Executive summary

“CUSTOMER SATISFACTION DEL SEGMENTO VISITATORI DELLA 42ª MOSTRA DELL'ARTIGIANATO

ARTISTICO ABRUZZESE -EMAAA-”

Dott. Mario Scianna Milano, 11 Febbraio 2013

-Executive Summary-

Calabretta & Associati

• Metodologia di ricerca

• Il campione

• Il questionario

• Modelli di Customer Satisfaction

• Analisi dei risultati e mappa di intervento strategico

INDICE

Perché la Customer Satisfaction?

L’obiettivo principale di un sistema di rilevazione della Customer Satisfaction è di misurare il livello di soddisfazione che i clienti hanno nei confronti del servizio/prodotto ricevuto, sia nel complesso sia per gli aspetti di dettaglio che compongono il servizio :

• Fornire indicazione significative di Business Intelligence, cioè aiutare a rispondere alle domande “quali sono le esigenze dei nostri clienti?”, “come sono i nostri clienti?”

• individuare i principali drivers di soddisfazione che sono in grado di agire sulla loyalty

Perché è utile:

1

2

• Questa indagine è stata strutturata per consentire una lettura dei risultati per il segmento Visitatori Quale clientela:

Obiettivi specifici: • La raccolta di informazioni quantitative sul rapporto tra

Visitatori e EMAAA, attraverso la realizzazione di una indagine face to face mediante questionario.

• migliorare la qualità del servizio percepita dai visitatori, sia globalmente sia per ogni aspetto/fattore che contribuisce alla loro soddisfazione

• indicare le priorità di azioni d’intervento correttive e/o migliorative che possano elevare il grado di soddisfazione dei visitatori

• creazione di un modello statistico di interpretazione della CS

L’indagine di Customer Satisfaction


• Il campione

• Il questionario



INDICE

Il campione: distribuzione per età e sesso Segmento visitatori ( n= 104)

Frequenza rel. per modalità (%)

55,8

44,2

F

M

Frequenza rel. permodalità (%)


14,0

25,8

14,0

24,7

17,2

4,3

18-24 anni

25-35 anni

36-45 anni

46-55 anni

56-65 anni

66 anni e oltre

Frequenza rel. per modalità(%)

Il campione: distribuzione per istruzione e impiego Segmento visitatori ( n= 104)


1,0

7,8

42,2

49,0

elementare

media

superiore

laurea

Frequenza rel. permodalità (%)


9,9

49,5

15,49,9 12,1

2,2

auton

omo

dipenden

te

inoccupato

pensio

nato

profess

ionista

stude

nte

Frequenza rel. per modalità(%)


• Il campione

• Il questionario



INDICE

L’obiettivo è far emergere il maggior numero di determinanti di soddisfazione/ insoddisfazione che caratterizzano la relazione visitatore- EMAAA. Questi i temi indagati nel questionario: 1. Varietà dei settori rappresentati 2. Gradevolezza estetica delle opere presenti 3. Notorietà degli artigiani 4. Prezzi dei manufatti 5. Fruibilità degli spazi 6. Format 7. Efficienza 8. Promozione 9. Competenza professionale 10. Attenzione alla persona 11. Disponibilità del personale 12. Consulenza 13. Comunicazione e segnaletica 14. Soddisfazione complessiva o Overall

Obiettivi:

Il questionario

A tutti gli items in questione sono stati attribuiti 5 affermazioni su una scala progressiva che va da “sotto le attese” fino a “sopra le attese”. Per procedere all’analisi quantitativa dei dati si è proceduto preliminarmente alla codifica dei punteggi, per cui all’affermazione “sotto le attese” è stato attribuito il valore 1, a “poco sotto le attese” il valore 2, e così via sino all’affermazione “sopra le attese” a cui è stato attribuito il punteggio massimo, e cioè 5


• Il campione

• Il questionario



INDICE

• Oltre a misurare il grado di soddisfazione dei singoli aspetti della qualità , un modello di Customer Satisfaction deve individuare quali sono le leve su cui puntare per migliorare la soddisfazione complessiva.

• Calcolare l’impatto dei singoli aspetti della qualità sulla soddisfazione vuol dire misurare quanto la soddisfazione globale varia al variare della soddisfazione dei singoli aspetti della qualità oggetto d’indagine attraverso l’analisi di regressione multipla stepwise

• Prima di procedere all’analisi suddetta, è necessario un trattamento preliminare delle variabili al fine di evitare problemi legati alla multicollinearità. Infatti per trarre conclusioni valide da un’analisi di regressione multipla, eseguita su dati campionari, è necessario che siano evitati alcuni fenomeni, tra cui una delle più ricorrenti è quella delle alte correlazione tra le variabili indipendenti. Quando ciò succede, i coefficienti di regressione multipla sono instabili: inserendo o togliendo una variabile i ß possono variare di molto.

• Uno dei rimedi che si può mettere in atto in caso di multicollinearità è l’Analisi Fattoriale, che permette di aggregare le variabili indipendenti più correlate in macro-fattori con un alto indice di coerenza interna ( alpha di Cronbach >0,80). D’altronde è possibile intuire l’esistenza di fattori latenti quando l’ alpha di Cronbach calcolato per l’intero set di variabili indipendenti è >0,80. Questo già basta a giustificare il ricorso all’Analisi Fattoriale, a prescindere che ci sia o meno multicollinearità tra le variabili indipendenti.

I modelli di Customer Satisfaction

Soddisfazione complessiva

Item 22

Item 21

Item 13

Item 12

Item 11

Item23

Item 32

Item 31

Item 42

Item 52

Item 51

Item 53

Fattore 1

Fattore 2

Fattore 3

Fattore 4

Fattore 5

Item 41

Analisi fattoriale

Esempio di funzionamento del modello PLS di CS Regressione multipla

Variabili misurate Variabili latenti

Ricalcolo punteggi

Come giudica, nel complesso, il servizio che la Mostra

fornisce, rispetto alle sue attese?

Fattore: Aspetti intangibili

Modello PLS di CS dei visitatori della Mostra

Variabili misurate Variabili latenti

Gradevolezza estetica delle opere presenti

Varietà dei settori rappresentati

-Notorietà degli artigiani

-Prezzi dei manufatti

Fruibilità degli spazi

Format

Efficienza

-Promozione

Competenza professionale

Attenzione alla persona

Disponibilita' del personale

Consulenza

Comunicazione e segnaletica

Analisi fattor..

Regressione multipla


• Il campione

• Il questionario



INDICE

Step 1: Analisi Fattoriale sui singoli aspetti della qualità oggetto d’indagine

Step 2: Calcolo dell’indice alpha Cronbach per ogni macro-fattore individuato

Step 3: per i fattori con un alpha Cronbach >0,80, si crea una nuova variabile ottenuta come media aritmetica dei punteggi degli items che hanno contribuito ad ottenerla;

Step 4: Analisi di regressione multipla considerando come variabili indipendenti sia i macro-fattori ottenuti con l’A.F che i rimanenti aspetti della qualità che eventualmente non si è riusciti a raggruppare a fattori comuni e come variabile dipendente l’item relativo alla soddisfazione complessiva

Step 5: Analisi univariate a totale campione e per ogni variabile di rappresentatività (media per ogni domanda sulla soddisfazione e intervalli di confidenza)

Step 6: Creazione della Mappa di intevento strategico

Analisi di CS dei visitatori della Mostra in 6 step

Step 1: a) Raggruppare i singoli aspetti della qualità in un numero inferiore di categorie. b) Evitare la multicollinearità

Step 2: verificare se un fattore si può considerare ben determinato dalle proprie variabili originarie ad esso connesso

Step 3: ottenere una nuova variabile da impiegare nelle successive elaborazioni

Step 4: determinare il peso (ß) che i fattori esercitano nel modificare, in positivo o negativo, la soddisfazione generale; misurare quanto la soddisfazione globale varia al variare della soddisfazione dei singoli fattori

Step 5: verifica del livello medio di soddisfazione dei singoli aspetti della qualità e del loro campo di variazione

Step 6: stabilire quali sono gli aspetti della qualità su cui conviene investire prioritariamente, ma anche quelli su cui non conviene investire in considerazione del modesto contributo apportato alla soddisfazione globale

Obiettivi

Analisi Fattoriale

D1 D2 D3Varietà dei settori rappresentati 0,062 0,771 0,239Gradevolezza estetica delle opere p 0,370 0,674 -0,109-Notorietà degli artigiani -0,005 0,787 0,076-Prezzi dei manufatti -0,042 -0,080 0,672Fruibilità degli spazi 0,301 0,197 0,755Format 0,221 0,347 0,524Efficienza 0,723 0,071 0,353-Promozione 0,624 0,292 0,150Competenza professionale 0,865 -0,020 0,036Attenzione alla persona 0,839 -0,160 0,152Disponibilita' del personale 0,697 0,228 0,017Consulenza 0,685 0,309 -0,071Comunicazione e segnaletica 0,709 0,141 0,200

aspetti intangibili del servizio fornito dall’organizzazione della mostra

aspetti tangibili relativi agli espositori

aspetti tangibili relativi all’organizzazione della mostra

Correlazioni tra variabili e fattori dopo rotazione Varimax

fattori Alpha di Cronbach etichette

D1 0,876aspetti intangibili del servizio fornito

dall’organizzazione della mostra

D2 0,690 aspetti tangibili relativi agli espositori

D3 0,494aspetti tangibili relativi all’organizzazione

della mostra

Alpha-Cronbach per i tre fattori che spiegano il 60% della variabilità totale.

SoddisfazioneGenerale

SoddisfazioneSoddisfazioneGeneraleGenerale

LoyaltyLoyaltyLoyalty

Item 1

Item 2

Item 4

Item 3

Item 6

PassaparolaPassaparolaPassaparola

Proposizione ad altri clienti

aspetti intangibili del servizio

fornito dall’organizzazione della mostraaspetti intangibili del servizio

fornito dall’organizzazione della mostra

Item 5

Regressione multipla

Variabili misurate Variabili latenti Variabili latenti

Come giudica, nel complesso, il servizio che la Mostra fornisce, rispetto alle sue attese?

Item 7,8,9,1011,12,13

Coefficienti di regressione

Proposta di un nuovo modello di CS dei visitatori

Soddisfazione complessiva


Notorietà artigiani

Fruibilità spazi

Prezzi manufatti

R2=0,43

ß=0,26

ß=0,201

ß=0,00

ß=0,00

ß=0,00

In questo modello i ß rappresentano i cofficienti di regressione multipla tra l’Overall Satisfaction (variabile da spiegare) e le singole variabili indipendenti

Questi indicatori esprimono la variazione dell’Overall Satisfaction al variare delle singole variabili indipendenti, tenute ferme le altre. Rappresentano dunque la relazione diretta tra l’Overall e le singole variabili. I coefficienti esprimono l’importanza dei fattori nello spiegare la soddisfazione generale, ed emergono gli “aspetti intangibili”, la “varietà dei settori rappresentati” e la “Gradevolezza estetica delle

opere” come variabili chiave

Regressione Multipla Stepwise

Gradevolezza estetica delle opere

Format ß=0,00

Aspetti intangibili

ß=0,422

Analisi descrittive

Variabile Minimo Massimo Media Deviazione std.Come giudica, nel complesso, il servizio che la Mostra fornisce, rispetto alle sue attese? 2 5 4,02 0,914Varietà dei settori rappresentati 1 5 3,70 0,932Gradevolezza estetica delle opere presenti 1 5 3,82 1,088-Notorietà degli artigiani 1 5 3,35 0,798-Prezzi dei manufatti 1 5 3,48 0,892Fruibilità degli spazi 1 5 3,74 1,010Format 3 5 3,68 0,721Aspetti intangibili del servizio fornito dall’organizzazione della mostra 2 5 4,00 0,738

Statistiche descrittive relative agli aspetti della qualità.

Tutti gli aspetti della qualità considerati ricevono un livello di gradimento superiore alle attese, ma soltanto gli aspetti “Varietà dei settori rappresentati”, la“Gradevolezza estetica delle opere presenti”, e il fattore “Aspetti intangibili del servizio della mostra” sono in grado di influenzare la soddisfazione complessiva!

Incrociando adesso i valori relativi all’importanza (i ß trovati con l’analisi di regressione multipla e opportunamente relativizzati in termini percentuali) assegnata dai visitatori agli aspetti/fattori con i rispettivi livelli di soddisfazione ( i punteggi medi di soddisfazione), possiamo costruire una mappa dove sarà possibile stabilire quali sono gli aspetti su cui conviene investire prioritariamente, ma anche quelli su cui non conviene investire in considerazione del modesto contributo apportato alla soddisfazione globale.

Media soddisfazione 3

Aspetti intangibili del servizio (4;48%)

Varietà dei settori rappresentati (3,7;29%)

Gradevolezza estetica dei prodotti (3,82;23%)

Customer Satisfaction MAP dei visitatori

Per due visitatori su tre non è, però, tutto rose e fiori! 1/2

“Comunicazione e Segnaletica”

Per effetto dell’ errore campionario il valore medio della soddisfazione di tre importanti predittori della soddisfazione complessiva dei 2/3 dei visitatori potrebbe oscillare, nella peggiore delle ipotesi, attorno al valore centrale della scala. Questo dato dovrebbe indurre gli organizzatori della Mostra a prestare particolare attenzione affinchè la qualità di questi importanti aspetti non scendano ulteriormente di livello, perché questo immediatamente comporterebbe uno scadimento nella percezione della qualità complessiva della Mostra.

“Efficienza”

“Varietà dei settori rappresentati”

Per due visitatori su tre non è, però, tutto rose e fiori! 2/2

1 (63,5%) 2 (36,5%)

Statistica Media Media

Limite inf. della media (95%)

Limite sup. della media (95%)

Limite inf. della media (95%)

Limite sup. della media (95%)

Varietà dei settori rappresentati 3,54 3,97 3,32 3,77 3,56 4,38Gradevolezza estetica delle opere presenti 3,51 4,32 3,20 3,82 4,04 4,61-Notorietà degli artigiani 3,20 3,63 2,96 3,44 3,10 4,15-Prezzi dei manufatti 3,44 3,53 3,16 3,72 3,13 3,93Fruibilità degli spazi 3,32 4,45 3,07 3,58 4,12 4,79Format 3,42 4,12 3,20 3,65 3,75 4,48Efficienza 3,43 4,89 3,23 3,64 4,79 5,00-Promozione 3,17 4,60 2,91 3,44 4,35 4,85Competenza professionale 3,32 4,66 3,11 3,53 4,42 4,89Attenzione alla persona 3,63 4,87 3,39 3,86 4,73 5,00Disponibilita' del personale 4,05 5,00 3,78 4,33 5,00 5,00Consulenza 3,70 4,77 3,46 3,95 4,60 4,94Comunicazione e segnaletica 3,11 4,81 2,86 3,36 4,64 4,98Come giudica, nel complesso, il servizio che la Mostra fornisce, rispetto alle sue attese? 3,62 4,66 3,40 3,85 4,45 4,86

Cluster1 2

Cluster

Area critica

Alert!

Sfruttando i punti di forza e migliorando i punti di debolezza si può aumentare la quota dei pienamente soddisfatti

37%

100%

Azioni di intervento per aumentare la quota dei pienamente soddisfatti

Comunicazione e segnaletica Efficienza


Livelli di urgenza min max

Conclusioni Sebbene il gradimento generale dei visitatori riguardo tutti gli aspetti della qualità oggetto d’indagine vada al di là delle attese iniziali, esiste tuttavia un’area di allerta, formato dai due terzi dei visitatori, per la quale il limite inferiore dell’intervallo di confidenza del valore medio di soddisfazione di alcuni importanti predittori (Varietà dei settori, Gradevolezza delle opere, Efficienza) è troppo vicino al valore centrale della scala, e per “Comunicazione e segnaletica” addirittura inferiore. L’EMAAA dovrebbe applicare strategie di miglioramento urgenti per quest’ultimo aspetto, e strategie di consolidamento per l’aspetto “Efficienza” per non rischiare un peggioramento nella qualità con immediati e conseguenti effetti negativi sulla soddisfazione globale (ricordiamo che entrambi gli aspetti concorrono a formare il macro-fattore “Aspetti intangibili” il cui impatto sulla soddisfazione globale è il più elevato). Infine per l’aspetto” Varietà dei settori” l’ EMAAA dovrebbe utilizzare strategie di politiche di comunicazione mirate alla sua valorizzazione, e una volta raggiunto tale obiettivo concentrarsi sul consolidamento del suo livello di qualità per non rischiare di dovere applicare strategie di miglioramento urgenti se la qualità di esso dovesse peggiorare.

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Business

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