Analisi delle correlazione sulla valutazione dell'esperienza presso muse

VARIABILI INDIPENDENTI

La scelta delle variabili indipendenti da inserire all'interno dipende sostanzialmente dal valore medio emerso dal campione oggetto di esame, infatti sono stati selezionati gli item che sia in ambito museale che museale d'impresa hanno ottenuto punteggi medi più alti. Di seguito sono riportati gli item oggetto di studio:

• I contenuti del museo d'impresa sono formativi ed accurati

• L'accesso, il parcheggio e il trasporto pubblico per raggiungere la sede del

museo sono convenienti e facili da trovare.

• Valutazione complessiva circa il valore percepito in merito alle esperienze

vissute nei musei d'impresa da lei visitati.

• Valutazione complessiva circa il livello di soddisfazione maturato durante le

diverse esperienze presso musei d'impresa.

All'interno del test veniva chiesto ai rispondenti di esprimere un punteggio da 1 a 5 dove 1=completamente disaccordo e 5=completamente d'accordo. La precedenti variabili, prima di essere inserite nel modello, sono state trasformate in binarie e

102 nello specifico è stato attribuito valore 0 a punteggi che vanno da 1 a 3 (giudizi negativi o parzialmente negativi) e valore 1 a punteggi corrispondenti a 4/5 (giudizi positivi).

VARIABILE DIPENDENTE

La variabile dipendente è rappresentata dal seguente item:

• Consiglierei questa esperienza ad amici e parenti

Anche la variabile dipendente è stata trasformata in dicotomica prima di essere inserita all'interno del modello di regressione logistica, è stato attribuito valore 0 per punteggi pari a 1/3 e valore 1 per punteggi pari a 4/5.

MODELLO DI REGRESSIONE LOGISTICA

In pratica il seguente modello di regressione logistica è stato stimato per modellare la probabilità di consigliare l'esperienza (probabilità di riacquisto) in funzioni delle variabili: qualità dei contenuti, accessibilità, valore percepito complessivo, e livello di customer satisfaction. In base al giudizio medio espresso dai rispondenti è possibile individuare, se ci sono, le variabili che acquistano un ruolo sostanziale nel determinare l'intenzione di riacquisto. Una volta individuate, le aziende, devono investire su di esse per poter incrementare l'intenzione di riacquisto. Il modello è stato effettuato grazie all'utilizzo del software Stata e di seguito vengono riportati i risultati emersi. Il modello che è stato ricavato mostra gli odds poiché l'interpretazione di logit non è molto intuitiva. In particolare gli odds mostrano il rapporto di probabilità (tra consigliare l'esperienza e non consigliare l'esperienza) in corrispondenza della variazione unitaria di una variabile indipendente. Dalla tabella seguente si evince odds pari 3,19 per quanto riguarda la qualità dei contenuti, 2,60 per l'accessibilità e 9,19 e 9,75 rispettivamente per valore percepito complessivo medio e customer satisfaction media complessiva. Questo implica che le persone che hanno dato un giudizio positivo in merito al valore percepito complessivo medio e alla customer satisfaction media complessiva hanno un odds (probabilità di

consigliare ad amici e parenti rispetto a quella di non consigliare) che è, rispettivamente di 9,19 e 9,75 rispetto a coloro che hanno dato un giudizio negativo o parzialmente negativo.

Dopo aver individuato gli odds occorre valutare la significatività dell esimo parametro βj mediante una verifica delle ipotesi.

H₀: βj=0 H₁: βj≠0

La statistica test che viene usata in questi casi è il test di Wald, che per grandi campione si distribuisce con una distribuzione normale standardizzata, inoltre se pvalue<α allora si rifiuta l’ipotesi nulla.

In questo caso è possibile osservare che il pvalue ha un valore inferiore ad

parametri valore percepito complessivo medio e livello di soddisfazione medio complessivo, questo implica

parametri sono significativamente diversi da zero.

liare ad amici e parenti rispetto a quella di non consigliare) che è, rispettivamente di 9,19 e 9,75 rispetto a coloro che hanno dato un giudizio negativo

Dopo aver individuato gli odds occorre valutare la significatività dell esimo parametro βj mediante una verifica delle ipotesi.

La statistica test che viene usata in questi casi è il test di Wald, che per grandi campione si distribuisce con una distribuzione normale standardizzata, inoltre se

value<α allora si rifiuta l’ipotesi nulla.

In questo caso è possibile osservare che il pvalue ha un valore inferiore ad

parametri valore percepito complessivo medio e livello di soddisfazione medio complessivo, questo implica che viene rifiutata l'ipotesi nulla e che, pertanto, parametri sono significativamente diversi da zero.

Tabella 16 Elaborazione mediante Stata

103 liare ad amici e parenti rispetto a quella di non consigliare) che è, rispettivamente di 9,19 e 9,75 rispetto a coloro che hanno dato un giudizio negativo

Dopo aver individuato gli odds occorre valutare la significatività della stima del j-

La statistica test che viene usata in questi casi è il test di Wald, che per grandi campione si distribuisce con una distribuzione normale standardizzata, inoltre se

In questo caso è possibile osservare che il pvalue ha un valore inferiore ad α per i parametri valore percepito complessivo medio e livello di soddisfazione medio , pertanto, i due

104 Nonostante questi risultati, occorre soffermarsi sull' errore standard emerso, infatti tale valore risulta abbastanza alto e questo è determinato soprattutto dalla numerosità campionaria (pari a 96) che non è molto alta per questo genere di analisi.

4.9.2. Analisi delle correlazione sulla valutazione dell'esperienza presso musei tradizionali

VARIABILI INDIPENDENTI

Le variabili indipendenti che vengono inserite all'interno del modello di regressione logistica corrispondono alle medesime, previste nel modello precedente, declinate per lo specifico campo dei musei tradizionali. Di seguito sono riportati gli item oggetto di studio:

• L'accesso, il parcheggio e il trasporto pubblico per raggiungere la sede del

museo sono convenienti e facili da trovare

• I contenuti del museo sono formativi ed accurati

• Valutazione complessiva circa il valore percepito in merito alle diverse

esperienze vissute all'interno dei musei.

• Valutazione complessiva circa il livello di soddisfazione maturato durante le

diverse visite ai musei.

Come gli items trattati in precedenza anche questi prevedevano l'attribuzione, da parte dei soggetti, di punteggi da 1 a 5 dove 1=completamente disaccordo e 5=completamente d'accordo. Anche queste variabili sono state trasformate da categoriche a dicotomiche attribuendo valore 0 a punteggi pari a 1/3 e valore 1 per punteggi 4/5.

VARIABILE DIPENDENTE

La variabile dipendente è rappresentato dall'item inserito all'interno alla sezione intenzione di riacquisto ed è il seguente:

• Consiglierei questa esperienza ad un mio amico/parente

La variabile dipendente è stata trasformata da categorica a dicotomica nella stessa modalità delle variabili precedenti.

MODELLO DI REGRESSIONE LOGISTICA

Dal campione di 108 rispondenti le precedenti variabili indipendenti sono state raccolte per modellare la probabilità di consigliare l'esperienza ad amici e parenti (in modo tale da incrementare l'intenzione di riacquisto). Infatti i modelli d

con variabile dipendente binaria (o dicotomica) hanno lo scopo di modellare la probabilità che la variabile dipendente assuma valore 1. Il modello seguente, ottenuto grazie all'utilizzo del software Stata, permette di analizzare gli odds di ciascun parametro e il corrispondente pvalue.

Il modello che è stato ricavato mostra gli odds poiché l'interpretazione di logit non è molto intuitiva. In particolare gli odds mostrano il rapporto di probabilità (tra consigliare l'esperienza e non consig

variazione unitaria di una variabile indipendente.

Consiglierei questa esperienza ad un mio amico/parente

La variabile dipendente è stata trasformata da categorica a dicotomica nella stessa modalità delle variabili precedenti.

NE LOGISTICA

Dal campione di 108 rispondenti le precedenti variabili indipendenti sono state raccolte per modellare la probabilità di consigliare l'esperienza ad amici e parenti (in modo tale da incrementare l'intenzione di riacquisto). Infatti i modelli d

con variabile dipendente binaria (o dicotomica) hanno lo scopo di modellare la probabilità che la variabile dipendente assuma valore 1. Il modello seguente, ottenuto grazie all'utilizzo del software Stata, permette di analizzare gli odds di

iascun parametro e il corrispondente pvalue.

Il modello che è stato ricavato mostra gli odds poiché l'interpretazione di logit non è molto intuitiva. In particolare gli odds mostrano il rapporto di probabilità (tra consigliare l'esperienza e non consigliare l'esperienza) in corrispondenza della variazione unitaria di una variabile indipendente.

Tabella 17 Elaborazione mediante Stata

105 La variabile dipendente è stata trasformata da categorica a dicotomica nella stessa

Dal campione di 108 rispondenti le precedenti variabili indipendenti sono state raccolte per modellare la probabilità di consigliare l'esperienza ad amici e parenti (in modo tale da incrementare l'intenzione di riacquisto). Infatti i modelli di regressione con variabile dipendente binaria (o dicotomica) hanno lo scopo di modellare la probabilità che la variabile dipendente assuma valore 1. Il modello seguente, ottenuto grazie all'utilizzo del software Stata, permette di analizzare gli odds di

Il modello che è stato ricavato mostra gli odds poiché l'interpretazione di logit non è molto intuitiva. In particolare gli odds mostrano il rapporto di probabilità (tra liare l'esperienza) in corrispondenza della

106 Gli odds emersi dal modello corrispondono rispettivamente a 4.54, 3.01, 8.01, 16.37 rispettivamente per i parametri: accessibilità, qualità dei contenuti, valore percepito medio complessivo e livello di soddisfazione complessivo medio. Gli odds, come illustrato in precedenza, esprimono il rapporto tra probabilità di successo e probabilità di insuccesso, pertanto quanto varia il rapporto tra consigliare questa esperienza e non consigliare in corrispondenza della variazione unitaria della rispettiva variabile indipendente. Pertanto coloro che hanno dato un giudizio positivo rispetto alla customer satisfaction media complessiva hanno un odds che 16 volte maggiore rispetto a coloro che lo hanno dato negativo. Al tempo stesso coloro che hanno dato un giudizio positivo di fronte al valore percepito medio complessivo hanno un odds che è 8 volte maggiore rispetto a chi lo ha espresso negativo.

Dopo aver individuato gli odds occorre valutare la significatività della stima del j- esimo parametro βj mediante una verifica delle ipotesi.

H₀: βj=0 H₁: βj≠0

La statistica test che viene usata in questi casi è il test di Wald, che per grandi campione si distribuisce con una distribuzione normale standardizzata, inoltre se pvalue<α allora si rifiuta l’ipotesi nulla.

Il pvalue è inferiore ad α per quanto riguarda i parametri accessibilità, valore percepito medio complessivo e soddisfazione media complessiva, questo implica che si rifiuta l'ipotesi nulla e che questi parametri sono significativamente diversi da 0.

Tuttavia occorre sottolineare che il valore dell'errore standard tende a risultare abbastanza alto, in particolare modo per il parametro relativo al livello di soddisfazione, questo sostanzialmente a causa di una numerosità campionaria molto bassa (108 elementi).

107

Conclusioni e limiti della ricerca

La ricerca è stata effettuata su un campione non probabilistico composto da 204 rispondenti a cui è stato chiesto di sottoporsi ad un questionario online dalla durata di circa dieci minuti. Durante la fase delle rilevazioni, iniziata il 29 settembre 2017 e conclusa il 15 ottobre 2017, i rispondenti sono stati contatti direttamente per invitarli ad effettuare il questionario e a condividerlo, se possibile, con più persone possibili. Il test prevedeva come primo quesito una domanda filtro, in particolare è stato chiesto se il rispondente aveva mai visitato un museo d'impresa. Coloro che hanno risposto "si" sono stati sottoposti ad un'area relativa alla valutazione circa questa esperienza, coloro che hanno risposto "no" sono stati inviati alla sezione inerente la valutazione dell'esperienza di consumo presso musei tradizionali. In definitiva sono stati 108 i rispondenti circa quest'ultima sezione e 96 i soggetti sottoposti alla prima parte (musei d'impresa). I dati ottenuti conferiscono importanti informazioni circa le motivazioni per cui i soggetti oggetti del campione si sono recati presso musei d'impresa, quali aspetti del servizio hanno maggiormente apprezzato, i mezzi con i quali sono venuti a conoscenza della struttura per tutto ciò che concerne la prima parte. Per tutto ciò che riguarda la seconda parte emergono importanti spunti in relazione alle motivazioni per cui i rispondenti non si sono mai recati presso musei d'impresa, inoltre è possibile individuare quali elementi del servizio hanno ottenuti punteggi medi maggiori e sondare il terreno rispetto alla possibilità di recarsi in futuro presso musei d'impresa. I dati ottenuti sono stati analizzati mediante distribuzioni di frequenze, distribuzioni doppie di frequenze e studio sulle correlazioni.

I risultati hanno evidenziato che queste particolari strutture sono sufficientemente conosciute e frequentate, infatti quasi la metà del campione dichiara di essersi recato presso queste almeno una volta. Altri dati significativi riguardano la motivazione della visita: la maggior parte del campione dichiara di averlo fatto come parte di una visita presso città/area. Questo implica che le aziende che hanno avuto un ruolo determinante nello sviluppo economico, sociale e culturale di una

108 determinata area devono investire in musei d'impresa coadiuvando la propria strategia con un'opportuna politica di marketing territoriale. Gucci e Ferragamo sono esempi di aziende che hanno contribuito a portare la moda Fiorentina a livelli internazionali, a tal punto che un turista in visita a Firenze desidera conoscere la storia dell'azienda e dell'imprenditore che ha contribuito a valorizzare e portare alto il nome della città in un determinato settore di business. Ulteriori spunti emergono dai risultati relativi al mezzo di conoscenza che ha permesso ai visitatori di entrare in contatto con i musei d'impresa, la maggior parte del campione ha dichiarato di esserne già a conoscenza, questo è un dato molto rassicurante per i musei d'impresa, la brand awareness è diffusa in modo soddisfacente. Da notare che laddove il target che si intende colpire sia inferiore ai 45 anni uno tra gli strumenti più efficaci è il social media, mezzo da escludere se l'obiettivo di riferimento è superiore a tale età, poiché nessun membro del campione è stato raggiunto da tale mezzo. La sezione relativa alla valutazione del servizio dimostra che gli elementi più graditi dal consumatore durante la fase di erogazione sono: la qualità dei contenuti, il valore percepito del tempo, il livello di soddisfazione rispetto ai contenuti presenti e l'intenzione di riacquisto. Per erogare un servizio di successo e di qualità i musei d'impresa devono focalizzarsi sulla qualità e accuratezza dei contenuti. Un dato molto positivo è rappresentato dai due items riguardanti l'intenzione di riacquisto che presentano punteggi molto soddisfacenti. La ricerca ha voluto confrontare la valutazione dei principali costrutti del servizio: qualità, valore percepito e customer satisfaction in relazione al settore di appartenenza del museo d'impresa. I risultati dimostrano che i punteggi maggiori sono stati riscontrati per tutti i costrutti all'interno del campo alimentare e offre pertanto uno spunto di riflessione. I musei d'impresa alimentare sono impostati in modo da mostrare come avviene il processo di produzione del determinato alimento, partendo dal reperimento delle materie prime fino al percorso a cui sono sottoposte durante il processo di produzione. Tutto questo diventa per il visitatore molto più interattivo e coinvolgente perché può assistere direttamente a tutto il percorso produttivo, diverso dal caso di musei d'impresa appartenenti al settore sportivo o automobilistico dove l'esposizione si basa sostanzialmente sulla mostra dei trofei (caso musei sportivi) o dei modelli

109 automobilistici (caso motori) e sulla narrazione dell'evoluzione storica dell'azienda. Questo spiega perché le valutazioni circa il settore alimentare sono superiori rispetto ai competitor. I risultati emersi dalla sezione inerenti ai musei tradizionali mostrano che gli item che sono stati apprezzati, in media, di più riguardano anche in questo caso la qualità dei contenuti, il valore percepito rispetto al tempo speso e il grado di soddisfazione rispetto al contenuto e all'accuratezza dell'esposizione. I visitatori dichiarano, inoltre, di aver apprezzato meno il ruolo dello staff, questo poiché con le nuove tecnologie tende ad essere sempre più assente o marginale in fase di erogazione del servizio. Coloro che non hanno mai visitato un museo d'impresa si dimostrano tuttavia disponibili a farlo, è infatti ben il 91% del campione a rispondere affermativamente a questa richiesta. Nello specifico però questa propensione tende a diminuire con l'aumento della fascia d'età. In ultimo l'analisi vuole sondare il terreno circa la possibilità da parte del campione di vivere un'esperienza museale d'impresa virtuale, i risultati sono molto soddisfacenti infatti più della metà del campione ha risposto positivamente, anche in questo caso tuttavia la tendenza diminuisce al crescere dell'età dei rispondenti. In conclusione è stata effettuata un'analisi sulle possibili correlazioni tra items della ricerca mediante il modello di regressione logistica. In entrambi i settori, museale e museale d'impresa, è emerso che ad incidere sull'intenzione di riacquisto hanno una notevole influenza la valutazione circa il livello di soddisfazione medio complessivo e il valore percepito medio complessivo.

Il limite principale della ricerca consiste nella ridotta dimensione campionaria, il test infatti prevedeva una sezione differente in base alla risposta alla prima domanda, pertanto a fronte di 204 rispondenti, solo circa la metà ha potuto rispondere alla specifica sezione. Questo limite è emerso in modo particolare nella fase di analisi delle correlazioni tra items, dove l'errore standard troppo elevato non ha permesso di indagare a fondo il livello di correlazione. Un'ulteriore limite della ricerca riguarda la sezione inerente ai musei virtuali, a fronte di risposte molto positive in merito a questa possibilità poteva essere sondato maggiormente il terreno con altre domande più specifiche.

110 In conclusione la ricerca ha offerto alcuni spunti interessanti in merito alla customer experience dei due settori. Nello specifico è emerso che i musei d'impresa sono strutture molto conosciute e frequentate, e che soprattutto avviene principalmente per merito di una visita presso ciascuna area o città. Un altro spunto interessante è fornito dal confronto tra settori circa la valutazione di ciascuna costrutto, i musei d'impresa alimentari sono quelli che hanno riscontrato maggior successo poiché curano di più l'erogazione del servizio coinvolgendo il consumatore. L'elemento che è stato apprezzato di più dai visitatori è la qualità dei contenuti, questo emerge anche per la valutazione dei musei tradizionali, pertanto implica che tale aspetto è quello maggiormente gradito in sede di valutazione della customer experience di musei e musei d'impresa, al contrario del ruolo dello staff che in entrambi i casi riscontra punteggi bassi. L'analisi infine presenta dati molto confortevoli per aziende che vogliono valutare l'opportunità di intraprendere un'attività museale d'impresa sia in senso fisico che in senso virtuale, infatti più della metà del campione si mostra propenso in futuro a provare questa esperienza in entrambe le modalità, nello specifico a mostrarsi particolarmente favorevole a questa iniziativa sono i soggetti più giovani.

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sinergie,italian journal of management ,Vol. 34, N. 99, 2016, Smart Museums. Sul prossimo avvento della Internet of Things e del dialogo tra gli oggetti nei luoghi della cultura, Ludovico Solima

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Allegati

Questionario in lingua italiana

Il museo d'impresa è una struttura espositiva che ha una relazione con un'azienda. Il compito è quello di conservare e diffondere il patrimonio storico dell'azienda stessa. Esempi di ciò sono musei appartenenti al settore della moda (Gucci Museo, Fondazione Prada, Museo Salvatore Ferragamo ecc), al settore motoristico (Museo Ducati, Museo Piaggio, Museo Ferrari a Maranello ecc.), al settore sportivo ( Juventus Museum, Museo Mondo Milan, Barcellona football club Museum ecc.), al settore alimentare ( Archivio Storico Barilla, Museo Birra Peroni ecc.) e al settore del design (Museo Artistico industriale Bitossi, Museo delle Macchine del Caffè Cimbali Milano).

A.1. Ha mai visitato un museo d'impresa?

B.1Quanti musei d'impresa ha visitato recandosi fisicamente nel museo?

B.2. A quale ambito appartengono i musei d'impresa che ha visitato?(scelta multipla) • Motori

• Moda • Alimentare

SEZIONE A: Museo d'impresa

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