Sono state considerate diverse tecniche di campionamento per la ricerca qualitativa (Saunders et al., 2009; Yin, 2011): convenience sampling, snowball sampling, random sampling e purposive sampling. Si è deciso di procedere con la tecnica del purposive sampling in quanto l’obiettivo è selezionare le unità del campione che possano offrire i dati più rilevanti per lo scopo dello studio in oggetto e di ottenere il più ampio spettro di informazioni e prospettive sul tema dando la possibilità di analizzare le unità secondo le variabili di background più rilevanti, che nel caso dello studio in oggetto sono dimensione delle aziende, settore di appartenenza e provenienza geografica (Yin, 2011).
Si è scelto di considerare le aziende appartenenti ad almeno una classifica dei migliori luoghi di lavoro. Così facendo ci si assicura che le aziende analizzate possiedano i requisiti di un eccellente ambiente di lavoro permettendo di focalizzarsi su come ne facciano oggetto di branding online. Si separa dunque il possesso dei requisiti (ad esempio avere un’ottima offerta di benefits) dall’effetto dell’attività di branding (comunicare tale offerta online adattandola ai diversi target), oggetto primario di analisi. Significa dunque analizzare le attività online di employer branding di aziende appartenenti ad un livello base di aziende con eccellenti ambienti di lavoro.
Esistono varie classifiche disponibili sul tema: “World’s Most Attractive Employers” di Universum, “Best companies to work for” della rivista U.S. Fortune, “Best Employers” redatta da Aon Hewitt, “Best Companies” del Great Place to Work Institute e “Top Employer” del CRF Institute. E’ stata però scelta la classifica “Best Companies” del Great Place to Work Institute (2014) in quanto offre dati completi e uniformi tra le diverse classifiche nazionali e permette di analizzare i risultati secondo le due principali variabili di background dello studio, settore di appartenenza e dimensione delle aziende. La metodologia del Great Place to Work Institute propone infatti una divisione in aziende piccole, medie, grandi e multinazionali, oltre ad offrire una classificazione per venti settori economici di appartenenza.
Sono state scelte la classifiche USA e Europe in quanto i dati sono offerti in modo completo ed è possibile selezionare gruppi della stessa numerosità in numero adeguato agli scopi dello studio. Inoltre, le aziende di queste classifiche presentano siti web in inglese facilitando la valutazione dei contenuti nella versione originale non tradotta. Non si può dire lo stesso di altre classifiche nazionali nella quali alcune aziende dispongono di siti esclusivamente nella lingua locale, di difficile consultazione a meno di usare un traduttore online che però potrebbe alterare la qualità dei contenuti distorcendoli.
Il campione oggetto di studio è dunque composto da 139 aziende selezionate dalle classifiche statunitensi ed europee del Great Place To Work. Il campione originario risultava essere composto da 150 aziende (Tabella 4.2) ma 11 unità sono state eliminate in quanto appartenenti al settore pubblico, mentre nel contesto di questo elaborato ci si è focalizzati su organizzazioni non pubbliche, o, come nella maggior parte dei casi, sono ripetute più volte nelle varie classifiche (ad esempio, Google e SAS sono presenti sia nelle classifiche europee
che statunitensi delle grandi aziende). La raccolta dei dati circa le unità del campione è stata effettuata attraverso la tecnica dell’osservazione (Yin, 2011). Un valutatore ha analizzato i siti delle aziende attribuendo un punteggio da 0 a 3, secondo una scala di tipo Likert a 4 punti, alle varie componenti del sito secondo la griglia di analisi presentata nel paragrafo precedente.
Tabella 4.2: Composizione del campione secondo le classifiche Great Place to Work considerate.
Classifica Numero di oggetti considerati
Small USA 25 Medium USA 25 Large USA 25 Small Europe 25 Medium Europe 25 Large Europe 25
I paragrafi seguenti offrono una panoramica descrittiva del campione secondo le tre variabili di background: dimensione, settore e nazionalità.
4.2.1 Dimensione dell'azienda
E’ stata mutuata la classificazione introdotta dalla classifica Best Companies (Great Place to Work Institute, 2014) per la divisione delle aziende per dimensione basata sul numero dei dipendenti. Come esplicitato in Tabella 4.3 si considerano piccole le aziende con un numero di dipendenti compreso tra 1 e 249, medie le aziende con un numero di dipendenti compreso tra 250 e 999 ed infine grandi le aziende con un numero di dipendenti uguale o superiore a 1.000.
Tabella 4.3: Classificazione delle categorie di dimensione.
Categoria di azienda Numero di dipendenti
Piccola 1 - 249
Media 250 - 999
Grande 1.000 +
La dimensione è stata la variabile principale considerata nella scelta del campione per assicurare uniformità nel numero di individui appartenenti alle diverse categorie. Il campione, dal punto di vista della variabile “dimensione” è dunque così composto:
Tabella 4.4:Composizione del campione secondo la variabile “dimensione”. Dimensione dell'azienda Dimensione dell'azienda Dimensione dell'azienda Dimensione dell'azienda Frequency Percent Piccola 47 33,8 Media 45 32,4 Grande 47 33,8 Total 139 100,0
Figura 4.1:Composizione del campione secondo la variabile “dimensione”.
4.2.2 Settore economico di appartenenza
E’ stata mutuata la classificazione introdotta dalla classifica Best Companies (Great Place to Work Institute, 2014) per la divisione delle aziende per settore economico di appartenenza. Rispetto alla classificazione originale, per assicurare una maggiore uniformità nel campione, si è proceduto ad un raggruppamento ulteriore dei settori. I numerosi settori originali sono stati raggruppati in nove macro gruppi:
- Construction and Real Estate, che include società appaltatrici, edili e real estate;
- Financial Services and Insurance, che include General and Auto Insurance, Investments e Banking/Credit Services;
- Health Care, che include i settori Biotechnology, Pharmaceuticals, Education and Training, Social Services e, appunto, Health Care;
- Hospitality;
- Industrial, che include i settori Engineering, Aerospace, Manufacturing (Basic metals, Energy distribution, Personal and Household Goods, Food products), Mining, Transportation e, appunto, Industrial Services;
- Information Technology, che include i settori Electronics, Telecommunications, e, appunto, Information Services (It Consulting, Hardware, Software e Data management, ;
- Media, che include Advertising, Marketing, Online internet services e Television;
- Professional Services, che include Consulting, Telephone support, Architecture and design, Legal, Staffing and Recruitment;
- Retail, Food and Grocery.
La Tabella 4.5 descrive il campione dal punto di vista della variabile “Settore”.
Tabella 4.5:Composizione del campione secondo la variabile “settore”.
Settore economico di appartenenza Settore economico di appartenenza Settore economico di appartenenza Settore economico di appartenenza
Frequency Percent
Construction and Real
Estate 8 5,8 Financial Services 18 12,9 Health Care 14 10,1 Hospitality 2 1,4 Industrial Services 11 7,9 Information Technology 37 26,6 Media 12 8,6 Professional Services 27 19,4 Retail 10 7,2 Total 139 100,0
4.2.3 Provenienza geografica
Si è scelto infine di considerare due diversi set di classifiche: uno statunitense, composto dalle classifiche piccole, medie e grandi nel territorio USA, e uno europeo, composto dalle classifiche piccole, medie e grandi nel territorio Europa.
Questa divisione è stata dovuta alla necessità di disporre di una numerosità campionaria pari a 150, non raggiungibile con le singole classifiche europee o statunitensi, e alla volontà di rilevare differenze di approccio tra uno nord-americano e uno europeo (vedi sezione 3.7.3 del capitolo 3).
Il campione, dal punto di vista della variabile “provenienza geografica” è dunque così composto:
Tabella 4.6:Composizione del campione secondo la variabile “provenienza geografica”. Provenienza geografica Provenienza geografica Provenienza geografica Provenienza geografica Frequency Percent Europa 66 47,5 Stati Uniti 73 52,5 Total 139 100,0