Seconda Parte

Nella newsletter sulla LiA (Prima Parte) abbiamo iniziato a esplorare le problematiche legate alla Letter in Advance (LiA). In particolare abbiamo
delineato le sue motivazioni di utilizzo nelle survey CATI ad imprese.
Quindi abbiamo esaminato le ragioni della nostra preferenza nell'utilizzare il fax verso le e-mail. Ragioni più di carattere intuitivo che comprovate
metodologicamente.

In questa tabella riportiamo nuovamente il sunto di una ventina di survey CATI su imprese.

E' possibile osservare che il RR varia da un minimo di 26,33 ad un massimo di 83,64 con un RR medio di 42,26.
Avevamo dedicato una newsletter specifica sul RR molto elevato (83,64) ottenuto nella survey di customer satisfaction promossa dal Centro Servizi per il Volontariato (CSV) sulle associazioni a cui offre i propri servizi.
Avevamo sottolineato che questo RR era dovuto con buona probabilità: 1- alla qualità delle liste fornite di più numeri di telefono per impresa;
2- all'ottimo rapporto esistente fra il CSV e le associazioni;
3- all'argomento e cioè una customer satisfaction sui servizi prestati;
4- alla LiA inviata che qualificava immediatamente la survey come promossa dal CSV.

Sempre guardando la tabella osserviamo che per ottenere 10.000 rispondenti circa abbiamo dovuto inviare circa 20.000 fax o e-mail, quindi circa 2 fax/email per ottenere un rispondente.

La letteratura sulla LiA afferma che il RR viene innalzato di circa un 30% con l'utilizzo di questa tecnica. Quindi se ciò fosse vero il mancato utilizzo della LiA avrebbe ridotto il RR medio da 43 a 33.

Nella newsletter precedente, curata da Claudio Zilio, nel caso concreto di Schio si è visto che la LiA in una indagine su popolazione innalza il RR di circa 20 punti. Se ciò fosse vero anche nelle indagini su imprese avremmo che per innalzare del 20% il RR dobbiamo prevedere un processo organizzativo in cui inviamo circa il doppio dei fax/email rispetto al numero di Rispondenti da ottenere.

Un altro aspetto è estremamente importante: ipotizziamo di essere nel caso di liste non numerose allora la LiA potrebbe essere un processo quasi obbligatorio. Ovviamente nei casi in cui è possibile e le risorse lo permettono.

Supponiamo di dover condurre una survey con le seguenti caratteristiche:
- indagine in cui abbiamo l'obiettivo di 1.000 Rispondenti;
- abbiamo a disposizione 3 liste di 1.000 unità statistiche; utilizziamo un campionamento per sostituzione; la lista primaria è composta di 1.000 unità e le altre 2.000 sono rispettivamente nella lista secondaria e terziaria.

Ora vediamo cosa succede in 2 ipotesi:
1- RR con la LiA del 35%; avremo che con la prima lista raggiungeremo 350 Rispondenti, con la secondaria altri 350 e con la terza lista arriveremo ai 1.000 Rispondenti avendo a disposizione ancora circa 140 unità statistiche;
2- RR senza LiA del 29% (cioè del 20% inferiore a causa del non utilizzo della LiA); avremo che con la prima lista raggiungeremo 290 Rispondenti, con la secondaria altri 290 e arriveremo con l'ultima lista a nostra disposizione a 870 Rispondenti mancando quindi l'obiettivo dei 1.000.

Ovviamente tutte queste considerazioni sono di carattere puramente applicativo e si aggiungono a quelle di carattere metodologico legate all'errore introdotto da RR più bassi (Biemer e Lyeberg in Total Error Survey, Telephone Survey methodology 2, Miami Gennaio 2006).

Andiamo ora ad analizzare le possibili relazioni che esistono fra il RR e 2 dimensioni: l' obiettivo della survey e la dimensione dell'impresa sintetizzata dal Numero Dipendenti.

Una prima relazione abbastanza evidente è quella con la dimensione delle imprese intervistate: le indagini verso aziende con almeno 10 dipendenti presentano un RR massimo di 37 mentre quelle rivolte ad imprese più piccole presentano RR più elevati.

Relazione sufficientemente intuitiva per almeno 2 ragioni:
1- la maggior difficolta' nell'entrare in contatto con il potenziale intervistato (imprenditore o manager);
2- la minor propensione a rispondere degli intervistati per il numero maggiore di telefonate non richieste (e una survey è sicuramente una telefonata non richiesta) che ogni giorno li vedono come target.

Una seconda relazione e' legata alla motivazione della survey: se l'intervistato percepisce una utilità per se stesso il RR sale fino ad arrivare ad 83 in una customer da parte del fornitore di servizi.

Conclusioni

a- la tecnica LiA è costosa ma con liste poco numerose siamo obbligati ad utilizzarla;
b- le aziende con meno dipendenti hanno un RR maggiore;
c- l'utilità per il rispondente è un altro aspetto che influisce sul RR.

Buon lavoro a tutti.