il 75% dei disoccupati spende meno di 45 euro. La spesa massima dei disoccupati risulta essere di 90 Euro. I liberi professonisti invece spendono in media di piu’ (60 Euro) ed il 75% spende meno di 82 Euro. La spesa massima per i liberi professionisti risulta essere di 150 Euro. 30

E’ utile valutare ora quanto la crisi economica ha influito sulla scelta della pay tv per gli intervistati Si nota che in una scala da 1 a 10 la media del livello di influenza della crisi sulla scelta della pay tv e’ paria Il valore piu’ osservato e’ 6. Si e’ ritenuto questo valore medio importante poiche’ sebbene non molto elevato, è comunque indice che la crisi economica ha svolto e svolge un ruolo rilevante nella scelta della propria pay tv. 31

Analizzando la relazione esistente tra spesa mensile e influenza della crisi economica sulla scelta della pay tv, si evidenzia il seguente risultato: Si osserva che il coefficiente di correlazione lineare è, seppur di poco, minore di zero. Posto un livello di significativita’ pari a 0.05, il p-value del test t e’ minore (0.0003). Pertanto si puo’ concludere che le due variabili sono tra loro linearmente dipendenti con una dipendenza lineare negativa(seppur non marcata).All’aumentare dell’influenza della crisi economica sulla scelta della pay tv corrisponde pertanto una diminuzione della spesa mensile per la propria pay tv. Offrire prezzi piu’ competitivi in un contesto di crisi potrebbe significare per le aziende diminuire l’influenza della crisi sulla scelta del loro prodotto. 32

E’ stato ora analizzato il livello di influenza della crisi economica sulla scelta della pay tv in relazione al tipo di pay tv posseduta dagli intervistati, al fine di valutare se effettivamente gli intervistati che possiedono il tipo di pay tv piu’ economica abbiano avuto un’influenza della crisi maggiore sulla scelta di tale pay tv. Il p-value associato al test F risulta minore rispetto al livello di significatività fissato(0.05). Il valore di eta-quadro e’ maggiore di zero. Esiste pertanto dipendenza in media fre le due variabili.Si scarta l’ipotesi di indipendenza in media tra le due variabili. L’analisi del grafico e’ utile a capire se chi ha espresso un altro livello di influenza della crisi economica sulle sua scelta possieda un tipo di pay tv piu’ economico. 33

Dall’analisi del grafico si deduce che le persone che possiedono Mediaset Premium hanno espresso un livello di influenza della crisi sulle loro scelte in media abbastanza elevato, mentre chi possiede Sky ha espresso un minor livello di influenza della crisi sulla propria scelta. Essendo emerso dalle analisi precedenti che Mediaset Premium costa in media per gli intervistati meno di Sky, si puo’ dedurre che in un contesto di crisi economica chi possiede Mediaset Premium nota una intensita’ maggiore dell’influenza della crisi sulla sua scelta, questo perché l’aver scelto Mediaset potrebbe essere stata per il cliente una scelta non per forza di preferenza, ma dovuta al fatto di poter destinare minori risorse economiche alla pay tv (essendo Mediaset Premium meno costosa rispetto a Sky) 34

Esiste anche dipendenza in media tra la spesa mensile per la propria pay tv e il tipo di pay tv posseduta Posto un livello di significatività pari a 0.05, il valore del p-value associato al test F e’ minore di (<0.05). Il valore di eta-quadro e’ maggiore di zero.Si rifiuta Dunque l’ipotesi di indipendenza in media fra le variabili. Analizzando di seguito il grafico si puo’ notare quale tipo di pay tv faccia registrare la maggiore spesa media mensile. 35

Dal grafico e dalla tabella emerge chiaramente che la spesa media mensile per chi possiede una pay tv Sky e’ nettamente superiore (57 Euro) rispetto alla media di spesa per chi possiede Mediaset Premium (37 Euro). Chi possiede altre pay tv paga nettamente meno in un mese. Sky, a fronte probabilmente di una maggiore qualità e di numero di pacchetti offerti, costa mediamente di piu’(riferendosi al campione analizzato) rispetto alle altre pay tv.Il tipo di pay tv posseduta dunque influenza di molto la spesa mensile per la propria pay tv. 36

ANALISI SULLA SODDISFAZIONE PER IL RAPPORTO QUALITA’/PREZZO Si e’ voluta ora analizzare la soddisfazione dei clienti pay tv per il rapporto fra la qualità dei programmi offerti dalla propria pay tv e il prezzo pagato per possederla. Si e’ voluto inoltre analizzare se vi sia un legame tra tale soddisfazione e il tipo di pay tv posseduta. Dall’analisi univariata si nota che la soddisfazione per il rapporto qualita’/prezzo e’ in media elevata (7.25) e che il 50% degli intervistati esprime un livello di soddisfazione superiore a 8. Il valore legato alla SKEWNESS indica una leggera asimmetria negativa nella distribuzione, che risulta essere leggermente iponormale (KURTOSIS<3). 37

Dall’analisi bivariata fra soddisfazione per il rapporto qualità/prezzo e il tipo di pay tv posseduta, si evidenzia che fra le due variabili esiste dipendenza in media. Posto un livello di significativita’ pari a 0.05 infatti, il valore del p-value associato al test F risulta minore di e dunque minore del livello di significatività.Eta-quadro e’ maggiore di zero. Si analizzera’ ora il grafico ottenuto con proc ANOVA 38

Dall’analisi del grafico e della tabella si deduce che chi possiede Sky o Mediaset Premium ha una soddisfazione per il rapporto qualità/prezzo in media piu’ elevata di chi possiede altro. La soddisfazione e’ in media leggermente piu’ bassa per Sky rispetto a Mediaset Premium. Cio’ indica che rispetto al prezzo pagato (che mensilmente e’ inferiore per Mediaset Premium) vi e’in media una maggiore soddisfazione per la qualita’ offerta per i clienti Mediaset. Questo puo’ essere dovuto al fatto che Mediaset premium costa meno e offre una qualità simile a quella di Sky o commisurata al prezzo pagato. La soddisfazione per altre pay tv è, in media, nettamente inferiore. 39

In conclusione si puo’ dire che la soddisfazione per il rapporto qualità/prezzo e’ influenzato dal tipo di pay tv posseduta. Sky sicuramente ha la possibilità di migliorare la percezione di soddisfazione dei propri clienti rispetto al prezzo che pagano portando la sua offerta a prezzi piu’ competitivi, stante la già elevata qualità dei programmi offerti. Mediaset Premium riesce a riscuotere una maggiore soddisfazione sul rapporto qualità prezzo probabilmente perche’ a fronte di una qualita’ di offerta leggermente peggiore rispetto alla qualità di Sky, riesce ad offrire pacchetti e programmi a prezzi piu’ vantaggiosi per i clienti (avendo osservato che la spesa mensile per mediaset e’ mediamente meno elevata di quella per Sky). Aumentando la qualita’ dell’offerta, mantenendo prezzi competitivi, potrebbe aumentare ancora di piu’ la soddisfazione dei propri clienti per il rapporto qualità/prezzo. Le altre pay tv, comunque poco presenti nelle osservazioni raccolte, sono associate ad un basso livello di soddisfazione per il rapporto qualità/prezzo. Infatti, pur costando meno delle concorrenti, solitamente sono associate ad altre offerte (come Adsl) e non puntano molto sulla qualita’ dei programmi offerti. 40

ANALISI SULLA SODDISFAZIONE PER IL DIGITALE TERRESTRE Si e’ voluta analizzare la soddisfazione per i programmi offerti dal digitale terrestre e capire se esista una relazione fra questa e la disponibilità a rinunciare alla pay tv. si e’ inoltre cercato di capire se esiste una relazione fra soddisfazione per il digitale e per la propria pay tv. Dall’analisi univariata emerge che la soddisfazione per il digitale terrestre è in media meno elevata della soddisfazione per la propria pay tv. Il valore piu’ osservato è 6 ed il 75% degli intervistati esprime una soddisfazione per il digitale terrestre minore di 6 in una scala da 1 a 10 41

Dall’analisi bivariata fra il livello di soddisfazione per il digitale e la disponibilita’ a rinunciare alla pay tv emerge che non esiste una dipendenza in media. Il p-value associato al test F e’ infatti piu’ elevato del livello di significativita’ posto a priori (0.05). Dal grafico si puo’ comunque notare che in media la soddisfazione per il digitale e’ lievemente piu’ alta per chi si e’ dichiarato disposto a rinunciare alla pay tv. In conclusione, non esistendo dipendenza in media fra le due variabili, si puo’ dire che la soddisfazione per il digitale terrestre non dipende dalla disponibilita’ a rinunciare alla pay tv. Chi si sente pronto a rinunciare, non è per forza maggiormente soddisfatto del digitale terrestre rispetto a chi non vuole rinunciare alla pay tv... 42

Dall’analisi bivariata fra livello di soddisfazione per il digitale e livello di soddisfazione per la propria pay tv, emerge che,come detto in precedenza, la media del livello di soddisfazione per il digitale e’ piu’ bassa di quella per la propria pay tv. Si puo’ pero’ notare che, posto un livello di significatività pari a 0.05, il p-value associato al test t (cerchiato in verde) e’ elevato e maggiore del livello di significativita’. Analizzando anche il coefficiente di correlazione lineare, si nota che questo non e’ nullo ma presenta un valore estremamente basso. Si puo’ concludere che esiste indipendenza lineare tra la soddisfazione per il digitale terrestre e la soddisfazione per la propria pay tv. Pertanto si esclude l’ipotesi che una alta soddisfazione per il digitale terrestre possa avere delle ripercussioni sulla soddisfazione per la pay tv posseduta. Si puo’ dire che la soddisfazione per la propria pay tv dipenda, (come visto in precedenza e come si vedra’ in seguito) dalle caratteristiche stesse della pay tv e non e’ inficiata dall’avvento del digitale terrestre. 43

ANALISI FATTORIALE Si e’ proceduto ad effettuare una analisi fattoriale sulle seguenti 22 variabili di soddisfazione, al fine di raggruppare le variabili che presentano informazione condivisa sintetizzando l’informazione in fattori: Variabili:sodgen_1; sodgen_2; sodgen_3; sodgen_5 :esprimono la soddisfazione generale per l’offerta di pacchetti pay tv qualprez; quantprez: esprimono la soddisfazione per il rapporto qualita’ prezzo e quantità prezzo della propria pay tv sodig_1 ;sodig_2; sodig_3; sodig_5; :esprimono la soddisfazione per i programmi offerti dal digitale terrestre carp_1 carp_2 carp_3 carp_4 :esprimono la importanza attribuita a diverse caratteristiche della propria pay tv pay_1; pay_2; pay_4; pay_3; :esprimono la soddisfazione attribuita a diverse peculiarita’ della propria pay tv (prima serata, numero di canali etc.) dig_1; dig_2; dig_3; dig_4 : esprimono la soddisfazione attribuita a diverse caratteristiche del digitale terrestre 44

Dall’analisi e’ emerso che la soluzione migliore è quella a sette fattori. Gli step seguiti per arrivare a questa soluzione sono i seguenti: Analisi-Step 1-Analisi autovalori e varianza spiegata/regola dell’1/3  Dall’analisi degli autovalori emerge che sei componenti principali hanno autovalori maggiori di 1. La percentuale di varianza spiegata (cumulata) in corrispondenza della componente 6 e’ del 68%(>60%).6 fattori sono circa 1/3 del totale delle variabili.  Tuttavia anche in corrispondenza della componente 7 l’autovalore e’ molto vicino a 1 (0.913) e vi e’ un lieve aumento della varianza spiegata cumulata (0.72%).7 fattori sono circa 1/3 del totale delle variabili. 45

Analisi-step2:SCREEPLOT: Dall’analisi dello screeplot si possono osservare leggeri gomiti in corrispondenza di 8 fattori e di 11 fattori. In corrispondenza di 6 fattori si puo’ osservare un leggero cambio di pendenza 46

Analisi dei loadings (6 fattori) L’analisi dei loadings della soluzione a sei fattori indica che alcune variabili sono correlate ai fattori (non ruotati) in maniera tale da poter gia’ interpretare i fattori. Alcune variabili sono pero’ correlate in maniera rilevante a fattori diversi. 47

Analisi dei loadings (7 fattori) Per la soluzione a sette fattori, a seguito dell’analisi dei loadings, si puo’ osservare che ogni variabile sembra gia’ associabile ad un fattore specifico. L’interpretazione dei fattori sembra gia’ possibile, anche se esiste qualche difficolta’ legata al fatto che alcune variabili sono correlate a fattori diversi (come per la soluzione a 6 fattori). 48

Analisi dei loadings (8 fattori) Per la soluzione a 8 fattori si nota che l’interpretazione dei fattori risulta piu’ difficile. la variabile DIG_3 ad esempio risulta correlata in modo significativo al fattore 2 e al fattore 8. Si è proceduto di seguito alla analisi delle comunalita’ finali tra 6,7 e 8 fattori. 49

Si e’ proceduto a confrontare,tramite procedura FACTOR, le soluzioni a sei, sette e otto fattori (comunalita’):  Dal passaggio da sei a sette fattori si nota che alcune comunalità aumentano in modo abbastanza significativo (evidenziate in giallo)  Con l’aggiunta di un ulteriore fattore (da sette a otto fattori) non si evidenziano invece significativi aumenti nelle comunalità Si e’ pertanto deciso di scegliere la soluzione a sette fattori poiche’ l’aumento dei valori delle comunalità è abbastanza significativo (ma non sostanziale) e con questa soluzione si sono ottenuti fattori maggiormente interpretabili(dall’analisi dei loadings e,come si vedrà in seguito, dalla rotazione dei fattori). La scelta è basata anche sulla percentuale di varianza totale spiegata. 50

Scelta la soluzione a sette fattori, si e’ proceduto alla rotazione dei fattori tramite metodo VARIMAX, al fine di renderli interpretabili, ottenendo il seguente risultato: 51

INTERPRETAZIONE DEI FATTORI Il fattore 1 include tutte le variabili relative alla soddisfazione per le caratteristiche peculiari della pay tv(prima visione, prima serata,seconda serata e quantitativo di pubblicità), l’importanza assegnata al numero di canali e la soddisfazione generale per l’offerta di cinema. Si e’ chiamato dunque tale fattore “Pay tv Classica” Il fattore 2 include variabili relative alla soddisfazione per il digitale terrestre, sia per quanto riguarda il tipo di programmi offerti sia per le caratteristiche (come prima serata, prima visione, seconda serata e quantitativo di pubblicita’).SI e’ chiamato tale fattore “digitale terrestre” Il fattore 3 include le variabili relative all’importanza assegnata al prezzo, alla qualita’ e ai servizi di assitenza della pay tv.Si e’ chiamato tale fattore “prezzo,qualita’ e servizi”. Il fattore 4 include le variabili che esprimono la soddisfazione per la qualita’ e la quantita’ di contenuti offerta dalla propria pay tv in rapporto al prezzo.Si e’ chiamato tale fattore “soddisfazione in rapporto al prezzo”. Il fattore 5 include le variabili relative alla soddisfazione per l’offerta pay tv di programmi e notiziari e serie televisive. SI e’ chiamato tale fattore “intrattenimento e informazione”. 52

Gli ultimi due fattori includono ognuno una sola variabile. Sono pertanto assimilabili alle variabili stesse: Il fattore 6 include la variabile relativa alla soddisfazione per l’offerta di pacchetti di programmi di sport. Si e’ pertanto chiamato “Sport”. Il fattore 7 include la variabile relativa alla soddisfazione per i programmi in seconda serata offerti dal digitale terrestre. Si e’ chiamato “Seconda serata digitale”. In conclusione si puo’ dire che sono state effettuate le procedure factor con sei fattori (gia’ ritenuti soluzione dal programma per la regola degli autovalori maggiori di 1), con sette fattori e anche con otto fattori(per la presenza di un gomito nello screeplot). Anche a seguito della scelta della soluzione a sette fattori, dettata dall’aumento delle comunalità, e’ risultato opportuno ruotare le soluzioni ottenute con sei, sette e otto fattori. Anche a seguito di tale analisi la soluzione a sette fattori e’ risultata essere la migliore poiche’, come detto, offriva i fattori maggiormente interpretabili. Si procederà ora con la presentazione del modello di regressione lineare ottenuto utilizzando i fattori ottenuti con l’analisi fattoriale sopra presentata. 53

REGRESSIONE LINEARE Obiettivi: Si e’ scelta come variabile dipendente SODDPAY, variabile che indica il livello di soddisfazione per la propria pay tv (in una scala da 1 a 10). L’obiettivo e’ quello di vedere se i regressori scelti, ovvero i fattori precedentemente ottenuti con l’analisi fattoriale, influenzino la variabile dipendente. Si è proceduto con la stima di un modello di regressione lineare inserendo come regressori i suddetti fattori. Si e’ scelta la variabile SODDPAY al fine di spiegare cosa influenzi la soddisfazione per la propria pay tv, se questa e’ influenzata dalla soddisfazione per le caratteristiche peculiari della pay tv posseduta(come programmi in prima e seconda serata, la prima visione e il quantitativo di pubblicita’ presente), l’offerta di cinema, il prezzo, la qualita’ ed i servizi, la percezione della qualita’ in rapporto al prezzo, la soddisfazione per la quantita’ di programmi rispetto al prezzo pagato, l’offerta di canali di sport, di svago e di intrattenimento. Si e’ voluto valutare anche se la soddisfazione per la propria pay tv sia in qualche modo influenzata dalla soddisfazione dell’utente per i canali e i programmi non a pagamento offerti dal digitale terrestre. 54

Scelti quindi i regressori, si e’ proceduto ad una prima stima del modello: Da una prima stima si puo’ desumere che non ci sono osservazioni mancanti. Posto un livello di significativita’ pari a 0.05, si nota che il p-value associato al test F e’ minore del livello di significatività precedentemente deciso (<0.0001). Anche il valore associato a R-quadro fa capire che il modello e’ buono, poiche’ spiega il 63% della variabilita’ associata alla variabile dipendente SODDPAY. Il modello sembra avere buona capacita’ esplicativa. 55

Fissato un livello di significativita’ pari a 0.05, si nota che i p-value del test t associati al fattore 1,3,4,5 e 6 sono inferiori al livello di significativita’. Si deduce che i regressori associati a tali valori hanno rilevanza nello spiegare la variabile dipendente SODDPAY. si nota che i p-value associati al test t per Factor2 e Factor7 sono nettamente maggiori del livello di significatività. I corrispondenti regressori dunque non sono rilevanti nello spiegare SODDPAY. Analisi della rilevanza dei regressori nello spiegare la variabile SODDPAY: 56

Si e’ proceduto alla stima del modello utilizzando ora la procedura REG con metodo STEPWISE, al fine di effettuare una selezione automatica dei regressori utili a spiegare la variabile dipendente SODDPAY. Viene riportata di seguito la procedura SAS: proc reg data=lavoro.factors; model soddpay= factor1 factor2 factor3 factor4 factor5 factor6 factor7/stb selection=stepwise slentry=0.05 slstay=0.05; run; quit; Si andra’ ora ad analizzare l’output prodotto dalla proc reg con procedura STEPWISE. 57

Analisi dell’output e valutazione della bonta’ del modello: Dall’output della procedura di selezione stepwise si deduce che i regressori precedente- mente ritenuti non esplicativi della variabile SODDPAY sono stati eliminati dalla selezione automatica STEPWISE. I restanti, tenuto il livello di significatività fissato (0.05) in precedenza, presentano un p-value associato al test t minore di I regressori sono pertanto esplicativi della variabile dipendente SODDPAY. I regressori scelti sono dunque 5, a fronte dei 7 iniziali. 58

Dall’output stepwise viene ribadito quanto osservato nella prima analisi:il modello ha una buona capacita’ esplicativa, poiche’ il p.value associato al test F risulta minore del livello di significatività (0.05) e il valore di R-quadro indica che il modello spiega il 63.5% della variabilita’ di SODDPAY 59

Statistiche di influenza: si e’ proceduto all’analisi di influenza utilizzando i soli regressori selezionati dalla STEPWISE. La procedura utilizzata e’ la seguente: proc reg data=lavoro.factors noprint; model soddpay= factor1 factor3 factor4 factor5 factor6 / influence; output out=dataset_influenza cookd=cook H=leverage; run; data lavoro_new; set dataset_influenza; where cook<=1 or leverage<=0.0591; run; Si e’ osservato che non vi sono osservazioni influenti. Il nuovo dataset (lavoro_new) ha lo stesso numero di osservazioni presenti nel dataset di partenza (lavoro.factors). non e’ stato pertanto necessario ristimare il modello. 60

Analisi di multicollinearita’: Avendo utilizzato come regressori i fattori ottenuti dalla analisi fattoriale, non si riscontrano multicollinearita’ che potrebbero indicare la presenza di ridondanza nelle informazioni contenute nei regressori. si riporta comunque l’output della procedura al fine di evidenziare questo risultato: Come prevedibile, tutti i Variance Inflation Factors sono pari a 1 denotando che non esiste multicollinearità 61

Valutazione dell’importanza dei regressori: Ordinando i coefficienti standardizzati (in valore assoluto) si nota che Factor1 (PAY TV CLASSICA) e’ il regressore che ha il maggior impatto nella spiegazione della soddisfazi- one per la propria pay tv.Segue Factor5 (intrattenimento e informazione), Factor4 (soddis- fazione in rapporto al prezzo), Factor3(prezzo,qualita’ e servizi) ed infine Factor6, il quale dalla analisi fattoriale corrispondeva alla variabile relativa alla soddisfazione per l’offerta di programmi di sport. Tutti i coefficienti hanno segno positivo. 62

Interpretazione dei coefficienti: Analizzando i coefficienti standardizzati si deduce che se Factor1 aumenta di una unita’, la soddisfazione per la propria pay tv aumenta del 62%. Cio’ indica che l’aumento della soddisfazione per le caratteristiche peculiari della propria pay tv, l’aumento di soddisfazione per le offerte di cinema e per il numero di canali portano ad un aumento della soddisfazione complessiva per la propria pay tv ( ). Se Factor 5 aumenta di una unita’, allora la soddisfazione globale per la propria pay tv aumenta del 33.5%. Cio’ indica che se la soddisfazione per l’offerta di intrattenimento e informazione aumenta, di conseguenza aumentera’ anche la soddisfazione generale.( ). l’aumento di Factor4 di una unita’ comporta un aumento del 27.5% della soddisfazione generale.Da cio’ si deduce che la soddisfazione in rapporto al prezzo, se aumenta, porta ad un aumento della soddisfazione generale per la propria pay tv( ).L’aumento di una unita’ di Factor3 comporta un aumento del 19% della soddisfazione generale. Pertanto la Soddisfazione generale aumenta, seppur di poco, all’aumentare del livello di importanza data al prezzo, alla qualità e ai servizi offerti dalla propria pay tv( ). Infine, l’aumento di Factor6 di una unita’ comporta un aumento del 17% della soddisfazione generale.Si deduce che l’aumento di soddisfazione per l’ìofferta di sport fa aumentare, seppur in maniera lieve, la soddisfazione generale per al propria pay tv( ) 63

REGRESSIONE LINEARE: CONCLUSIONI Si e’ dimostrato che il modello ha buona capacità esplicativa della variabile dipendente. Pertanto la variabile dipendente SODDPAY, relativa alla soddisfazione generale per la propria pay tv, e’ spiegata bene dai regressori. Si nota che si potrebbe cercare di aumentare il livello di soddisfazione generale aumentando per i clienti la qualita’ dell’offerta di cinema in prima visione, dei programmi in prima serata e in seconda serata, aumentando di conseguenza la soddisfazione. Mantenere elevati standard di qualita’ e di quantita’ offerta, rapportandoli a prezzi sempre piu’ competitivi puo’ aumentare la soddisfazione complessiva per la propria pay tv, facendo si che il cliente rinnovi e mantenga il proprio contratto, magari aggiungendovi dei pacchetti agguntivi. Rendersi competitivi e eccellenti nei prezzi, nella qualita’ e nei servizi puo’ rispondere all’importanza che i clienti danno a questi elementi, aumentando la soddisfazione per la loro pay tv. L’intrattenimento e l’informazione giocano anch’essi un ruolo chiave nell’aumentare la soddisfazione, pertanto le aziende devono puntare ad offrire servizi di informazione e intrattenimento sempre migliori per i clienti. L’offerta di programmi sportivi ( per cui, assieme al cinema, nasce la pay tv) puo’ essere migliorata aumentando di rimando la soddisfazione globale. Importante e’ sottolineare che si e’ concluso che la soddisfazione per il digitale terrestre non influenza la soddisfazione relativa alla pay tv. Pertanto l’offerta pay tv deve relativamente tenere conto di competere (in qualità,servizi,numero di canali etc) con l’offerta di programmi non a pagamento. 64

REGRESSIONE LOGISTICA Obiettivi: Si e’ scelta come variabile dipendente la variabile dicotomica DISPRIN, variabile che esprime la disponibilità a rinunciare a possedere una pay tv. Come regressori sono state scelte le seguenti variabili: DISPCAM: esprime la disponibilita’ a cambiare la propria pay tv SPESAMENSILE:indica la spesa al mese per la popria pay tv PAK_1; PAK_2; PAK_4; PAK_5 PAK_6: indicano i pacchetti pay tv posseduti tempodig_1; tempodig_2; tempodig_3; tempodig_4; tempodig_5 : indicano le percentuali di tempo dedicate a guardare programmi sul digitale terrestre dig_1; dig_2; dig_3; dig_4 :indicano la soddisfazione per le caratteristiche peculiari del digitale terrestre (prima serata, prima visione etc.) SODDIGITALE: indica la soddisfazione globale per il digitale terrestre carp_1 carp_2 carp_3 carp_4 : indicano l’importanza attribuita al prezzo,al numero di canali, alla qualita’ e ai servizi di assistenza offerti dalal propria pay tv SODDPAY: indica la soddisfazione generale per la pay tv posseduta fascia_1; fascia_2; fascia_3; : indicano la percentuale di tempo dedicata alla visione della tv divisa nella fascia oraria mattutina, pomeridiana e serale 65

Si e’ scelta come variabile dipendente DISPRIN(disponibilita’ a rinunciare alla Pay tv) al fine di valutare quali variabili potessero essere utili a spiegare questo fenomeno. Si e’ scelto come regressore la disponibilita’ a cambiare pay tv al fine di valutare se questa influenzi la disponibilità a rinunciare alla pay tv. Si è pensato di utilizzare anche la spesa mensile per la propria pay tv, per valutare se in un tempo di crisi economica questa possa influenzare o meno la disponibilità delle persone a rinunciare ad avere i servizi offerti dalla tv a pagamento.Le variabili relative al possesso delle diverse tipologie di pacchetti pay tv sono state inserite al fine di valutare se il possedere o meno molti pacchetti potesse influenzare la disponibilità a rinunciare in toto alla pay tv. Le variabili relative alla soddisfazione per il digitale terrestre (sia globale che specifica), assieme alle variabili relative al tempo trascorso a guardare programmi non a pagamento(cosi’ come le percentuali sulle fasce temporali di visione della tv), sono state inserite per valutare se la presenza del digitale terrestre possa aver aumentato la disponibilita’ a rinunciare alla tv a pagamento. In ultimo, la variabile che esprime la soddisfazione per la propria pay tv e’ stata inserita per valutare se una alta soddisfazione per la propria pay tv influenzi negativamente la disponibilita’ a rinunciare ad avere un contratto pay tv. 66

Scelte le variabili suddette come possibili regressori, si e’ proceduto alla stima del modello con procedura STEPWISE. Si riporta qui la procedura SAS: proc logistic data=lavoro.questionario descending; model disprin= dispcam spesamensile pak_1 pak_2 pak_4 pak_5 pak_6 tempodig_1 tempodig_2 tempodig_3 tempodig_4 tempodig_5 dig_1 dig_2 dig_3 dig_4 soddigitale carp_1 carp_2 carp_3 carp_4 soddpay fascia_1 fascia_2 fascia_3 / selection=stepwise slentry=0.01 slstay=0.01 stb; run; Si analizzerà ora l’output (sommario) della procedura di stima del modello di regressione logistica. 67

La procedura Logistic con metodo Stepwise ha selezionato come regressori SODDPAY e DISPCAM, rispettivamente indicanti la soddisfazione generale per La propria pay tv e la disponibilit’a a cambiare pay tv. Si procederà pra con l’analisi di bontà del modello 68

La percentuale di Concordant e’ elevata, dunque l’ elevato numero di concordant e’ indice della buona capacità esplicativa del modello. Gli altri indicatori sintetici di bontà(Somers’D, Gamma e c) risultano abbastanza elevati, indicando che il modello e’ abbastanza “corretto”.(si ricorda che tali valori Variano tra 0 e 1) ANALISI DELLA PERCENTUALE DI CONCORDANT E DELLE MISURE DI ASSOCIAZIONE TRA VALORI PREDETTI E OSSERVATI: 69

TEST PER LA SIGNIFICATIVITA’ CONGIUNTA DEI COEFFICIENTI Posto un livello di significativita’ pari a 0.05, si nota che i p-value osservati sono tutti minori di Questo indica che il modello ha buona capacita’ esplicativa della variabile dipendente DISPRIN 70

TEST PER LA VALUTAZIONE DELLA SIGNIFICATIVITA’ DEI SINGOLI COEFFICIENTI Posto un livello di significatività pari a 0.05, si nota che i p-value associati ai due regressori sono entrambi molto bassi. Ogni regressore dunque risulta essere rilevante per la spiegazione del fenomeno ( rinuncia alla pay tv). 71 WALD CHI_SQUARE:

ANALISI DELLA MULTICOLLINEARITA’ Prima di stimare l’importanza dei regressori e interpretare il loro segno, e’ opportuno verificare la presenza di multicollinearità: L’output della proc reg con opzione VIF fa vedere che gli indicatori di Variance Inflation sono minori di 2. Per tale motivo si puo’ escludere la presenza rilevante di multicollinearità. 72

ANALISI DELL’IMPORTANZA DEI REGRESSORI Prendendo il valore assoluto delle stime standardizzate si deduce che il regressore maggiormente influente nel modello e’ SODDPAY, che esprime la soddisfazione generale per la pay tv posseduta.Il secondo regressore e’ dunque DISPCAM, che esprime la disponibilità a cambiare pay tv. 73

ANALISI DEI SEGNI DEI COEFFICIENTI Piu’ è alta la soddisfazione per la propria pay tv piu’ diminuisce la probabilita’ che il cliente sia disposto a rinunciare alla pay tv. (coeff.std SODDPAY=0.50 segno negativo) La presenza della disponibilità del cliente a cambiare pay tv fa aumentare la probabilita’ che il cliente sia disposto a rinunciare alla pay tv. (coeff. Std DISPCAM=0.48 segno positivo) 74

REGRESSIONE LOGISTICA-CONCLUSIONI Si e’ dimostrato che il modello ha buona capacità esplicativa della variabile dicotomica dipendente DISPRIN. I due regressori selezionati sono rilevanti nella spiegazione della variabile. La soddisfazione per la propria pay tv è la variabile che influenza maggiormente la disponibilità a rinunicarvi. In particolare un aumento della soddisfazione influisce negativamente sul cliente nella sua disponibilità a scegliere di rinunciare ad avere un contratto pay tv. Da parte delle aziende, aumentare al soddisfazione globale dei propri clienti per la pay tv scelta(in termini di qualità, servizi, programmi,prezzi etc) potrà essere negli anni una leva importante per far si che i clienti non rinuncino alla tv a pagamento. La disponibilita’ a cambiare pay tv influenza positivamente la disponibilità a rinunciarvi. Offerte mirate ad aumentare la soddisfazione (ad esempio temite campagne di fidelizzazione) per i clienti che possiedono una pay tv e che sono disposti a cambiarla con un’altra potrebbe per le aziende significare una diminuzione del numero di clienti disposta a rinunciare ad avere un contratto con loro e, in generale, ad avere un contratto pay tv. Importante e’ notare infine che anche in questo caso(come nel modello di regressione lineare) le variabili che esprimono la soddisfazione per il digitale terrestre non sono rilevanti al fine di spiegare al disponibilità a rinunciare alla pay tv. Pertanto la disponibilita’ a rinunciare dipende da caratteristiche proprie dell’offerta delle aziende operanti nel business della pay tv e non e’ influenzata, da quanto si vede, dal recente avvento del digitale terrestre. 75

Conclusioni 76 Dai risultati ottenuti dalle analisi effettuate si evince che la crisi economica influisce negativamente sulla spesa destinata alla propria pay tv. Chi spende maggiormente per la propria pay tv risente meno dell’effetto della crisi, ed e’ risultato che coloro che hanno un contratto Sky risentono meno della crisi sulla loro scelta, pagando mediamente di piu’ rispetto a coloro che possiedono Mediaset Premium. La disponibilita’ alla rinuncia alla pay tv e’ legata alla soddisfazione percepita per la pay tv e al grado di fidelizzazione del cliente. La soddisfazione per la propria pay tv è effettivamente legata al tipo di pay tv posseduta e dipende dalle caratteristiche intrinseche della pay tv stessa e non da fattori esterni (come l’avvento del digitale terrestre). Le aziende devono pertanto cercare di aumentare la soddisfazione per i propri clienti aumentandone la soddisfazione per le caratteristiche specifiche dell’offerta,fidelizzandoli. La presenza di nuovi canali non a pagamento non influisce sulla soddisfazione per la pay tv e i clienti disposti a rinunciare alla pay tv non esprimono tale disponibilità a seguito dell’esistenza dei canali digitali. Le aziende devono pertanto puntare a competere sulla qualita’ e sui servizi legati alla pay tv per aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione dei propri clienti, preoccupandosi relativamente della competizione con il digitale. Il futuro della pay tv non e’ pertanto minato dall’avvento dei nuovi canali gratuiti e si gioca sulla competizione tra le aziende nell’aumentare la soddisfazione complessiva dei propri clienti.