6.1.1 1.2 Ipotesi della ricerca che si riferiscono alla demand side
2. CARATTERISTICHE DEL DISEGNO DI RICERCA SPERIMENTALE
Illustrata la sequenza di ipotesi alla base dello studio, è opportuno procedere all’esame degli elementi fondanti la metodologia di analisi applicata nella ricerca empirica. Si espliciteranno quindi le principali scelte relative al disegno sperimentale, le variabili selezionate e gli strumenti adottati per la verifica delle ipotesi. Si è scelto una metodologia di tipo quantitativo adottando il metodo dell’esperimento e quindi l’adozione di un metodo induttivo, che consiste nell’analisi sistematica, attraverso la sperimentazione dei fenomeni oggetto di studio, nell’organizzazione degli stessi e nella loro interpretazione.
Lo studio può idealmente venire suddiviso in due momenti distinti: il primo specificamente pensato per indagare le prime ipotesi relative alla supply side, ovvero all’intenzione dei soggetti coinvolti di riferire a terzi la loro esperienza relativa ad un prodotto o servizio; il secondo focalizzato sulle determinanti dell’intenzione di acquisto manifestata dal consumatore in relazione ai commenti ricevuti da altri consumatori in relazione al prodotto da acquistare.
In particolare, si è scelto di condurre lo studio utilizzando la tecnica dell’esperimento online per la raccolta di dati, ossia un processo di manipolazione di una o più
122 variabili indipendenti e di misura dei loro effetti su una o più variabili dipendenti, realizzato controllando le variabili estranee277.
In effetti, una delle modalità di raccolta delle informazioni quantitative, risulta essere basata sul disegno di esperimenti, i quali possono essere ricondotti a due tipologie: esperimenti di laboratorio ed esperimenti sul campo278. Si è optato per la seconda tipologia di esperimento, per garantire un maggiore grado di realismo, seppur con la consapevolezza di perdere parte della capacità di controllo sulle determinanti dei fenomeni oggetto di studio. Nella pratica tuttavia, occorre individuare un efficace compromesso tra le due tipologie di sperimentazione per raggiungere almeno parzialmente i due obiettivi contrastanti di realismo e rigore scientifico279.
La scelta del metodo dell’esperimento deriva dalla necessità di adottare uno strumento che rilevi un’eventuale esistenza di relazione tra fenomeni. Tale relazione tra una o più variabili indipendenti (x1, x2, …xn) con una variabile dipendente (y) è casuale e il metodo scientifico può solo cercare di inferire tale relazione e non provarla.
I limiti principali di tale metodo si possono ricondurre alle tempistiche richieste per ottenere i risultati, agli elevati costi, al fine di individuare e risarcire le unità di trattamento e di controllo e infine alla gestione complessa del processo che conduce ai risultati.
Per ovviare a due delle tre limitazioni indicate, il tempo e i costi, si è scelto di adottare uno strumento, Amazon Mechanical Turk280, che rappresenta una
piattaforma online, per svolgere gli esperimenti avendo a disposizione n partecipanti
277 Mahlotra N.K., Marketing Research: an applied orientation, 1999 in: Molteni L., Troilo G.,
Ricerche di marketing, McGraw Hill, Milano, 2007, pag.170.
278 La prima tipologia si caratterizza per esperimenti con un elevato livello di controllo sui fattori
esogeni che possono in qualche modo influenzare il fenomeno indagato, permettendo di misurare con precisione l’effetto di un particolare fattore. Pur perdendo parte della capacità di controllo che si ha in un esperimento di laboratorio, attraverso un esperimento sul campo, si ottiene un maggior grado di realismo. Lehmann D.R., Gupta S., Steckel J.H., Marketing research, cap.6, Prentice Hall, 1998. In: Molteni L., Troilo G., Ricerche di marketing, McGraw Hill, Milano, 2007, pp.169-171.
279 Molteni L., Troilo G., 2007, op.cit., pp.169-170.
280 www.mturk.com. Anche se Mechanical Turk è diventato popolare tra gli studiosi solo
recentemente, come fonte per raccogliere dati sperimentali, uno studio ha cercato di indagare il rigore dei dati provenienti da tale piattaforma comparandolo con i tradizionali pool di soggetti adottati tradizionalmente per condurre gli esperimenti, riscontrando che tale strumento rappresenta una valida alternativa per la raccolta di dati. I partecipanti ai pool di tale piattaforma infatti, conducono gli esperimenti osservando la stessa attenzione dei soggetti reclutati offline, ad esempio dei pool universitari; Paolacci G., Chandler J., Iperiotis P.G., Running experiments on Amazon Mechanical Turk, Judgment and Decision Making, vol.5, N.5, August 2010, pp.411-419.
123 cui somministrare i questionari o esperimenti, determinando a priori l’importo da destinare alle unità partecipanti.
Tale piattaforma gestita da Amazon, rappresenta un servizio web che coordina la domanda e l’offerta di reclutamento di “human intelligence”, ovvero da una parte soggetti (che vengono denominati workers) che desiderano essere coinvolti in esperimenti o questionari al fine di ricevere un contributo e dall’altra parte, soggetti (denominati requesters), università o imprese che richiedono un certo numero di unità a cui sottoporre dei questionari o esperimenti (denominati task o HITs, Human Intelligence Tasks), in cambio di un compenso (chiamato reward). Sia i workers che i requesters sono anonimi, e gli HITS predisposti dai requesters possono essere visualizzati e completati solo da determinati workers che presentano le caratteristiche idonee richieste dal richiedente (ad esempio una determinata fascia di età, o città di residenza, ecc)281. Da un recente studio comparativo tra i soggetti appartenenti al
pool di Amazon rispetto ai partecipanti ad esperimenti tradizionali offline, emerge
come la composizione (geografica, demografica, di livello di istruzione e reddito) sia molto vicina a quella della popolazione americana e pertanto rappresentativa di tale popolazione282.
La ricerca si è svolta in due fasi283: una fase di pre test284 per comprendere se era necessario modificare alcune variabili o domande prescelte e infine la fase di raccolta dati vera e propria. In particolare, il presente lavoro ha previsto la selezione di partecipanti a cui sottoporre stimoli differenti: una parte di soggetti ha dovuto indicare la probabilità di riferire la propria esperienza a seconda che essa sia stata positiva, negativa o mediocre in un ambiente virtuale. Inoltre, ad un altro gruppo di partecipanti, è stato chiesto di riferire la stessa probabilità ma relativamente alla volontà di riportare tale esperienza in un ambiente offline, in questo caso ad un amico. Lo stesso criterio è stato adottato per indagare l’intenzione di acquistare un
281 I workers possono leggere una breve descrizione di quanto richiesto dai diversi richiedenti prima di
accettare di completare l’HIT. Una volta che il worker ha completato il task, è compito del richiedente pagarlo; i rewards sono considerevolmente bassi rispetto al compenso percepito nei laboratori tradizionali (in media 1.40$/ora).
282 Paolacci G., Chandler J., Iperiotis P.G., Running experiments on Amazon Mechanical Turk,
Judgment and Decision Making, vol.5, N.5, August 2010, pp.411-419.
283 La ricerca si è svolta durante il periodo di studio all’estero presso la Robert Smith School of
Business, University of Maryland con il Prof. David Godes.
284 Per la quale sono stati coinvolti 30 partecipanti utilizzando il pool di Amazon Turk durante l’ultima
124 prodotto sulla base di commenti di diversa valenza provenienti sia dall’ambiente tradizionale offline che da una comunità online.
Sono stati reclutati 250 soggetti provenienti dal pool di Amazon Turk285 per partecipare all’esperimento. La durata media dell’esperimento è stata di dieci minuti, per un totale di 13 domande per partecipante286.
Ovviamente, lo scopo di qualsiasi esperimento non è quello di descrivere precisamente come un fenomeno si manifesti nella società, bensì quello di analizzare approfonditamente relazioni di causa-effetto.
Il disegno quasi-sperimentale appena presentato si è mostrato essere un efficace strumento per la soluzione al problema di indagine che si è desiderato indagare.
2.1
Il questionario di rilevazione della probabilità che si
riferisce al Word of Mouth e al Word of Mouse.
I quesiti che sono stati somministrati alle unità partecipanti, sono stati randomizzati in un disegno sperimentale, cercando di costruire il questionario nel modo più realistico possibile, mostrando degli scenari semplici e adottando dei prodotti largamente diffusi, sia ad acquisto frequente e non, e inserendoli in un contesto quotidiano, che appartiene alla vita dei partecipanti, come la lettura di un libro, piuttosto che la scelta di un hotel, o l’acquisto di un’automobile.
Per quanto riguarda la parte riguardante la supply side, è stato previsto una serie di scenari caratterizzati da tre esperienze (con valenza positiva, negative, neutrale) per 5 tipi di prodotti/servizi (libro, automobile, computer portatile, ristorante ed hotel). Ciascun partecipante ha risposto a 5 domande, una domanda per categoria di prodotto, mentre la valenza dell’esperienza è stata randomizzata. Per quanto riguarda la parte riguardante la demand side, il partecipante ha risposto ad una domanda e il disegno sperimentale è stato costruito incrociando le tre condizioni di valenza dell’esperienza online (2.5/3.5/4.5), con le tre condizioni di valenza offline (awful/ok/great) per un unico prodotto, in questo caso un libro287. Al fine di
285125 partecipanti per la parte relativa all’ambiente tradizionale offline e 125 per la parte online. 286 L’esperimento si è svolto nella settimana del 13-20 Novembre 2010 presso la University of
Maryland, reclutando i partecipanti dalla popolazione americana.
287 Per avere visione della struttura del’esperimento con la tipologia di domande sottoposte ai
partecipanti, si veda l’Appendice I. I partecipanti sono stati sottoposti a 5 domande relative alla supply
125 comprendere l’effettiva efficacia dell’esperimento, per quanto concerne la parte di indagine relativa alla domanda, alla parte di soggetti “trattati”, sottoposti cioè a domande con valenza di opinione diversa e randomizzata tra i partecipanti, è stato predisposto un gruppo di soggetti di controllo “non trattati” ai quali è stato chiesto di esprimere la loro volontà di acquistare il libro senza ricevere nessun commento o opinione da parte di altri consumatori.
Questo consente allo studio di poter accertare le eventuali differenze tra soggetti sottoposti a influenze da parte di altri consumatori rispetto a chi non riceve alcun commento o review.
Il questionario mira a valutare da una parte, la volontà da parte dei soggetti di riportare a terzi la propria esperienza di acquisto: ad un amico per quanto riguarda il Word of mouth offline, e di scrivere invece un commento online per quanto concerne il Word of Mouse. E’ stato quindi chiesto ai partecipanti, di indicare il grado di probabilità, adottando una scala 0-100 punti percentuali, di riferire l’esperienza relativa ad un prodotto/servizio ad un amico per metà dei partecipanti, mentre per l’altra metà riportando un post online. Sono stati pertanto predisposti 15 enunciati randomizzati per la supply side, derivanti dall’incrocio tra le 3 valenze dell’esperienza (positiva, negativa, neutrale) e i 5 prodotti/servizi (libro, automobile, computer portatile, ristorante ed hotel), mentre per la demand side attraverso 10 enunciati randomizzati, incrociando 3 valenze che si riferiscono al prodotto libro provenienti dall’ambiente offline (awful/ok/great) e le 3 valenze provenienti dall’ambiente online (2.5/3.5/4.5) e un caso in cui il partecipante non riceveva nessuna tipologia di opinione (no reviews).
Sono state inoltre predisposte alcune variabili demografiche, per comprendere la tipologia di partecipanti che hanno risposto al questionario online e per evidenziare eventuali collegamenti tra l’età, il sesso o il livello di istruzione, con la probabilità di emettere da un lato WOM e dall’altra di dare più rilevanza a commenti offline piuttosto che online e viceversa.
E’ stata predisposta inoltre una domanda per testare il livello di partecipazione online tramite posts e commenti da parte dei partecipanti, chiedendo loro, la frequenza con la quale partecipano immettendo dei post online e la motivazione.
126