Marketing

Lez 29 settembre

Esempio: aeroporto marconi

Servizio di un aeroporto: consentire alle persone di viaggiare/spostarsi da un

luogo all’altro. Definire il servizio è difficile per via della molteplicità di servizi

che avvengono contemporaneamente, il marketing di un aeroporto è

focalizzato sulle partenze misurandone la soddisfazione.

La soddisfazione globale (var dipendente) è data da:

- Comportamento del personale

- Struttura

- Orientamento

- Servizi igienici

- Accesso

- Check-in

- Controlli di sicurezza

La soddisfazione globale verso qualcosa si ipotizza che sia casualmente

determinata dagli effetti della soddisfazione su specifici aspetti sulla

soddisfazione globale.

Diagramma importanza (ordinate) /performance (ascisse)

Importanza misurata dai coefficienti di regressione standardizzati. L’origine

degli assi è il valore delle media di soddisfazione e la media della performance,

è il baricentro, la media delle medie. A destra abbiamo i fattori che performano

più della media e in alto abbiamo i fattori più importanti rispetto alla media. I 4

quadranti si chiamano:

- keep going (alto a dx): è il quadrante delle eccellenze

- Criticità (alto a sx): ci sono fattori più importanti della media ma c’è una

soddisfazione inferiore alla media

- Basse priorità (basso a sx): fattori secondari e poco rilevanti

- Overkill: sono quei fattori efficaci ma di bassa importanza, si genera una

qualità che viene giudicata potenzialmente eccessiva

Il personale ha il maggiore impatto sulla soddisfazione globale, l’aeroporto

marconi non ha reali keep going e criticità. I bagni sono la cosa meno

importante.

2 tipi di errore:

- Falso positivo: includere nell’analisi cose che non c’entrano, nel caso

dell’aeroporto significa includere gente che arriva, minore efficienza della

ricerca

- Falso negativo: ha un impatto superiore sulla qualità della ricerca,

minimizzare danni relativi

di specificazione

Errore

Interviste in profondità:

- Intervista one-to-one: (segnali di qualità)

Q =V il prezzo contribuisce alla creazione di valore, non la qualità di un

P

servizio

21 ottobre

Inversione di scala (MIN+MAX)-x

Analisi fattoriale= vicino freccia dietro (non analizziamo le var dipendenti)

Fattorizzazione dell’asse principale

Opzioni: ordinati/sopprimi seleziona soglia=25

valori

Inserisci un numero elevato di iterazioni (250)

b) calcolare indici di affidabilità per ogni subscala

Analisi fattorialeanalisi di affidabilità (non calcolare alpha sulla singola e

intera scala (es tutte e 18 le domande). Selezionare 19,20,21,24 : selezionare

elemento e scalaok

Elimino l’item solo se la sua esclusione comporta l’aumento dell’alpha, in

questo caso elimino il 24

Rifaccio tutto, selezionando 19,20,21 come elementi fin quando non raggiungo

la stabilità, ovvero fin quando non ottengo un alpha stabile

questo per ogni fattore (insieme di item ad elevata correlazione) e mi

Faccio

fermo quando ho l’alpha stabile, quando non si può alzare

24 ottobre

1 fattore: competenza (item 19,21,20)

2 fattore: attesa (item 34,35) stato eliminato

è

3 fattore: flessibilità (item 28,29,30,31)

4 fattore: coerenza informativa (item 22,23)

5 fattore: cortesia (item 18,25,27)

dei 18 item ne sono rimasti 15 dopo la raffinazione, sono stati eliminati 3 item.

la matrice di var e covarianza non è più quella iniziale, aver eliminato alcuni

item può aver allocato diversamente la disposizione degli item nei fattori.

Dobbiamo riverificare che la struttura sia la stessa, se le scale sono cambiate

bisogna reiterare la procedura (punto 13 a, b,c,d)

eliminatila 35, la 32, la 26, la 24

Rifacciamo la fattoriale sulle 14 variabili:

Tolgo le variabili la 35, la 32, la 26, la 24

Se esce questo problema si utilizza un altro metodo di estrazio