La customer satisfaction nelle amministrazioni pubbliche - Magellano

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Una prima alternativa da porsi riguarda la scelta tra: • l’indagine completa (sull’intero universo) • l’indagine su un campione (su una parte dell’universo). Naturalmente, quando lavoriamo su un campione, il nostro fine è quello di proiettare sull’universo le informazioni che otteniamo dal campione. Nella maggior parte delle esperienze di customer satisfaction, le indagini vengono realizzate su campione in quanto l’analisi di tutte le unità comporterebbe un’organizzazione complessa, con costi molto elevati e tempi troppo lunghi (oltre al rischio che i risultati possano invecchiare mentre la ricerca è ancora in corso!). Fanno eccezione indagini che hanno un universo di riferimento molto piccolo. Il campione è caratterizzato da un particolare rischio di errore chiamato errore di campionamento: è il margine di approssimazione dovuto al fatto di considerare una parte rispetto al tutto. Nonostante ciò, non sempre la rilevazione sull’universo fornisce risultati più precisi; anzi spesso si verifica proprio il contrario. Occorre infatti considerare che in un’indagine ci sono tanti rischi di errore, oltre a quello di campionamento; si tratta degli errori non statistici: imprecisioni, omissioni, sbagli di ogni genere che si commettono concretamente in una ricerca. Questi errori sono più frequenti e di entità più rilevante nelle indagini di vaste dimensioni, date le maggiori difficoltà. Figura 3 Ampiezza dell’universo e del campione L’UNIVERSO ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• ••••••••••••••••••• IL CAMPIONE •••••• •••••• •••••• N. elementi N. elementi Nella realtà operativa, la scelta dell’ampiezza di un campione scaturisce da un compromesso tra le esigenze di precisione e di sicurezza dei risultati, da un lato, le necessità di contenere i costi e i tempi di svolgimento dell’indagine, dall’altro. 62 LA CUSTOMER SATISFACTION NELLE AMMINISTRAZIONI PUBBLICHE
Non è infrequente che la scelta della numerosità campionaria avvenga quasi esclusivamente sulla base della disponibilità di persone e di mezzi economici per il compimento dell’indagine, provocando così l’ottenimento di risultati non sufficientemente significativi oppure,all’inverso, uno spreco di risorse. L’ampiezza di un campione Il margine di precisione e il livello fiduciario Quanto deve essere grande un campione, per potere fornire risultati utili e significativi? Per prima cosa, ricordiamo che, quando lavoriamo su un campione, il nostro fine è quello di proiettare sull’universo le informazioni ottenute dal campione. Queste informazioni saranno soggette all’errore di campionamento, cioè al margine di approssimazione (inevitabile) dovuto al fatto di considerare una parte invece del tutto. Le informazioni che vogliamo ottenere da un’indagine possono essere di due tipi: • l’obiettivo dell’indagine può essere la stima di una media, ovvero dell’ordine di grandezza del fenomeno che stiamo studiando: per esempio, il punteggio medio di soddisfazione degli utenti. In questo caso, le domande da porre saranno più o meno di questo tipo: “quanto è soddisfatto di …….., in una scala da 1 a 5?”. • quando invece il fenomeno è di tipo qualitativo (non quantitativo), l’obiettivo dell’indagine può essere racchiuso in un altro parametro: una proporzione, ossia una percentuale: per esempio, la quota di cittadini che in un certo periodo hanno chiesto un’informazione a un determinato sportello. La domanda che porremo potrebbe essere di questo genere: “nel corso dell’ultimo mese, le è capitato di richiedere informazioni …..?”. La distinzione tra i due obiettivi (stima di una media e stima di una percentuale) è importante, perché alcune fasi di calcolo della dimensione del campione sono differenti nelle due situazioni. Prendiamo in considerazione ora un universo formato da N elementi e supponiamo di voler estrarre un campione di n elementi. Quanto deve essere grande n? Per rispondere a questa domanda, occorre considerare quattro fattori: • la dimensione dell’universo; • l’errore accettato; • il livello fiduciario; • il grado di eterogeneità dell’universo. La dimensione dell’universo All’aumentare della dimensione dell’universo, tende a crescere anche la dimensione del campione, e viceversa. L’aumento (o la diminuzione) del campione è però meno che proporzionale rispetto all’aumento (o alla diminuzione) dell’universo. All’aumentare della dimensione dell’universo, tende a crescere anche la dimensione del campione, e viceversa. L’aumento (o la diminuzione) del campione è però meno che proporzionale rispetto all’aumento (o alla diminuzione) dell’universo. Di questo fenomeno può essere fornita una spiegazione intuitiva: nell’ambito di un universo di dimensioni molto limitate, un campione altrettanto ridotto è fortemente esposto a rischi di distorsione. In altri termini, se il campione è formato da pochi elementi, sono piuttosto elevati i rischi che questi elementi siano particolari, cioè scarsamente rappresentativi dell’universo. Ci dobbiamo cautelare da questi maggiori rischi costruendo un campione proporzionalmente più ampio. Al crescere dell’universo, il campione può aumentare in misura meno che proporzionale, in quanto si riduce il rischio che gran parte del campione sia formata da elementi non rappresentativi, dal momento che stiamo lavorando su grandi numeri. COME RILEVARE LA CUSTOMER SATISFACTION 63
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