Mediazione

In riferimento alla figura 4 del capitolo sul metodo, si descrive il modello di mediazione in cui esiste una relazione diretta tra la variabile scenario (neutro/obsolescenza) e ciascuna delle variabili dipendenti, cioè, probabilità d’acquisto, word of mouth e atteggiamento vs SKT (post) mediata dalla variabile emozioni. In questo paragrafo, si vuole verificare, nel pratico, l’effetto che questo modello genera, e testare se il mediatore emozioni positive ha un qualche effetto sulla relazione tra la variabile predittrice scenario e le variabili outcome citate.

Per mettere in evidenza la mediazione, è stato necessario estrarre dal software SPSS, i modelli mediati della relazione esistente tra la variabile scenario a due categorie q0004_bis e ciascuna delle variabili risposta.

La figura 9 sottostante, mette in evidenza la relazione, mediata dalle emozioni positive, tra lo scenario presentato e la probabilità d’acquisto.

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Si dimostra che la relazione semplice tra la variabile scenario e la variabile di outcome considerata risulta essere significativa perché presenta un valore di p-value pari a 0,000 (contrassegnato dal cerchio rosso); stessa cosa accade nel caso della relazione mediata, in quanto si presentano valori del p-value, in corrispondenza della mediazione delle emozioni e della variabile scenario q004_bis, pari rispettivamente a 0,000 e 0,021 (contrassegnati dal colore giallo); valori comunque inferiori al livello di significatività prestabilito di 0,05.

Ciò che risulta essere determinante, per verificare la significatività della mediazione, è considerare l’effetto indiretto, che specifica la significatività risultante dal prodotto tra la relazione della variabile scenario con le emozioni e la relazione delle emozioni con la variabile probabilità di acquisto. Questo valore risulta essere di -1,4860, all’interno di un intervallo di confidenza tra -1,9284 e -1,1056. Poiché questo intervallo non comprende il valore 0, allora si può affermare che l’effetto indiretto delle emozioni sul modello di relazione tra variabile scenario e probabilità d’acquisto è significativo (e sempre negativo).

La figura 10, invece, mostra la relazione, mediata dalle emozioni positive, tra lo scenario presentato e il word of mouth.

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Anche in questa tabella, come nella tabella precedente, si dimostra una significatività sia della relazione lineare tra la variabile scenario e il word of mouth, con valore del p-value pari a 0,000 (contrassegnata dal colore blu), che della relazione mediata dalle emozioni sul word of mouth, con valori di 0,000 e 0,0369 (contrassegnati dal colore arancione). Per quanto riguarda l’effetto indiretto, questo risulta avere un valore di -1,5781, racchiuso in un intervallo di confidenza che non comprende il valore di 0 tra -2,0645 e -1,2044 e, al contempo quindi, risulta essere significativo.

Infine, la figura 11 manifesta la relazione, mediata dalle emozioni positive, tra lo scenario presentato e l’atteggiamento vs SKT (post).

Figura 11

Nonostante, in questa analisi, il focus sia sulla variabile risposta, atteggiamento vs SKT (post), comunque, entrambe le relazioni lineare e mediata risultano essere significative, come nei casi precedenti.

Ancora una volta è possibile verificare una significatività dell’effetto indiretto delle emozioni, sulla relazione tra lo scenario e l’atteggiamento vs SKT (post), in quanto si

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evidenziano valori estremi dell’intervallo di confidenza che non racchiudono il valore unitario 0 (-1,0857 e -0,3603).

In conclusione, dalle dimostrazioni avute nelle tabelle, raffiguranti i tre modelli di mediazione, è senza dubbio possibile affermare che esiste un effetto indiretto delle emozioni, assolutamente significativo, su tutte e tre le relazioni tra variabile scenario e variabili risposta considerate: probabilità d’acquisto, word of mouth e atteggiamento vs SKT (post).

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4.5 Analisi dell’ANCOVA

L’idea base di ANOVA può essere estesa a situazioni in cui si vogliono prendere in considerazione altri fattori che influenzano la variabile di risultato. Quando entrano quindi a far parte del modello, variabili esterne, dette covariate, che possono influenzare la variabile risposta da analizzare, allora è necessario condurre un’ANCOVA, cioè un’analisi della covarianza, per vedere quale sia l’effetto della variabile indipendente, dopo l’effetto avuto dalle covariate. In particolare, nell’analisi successiva che si conduce, si considerano, come variabile indipendente, i tipi di obsolescenza programmata, coincidenti con lo scenario che comprende le tre situazioni osservate (una di controllo e due di manipolazione), come variabili dipendenti, sulle quali si vuole verificare l’effetto, la probabilità di acquisto, il word of mouth e l’atteggiamento vs SKT (post) e infine, come covariate, l’importanza della reputazione dell’azienda, l’atteggiamento vs SKT (pre, cioè prima della manipolazione), l’ambientalismo, la loyalty proneness e la variabile socio- demografica sesso.

Si è proceduto con l’analisi dell’ANCOVA selezionando, nella finestra di dialogo Analizza-Modello lineare generale-Multivariata e inserendo le variabili dipendenti, i fattori fissi e le covariate. Su opzioni, si sono flaggate le caselle “descrittive”, “test di omogeneità della varianza” e “stime dei parametri marginali” per avere, in prima battuta, un’idea generale delle statistiche risultanti dal modello, verificare l’uguaglianza delle varianze per le variabili calcolate ed infine attraverso il valore b, mettere in risalto quanto varia la variabile risposta in seguito alla variazione delle covariate.

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Anche in questo caso, come in quello precedente dell’ANOVA, è possibile notare che le medie, risultanti dal gruppo di partecipanti che è stato sottoposto allo scenario Neutro (valori circondati in arancione), di assenza di OP, sono maggiori rispetto ai casi di OP psicologica e funzionale: ciò fa intuire che, comunque, l’effetto delle covariate non ha modificato le valutazioni dei partecipanti, che, continuano ad aggirarsi intorno ad un punteggio complessivamente positivo di 4-5.

Figura 13

Il test di Levene espresso in figura 13, risulta essere non significativo, vale a dire che le varianze sono uguali per tutte e tre le variabili dipendenti osservate e che quindi, non è stata violata l’ipotesi di omogeneità. A questo punto è necessario andare avanti con l’esaminazione di ulteriori parametri della covariata.

COSTRUTTO LATENTE _{significatività} Livello di b

Importanza reputazione

Probabilità d'acquisto ,033 SIGN ,214

Word of mouth ,016 SIGN ,246

Atteggiamento vs SKT (post) ,310 NO SIGN

Att vs SKT (pre)

Probabilità d'acquisto ,067 NO SIGN

Word of mouth ,085 NO SIGN

Atteggiamento vs SKT (post) ,030 SIGN ,193

Ambientalismo

Probabilità d'acquisto ,160 NO SIGN

Word of mouth ,111 NO SIGN

Atteggiamento vs SKT (post) ,395 NO SIGN

Loyalty proneness

Probabilità d'acquisto ,097 NO SIGN

Word of mouth ,421 NO SIGN

Atteggiamento vs SKT (post) ,783 NO SIGN

Sesso

Probabilità d'acquisto ,992 NO SIGN

Word of mouth ,791 NO SIGN

Atteggiamento vs SKT (post) ,492 NO SIGN Tabella 24

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Dalla tabella 24 si evince che l’importanza della reputazione predice sia la Probabilità di acquisto che il Word of mouth, in quanto esse risultano avere un livello di significatività inferiore a 0,05, quindi si dimostrano essere significative nel modello; la stessa cosa vale per l’atteggiamento vs SKT (pre) nei confronti della variabile risposta atteggiamento vs SKT (post), in quanto ha un valore di 0,030 e quindi risulta essere significativa. Per tutti gli altri casi di covariate, Ambientalismo, Loyalty proneness e Sesso, questi risultano non essere predittivi nei confronti di tutte e tre le variabili dipendenti considerate.

Analizzando i valori dell’ultima colonna per le due covariate che risultano predire significativamente le variabili risposta, si mettono in evidenza i valori di B, cioè la differenza tra le medie dei gruppi: l’Importanza della reputazione si ha un valore di 0,214 della variabile probabilità di acquisto ed un valore di 0,246 per word of mouth. Questo sta a significare che, all’aumentare di un’unità della probabilità di acquisto e del word of mouth, l’importanza della reputazione aumenta di circa 1/4 d’unità. Per quanto riguarda invece, l’atteggiamento vs SKT (pre), si vede che, all’aumentare di un’unità di essa, l’atteggiamento vs SKT (post) aumenta del 19%.

In conclusione è possibile attestare, tenendo in considerazione la figura 14, che l’Importanza della reputazione del brand è significativamente correlata sia alla probabilità di acquisto che al word of mouth con un valore di F pari rispettivamente a 4,646 e 5, 976; l’atteggiamento nei confronti del brand SKT (pre) risulta invece, essere significativo con un F pari a 4,837 nei confronti dell’atteggiamento vs SKT (post) e, quindi, dopo la manipolazione.

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Dalla figura 15 si mettono, invece, in evidenza i contrasti semplici, che mettono a confronto, il 1°, lo scenario neutro con lo scenario di OP psicologica e il 2°, lo scenario neutro con quello di OP funzionale. Dai dati, contraddistinti dalle frecce, si nota che, essere sottoposti allo scenario di OP psicologica, diminuisce la probabilità di acquisto in maniera maggiormente significativa rispetto ad essere sottoposti allo scenario funzionale, così come accade per il word of mouth, in cui il valore della statistica t per il contrasto tra OP assente e OP psicologica è di 7,985, maggiore del valore risultante dal contrasto con OP funzionale (2,394); infine, un riscontro simile lo si ha per L’atteggiamento vs SKT (post ) in cui si hanno valori della statistica t per il 1° e il 2° contrasto, abbastanza lontani, rispettivamente 8,000 e 1,008.

Riassumendo, quindi, è possibile constatare che, tenendo conto della presenza delle covariate che influiscono sulla variazione, l’effetto di manipolazione produce una diminuzione più significante sia della probabilità di acquisto che del passaparola che dell’atteggiamento vs SKT (post), nella situazione in cui si riconosce di essere soggetti ad obsolescenza psicologica piuttosto che nella situazione di OP funzionale.

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4.6 Correlazione

Come ultimo risultato si propone l’analisi della correlazione per vedere la relazione esistente tra due variabili quantitative e verificare se tra loro esiste un impatto di positività o negatività di variazione. Studiare la correlazione tra due variabili, non vuole dire valutare il loro rapporto causa-effetto, bensì evidenziare la tendenza al cambiamento di una variabile in funzione dell’altra. Lo scopo è quindi, quello di esplorare l’esistenza di un legame per cui a variazioni di un elemento corrispondono variazioni di un altro secondo una relazione lineare. 45

L’analisi di correlazione viene proposta su tutte le variabili presenti all’interno del questionario, variabili indipendenti, dipendenti, mediatori di emozioni positive e variabili di controllo. Imp reputazi one Conn con il brand Att vs SKT (pre)

Cont Org Int Compr Rilass Fid Imp reputazione 1 - - - - Conn con il brand 0,175 1 - - - - Att vs SKT (pre) 0,285** 0,461** 1 - - - - Contento/a 0,163 0,339** 0,149 1 - - - - - Orgoglioso/a 0,196* 0,340** 0,065 0,795** 1 - - - - Interessato/a 0,159** 0,286** 0,306** 0,575** 0,589** 1 - - - Comprensivo/ a 0,170 0,278** 0,238** 0,771** 0,749** 0,548** 1 - - Rilassato/a 0,170 0,277** 0,135 0,650** 0,673** 0,403** 0,597** 1 - Fiducioso/a 0,237** 0,371** 0,188* 0,836** 0,806** 0,607** 0,718** 0,675** 1 Sensibile 0,074 0,231* 0,224* 0,306** 0,424** 0,373** 0,406** 0,252** 0,348** Prob d'acquisto 0,246** 0,469** 0,274** 0,760** 0,714** 0,631** 0,685** 0,607** 0,761** WOM 0,250** 0,440** 0,262** 0,778** 0,762** 0,642** 0,656** 0,635** 0,782** Att vs SKT (post) 0,156 0,260** 0,288** 0,578** 0,563** 0,534** 0,574** 0,515** 0,603** Conosc OP 0,083 0,04 0,159 0,102 -0,101 0,067 -0,056 -0,019 -0,056 Ambient 0,051 0,128 0,297** -0,014 -0,04 0,09 -0,001 0,04 0,007 Loyalty proneness 0,240** 0,373** 0,188* 0,274** 0,267** 0,202* 0,243** 0,176 0,308** Tabella 25 45 _{http://www.federica.unina.it/economia/statistica-di-base/relazioni-tra-variabili-correlazione-lineare/}

64 Sens Prob

d'acquisto

WOM Att vs SKT (post)

Conosc OP Ambient Loyalty pron

Sensibile 1 - - - - Prob d'acquisto 0,282* * 1 - - - - - WOM 0,300* * 0,883** 1 - - - - Att vs SKT (post) 0,198* 0,683** 0,680** 1 - - - Conosc OP 0,126 0,051 -0,03 0,069 1 - - Ambient 0,069 0,056 0,028 0,094 0,383** 1 - Loyalty proneness 0,159 0,286** 0,231** 0,209* 0,210* 0,280** 1 Tabella 26

Dalle tabelle 25 e 26 è possibile notare che, tutti gli aggettivi che denotano emozioni positive, sono tra loro correlati ad un intensità moderata, quando presentano valori tra 0,3 e 0,7 e ad un intensità più forte, quando presentano invece valori maggiori di 0,7: un livello di correlazione dello 0,01 quando c’è *, quindi meno intenso e un livello di correlazione dello 0,05 con ** che specifica una più forte correlazione.

Inoltre si nota una correlazione abbastanza intensa derivante dall’incrocio delle tre variabili dipendenti, probabilità di acquisto, WOM e atteggiamento vs SKT (post) tra loro stesse e dall’incrocio con le emozioni positive: queste relazioni sono tutte contrassegnate dal colore ROSSO.

Dall’evidenza dei dati, si verifica un notevole cambiamento tra le singole variabili dipendenti: al variare di un’unita della probabilità d’acquisto (word of mouth), il word of mouth (probabilità d’acquisto) varia dello 0,883, al variare di un’unità della probabilità d’acquisto (atteggiamento vs SKT post), l’atteggiamento vs SKT post (probabilità d’acquisto) varia dello 0,683, ed infine, al variare di un’unita del word of mouth (l’atteggiamento vs SKT post), l’atteggiamento vs SKT post (word of mouth) varia dello 0,680; questi valori denotano che esiste una correlazione molto elevata tra gli elementi considerati.

Stesse considerazioni possono essere fatte sulle emozioni positive, ad eccezione di “sensibile”: in questo caso, si rilevano valori che si aggirano tra lo 0,5 e lo 0,8 che mostrano l’esistente variazione tra gli aggettivi considerati; si può prendere ad esempio il caso di correlazione esistente tra “Comprensivo/a” e “Contento/a” dove si evidenzia che al variare di un’unità dell’uno, l’altro varia dello 0,771.

Nelle tabelle sono presenti anche valori negativi, contrassegnati dal colore BLU, che quindi denotano una correlazione inversa tra le variabili considerate, riscontrate

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prevalentemente in corrispondenza della variabile Conoscenza dell’OP e Ambientalismo: ad esempio la correlazione tra “conoscenza OP” e l’aggettivo “comprensivo” presenta un valore di -0,056, ciò sta a significare che al variare della conoscenza dell’ obsolescenza programmata, il partecipante sembra reagire negativamente all’essere comprensivo nei confronti di questo fenomeno.

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5. CONCLUSIONI

5.1 Implicazioni teoriche

L’attenzione verso l’obsolescenza programmata relativa è stata al centro di molteplici studi precedenti che hanno dimostrato che le durate degli elettrodomestici sono indotte dal comportamento del consumatore come da specifiche caratteristiche fisiche del prodotto. Il ciclo di vita di un prodotto è, infatti, determinato non soltanto da come viene progettato per il mercato, ma anche dall’utilizzo e dalla propensione delle persone al mantenimento dei propri averi senza la necessità di dismetterli prima della loro normale decadenza fisica. Il progresso tecnologico, sicuramente, svolge un ruolo fondamentale che induce alla sostituzione repentina degli elettrodomestici, ma non è l’unico fattore responsabile: i fattori economici incoraggiano la sostituzione piuttosto che la riparazione, l’influenza dei gruppi di riferimento, la moda e le strategie di marketing e commercializzazione generano negli acquirenti insoddisfazione che sfocia involontariamente nel riacquisto. 46

Alla luce di queste considerazioni, sostenute anche dal caso emblematico avvenuto nel 2017, dove la casa produttrice Apple è stata accusata di condurre una politica illegale nella gestione del mercato dei telefoni cellulari, questa ricerca ha voluto focalizzare l’attenzione proprio nell’affrontare questa tematica in un settore specifico di mercato, quello degli smartphone.

Il presente studio si fonda, quindi, su lacune di ricerche pregresse che non hanno valutato la possibile influenza delle diverse forme di obsolescenza sulle “risposte” dei consumatori. Inoltre, in precedenza, questo discorso era già stato affrontato ma, in via del tutto esplorativa, il fenomeno era stato cavalcato senza entrare troppo nel dettaglio di cosa potesse provocare un tipo diverso di obsolescenza programmata nei confronti del comportamento di consumo e acquisto da parte dei consumatori.

Un valore aggiunto ai risultati, inoltre, è stato apportato dalla conduzione di uno studio completamente empirico, basato sulla creazione di un questionario sotto forma di esperimento, in cui, attraverso una rappresentazione utopistica di un marchio fittizio SKT, si è cercato di interpretare tre situazioni: da una parte uno scenario con assenza di

46_{Cooper, T. (2004). Inadequate life? Evidence of consumer attitudes to product obsolescence. Journal of Consumer}

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obsolescenza programmata, da un’altra, uno scenario con obsolescenza programmata psicologica e, da un’altra ancora, uno scenario con presenza di obsolescenza programmata funzionale.

Questa realizzazione ha fatto in modo che i rispondenti all’indagine potessero prendere parte al questionario, riconoscendosi soltanto in una delle situazioni prestabilite e, dando, solo sulla base di ciò che avevano letto, il proprio giudizio rispetto ai costrutti analizzati.

5.2. Implicazioni manageriali

L’obsolescenza relativa che si compone secondo Granberg47_{, di obsolescenza} programmata psicologica, funzionale ed economica, esercita maggiore influenza sulla durata di vita del prodotto, rispetto all’obsolescenza programmata assoluta, che, invece, si basa solamente sul fallimento tecnico.

Il fallimento tecnico dei prodotti non è più la causa principale della loro sostituzione, le ricerche hanno infatti determinato che il ricorrere continuamente a nuovi prodotti dipende da altri fattori, che non hanno nulla a che fare con la composizione fisica degli stessi. 48 Questa ricerca attesta che l’obsolescenza funzionale che si riscontra quando un prodotto diventa obsoleto, perché ne viene introdotto un altro in grado di svolgere meglio la funzione, ha una maggiore influenza sulle risposte dei consumatori, rispetto all’influenza che si può generare da un’obsolescenza di tipo psicologico che comprende attività pubblicitarie aggressive da parte delle aziende per incitare il riacquisto successivo. La loro intenzione all’acquisto, il passaparola positivo, cioè la tendenza a parlare bene ai propri conoscenti/amici di un prodotto, e l’atteggiamento adottato nei confronti di un determinato brand diminuiscono fortemente quando si ha a che fare con un’azienda che mette in campo un atteggiamento basato sull’obsolescenza funzionale.

Quest’ultima risulta avere la peggio anche sulle percezioni emotive dei consumatori, che, riconoscendo situazioni in cui il mercato avanza nuove proposte appetibili, dimostrano una diminuzione di affetto, contentezza, comprensività, sensibilità nei confronti del marchio che adotta questa etica.

47_{Granberg, B. (1997). The quality re-evaluation process: Product obsolescence in a consumer-producer interaction}

framework. Stockholm: University of Stockholm, Department of Economic History, 423.

48_{Cooper, T. (2004). Inadequate life? Evidence of consumer attitudes to product obsolescence. Journal of Consumer}

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Non è da tralasciare il fatto che l’obsolescenza psicologica produca anch’essa una diminuzione di intenzione d’acquisto, WOM o atteggiamento verso il brand, ma è da specificare che lo fa con effetti minori.

Sicuramente è possibile affermare che, quando le persone riconoscono che l’azienda si comporta correttamente, adottando comportamenti che prevedono l’assenza di obsolescenza programmata, i loro modi di agire di acquisto e consumo e le loro sensazioni emotive vengono di gran lunga innalzate.

Questi risultati vengono confermati dall’analisi di mediazione che produce effetti fortemente significativi: è stato raffigurato un modello di mediazione su tre variabili outcome, probabilità d’acquisto, word of mouth e atteggiamento nei confronti di SKT, in cui si riconosce perfettamente che la relazione tra la variabile predittrice scenario sulle variabili risposta considerate è significativamente mediata dalle emozioni positive. Si può quindi dedurre che il rispondente, nel leggere lo scenario che gli viene proposto, viene influenzato nei suoi comportamenti d’acquisto, nell’effettuare passaparola e nell’atteggiamento nei confronti del brand, e nel contempo, questo legame è mediato dalle sue percezioni emotive.

5.3 Limiti e sviluppi futuri

I limiti della presente ricerca si rifanno agli ostacoli stessi dell’esperimento sociale. L’esperimento consiste nella creazione di una situazione artificiale, della quale è il ricercatore stesso a stabilire le caratteristiche: i problemi riscontrabili potrebbero essere due, l’artificialità e la non-rappresentatività.

Per quanto riguarda l’artificialità, l’ostacolo potrebbe risiedere nell’artificialità dell’ambiente e nella reattività da parte dei soggetti sperimentali. Il primo dei problemi non è stato riscontrato in questa ricerca, in quanto l’esperimento non è avvenuto face to face, ma online; gli stimoli creati sono risultati uguali per tutti i rispondenti all’indagine, quindi, non c’è alcun dubbio che possa essere avvenuta una somministrazione diversa che possa aver influenzato le risposte date.

Per quanto riguarda la reattività dei soggetti, in questo caso non è possibile attestare che le situazioni di manipolazione siano riuscite perfettamente a convincere il rispondente. A tal proposito è stato effettuato un test di manipulation check per controllare la reale comprensione dei partecipanti della situazione visionata, e provare la certezza della

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definizione degli scenari ottimali, che, hanno comunque, garantito l’ottenimento di risultati significativi.

Per quanto riguarda il problema della non-rappresentatività, i risultati ottenuti non possono essere trasferiti all’intera popolazione, non è possibile fare inferenza sulla totalità perché i soggetti partecipanti sono solo 124 persone e quindi, un’ampiezza troppo ristretta che non permette generalizzazione; inoltre anche perché non è stato messo in atto alcun criterio di selezione plausibile a determinare rappresentatività.

Enunciate le limitazioni, queste possono essere colmate attraverso lo svolgimento di ricerche future, che, con più accuratezza, tengano conto di questi problemi al fine di svolgere un esperimento più completo, che abbia conoscenze dettagliate della popolazione partecipante.

Nello studio è stata tralasciata, per motivi di tempo, la precisazione delle motivazioni che hanno portato alla sostituzione del prodotto: si consiglia di mettere in atto interviste faccia a faccia a consumatori di smartphone, attraverso le quali si possano capire più approfonditamente i motivi di questa scelta e, soprattutto, per contestualizzarle in riferimento all’ambiente circostante di ciascun partecipante.

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Appendice: Questionario sotto forma di esperimento sull’ obsolescenza programmata: il caso SKT

Messaggio di Benvenuto

Gentile rispondente, il seguente questionario è stato progettato per lo svolgimento di una tesi di laurea magistrale, per questo motivo, ti chiedo di dedicare pochi minuti del tuo tempo per rispondere con sincerità e completezza alle domande che ti verranno formulate, affinché possa realizzarsi un ottimo lavoro.

Ci tengo a rassicurarti che il questionario sarà completamente ANONIMO, i risultati verranno analizzati in maniera aggregata e saranno trattati nel pieno rispetto della legge sulla privacy (d.l. 196/2003) con l’esclusiva finalità di RICERCA SCIENTIFICA. Ti prego di portare a termine l’indagine cliccando sul pulsante “FINE” che ti apparirà una