Comportamento di acquisto e di consumo nel mondo dello smartphone: un'analisi statistica

La customer satisfaction rappresenta l'insieme dei metodi e dei modelli per la ricerca e per la valutazione del grado di soddisfazione del cliente, assunta come misura della qualità di un prodotto o servizio.

Tale tipo di approccio risulta essere ampiamente impiegato nelle scienze sociali, nella psicologia, nella medicina e nell'ingegneria ma anche e soprattutto nel marketing; le imprese definite marketing oriented (orientate al mercato), in particolare, oggi sono ben consapevoli dell'importanza della soddisfazione del cliente e della sua fedeltà nel tempo.

L'interpretazione di come i consumatori percepiscono e valutano la qualità dei prodotti/servizi oltre allo studio di quelli che possono essere fattori di “influenza”, è alla base della gestione e delle strategie imprenditoriali. È dunque di fondamentale importanza comprendere se vi è coerenza tra le dimensioni della qualità: promessa, erogata, percepita e attesa. Quanto più si è capaci di ridurre il gap tra il livello di qualità atteso e quello realmente percepito, tanto più le azioni di intervento per migliorare la soddisfazione dei clienti sono state efficaci.

Gli ambiti prediletti per questo tipo di rielaborazioni sono infatti quello della segmentazione del mercato, che consente di ottenere informazioni sulle tipologie di prodotto, di consumatore ecc., ma anche quello della suddivisione geografica al fine di raggiungere in maniera capillare quanti più utenti possibili. Ed è per questo che l'analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale nel supportare lo studio di queste tipologie di variabili.

Uno dei principali obiettivi di analisi di questo tipo è infatti quello di associare la valutazione complessiva di un bene/servizio espressa da un consumatore a singoli indicatori di soddisfazione. La scelta del tipo di strumento da adottare dipenderà di conseguenza dalla natura del dato e dal livello di profondità che si vuole attribuire all'analisi.

Sebbene in questi casi sia possibile avvalersi di tecniche per la riduzione dimensionale dei dati a disposizione, quali l'ACP (Analisi delle Componenti Principali), al fine di identificare gli aspetti significativi del fenomeno oggetto di studio, questi metodi risultano soggetti ad alcune criticità.

Prima tra tutte il fatto che si tratta di metodologie applicabili a informazioni di tipo quantitativo, senza considerare poi la soggettività legata all'interpretazione da adottare nella scelta delle variabili più rilevanti, che può non essere univoca soprattutto se si è in presenza di dati che presentano relazioni complesse e interazioni incrociate. [...]