Il campionamento nelle ricerche di mercato. Click here to unlock PDFKit.NET

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1 Il campionamento nelle ricerche di mercato

2 RICERCHE DI MERCATO

3 Cosa sono Le ricerche di mercato sono ricerche sistematiche e oggettive su: Lo sviluppo dei prodotti L identificazione del mercato L individuazione di adeguati criteri di vendita, distribuzione e promozione L ambiente sociale e culturale dal quale dipendono i bisogni percepiti e le mode I cambiamenti in ambito politico e legale Gli sviluppi tecnologici Le ricerche di mercato consistono nella raccolta e nella valutazione di dati specifici, con lo scopo di aiutare chi produce a comprendere meglio i bisogni dei propri clienti. Quest analisi sistematica comprende valutazioni sia di tipo qualitativo che quantitativo.

4 Quali i loro scopi Problemi di marketing Obiettivi delle ricerche di mercato Problemi di marketing Qual è la dimensione potenziale del mercato? Esistono nel mercato segmenti di consumatori omogenei? I consumatori sono soddisfatti del prodotto? Ipotesi di ricerca Misurare il numero di famiglie disponibili all acquisto del prodotto Definire le variabili che discriminano il comportamento dei consumatori Costruire una scala di misura appropriata Scopi delle ricerche di mercato Identificazione di problemi e opportunità Esempi - Debolezza/possibilità di rafforzamento dell immagine dell impresa - Calo/possibilità di ampliamento del potenziale e della quota di mercato - Previsione delle vendite e delle tendenze di mercato Come utilizzano il prodotto i consumatori? Che cosa influenza maggiormente il consumatore nella scelta del prodotto presso il punto vendita? Come è concepito il nostro prodotto rispetto a quello dei concorrenti? Quale impatto ha avuto sulle vendite del prodotto la pubblicità? Altro Comprendere se la confezione è concepita in modo funzionale all utilizzo abituale del prodotto Rilevare il ricordo di affissioni e promozioni all interno del punto vendita Rilevare le principali differenze che il consumatore riconosce sussistere tra le marche Misurare il livello di conoscenza e ricordo della marca e del contenuto del messaggio pubblicitario Risoluzione di problemi Monitoraggio di strategie di mercato avviate Analisi dei processi di marketing - Sviluppo e valutazione di strategie alternative volte a conseguire obiettivi prefissati - Segmentazione e posizionamento nel mercato - Verifica dell efficacia di strategie promozionali - Misura della penetrazione di un nuovo prodotto sul mercato obiettivo - Misura dell efficacia di una linea di distribuzione - Individuazione dei prodotti a più alto tasso di redditività - Ottimizzazione dei tassi di redditività degli investimenti pubblicitari

5 Quali gli strumenti Le ricerche di mercato hanno una forte connotazione interdisciplinare; nel corso del loro sviluppo sia teorico che applicativo hanno mutuato tecniche e concetti da svariate fonti: La teoria dei campioni Le tecniche dell intervista e della costruzione del questionario Le tecniche di analisi statistica univariata e multivariata dei dati Le tecniche per la misura degli atteggiamenti, ovvero di quelle caratteristiche intrinseche del consumatore non direttamente osservabili che determinano la decisione di acquisto Le teorie economiche e le statistiche economiche relative alla struttura dei settori industriali, alle tendenze nel commercio e nell industria, alla struttura dei consumi Le statistiche demografiche Le teorie psicologiche sul comportamento del consumatore Le teorie sociologiche sulle classificazioni sociali, il ciclo di vita, il comportamento familiare, il leader di opinione, la diffusione delle informazioni Le teorie dell antropologia sull influenza dell ambiente nei comportamenti di consumo

6 Quali gli ambiti Una buona strategia di marketing consiste nel selezionare un segmento di mercato (target) e individuare il mix appropriato relativo a quelle che vengono denominate come le quattro P: Product (Prodotto) Price (Prezzo) Promotion (Promozione) Place (Distribuzione ) Gli ambiti delle ricerche di mercato fanno riferimento proprio al marketing mix: Ricerche di mercato sul prodotto Concept test Product test Brand image Name test Pack test Ricerche di mercato sulle vendite Ricerche di mercato sulla promozione Ricerche di mercato sul consumatore

7 Quali le metodologie Metodologia Esplorativa Descrittiva Causale Previsiva Quando si utilizza - Per individuazione e definizione dei problemi di ricerca - Per verificare la formulazione di ipotesi rilevanti Si dispone di una conoscenza sostanziale delle variabili di mercato implicate nello studio e si desidera indagare ad esempio, sulla frequenza con cui un evento si manifesta, la relazione tra due variabili, o altre variabili quantitative Si vogliono identificare i fattori che sottostanno ai comportamenti di mercato Si vogliono effettuare previsioni dei fenomeni di mercato Approccio - Non strutturato -Flessibile - Strutturato: Sondaggi su larga scala Panel Indagini continuative su campioni di consumatori, o punti vendita Osservazioni e interviste strutturate Analisi dati secondari - Strutturato: Disegni sperimentali - Strutturato: Metodo degli scenari Metodo Delphi Analisi delle serie storiche Modelli econometrici Ambito - Indagini pilota - Studi di caso - Definizione del profilo del consumatore tipo di un prodotto, o di una marca - Analisi delle caratteristiche preferite dai clienti di prodotti, o servizi - Immagine percepita di un servizio Risposte a problemi del tipo: Cambiando la confezione di un prodotto, le vendite aumenterebbero? Quale tipo di campagna pubblicitaria è più efficace tra le due alternative? - Previsioni di vendita, o di quote di mercato di un prodotto - Previsioni dell andamento delle componenti del marketing mix, o dell attività della concorrenza I proprietari di un ristorante, che spesso Esempio cenano dai concorrenti per raccogliere informazioni su novità, menù, prezzi eccetera Immagine percepita di un sevizio bancario

8 Quali le fasi 1. Impostazione preliminare del problema (in questa fase è indispensabile la collaborazione del committente) Definire l oggetto della ricerca Individuare la popolazione da studiare Identificare gli eventuali limiti della ricerca Metodologia utilizzata: Esplorativa 2. Definizione degli obiettivi (in questa fase è indispensabile la collaborazione del committente) Precisare gli obiettivi della ricerca Individuazione delle variabili oggetto di studio Individuazione delle più appropriate metodologie di studio Metodologia utilizzata: Esplorativa 3. Pianificazione della raccolta di informazioni Individuazione delle informazioni già disponibili Predisposizione del piano di campionamento Costruzione del questionario Definizione dell epoca di rilevamento e il suo periodo di riferimento Metodologie utilizzate: Teoria del campionamento Tecniche dell intervista Tecniche della costruzione del questionario 4. Raccolta dei dati Estrazione del campione Somministrazione del questionario Valutazione della qualità dei dati Metodologie utilizzate: Teoria del campionamento Tecniche dell intervista Misura degli errori non campionari 5. Analisi dei dati Raccolta delle informazioni su supporto informatico Analisi statistica dei dati (E in questa fase che si può provare a dare risposta alle iniziali domande di ricerca e conferma, o meno alle ipotesi formulate nella fase preliminare) Metodologie utilizzate: Tecniche di costruzione dei data base Tecniche di misura ed eventuale correzione di errori non campionari Tecniche di misura ed eventuale imputazione di valori mancanti Tecniche statistiche di analisi dei dati 6. Preparazione e presentazione dei risultati Redazione di un rapporto di ricerca Presentazione dei dati e trasferimento dei risultati delle analisi (necessarie tecniche di comunicazione)

9 Supporti informativi Dati Primari I dati primari consistono in informazioni che devono essere raccolte per la prima volta. I dati primari si raccolgono mediante l ausilio di: Dati secondari I dati secondari consistono in informazioni già esistenti e si possono dividere in: Esempi Vantaggi relativi al loro utilizzo Osservazioni Esperimenti Questionari Dati secondari interni - Risultati delle vendite - Scostamenti dal budget - Investimenti pubblicitari - Sono già disponibili - Sono poco costosi - Sono facilmente reperibili - Sono ottenibili in tempi brevi Dati secondari esterni Reperibili da: - Internet - Esperti - Lista di fonti (pagina successiva) Statistiche e rapporti pubblicati da: - Fonti aziendali e governative - Banche dati - Internet - Dati di agenzia - Previsioni e proiezioni - Sono già disponibili - Costi variabili (a seconda del dettaglio e della personalizzazione) - Ottenibili in tempi solitamente brevi

10 Fonti di dati secondari Dati da Internet Dati pubblicati Banche dati Dati d agenzia Previsioni e proiezioni

11 Tralasciamo di dilungarci su internet, il cui ruolo come fonte di dati è ormai nota a tutti, diciamo invece che in Italia la principale fonte di dati pubblicati è l ISTAT, ma ve ne sono anche molte altre anche importanti; le banche dati sono fonti continuamente aggiornate e accessibili anche a distanza grazie al supporto di grandi elaboratori e al lavoro di soggetti istituzionali e grandi società quali il CERVED (la società informatica delle camere di commercio), l ABI (l associazione Bancaria Italiana), ACNielsen, Il Ministero dei Trasporti e molti altri ancora. Spendiamo invece qualche parola in più sui Dati d agenzia e sulle Previsioni e proiezioni.

12 Dati d agenzia Tra i principali fornitori di dati d agenzia: - Doxa - ACNielsen - Eurisko - Demoscopea Raccolta dati d agenzia presso le famiglie. Tali dati consentono di: - Ottenere misure di fedeltà - Monitorare i comportamenti di scelta tra marche alternative - Misurare l efficacia di esposizione a campagne pubblicitarie - Misurare l efficacia delle promozioni (carte fedeltà) Panel Campioni di famiglie, o consumatori presso i quali si raccolgono informazioni a intervalli regolari per un periodo di tempo più, o meno lungo Raccolta di dati d agenzia da operatori. I dati da operatori forniscono: - Misure delle vendite - Quota di mercato di un prodotto, o di una marca - Misure dei prezzi - Misure delle promozioni Audit dai dettaglianti Sondaggi omnibus Sono commissionati da più imprese a ciascuna delle quali è data la possibilità di riservarsi una porzione modulare del questionario Inventari periodici Servono per registrare le merci in vendita, in magazzino, prezzi, promozioni, ecc. Carte fedeltà Forniscono dati d acquisto dalle registrazioni in uscita dai punti vendita, o registrano le confezioni di prodotto vuotate e poi eliminate all interno della famiglia Panel di punti vendita Studi sulla distribuzione al dettaglio

13 Previsioni e proiezioni Di tipo qualitativo - Metodo Delphi - Metodo degli scenari Metodi Previsionali Di tipo quantitativo - Analisi delle serie storiche - Modelli econometrici Tra i principali fornitori di previsioni e proiezioni: -ISTAT - Istituto di ricerca sulla popolazione e le politiche sociali del CNR - ONU - World Bank - PROMETEIA - ISAE

14 Panel Abbiamo visto che tra i dati d agenzia raccolti presso le famiglie, o presso gli operatori vi sono i panel, che sono campioni di famiglie, o consumatori, o punti vendita presso i quali si raccolgono informazioni a intervalli regolari per un periodo di tempo più, o meno lungo.

15 Informazioni raccolte nel tempo su campioni equivalenti quindi non necessariamente sullo stesso campione di soggetti Informazioni raccolte nel tempo su campioni costituiti nel tempo dalle stesse unità (Dati longitudinali) Tali informazioni permettono di: Monitorare l andamento nel tempo degli acquisti per marca Il numero di acquirenti per marca in periodi successivi L andamento nel tempo delle quantità acquistate Il successo di nuovi prodotti per punto vendita Tali informazioni permettono di: - Misurare la fedeltà alla marca - I pattern di scelta tra marche - L efficacia delle campagne pubblicitarie Le informazioni longitudinali vengono raccolte presso campioni di: - FAMIGLIE Monitoraggio mediante rilevazione a casa Questionario proposto a responsabile acquisti della famiglia - NEGOZI Shop audit (visita di un rilevatore presso campione di negozi) Informazioni raccolte da registratore di cassa Informazioni raccolte da carte fedeltà - IMPRESE

16 Pregi/inconvenienti dei panel Pregi I panel consentono di conoscere nel tempo il comportamento di: Consumatori Distributori Venditori Inconvenienti Problema degli abbandoni Problema del condizionamento Problema del ricordo Per analizzare cambiamenti di: Comportamento Gusto Opinione a livello sia aggregato che di singole opinioni

17 Indicatori deducibili da un panel di consumatori Utilizzando le informazioni raccolte presso un campione longitudinale di consumatori è possibile decomporre la quota di mercato di un prodotto, o di una marca in: Una componente di diffusione della marca Una misura di fedeltà Un indicatore di intensità di acquisto Tale decomposizione può essere molto utile ai fini di individuare la strategia più adatta per aumentare la propria quota di mercato: Componente di diffusione Misura di fedeltà Indicatore di intensità di acquisto Un basso livello di diffusione, indica la necessità di intervenire a livello di distribuzione Un basso livello di fedeltà, indica la necessità di avviare campagne di fidelizzazione Una bassa intensità di acquisto, indica la necessità di aumentare la quantità acquistata (sconti, confezioni famiglia, offerte 3x2)

18 CAMPIONAMENTO

19 Definizioni Errore campionario E la differenza tra il valore dello stimatore e quello del parametro. La sua entità dipende dalla variabilità del fenomeno nella popolazione e dalla numerosità campionaria. Errore non campionario E la differenza tra il valore dello stimatore e quello del parametro. La sua entità deriva da difetti insiti nella tecnica di rilevazione. Campione probabilistico La scelta delle unità campionarie avviene su base casuale, cioè da una popolazione in cui ogni elemento ha probabilità nota e non nulla di essere estratto. Campione non probabilistico La scelta delle unità campionarie non avviene su base casuale, ma secondo criteri di convenienza. Dati mancanti Un limite del campionamento è il rischio di non osservare valori, o comportamenti con bassa frequenza nella popolazione.

20 Fasi operative di una indagine campionaria Definizione degli obiettivi della ricerca e della popolazione oggetto di indagine Valutazione della lista di campionamento Scelta del piano di campionamento probabilistico, o non probabilistico Scelta del disegno campionario Scelta della numerosità campionaria Valutazione dei costi Estrazione del campione

21 Lista di campionamento Per definire la popolazione oggetto di indagine, è necessario lavorare intermini di: Unità di analisi (singolo elemento della popolazione) Unità di campionamento (singolo elemento del campione) Ambito territoriale Periodo di riferimento La lista da cui estrarre un campione deve essere: Adeguata (copre l intera popolazione) Compiuta (presenza di tutti gli elementi della popolazione una volta sola) Accurata e aggiornata Priva di errori Accessibile

22 Esempi di liste disponibili Registro elettorale Archivio delle imprese attive Liste di docenti universitari Liste di corsi di laurea Il reperimento di liste adeguate e accurate, in genere adatte a estrarre campioni per condurre ricerche di mercato non è semplice! Per questo una delle attività degli istituti di ricerca è la costruzione e il continuo aggiornamento di liste della popolazione che vengono utilizzate all interno dell istituto per estrarre campioni per le ricerche, o vendute alle aziende, o altri centri di studi. SEAT PAGINE GIALLE ad esempio, è uno dei principali fornitori di liste di consumatori e imprese. Anagrafe delle scuole pubbliche private e paritarie * Tali liste spesso non soddisfano i criteri di cui alla diapositiva precedente

23 Campionamento probabilistico Campionamento casuale semplice Campionamento stratificato Campionamento per gruppi, o cluster Campionamento a stadi Campionamento sistematico

24 Campionamento casuale semplice Il campionamento casuale semplice è caratterizzato dal fatto che tutti gli elementi della popolazione hanno uguale probabilità pari a 1/N di essere selezionati. Questo metodo di selezione è però complicato da praticare se la popolazione è numerosa. Lo stimatore media campionaria è corretto.

25 Campionamento stratificato La popolazione da analizzare viene suddivisa in gruppi con caratteristiche simili detti strati: le sottopopolazioni degli strati devono cioè essere omogenee al loro interno rispetto ad una certa modalità del carattere considerato. Da ciascuno strato si estrae un campione con procedura casuale.

26 Con il campionamento stratificato le operazioni di estrazione sono agevolate: Esempio: Si supponga di voler condurre una indagine presso i negozi di un grande centro urbano. I punti vendita vengono stratificati per quartiere e modalità di gestione del negozio (tradizionale, supermercato, discount, altro) e da ogni strato si estrae un campione casuale. Il lavoro degli intervistatori a cui vengono assegnati gli strati, risulta semplificato in termini di Tempo (non sono costretti a muoversi all interno centro urbano, ma solo nel quartiere) Formazione (devono intervistare punti vendita con caratteristiche simili)

27 Maggiore efficienza del disegno stratificato: Nell ambito del campionamento stratificato, possono essere portati avanti due tipi di estrazione: Estrazione con il criterio proporzionale Gli strati devono essere scelti con il criterio di più grande diversificazione possibile, rispetto all attributo preso in considerazione (cioè le medie per strato devono essere il più differenti possibile) Estrazione con il criterio ottimale Gli strati devono essere scelti in modo da massimizzare la varianza della variabilità interna degli strati Nel primo caso (criterio proporzionale) si estrae da ogni strato i, un campione n i proporzionale a N i, dove N i è la numerosità dello strato e si ottiene una varianza della stima della media della popolazione più piccola di quella che si otterrebbe con il campionamento casuale semplice con la stessa numerosità campionaria n. Nel secondo caso (criterio ottimale) si estrae da ogni strato i, un campione n i proporzionale sia a N i che a σ i dove σ i è la variabilità interna dello strato e si ottiene una varianza della stima della media della popolazione ancora più piccola di quella che si otterrebbe estraendo con il criterio proporzionale. Vantaggi Aumenta la precisione delle stime, specialmente in popolazioni molto eterogenee Campionamento stratificato Svantaggi Se non si dispone di informazioni sufficienti e di un elenco degli strati, la loro formazione può essere costosa

28 Campionamento di convenienza Si selezionano quegli elementi che consentono il minor dispendio di risorse economiche, temporali di energia, ecc. Esempi: Studenti intervistati a scuola, o all università Frequentatori di luoghi pubblici come i centri commerciali Conoscenti Quando si usa: Si usa per ricerche di tipo esplorativo allo scopo di generare ipotesi, di sottoporre questionari pilota, di selezionare i partecipanti a Focus Group, i rispondenti a interviste di profondità, ecc. - Rapidità - Economicità Vantaggi Svantaggi - Grande esposizione al rischio di distorsione nelle informazioni raccolte

29 Campionamento sistematico Data una popolazione le cui N unità statistiche sono numerate da 1 a N (*), si sceglie un passo di campionamento r (**) compreso tra 1 e I=N/n (***). Si estrae un elemento a caso dal primo intervallo e quindi si estraggono i successivi con il passo r scelto. Campionamento sistematico Vantaggi - Le procedure di estrazione risultano semplici e rapide. - Se la variabilità del carattere del campione sistematico è maggiore di quella della popolazione, si ottengono stime più precise di quelle ottenibili da un campione casuale semplice. - Se la variabile del carattere presenta tendenza lineare, il campione sistematico è più efficiente di quello casuale semplice, ma meno di quello stratificato (*) Attenzione al fatto che tale numerazione non deve essere funzione della variabile da studiare (**) Il passo di campionamento non deve coincidere con eventuali andamenti stagionali (***) N=numero di unità statistiche della popolazione. N=numero di unità statistiche del campione

30 Campionamento a stadi e a grappoli Questo schema di campionamento è particolarmente adatto quando la popolazione da campionare è molto numerosa e dispersa, ad esempio sul territorio nazionale. Vantaggi - Non è necessario disporre della lista completa dell intera popolazione, ma solamente della lista delle unità da selezionare all ultimo stadio; ad esempio delle famiglie residenti nei comuni estratti al primo stadio e non di tutte le famiglie residenti nel paese. - In generale questo disegno consente risparmi di tempo e di denaro Campionamento a stadi e a grappoli Osservazioni Svantaggi - Alto rischio di selezionare unità con caratteristiche simili tra loro, trascurando elementi con caratteristiche diverse. Le stime non necessariamente sono più efficienti di quelle ottenute con campionamento casuale semplice. Esempio Una situazione in cui è conveniente applicare il campionamento a grappoli è la seguente: Si voglia estrarre un campione di negozi operanti in un centro urbano, ma di non disporre della lista dei punti vendita. Si può allora ad esempio, suddividere il territorio in sezioni di censimento, selezionando con procedura casuale un numero di queste e poi intervistare tutti i negozi delle aree estratte.

31 ESEMPI Indagine ISTAT sui consumi I Stadio Estrazione di un campione di comuni stratificati per dimensione II Stadio Estrazione di un campione di famiglie dalle liste anagrafiche dei comuni estratti al primo stadio Indagine multiscopo e rilevazione continua sulle forze del lavoro (Indagine annuale sugli aspetti della vita quotidiana nella quale vengono rilevati fenomeni quali abitazione, istruzione, lavoro, condizioni di salute, e comportamenti relativi) I Stadio II Stadio I Stadio II Stadio In questo stadio vengono selezionati comuni (I comuni di maggiori dimensioni sono detti autorappresentativi e sono tutti inclusi in questo caso si procede quindi con un campionamento a grappoli. Gli altri comuni detti non autorappresentativi sono estratti con disegno stratificato secondo la dimensione.) Estrazione delle famiglie da intervistare con selezione sistematica dalle liste delle anagrafi comunali Indagine sui bilanci delle famiglie (stratificato a due stadi) Comuni stratificati in base alla regione di appartenenza e all ampiezza demografica (vengono inclusi nel campione tutti i comuni con più di abitanti, gli altri vengono selezionati con probabilità proporzionale alla popolazione residente) Estrazione delle famiglie da intervistare

32 Numerosità campionaria La dimensione ottimale del campione dipende da: Le caratteristiche della popolazione Le informazioni richieste Il disegno campionario prescelto La stima di una caratteristica di una popolazione richiede una numerosità maggiore nel caso in cui tale carattere sia uniformemente distribuito, rispetto al caso in cui il carattere sia distribuito in modo disuguale (campionamento stratificato) Il grado di precisione desiderato I vincoli sui tempi e costi In ogni caso la numerosità campionaria ottima è proporzionale a: La variabilità del fenomeno L intervallo di confidenza prescelto per la stima Il livello di precisione desiderato E comunque è necessario far riferimento alle leggi dell inferenza statistica N.B. Importante è fare attenzione al fatto che se la variabilità del fenomeno è necessaria a determinare la numerosità campionaria, è anche vero che quest ultima diviene nota solo alla fine dell indagine. Per questo che le informazioni sulla variabilità del fenomeno vengono recuperate da una indagine pilota, o da precedenti esperienze di ricerca sul fenomeno

33 Campionamento non probabilistico Non è nota la probabilità che ogni elemento ha di essere selezionato, non è quindi possibile applicare la teoria della probabilità per calcolare l errore campionario, ne quella dell inferenza per estendere i risultati campionari a tutta la popolazione. Si ricorre al campionamento non probabilistico quando: - Il ricercatore non dispone di una lista della popolazione di riferimento (casella di testo diapositiva 21) - La ricerca è ancora nella sua fase esplorativa I vantaggi del campionamento non probabilistico sono: - Risparmio di tempo e denaro - Se il criterio con cui è selezionato il campione è indipendente dal fenomeno oggetto di studio, un campione probabilistico può essere trattato alla stregua di uno casuale per l estensione dei risultati alla popolazione Principali disegni non probabilistici Campionamento per quote Campionamento di convenienza Campionamento a scelta ragionata Campionamento a palla di neve

34 Campionamento per quote La popolazione viene suddivisa per strati in base ad alcune caratteristiche solitamente anagrafiche, agli intervistatori vengono poi indicate le quote relative a ciascuno strato, in modo che questo riproponga un campione con le stesse proporzioni. La scelta dell unità da contattare viene lasciata all intervistatore e questa è la differenza principale con il disegno probabilistico stratificato, in cui le unità campionarie sono selezionate con una qualche procedura casuale (tavola dei numeri casuali, selezione sistematica, ecc). Esistono due modi per definire le quote: Controlli di quota indipendenti: Se gli intervistatori devono ottenere un certo numero di interviste all interno di un certo strato Controlli di quota correlati: Se agli intervistatori sono assegnati campioni specifici distribuiti in modo sistematico rispetto a più fattori di stratificazione Vantaggi - Non si richiede la lista completa della popolazione di riferimento - Non è necessario ricontattare un unità non rispondente, ma è sufficiente sostituirla con una con analoghe caratteristiche Svantaggi - La scelta di chi intervistare dipende quindi solo dall intervistatore, gli elementi non reperibili sono trascurati e dunque c è il rischio di distorsioni poiché spesso coloro che non si riescono a contattare, o che non vogliono rispondere hanno comportamenti peculiari, diversi dalla media della popolazione

35 Campionamento a scelta ragionata Gli elementi si selezionano sulla base della propria esperienza, facendo modo di ottenere un campione rappresentativo della popolazione. Quando si usa: Nei test di marketing dove è necessario valutare gli elementi del campione affinchè rappresentino i profili tipo dei caratteri demografici, socioeconomici, culturali dell intero mercato Per individuare punti vendita in cui effettuare speciali promozioni Solitamente il campione a scelta ragionata è: Di piccole dimensioni Selezionato con l ausilio di esperti di settore

36 Campionamento a palla di neve E una specificazione particolare del campionamento a scelta ragionata. Si seleziona la prima unità casualmente e le successive sulla base delle informazioni fornite dall unità precedente. Il campione finale sarà di tipo non probabilistico poiché le unità successivamente segnalate tenderanno a essere simili dal punto di vista demografico e per altre caratteristiche a coloro che fungono da referenti. Metodo adeguato per popolazioni: Piccole Specializzate Quando si usa: Per ricerche di mercato industriali Vantaggi: Aumenta la probabilità di individuare nella popolazione quelle unità con le caratteristiche di interesse per la ricerca di mercato

37 Gli errori non campionari L errore complessivo di una statistica campionaria utilizzata come stima del corrispondente parametro della popolazione, è definito nel caso in cui si stia stimando la media aritmetica da: TSE (Total Survey Error) = f(μ - ) e può essere decomposto in una componente di errore campionario e una di errore non campionario: TSE = f(μ - p) + f( p- ) dove p è la media del campione programmato, ovvero la media osservabile presso il campione in assenza di errori non campionari. Vengono chiamati errori non campionari quegli errori, o distorsioni presenti nei dati rilevati non dovuti a problemi di campionamento. Questi errori possono colpire sia le rilevazioni statistiche basate su campioni, che i censimenti.

38 Gli errori non campionari si dividono in: Errori di mancata osservazione Errori di mancata copertura (dovuti a inadeguatezze delle liste utilizzate) Errori di mancata risposta Errori di misura Errori riconducibili al questionario Errori riconducibili al rispondente Errori dovuti al procedimento di raccolta delle informazioni

39 Misura degli atteggiamenti Alcuni atteggiamenti solitamente misurati all interno delle ricerche di mercato sono: La soddisfazione del consumatore Il coinvolgimento con un prodotto, o con una esperienza Il coinvolgimento con un messaggio pubblicitario, o con un testimonial famoso L immagine percepita di una azienda, o di una marca Le scale per la misura degli atteggiamenti sono composte da item. Item: Sono proposizioni che servono a rilevare il grado di favore, o di sfavore dell intervistato nei confronti di un determinato oggetto Esempi: Valuti la nuova autovettura XY sulla base dei seguenti aggettivi Sicura Insicura La banca X offre un servizio cassa rapido. Esprimete il vostro giudizio con un punteggio sulla seguente scala 1 Molto d accordo 2 D accordo 3 Né d accordo, né disaccordo 4 In disaccordo 5 Molto in disaccordo

40 Siano: k n x ij Il numero di item che costituiscono la scala Il numero di soggetti intervistati Il punteggio dell item i espresso dal soggetto j allora i = j=1,n X ij /n i= i=1,k X ij /k = i=1,k i /k = j=1,n /n E il punteggio medio dell item i, con riferimento al campione intervistato E il punteggio totale sull intera scala del soggetto j E il punteggio totale medio della scala

41 Le scale per la misura degli atteggiamenti sono usualmente classificate in: Scale non metriche Nominali Ordinali Scale metriche A intervallo Proporzionali

42 Scala nominale semplice (non metrica) Questa scala ha come scopo semplicemente la classificazione degli oggetti Adatte a Non adatte a - Classificazione (ad esempio quanti si/no/non so) -Ordinamento - Differenze e rapporti Esempio: La vostra automobile ideale ha l airbag? - Sì - No - Non so

43 Scala ordinale semplice (non metrica) Anche le scale ordinali hanno come obiettivo la classificazione dei fenomeni. Adatte a - Classificazione (ad esempio quanti si/no/non so) - Ordinamento - Differenze e rapporti Non adatte a Esempio: Dopo aver osservato le scarpe da basket della marca X disposte su questo tavolo, esprimete il vostro giudizio con un punteggio sulla seguente scala a proposito dell aspetto estetico: - Molto negativo - Negativo - Né negativo né positivo - Positivo - Molto positivo

44 Scala ordinale di confronto a coppie (non metrica) Con questa scala si richiede all intervistato di esprimere il suo giudizio per coppie di oggetti relativamente a una serie di attributi. Esempio: Si vogliono confrontare alcune marche di jogurt in base al contenuto di zucchero. Si attribuisca il numero 1 all elemento della matrice che corrisponde alla colonna assegnata allo jogurt considerato più dolce tra i due confrontati Marca A B C D A B C D

45 Scala a intervallo semplice (metrica - a intervallo) I limiti riscontrati nell adozione delle scale ordinali vengono superati con l impiego di scale a intervallo; con esse si è in grado di ottenere informazioni relative alle distanze che intercorrono tra gli elementi situati nelle diverse posizioni della scala. Questo tipo di scale presenta però dei problemi dovuti all assegnazione arbitraria del punto a partire dal quale le misurazioni vengono effettuate. (un paio di scarpe da basket che viene giudicato negativo da un professionista, potrebbe essere giudicato positivo da altri). Esempio: Dopo aver osservato le scarpe da basket della marca X disposte su questo tavolo, esprimete il vostro giudizio con un punteggio sulla seguente scala a proposito dell aspetto estetico: - Molto negativo 1 - Negativo 2 - Né negativo né positivo 3 - Positivo 4 - Molto positivo 3 -Classificazione - Ordinamento - Differenze Adatte a - Rapporti Non adatte a

46 Scala di Likert (metrica - a intervallo) La scala di Likert è molto utilizzata nelle ricerche di mercato per studiare l atteggiamento dell intervistato nei confronti di un certo fenomeno. Solitamente è a 5 modalità di risposta, come nell esempio sottostante, ma può essere articolata anche in 7 modalità. Il tempo di compilazione della scala è generalmente breve. La sua preparazione necessita di un lungo lavoro di selezione e valutazione degli item da utilizzare che devono consentire una corretta misurazione dell atteggiamento oggetto di ricerca e che non è direttamente osservabile. Esempio: Esprimete il vostro grado di accordo o disaccordo con l affermazione Controllare la quantità di grasso in una dieta è importante per mantenere uno stile di vita salutare contrassegnando il numero corrispondente alla vostra reazione: - Fortemente in disaccordo 1 - In disaccordo 2 - Né accordo né disaccordo 3 - D accordo 4 - Fortemente d accordo 3

47 Scala a differenziale semantico (metrica - a intervallo) L utilizzo di questa scala prevede che ciascun intervistato valuti un oggetto su di una scala, solitamente a 7, o 5 modalità, delimitata alle due estremità da aggettivi bipolari. La scala è adatta a rilevare: - Rappresentazioni mentali - Immagini di oggetti, o concetti - Percezioni di stimoli - Atteggiamenti Questo strumento è particolarmente utile, quando si vogliono fare confronti. In questo caso i risultati del differenziale semantico vengono utilizzati per costruire i profili degli intervistati Profili misurati a intervalli regolari consentono di seguire l evoluzione degli atteggiamenti nel tempo. Esempio: Indicate la vostra opinione sulla presenza opzionale di una scheda modem-fax in un personal computer portatile, contrassegnando una posizione sulla seguente scala Molto inutile Abbastanza Poco Né. né Poco Abbastanza Molto utile

48 Scala di Guttman (metrica - a intervallo) La scala di Guttman è costituita da un insieme di item tali da rappresentare un crescendo o un diminuendo di un atteggiamento. Con riferimento all esempio, una risposta affermativa a una affermazione implica la medesima risposta anche alle affermazioni successive. Una volta espressi i giudizi, agli intervistati viene richiesto di dichiarare l intensità di quanto dichiarato, solitamente su una scala da 0 a 4. Il metodo proposto da Guttman ha lo scopo di definire meglio l area di neutralità di una scala di misura. Esempio: Risponda sì, o no alle seguenti affermazioni. Le vendite del prossimo trimestre saranno considerevolmente più elevate di quelle dello scorso trimestre Le vendite del prossimo trimestre saranno più elevate di quelle dello scorso trimestre Le vendite del prossimo trimestre mostreranno un aumento rispetto a quelle dello scorso trimestre Le vendite del prossimo trimestre non saranno inferiori a quelle dello scorso trimestre

49 Scala proporzionale comparativa (metrica - proporzionale) Le scale proporzionali incorporano tutte le caratteristiche riscontrate nelle scale precedenti, oltre a presentare un punto di origine fisso, che corrisponde all assenza della caratteristica misurata. Ciò significa che a rapporti uguali tra valori della scala corrispondono rapporti uguali tra i fenomeni di marketing. Esempio: Giudicate la gradevolezza del gusto delle seguenti marche di dentifricio con un punteggio numerico, ipotizzando che la marca A sia valutata pari a 1. A 1 B C D E

50 Scala proporzionale a somma definita (metrica - proporzionale) Questo strumento richiede agli intervistati di ripartire un punteggio fisso tra due o più caratteristiche di uno stesso prodotto o tra due o più marche in base all importanza o al gradimento attribuiti. Esempio: Suddividete un totale di 100 punti tra le seguenti marche di personal computer portatili, a seconda della vostra preferenza per ciascuna di esse. A B C D E F Totale 100