Il Social Customer Service in Italia: contesto attuale e analisi empirica sui consumatori

Nicolò Bonazzi

Indice

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1.  Lo studio

2.  Le analisi effettuate

3.  Analisi qualitativa

4.  Analisi quantitativa

5.  Conclusioni

6.  Limiti dell’analisi

1. Lo studio

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•  Lo studio condotto è volto all’analisi del social customer service in Italia, ossia dell’assistenza clienti attraverso i social network;

•  In Italia questo servizio non è ancora particolarmente sviluppato, mentre in altri Paesi come Stati

Uniti e Regno Unito, il social customer service ha già raggiunto un certo livello di maturità;

•  Le imprese che offrono social customer service si devono interfacciare con il social customer, un consumatore padrone delle conversazioni, che può influenzare la brand reputation dell’impresa attraverso le proprie azioni;

•  Per indagare a fondo il contesto attuale, è stato condotto uno studio empirico sui consumatori italiani, composto da un’analisi qualitativa e da un’analisi quantitativa.

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2. Le analisi effettuate

Netnografia

* = Paolo Fabrizio, oltre 15 anni di esperienza nel servizio clienti di aziende multinazionali e autore del libro « La rivoluzione del Social Customer Service ».

Osservazione partecipata

Interviste individuali in

profondità semi-strutturate

Questionario strutturato

Confronto con un esperto del servizio*

Target dell’analisi: Generazione Y (18-35 anni), “utilizzatori” e “non utilizzatori” del Social Customer Service.

3. Analisi qualitativa (I)

Obiettivo Analizzare le emozioni, il linguaggio dei consumatori e le

reazioni alle strategie delle aziende.

Principali risultati

•  Le imprese utilizzano un linguaggio educato; •  Le persone pretendono la rapidità del servizio; •  Consumer frustration: se gli utenti sono trascurati usano

parole forti con le imprese, arrivando anche alle minacce;

•  Consumer delight: le persone elogiano pubblicamente le imprese che risolvono i loro problemi.

Osservazione partecipata Netnografia

Osservazione del comportamento sui social network delle persone che si relazionano con le imprese.

Esperimenti in prima persona: contatto con il social customer service di alcune imprese inconsapevoli.

Principali risultati

•  Nella maggior parte dei casi le imprese hanno dato risposte concrete e utili;

•  Quando le richieste vengono supportate, emerge grande soddisfazione e un senso di sicurezza trasmesso dall’azienda;

•  Nei casi di gestione negativa, sono emerse insoddisfazione e indisposizione.

Obiettivo Testare in prima persona il coinvolgimento emotivo, la

comunicazione delle imprese e il valore delle informazioni.

3. Analisi qualitativa (II)

Interviste individuali in profondità

semi-strutturate Chiara, 23 anni Claudio, 25 anni

Ludovica, 23 anni

Paolo, 26 anni Pasquale, 24 anni Roberta, 22 anni

Intervistati:

Obiettivo Evidenziare in maniera poco intrusiva i pareri di «utilizzatori» e «non utilizzatori» riguardo il

social customer service.

3 maschi, 3 femmine 3 ”utilizzatori”, 3 “non utilizzatori”

3 studenti, 3 lavoratori

Durata media: 35’ 52’’

Interviste: 6

Principali risultati Le opinioni sono convergenti: gli attributi ritenuti più importanti dai “non utilizzatori” e considerati più soddisfacenti

dagli “utilizzatori” sono i seguenti:

Rapidità del servizio

Qualità della risposta

Personalizzazione della risposta

Accuratezza della pagina

Proattività: caratteristica ritenuta importante ma ritrovata molto raramente nelle esperienze avute.

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4. Analisi quantitativa: il questionario

Risposte: 257 ”Non utilizzatori”: 155

“Utilizzatori”: 102

Obiettivo Fornire una misurazione del fenomeno molto più accurata e generalizzare i risultati grazie all’allargamento del campione,

esteso ad un numero di rilevazioni il più ampio possibile.

Questionario strutturato

Analisi statistiche condotte Tenendo conto della dimensione del campione sono state condotte le seguenti analisi:

Analisi univariate

Analisi bivariate

Modello di regressione

lineare multipla

Quadrant Analysis

Campionamento: Non probabilistico per

convenienza

Rilevazione: “One-to-one” e “internet-based” con scale di misurazione comparative e

non comparative

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4. Analisi quantitativa: la composizione del campione

Sesso

47,47% 52,53% Femmina

Maschio 59,53%

31,91%

8,56%

18-24 anni

25-29 anni

30-35 anni 0,00%

10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00%

Nord-Ovest Nord-Est Centro Sud Isole

0,00% 10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00%

Licenza media Licenza superiore

Laurea triennale

Laurea specialistica

Master/PhD 0,00%

10,00% 20,00% 30,00% 40,00% 50,00% 60,00%

Studente Dipendente/stagista Lib. professionista Disoccupato

Età Provenienza

Professione Titolo di studio

* = La distribuzione dei dati è influenzata dalla convenienza del campione.

4. Analisi quantitativa: “non utilizzatori” e “utilizzatori”

Modalità di contatto con le imprese

I social network sono il quarto strumento più utilizzato per chiedere assistenza alle imprese e

superano app e chat.

Alcuni mezzi più tradizionali come i call center e le e-mail sono ancora

i più utilizzati: tuttavia i social si stanno ritagliando uno spazio

sempre più importante.

60,31%

39,69%

Non utilizzatori Utilizzatori

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Percentuali di “non utilizzatori” e “utilizzatori”

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4. Analisi quantitativa: il “sotto-campione” di utilizzatori (I)

76,47%

22,55%

0,98%

1-10 volte 10-20 volte 20-30 volte

Frequenza annuale di contatto

0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%

Telecomunicazioni

Banche

Assicurazioni

Compagnie aeree

Informatica

Prodotti a largo consumo

Beauty e lusso

Salute e benessere

Altro (specificare)

Settori delle imprese

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Facebook Twitter LinkedIn Instagram

Social network utilizzati

58,82%

41,18%

Uomini Donne

Sesso

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4. Analisi quantitativa: il “sotto-campione” di utilizzatori (II)

Gestione delle richieste

Tempi di attesa

Motivi di contatto

Risposte ricevute: “Sempre”: 64,71%

“La maggior parte delle volte”: 24,51% Richieste portate a termine:

“Sempre”: 21,57% “La maggior parte delle volte”: 54,90%

Tempo d’attesa potenziale: Trenta minuti: 18,63% Circa un’ora: 32,35%

Tempo medio d’attesa effettivo: Circa 2-3 ore

81,37% 63,73%

“Richiedere informazioni”

“Richiedere assistenza”

35,29%

“Lamentarsi di un disservizio”

80,39%

“Volevo un canale per scrivere

rapidamente”

76,47%

“Volevo un canale per ottenere una risposta rapida”

51,96%

“Il social network è uno strumento

gratuito”

Le imprese tendono a rispondere, ma non sempre riescono a portare a termine la richiesta.

Le imprese non sempre riescono a soddisfare la rapidità richiesta dagli utenti.

4. Analisi quantitativa: giudizi su importanza e soddisfazione

Importanza media: Globale: 6,86: Non utilizzatori: 6,31; Utilizzatori: 7,69. Soddisfazione media: Utilizzatori: 6,79

La proattività è l’attributo che presenta le differenze più grandi: viene ritenuto molto

importante, ma gli “utilizzatori” non l’hanno mai ritrovato o ne sono rimasti

molto delusi.

Analizzando gli utilizzatori, viene rilevata una netta differenza fra l’importanza

degli attributi considerati più rilevanti e la soddisfazione ad essi connessa.

E’ emersa una relazione significativa fra i giudizi sull’importanza di alcuni attributi e il sesso dei rispondenti: per i “non utilizzatori” ci si riferisce a cortesia ed educazione, empatia e vicinanza al problema e a personalizzazione della risposta; per gli “utilizzatori”, invece, alle risposte standard e tutte uguali da cliente a cliente.

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Emergono poche grosse differenze di valutazione fra “non utilizzatori” e

“utilizzatori”.

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4. Analisi quantitativa: il modello di regressione lineare

* = Per questo modello è stato utilizzato il metodo « stepwise »; il criterio di inserimento è 0,05 e il criterio di rimozione è 0,10.

Le variabili che maggiormente influenzano la soddisfazione complessiva sono quattro: capacità di fornire risposte concrete, velocità di risposta, cortesia ed educazione, personalizzazione della risposta.

Valore di R Quadrato: 0,843 Tavola ANOVA: i p-value del test F sono pari a zero.

Tutti gli attributi sono statisticamente

significativi

Per capire l’influenza di ogni attributo si trasformano i coefficienti Beta standardizzati in peso percentuale. La capacità

di fornire risposte concrete ha l’impatto maggiore: il 40,80% della soddisfazione complessiva è dato da questo attributo.

4. Analisi quantitativa: la Quadrant Analysis

Una prima matrice è stata realizzata incrociando i giudizi su importanza e soddisfazione degli “utilizzatori”. Maggiore criticità d’intervento: proattività e personalizzazione della risposta.

È stata creata una seconda matrice sostituendo i giudizi sull’importanza con i coefficienti Beta standardizzati del modello di regressione lineare multipla, riportati in peso percentuale. Nessun pdd sostanziale: si ridimensiona la criticità della personalizzazione della risposta.

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•  Il social customer service e gradito dai consumatori del target. Tuttavia ha ancora ampi margini di miglioramento: in generale le aziende hanno saputo agire correttamente, ma c’è ancora spazio per perfezionare questo servizio.

•  Le imprese devono garantire risposte rapide e concrete, risolvendo i problemi con empatia e vicinanza a

seconda della persona che hanno di fronte. Devono anche essere disposte a proseguire il dialogo con il cliente con educazione e attraverso una pagina ordinata e curata.

•  La personalizzazione della risposta, e soprattutto la proattività, sono state considerate importanti sia nell’analisi qualitativa sia nell’analisi quantitativa: le imprese dovrebbero considerare l’implementazione di queste caratteristiche per aumentare la soddisfazione generale.

•  Per le imprese che non l’hanno ancora introdotto i tempi sembrano maturi per agire: l’importante è non farsi trovare impreparati davanti al cambiamento.

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5. Conclusioni

Questa ricerca ha permesso di capire a livello generale le dinamiche del social customer service e ha permesso di evidenziare alcuni punti di forza su cui le imprese possono far leva per offrire qualità.