RECENSIONI E CREDIBILITA': ANALISI SPERIMENTALE SULLE RECENSIONI DEGLI ALBERGHI

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UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PISA

DIPARTIMENTO DI ECONOMIA E MANAGEMENT

Corso di Laurea magistrale in

Marketing e ricerche di mercato

TESI DI LAUREA

RECENSIONI E CREDIBILITA’:

Analisi sperimentale sulle recensioni degli alberghi

ANNO ACCADEMICO 2019/2020

Relatore: Candidato:

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INDICE

INTRODUZIONE

CAPITOLO 1 :

IL QUADRO TEORICO

1.1 Premessa p. 11 1.2 Il travel 2.0 e le recensioni online p. 13 1.3 Le fake reviews p. 16 1.4 La credibilità delle recensioni p.18

CAPITOLO 2 :

METODOLOGIA

2.1 Ricerca sperimentale p. 27 2.2 Le variabili studiate p. 28 2.3 Il campione p. 30 2.4 Il questionario p. 32 2.5 Il database p. 39

CAPITOLO 3 :

ANALISI DEI DATI

3.1 Premessa p. 41 3.2 Il T-test p. 41 3.2.1 T-test con variabile indipendente Valenza della recensione p. 42 3.2.2 T-test con variabile indipendente Nome del recensore p. 45 3.2.3 T-test con variabile indipendente Risposta dell’albergo p. 46

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3.3 Analisi multivariata p. 49 3.4 Split p. 76

CAPITOLO 4 :

LE CONCLUSIONI

4.1 Sintesi dei risultati p. 83 4.2 Implicazioni manageriali p. 85 4.3 Limiti della ricerca p. 86

BIBLIOGRAFIA

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INTRODUZIONE

Nell’era di Internet e dei social network sempre più diffusi e perfezionati, ogni prodotto e servizio riceve un giudizio dai consumatori. Tra i portali più frequentati online ci sono locali, negozi, ristoranti e alberghi. Attraverso internet è possibile abbattere le barriere spazio-temporali e intrecciare una rete di comunicazione con aziende, persone, siti. Il settore turistico, come del resto tutti gli altri settori, usufruisce di apposite piattaforme online che rendono più facile e veloce la consultazione di prodotti e servizi. Gli utenti sono costantemente connessi e informati con le offerte turistiche.

Le recensioni online consentono di ricevere le valutazioni di persone che hanno avuto esperienze simili e che possono dare perciò delle opinioni oggettive a riguardo.

Il passaparola è uno strumento di persuasione molto efficace e considerato più credibile; risulta infatti più attendibile un’esperienza vissuta da un conoscente. La recensione online dunque si basa molto sul passaparola elettronico.

È tuttavia un problema delicato e complesso saper distinguere tra recensioni affidabili e veritiere e quelle sospette.

Il presente lavoro di tesi ha cercato di approfondire i fattori che portano il consumatore a credere alle recensioni online relative alle esperienze di altri soggetti sconosciuti. In altre parole, l’obiettivo di questo elaborato è studiare le dinamiche del passaparola online in fase post-consumo.

Oggi viviamo in un’epoca in cui il modo di viaggiare è sempre più interattivo, è l’epoca del Travel 2.0, in cui non si consultano più gli alberghi e le tradizionali agenzie di viaggio, ma si preferisce “viaggiare” attraverso i siti web.

L’utente diviene prosumer, partecipa attivamente all’interno della rete poiché è lui che usufruisce delle informazioni e allo stesso tempo le diffonde.

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Grazie ai feedback il viaggiatore riceve opinioni e può confrontare e classificare prodotti e servizi. Online è possibile trovare recensioni positive, negative, miste e le fake reviews. La credibilità e affidabilità delle recensioni sono delle problematiche molto delicate intorno alle quali si soffermano gli studiosi del settore che danno un contributo significativo.

L’analisi viene effettuata nel contesto digitale mediante lo sviluppo di un questionario che mira a indagare la percezione di credibilità di una recensione nel settore alberghiero. Il questionario è stato sviluppato con l’utilizzo del sito Survey Monkey che ha permesso l’esportazione dei dati ottenuti in SPSS, software con cui sono state elaborate le diverse analisi dei risultati.

Il questionario è composto da una presentazione dell’hotel, da una recensione positiva o negativa, scritta da nome reale o nickname, e per metà del campione vi era anche la risposta dell’hotel, mentre per l’altra metà no. Quindi il questionario può presentare otto diverse soluzioni date dalle possibili combinazioni delle recensioni e dalla risposta dell’albergo grazie alla funzione di randomizzazione attuata.

Le variabili manipolate nell’analisi sono tre: la Valenza della recensione, il Nome del

recensore e la Risposta dell’albergo.

Una volta ottenuto un numero sufficiente di risposte sono state sviluppate delle analisi sia sulle singole variabili attraverso il T-test, sia delle analisi multivariate. Tutte e tre le variabili hanno riscontrato un buon livello di significatività sulla credibilità delle recensioni.

La presente tesi si svilupperà quindi con il primo capitolo all’interno del quale verrà dato uno sguardo al quadro teorico sulle recensioni online e sulla loro credibilità.

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Nel secondo capitolo verranno mostrati il metodo e gli strumenti per lo svolgimento della ricerca. Il terzo capitolo esporrà i risultati della ricerca. Il quarto capitolo presenterà le conclusioni, le implicazioni manageriali con alcuni consigli per gli albergatori e i limiti della ricerca.

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CAPITOLO 1

IL QUADRO TEORICO

1.1 Premessa

Un fatto ben noto a tutti gli studiosi di marketing e comunicazione è che i consumatori hanno la capacità di influenzarsi a vicenda. Questo avviene attraverso il fenomeno del

passaparola che risulta essere uno strumento di persuasione molto efficace, in quanto da

sempre gli individui tendono a fidarsi maggiormente di ciò che viene consigliato da una persona, piuttosto che di ciò che viene comunicato direttamente dall’azienda attraverso una pubblicità o un canale utilizzato da essa. Uno studio effettuato da Nielsen nel 2015 sostiene che sia in Europa che in Italia il passaparola è lo strumento promozionale più credibile, infatti ben il 76% degli italiani intervistati reputa maggiormente attendibile un’esperienza riportata da un soggetto conoscente. Lo stesso studio ha anche rilevato che il 64% degli italiani intervistati considera i commenti online attendibili. Quest’ultimo dato risulta essere molto interessante poiché i consumatori tendono a fidarsi e riconoscere una maggior credibilità ai contenuti scritti da recensori sconosciuti e virtuali che scrivono senza alcun fine commerciale ed economico riportando la propria esperienza.

In una società governata da Internet, si è dunque creato un nuovo spazio virtuale che si integra e si sovrappone allo spazio fisico tradizionale. Sono così sorte nuove opportunità sia per tutti coloro che forniscono prodotti ed esperienze attraverso l’utilizzo di internet, sia per i consumatori nel processo d’acquisto di prodotti e servizi. I primi possono abbattere le barriere del tempo e dello spazio rivolgendosi direttamente a tutti i potenziali clienti, in modo diretto e indiretto, attraverso i propri siti e le piattaforme social. Mentre

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i consumatori possono interagire tra di loro esprimendo i propri pensieri, opinioni ed esperienze nelle apposite piattaforme online dedicate a determinati settori o attraverso l’utilizzo dei social network. Internet si configura come un protocollo di comunicazione standard a livello mondiale che permette l’interazione e la comunicazione a distanza tra persone, aziende, intermediari e oggetti.

La rivoluzione digitale ha inciso notevolmente sul settore turistico e ha contribuito a modificare il rapporto tra le aziende, le agenzie di viaggio e gli utenti.; infatti l’esperienza del viaggio si basa sul rapporto e il contatto umano, sull’opportunità di condividere esperienze comuni e di poter scambiare delle opinioni e valutazioni.

Anche in questo ambito, uno dei mezzi più frequenti ed efficaci è il passaparola elettronico, che si sviluppa attraverso le recensioni online: Hennig-Thurau1 et al. (2004) lo definisce come “qualsiasi dichiarazione positiva o negativa da parte di clienti attuali

o ex clienti relativamente a un prodotto/servizio o a un’azienda, messe a disposizione di un gran numero di persone e istituzioni via internet” secondo.

Attraverso questo strumento i consumatori possono combattere l’asimmetria informativa tra rivenditore e acquirente, raccontando in prima persona l’esperienza di acquisto di un prodotto o di un servizio, e abbattendo le barriere spazio-temporali.

Le recensioni online, in altre parole, consentono di ricevere dei feedback di esperienze vissute da altri consumatori che hanno avuto esigenze simili e quindi possono offrire una valutazione oggettiva.

Alcuni vantaggi delle recensioni online riguardano la riduzione dei tempi nella decisione d’acquisto del consumatore, dal momento che il campo di ricerca si limita alle valutazioni che rispondono a determinati criteri. Inoltre, la continua valutazione sviluppata dai

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consumatori può accrescere la concorrenza tra aziende riguardo a prodotti e servizi. Infine, le recensioni online favoriscono la conoscenza di una varietà sempre maggiore di prodotti e servizi dando la possibilità di una maggior visibilità alle piccole imprese sconosciute.

La sempre maggiore diffusione delle recensioni online comporta, peraltro, una difficoltà per l’utente di distinguere i messaggi in rete veritieri e affidabili da quelli sospetti. Il problema è stato affrontato seriamente dalla critica, ma è ancora molto difficile fare leva su tecniche collaudate. Per esempio c’è chi sostiene che sia importante analizzare il lessico utilizzato per tentare di capire meglio il fenomeno.

Secondo Yoo & Gretzel, 2009, ad esempio, sono indicatori affidabili, pur nella difficoltà di valutazione, il tono del commento, la citazione di nomi e marchi e l’uso della prima persona. Krippendorff (2004) usa l’analisi testuale classica per analizzare la struttura del testo, per esempio la lunghezza delle frasi e la complessità dei termini per portare all’identificazione di valutazioni utili a chi legge.

1.2 Il travel 2.0 e le recensioni online

Il turismo è un concetto da sempre in continua evoluzione. Gli anni Settanta hanno portato grandi sviluppi tecnologici che hanno rivoluzionato l’intero mercato del viaggio. Per rimanere al passo con i tempi l’industria del turismo ha dovuto adeguarsi velocemente al cambiamento nel processo di programmazione e organizzazione di un viaggio.

Ai giorni d’oggi qualsiasi persona, prima di partire per un viaggio, ha a disposizione enormi volumi di informazioni e commenti di ogni genere sulla meta desiderata.

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Il turista non acquista solo una vacanza, ma una serie di informazioni relative ai servizi che si materializzano e vengono consumati solo dopo averli acquistati; questo infatti risulta essere uno dei motivi che spinge maggiormente gli individui a raccogliere anticipatamente opinioni e valutazioni relative ad un determinato servizio. In tal modo il consumatore nella fase pre-viaggio si crea delle aspettative e acquista ciò che più sembra rispecchiare le proprie esigenze.

In rete sono stati sviluppati veri e propri siti che mettono in contatto i diversi attori del settore turistico, creando uno scambio diretto sia tra consumatori e imprese, sia tra i consumatori stessi. Nasce così la figura del prosumer, il turista che partecipa attivamente all’interno della rete producendo, consumando e diffondendo informazioni. In questo modo cade la barriera tra produttore e consumatore. All’interno del Travel 2.0, termine con cui si intende l’approccio partecipativo e collaborativo dell’utente, si sviluppa un nuovo canale distributivo turistico costituito dai metamotori di ricerca con cui l’utente può più facilmente confrontare offerte e prezzi, e rendere il viaggio più confortevole, in questo modo il turista ha la possibilità di prenotare dopo aver visitato un solo sito.

In questo scenario, il viaggiatore moderno può attingere alle recensioni online ricevendo informazioni utili per progettare la propria vacanza. Grazie ai feedback, il viaggiatore riceve opinioni, giudizi e valutazioni sul grado di soddisfacimento dell’esperienza vissuta e può essere in grado di classificare sia le strutture che i prodotti turistici.

Nella fase di progettazione del viaggio, l’utente desidera acquisire un certo numero di informazioni per scegliere più consapevolmente l’itinerario e ciò inconsapevolmente andrà ad influire sulle aspettative future.

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Le recensioni online assumono una funzione sempre più importante nella scelta del consumatore, che diviene egli stesso l’organizzatore della propria vacanza.

Si possono distinguere tre tipologie di recensioni online in base alla valenza:

 Negative, che hanno un impatto negativo sul comportamento del consumatore e possono nuocere gravemente sull’attività del commerciante. Queste sono molto difficili da controllare ed è importante per l’azienda implementare tutte le misure possibili in modo che non vadano a compromettere l’intero giro di affari. Inoltre, l’umano ha una tendenza alla negatività, negativity bias, secondo cui risulta essere più attratto e sensibile a una notizia negativa. Secondo questa logica una recensione negativa colpirà di più il lettore e sarà considerata maggiormente veritiera.

 Positive, che hanno un impatto significativo nel momento decisionale dell’utente in quanto lo rende più tranquillo e fiducioso nei confronti dell’azienda. Per l’azienda possono tradursi quindi in una crescita nei guadagni e favorire la brand awareness.

 Miste, cioè le recensioni che contengono aspetti sia positivi che negativi relativi all’esperienza. Non è ancora chiaro agli studiosi come questa tipologia di recensione impatti sul comportamento di acquisto.

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1.3 Le fake reviews

L’affidabilità e la credibilità delle recensioni è una problematica importante soprattutto nel settore alberghiero, come si evince dalla cronaca che ha spesso parlato di scandali relativi alle fake news in quest’ambito.

La letteratura si riferisce alla pratica delle fake reviews come “recensioni fittizie che sono

state scritte deliberatamente per risuonare autentiche, per ingannare il lettore” (Munzel

A. 2016).

Astroturfing è il termine con il quale viene tecnicamente definito il fenomeno attraverso

cui individui che non hanno mai usufruito del servizio erogato da una determinata azienda, pubblicano dei contenuti che possono influenzare positivamente o negativamente l’attività di un professionista. (Buzz Marketing Italia)

Con il diffondersi di questa tecnica, le recensioni online rappresentano agli occhi degli albergatori, una grossa minaccia in quanto questi contenuti possono mettere in dubbio la presentazione dell’hotel, le sue caratteristiche e possono rovinare la loro reputazione; allo stesso tempo gli albergatori potrebbero commissionare, sotto ricompensa degli utenti già iscritti al sito di recensioni, di sviluppare valutazioni positive create a tavolino senza una reale esperienza pregressa. In questo modo i lettori non considererebbero la recensione sospetta per il numero elevato di recensioni scritte dall’utente.

Un metodo più economico consiste nel crearsi un profilo fittizio su una piattaforma di recensioni, per pubblicare recensioni positive nei confronti dell’hotel stesso, oppure negative verso i concorrenti.

È necessario precisare che è più facile danneggiare l’immagine di un commerciante attraverso una recensione negativa che favorire un’attività con una recensione positiva.

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Questo perché, come detto sopra, si tende a credere maggiormente alle recensioni negative piuttosto che a quelle positive.

Uno dei siti maggiormente noti in ambito di recensioni online è TripAdvisor, che dopo una grande polemica rivolta verso le recensioni false ha pubblicato un Report sulla

trasparenza (Immagine 1) delle recensioni della piattaforma, dal quale è risultato che solo

il 2.1% di tutte le recensioni inviate sono state valutate false e circa il 70% di queste viene bloccata prima della pubblicazione. La società spiega “abbiamo impedito che più di un milione di recensioni false fossero pubblicate su TripAdvisor”. La maggior parte di queste valutazioni viene definita “recensione positiva condizionata” scritta quindi da un soggetto collegato alla struttura per migliorare la posizione in classifica o la reputazione online. All’interno di questo report TripAdvisor comunica che hanno penalizzato 34.643 aziende (su 8 milioni), abbassandole nella classifica di popolarità stilata all’interno della piattaforma. Queste penalizzazioni vengono attribuite a tutte quelle attività che tentano la pubblicazione di recensioni false. (Sara Sirtori, 2019)

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Figura 1: Report sulla trasparenza delle recensioni di TripAdvisor 2019

1.4 La credibilità delle recensioni

Le recensioni rivestono una particolare importanza nel caso di prodotti esperienziali, come quelli turistici, perché la loro qualità viene testata solo una volta consumati e hanno un impatto significativo nell’intero settore turistico e in particolare in quello alberghiero.

In questi ultimi anni, Internet ha creato una rete di informazioni turistiche prodotte da soggetti non professionisti che determinano un vero e proprio fenomeno che ha assunto una dimensione sempre più rilevante. Il consumatore assume, così, sempre più potere e infatti postando contenuti diventa protagonista dalla fase dell’organizzazione del viaggio sino a quella post-esperienza.

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Spesso le piattaforme che mettono a disposizione le recensioni online non prevedono l’inserimento di informazioni di base che scoraggerebbero lo sviluppo di comportamenti negativi dell’utente come la pubblicazione di contenuti falsi.

Proprio per questo diversi autori si sono dedicati all’analisi del comportamento del viaggiatore e del suo rapporto con le recensioni nella progettazione di un viaggio.

Lo studio, di Himanshu Sharma e Anu G. Aggarwal (2019) si concentra sul ruolo fondamentale che oggi giorno le recensioni online svolgono all’interno del processo decisionale di prenotazione di un soggiorno in un hotel e si pone l’obiettivo di identificare, attraverso il set di dati di TripAdvisor.com, quali siano i fattori che determinano la

credibilità, l’affidabilità e la competenza del revisore nel settore del turismo. Grazie a

questa ricerca, gli studiosi hanno suggerito diverse implicazioni agli albergatori per sviluppare delle relazioni di fidelizzazione con i clienti e recensori credibili. Una teoria ben nota che si concentra su questa visione è la teoria dei sistemi, che considera l'organizzazione come un sistema costituito da molti componenti come sottosistemi, sinergie, sistemi aperti / chiusi, flusso, confine e feedback del sistema (Biazzo, 2002). In questo settore, i due studiosi hanno configurato gli hotel come sottosistemi aperti, in quanto influenzati da fattori ambientali, e flessibili, in quanto soggetti a dinamicità. Gli ospiti vengono considerati come input, le recensioni come throughput e, infine, le recensioni pubblicate dai revisori come uscite. Questo studio quantitativamente misura la credibilità del recensore come il numero totale di voti utili ricevuti dal recensore diviso per il numero totale di recensioni da lui pubblicate. La credibilità del recensore si basa sulle qualità della recensione (volume leggibilità e sentimento) e sulle sue caratteristiche personali (miglia percorse, città visitate, anni di appartenenza e revisore distintivo).

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La ricerca ha sviluppato quattro modelli econometrici per indagare le relazioni lineari tra le variabili indipendenti e quelle dipendenti.

I fattori che determinano la credibilità di una recensione sono:

 lunghezza della recensione, il conteggio medio dei caratteri delle recensioni o contributi forniti dal revisore.

 leggibilità della recensione, cioè la comprensibilità della recensione.

 sentimento di revisione, se il revisore scrive più recensioni positive o negative.  anni di appartenenza, cioè gli anni di attività del recensore.

 numero di città visitate.  numero di miglia percorse.

Il documento propone un nuovo modello econometrico per determinare le variabili che influenzano la credibilità del recensore nel settore dell'ospitalità e del turismo. Gli autori hanno sentito la necessità di sviluppare tale studio in quanto i siti web consentono ai recensori di pubblicare feedback utilizzando il loro nickname o indirizzo e-mail, che solleva problemi di autenticità tra i clienti. Dallo studio emerge che la credibilità cresce quando la recensione è lunga e dettagliata, pertanto gli albergatori devono consentire agli ospiti recensori di pubblicare post sufficientemente ampi. Inoltre, viene suggerito di incoraggiare gli ospiti a sviluppare recensioni positive. Le recensioni composte scritte con uno stile improprio hanno solitamente un impatto negativo sui lettori. Quest’analisi riporta inoltre l’enfasi data alla fonte del messaggio, proprio per questo viene consigliato di tenere traccia dei recensori con un numero elevato di anni di appartenenza al sito, che hanno rilasciato molte recensioni e che hanno visitato diverse città, poiché vengono reputati recensori esperti.

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L’analisi effettuata da Hong e Pittman del 2020, mira a chiarire il ruolo svolto dalla

valutazione a stelle, dal numero di recensioni e dalla valenza della recensione nel

determinare la credibilità percepita. Questo studio rileva una maggior credibilità percepita dal lettore quando:

 la recensione è coerente con le altre relative ad un determinato prodotto.

 Il numero delle recensioni è elevato, questo risultato è coerente con le ricerche precedenti che hanno dimostrato che la quantità di recensioni online ha influisce positivamente sulla credibilità percepita dei consumatori (Fan et al. 2013; Flanagin e Metgzer 2013; Park, Lee e Han 2007; Sher e Lee 2009). Chaterjee (2001) ha spiegato che le recensioni di molti altri consumatori possono ridurre il rischio percepito dal potenziale cliente perché potrebbe ritenere che molti altri abbiano acquistato anche quel prodotto.

 vi è la combinazione di un numero elevato di recensioni e di una valutazione a stelle elevata.

 la combinazione della recensione ha una valenza positiva e il numero delle recensioni scritte è elevato.

Una delle implicazioni per i mercati digitali è che le aziende dovrebbero incentivare i consumatori a lasciare recensioni per i prodotti che acquistano, perché un numero elevato di recensioni sembra servire come spunto per cui vale la pena parlare del prodotto. Le principali implicazioni per i prodotti che potrebbero avere recensioni positive e valutazioni elevate, l’azienda dovrebbe assicurarsi di mettere quelle valutazioni a stelle in mostra per i potenziali clienti, includendo anche la valutazione a stelle negli elenchi di prodotti in anteprima in modo da evidenziare il fatto che questo prodotto è molto apprezzato. Tuttavia, se è probabile che un cliente legga una recensione negativa, è

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meglio che non visualizzi tutte le recensioni di un prodotto, poiché i risultati del presente elaborato indicano che è probabile che queste informazioni diano credibilità alla recensione negativa nella mente del consumatore.

Uno studio sperimentale di Hong e Park (2012) ha mostrato che le recensioni negative sui prodotti sono state ritenute più credibili rispetto alle recensioni positive sui prodotti nel sistema di feedback onebay.com. Hanno sostenuto che la credibilità fosse più forte poiché le recensioni negative aumentano la percezione dell'oggettività rendendo il recensore esperti del prodotto.

Mentre risulta che vi è minor credibilità quando c’è una valutazione a stelle elevata per un prodotto solitamente recensito negativamente e quando la recensione è positiva ma tutte le altre sono negative.

Un ulteriore studio relativo alla credibilità delle recensioni online in India è stato svolto da Chakraborty (2019). Il trattato analizza l’impatto della fonte (competenza e affidabilità), del destinatario (conoscenza preliminare o meno dell'argomento) e del messaggio (la qualità della recensione (RQ), la coerenza delle recensioni (RC), le recensioni online positive (PR), le recensioni online negative (NR) e le recensioni online a due facciate (TR)) sulla credibilità della recensione online. Si evince che vi è un impatto positivo sulla credibilità delle recensioni online da parte di:

 Fonte  Ricevitore

 Qualità della recensione (RQ)  Coerenza della recensione (RC)  Le recensioni positive

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23  Le recensioni miste.

 Le recensioni negative.

I risultati dello studio mostrano che le conoscenze e le esperienze precedenti del destinatario influiscono sulla credibilità percepita delle recensioni online. In generale, i consumatori indiani determinano la somiglianza delle raccomandazioni online con le loro conoscenze pregresse ed inoltre è risultato che vengono considerate maggiormente credibili le recensioni simili e coerenti ad altre recensioni scritte da altri soggetti. L’elaborato sostiene anche che le recensioni negative abbiano una maggior credibilità. I consumatori reputano che sia più difficile che i venditori e le aziende contribuiscano a scrivere recensioni negative (Lee et al., 2017). Mentre le recensioni positive sono risultate statisticamente irrilevanti, la giustificazione data dall’autore è che in India i consumatori pensano che sia più facile che l’azienda contribuisca a scrivere recensioni positive per incrementare la propria reputazione e valutazione complessiva.

I consumatori, in generale, credono che ogni prodotto abbia i suoi pregi e difetti, quindi se una recensione si concentra su entrambi gli aspetti, facilita la valutazione cognitiva della recensione per questo motivo i consumatori ritengono che la valutazione sia credibile (Uribe et al., 2016).

Non risulta semplice distinguere una recensione veritiera e credibile rispetto a un contenuto frutto di un comportamento sleale del consumatore.

L’esperienza e la conoscenza della persona sono due fattori che vanno a costituire l’affidabilità e credibilità del contenuto di una recensione online. Solitamente questi elementi si possono comprendere dal sito nel quale vengono postate le recensioni e dalla personalità ed esperienza del lettore. Risulta comunque molto difficile stabilire il livello

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di credibilità di una recensione poiché ogni esperienza riportata rimane una valutazione soggettiva che può differire da soggetto a soggetto, infatti una camera potrebbe essere valutata piccola e scomoda da un soggetto, mentre altri la potrebbero considerare spaziosa e accogliente.

Altri fattori che possono rendere tale compito ancora più complesso sono l’anonimato dello scrittore e l’impossibilità di stabilire una relazione con questo.

Autori Testo e Anno Risultati

Himanshu Sharma and

Anu G. Aggarwal

(2019)

What factors determine reviewer credibility? An econometric approach validated through predictive modeling

1. La lunghezza della recensione è statisticamente significativa sulla credibilità della

recensione.

2. Il numero delle recensioni è statisticamente significativo per la credibilità delle recensioni.

3. La leggibilità delle recensioni ha un impatto significativo sulla credibilità delle recensioni.

4. La fonte (anni di

appartenenza, numero di città visitate e numero di miglia percorse) è statisticamente

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significativo per la credibilità della recensione.

Hong e Pittman (2019)

eWOM anatomy of online product reviews: interaction effects of review number, valence, and star ratings on perceived credibility, International Journal of Advertising,

1. Si rileva una maggior credibilità della recensione quando essa è coerente con le altre recensioni ricevute. 2. Il numero delle recensioni è

statisticamente significativo per la credibilità della recensione.

3. Un numero elevato di recensioni e un’elevata valutazione a stelle incrementa la credibilità percepita. 4. la credibilità aumenta quando

si ha una valenza della recensione positiva e un numero elevato di recensioni. 5. Un’elevata valutazione a stelle

determina minor credibilità quando la valutazione complessiva è bassa.

Chakraborty (2020)

Perceived credibility of online hotel reviews and its impact on hotel booking intentions Uttam Chakraborty Symbiosis Institute of Business Management (SIBM)

1. La fonte ha un impatto positivo sulla credibilità della recensione.

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26 Symbiosis International (Deemed University), Pune,

India

2. Il lettore (conoscenze e esperienze) ha un impatto positivo sulla credibilità percepita.

3. La qualità della recensione 4. La coerenza della recensione

(somiglianza con le altre recensioni) ha un impatto positivo sulla credibilità percepita,

5. La combinazione delle conoscenze pregresse del lettore con la somiglianza delle recensioni determinano una maggior credibilità della recensione.

6. le recensioni negative aumentano la credibilità delle recensioni.

7. Le recensioni miste incrementano la credibilità delle recensioni.

8. Le recensioni positive sono statisticamente irrilevanti per la credibilità delle recensioni.

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CAPITOLO 2

METODOLOGIA

2.1 Ricerca sperimentale

Per analizzare e identificare le relazioni causa-effetto in ambito statistico e sociologico è necessario avvalersi di esperimenti; in questo modo è possibile individuare le interazioni che si sviluppano all’interno dei gruppi e tra gli individui.

Le ricerche sperimentali prevedono l’applicazione di una specifica metodologia, in modo tale da dimostrare la validità o meno delle ipotesi alla base dello studio. Questa tipologia di ricerca solitamente si sviluppa in una prima fase di raccolta dei dati, seguita dall’analisi di questi ultimi e infine l’interpretazione dei risultati correlati alle ipotesi effettuate inizialmente. È molto importante definire le ipotesi che si vuole dimostrare. Si parla di ipotesi nulla H0, quando le differenze tra due gruppi di dati possono essere dovute al caso, mentre quando queste differenze vengono attribuite ad una specifica causa significa che sarà verificata l’ipotesi positiva H1.

Questa ricerca si è avvalsa di una serie di variabili dipendenti, ritenute possibili effetti di altre variabili (indipendenti). La relazione tra due variabili dipendenti è detta causale quando una variazione del valore assunto da una delle due variabili provoca di conseguenza un effetto, modifica, del valore dell’altra variabile. Si può parlare di una semplice associazione tra i valori assunti dalle due variabili quando la causa e l’effetto non risultano identificabili.

I due principali vantaggi del metodo sperimentale sono che consente di affrontare il problema della relazione causale, e che permette di isolare fenomeni specifici e di

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concentrare l’attenzione su di essi, controllando che le variabili esterne non intervengano a modificare le risposte. Sussistono però anche degli svantaggi legati al criterio di selezione del campione e all’impossibilità di effettuare inferenza in determinati casi, in quanto in molti esperimenti i risultati non sono generalizzabili all’intera popolazione dato il numero di soggetti ridotto che costituisce il campione, rendendolo quindi poco rappresentativo. Un ulteriore svantaggio consiste nei possibili effetti negativi legati alla consapevolezza dei soggetti rispondenti di partecipare a una ricerca.

Nelle ricerche sperimentali, come quella qui presentata, le variabili dipendenti vengono misurate dopo che il ricercatore ha manipolato alcune variabili indipendenti di cui vuole testare l’effetto sulle prime.

2.2 Le variabili studiate

Nel presente lavoro sono state utilizzate le seguenti variabili (Tabella 1):

Tabella 1: Variabili studiate

VARIABILI INDIPENDENTI Descrizione VARIABILI DIPENDENTI Descrizione VALENZA DELLA RECENSIONE NOME DEL RECENSORE Positiva vs. negativa Nome e cognome vs. nickname VALUTAZIONE DELLA RECENSIONE INTENZIONE DI CONDIVIDERE LA RECENSIONE SUI SOCIAL

In termini di: precisione, imparzialità, affidabilità, realismo, credibilità, utilità

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29 RISPOSTA DELL’ALBERGO presente / assente INTENZIONE DI CONDIVIDERE L’ESPERIENZA INTENZIONE DI SCRIVERE UNA RECENSIONE PER TRIPADVISOR ATTEGGIAMENTO NEI CONFRONTI DELL’ALBERGO N. STELLE INTENZIONE DI PRENOTARE INTENZIONE DI CONSIGLIARE VALUTAZIONE COMPARATIVA DELL’ALBERGO

In famiglia, sui social

negativo/positivo, sgradevole/gradevole, non credibile/credibile, cattivo/buono, sfavorevole/favorevole, non piace/piace

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2.3 Il campione

Per studiare e identificare determinate caratteristiche dei soggetti è stato selezionato un campione costituito da una popolazione finita di elementi noti e identificabili. Questa risulta essere un’indagine campionaria che offre una stima dei parametri oggetto d’esame e ne associa un certo grado di fiducia. In questo modo, attraverso l’indagine campionaria, è possibile indagare su uno o più parametri della popolazione senza esaminarne ogni elemento.

In questo studio si ha un campione non probabilistico e auto selezionato, poiché il questionario è stato inviato sia a soggetti studenti che non. I canali utilizzati per divulgare il questionario infatti sono state le piattaforme web e social. In questo modo è stato possibile raggiungere il target “postando” il link del questionario su Facebook, Instagram e Whatsapp.

Il numero complessivo di rispondenti è di 429 individui, ma a causa dell’abbandono di parte dei soggetti che hanno aperto il questionario, una problematica che spesso viene riscontrata in questa tipologia di ricerca, il numero di risposte complete e analizzabili sono 280 circa.

Per descrivere meglio il campione è stata svolta una analisi delle frequenze sulle

variabili relative ai dati personali dalla quale è risultato che il 31.8% dei rispondenti è di sesso maschile, mentre il 68.2% è donna.

Il campione, caratterizzato da un’età media di 33,74 anni, è composto dal 40% di studenti, il 30% di soggetti che svolgono un’attività lavorativa dipendente e il restante costituito da una percentuale eterogenea.

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È stata indagata l’istruzione della madre (Tabella 3) e del padre (Tabella 4) per poter avere un’idea del capitale culturale dei rispondenti.

Tabella 2: OUTPUT istruzione madre

ISTRUZIONE MADRE Frequenza Percentuale Percentuale

valida

Valido Licenza elementare 22 7,4 7,8

Licenza media 48 16,1 17,0

Diploma 130 43,5 45,9

Laurea triennale 30 10,0 10,6

Laurea magistrale 38 12,7 13,4

Titoli superiori alla laurea 15 5,0 5,3

Totale 283 94,6 100,0

Tabella 3: OUTPUT istruzione padre

ISTRUZIONE PADRE Frequenza Percentuale Percentuale valida

Valido Licenza elementare 22 7,4 7,8

Licenza media 59 19,7 20,8

Diploma 129 43,1 45,6

Laurea triennale 13 4,3 4,6

Laurea magistrale 45 15,1 15,9

Titoli superiori alla laurea 15 5,0 5,3

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2.4 1 Il questionario

Il questionario è stato elaborato attraverso il software per indagini on-line gratuite SurveyMonkey (https://it.surveymonkey.net), il quale permette di creare questionari con domande di diverso tipo, a seconda della variabile da misurare.

Al destinatario del questionario sono state rivolte delle domande chiuse che prevedono una sequenza logica per rendere più semplice il compito. In questo modo le risposte e il confronto risultano più facili, tuttavia si può incorrere in alcuni svantaggi, come il response set, che può determinare una risposta meccanica e affrettata da parte del rispondente, soprattutto quando il numero delle opzioni di risposta è elevato.

La prima fase del lavoro ha avuto come incipit il pre-test rivolto a un minicampione di persone dal quale sono emerse delle difficoltà di comprensione e delle problematiche, modificate le quali, il questionario è stato pubblicato sia su Facebook nelle pagine di studenti, sia su Instagram. Inoltre si è utilizzato Whatsapp per contattare direttamente ulteriori individui.

Come obiettivo ci siamo posti di analizzare la credibilità delle recensioni online in base a variazioni della valenza della recensione (positiva o negativa) rispetto alla valutazione media complessiva dell’albergo (sempre molto positiva), del recensore presentato con nome e cognome o con nickname, e della presenza o meno di una risposta da parte dell’azienda.

All’apertura del link inviato, i rispondenti leggono una piccola premessa di presentazione della ricerca, da chi è stata svolta e il rispetto della legge sulla privacy con la quale si vuole garantire l’anonimità dell’intervistato (D.lgs 196/2003).

Nella seconda pagina si trova la presentazione dell’albergo, Poseidon Hotel, che si interfaccia come se il rispondente si trovasse sul sito di Tripadvisor e stesse pianificando

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la propria vacanza in Puglia. L’hotel, come si nota nell’Immagine 1, ha ottenuto 2000 recensioni che hanno prodotto un punteggio medio di 4.8 stelle, quindi un valore piuttosto elevato.

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Per ottenere gruppi equivalenti, che differiscono su tutte le variabili solo per piccole variazioni controllate dal ricercatore, è possibile utilizzare la funzione di randomizzazione attraverso il programma di Survey Monkey.

Nella terza pagina è possibile interfacciarsi, con una probabilità impostata del 25%, con quattro recensioni dal contenuto identico, ma di significato opposto, e scritte da recensore con nome e cognome oppure con nickname:

1. Recensione negativa e quindi incoerente rispetto alla valutazione media complessiva ottenuta dall’hotel, scritta da Francesca Rossi. (Figura 3 )

Figura 3: Recensione negativa di Francesca Rossi

2. Recensione negativa e quindi incoerente rispetto alla valutazione media complessiva ottenuta dall’hotel, scritta dal nickname “Bambolina82. (Figura 4)

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Figura 4: Rcecensione negativa di Bambolina82

3. Recensione positiva e quindi coerente rispetto alla valutazione media

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Figura 5: Recensione positiva di Bambolina82

4. Recensione positiva e quindi coerente rispetto alla valutazione media complessiva ottenuta dall’hotel, scritta da Francesca Rossi. (Figura 6)

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Figura 6: Recensione positiva di Francesca Rossi

Anche la quarta pagina si configura in due modi differenti, grazie al processo di randomizzazione, che consistono in una risposta neutrale fornita dall’azienda, per il 50% del campione sottoposto al questionario. (Figura 7)

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Figura 7: Risposta dell'albergo Poseidon Hotel

L’altra metà del campione, invece, non ha ricevuto alcuna risposta da parte dell’albergo (in quest’ultimo caso la pagina si presenta con “Scopri che l‘hotel non ha fornito alcuna

risposta alla recensione letta sopra. Quindi prosegui leggendo altre recensioni per poi decidere sul da farsi.”).

Dopo queste prime quattro pagine di presentazione della situazione, nella quale il rispondente si deve calare, sono state poste delle domande volte a valutare la comprensione del caso esposto e l’attenzione posta alle caratteristiche oggetto di studio (“manipulation check”).

Il questionario prosegue con delle domande che vogliono indagare sulla prima percezione che risulta dalla recensione: precisa, imparziale, affidabile, realistica, credibile e utile; successivamente è rilevata l’impressione generale suscitata dall’hotel e anche le eventuali intenzioni di prenotare e di consigliare la struttura ad altri soggetti.

Infine sono stati rivolti alcuni quesiti di controllo relativi alle abitudini ed esperienze pregresse del rispondente. L’ultima pagina rivolge l’attenzione a domande di carattere

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socio-demografiche come ad esempio l’età, il sesso, e il titolo di studio per poi essere esaminate nella descrizione del campione.

Per misurare gran parte delle risposte date dal rispondente è stata predisposta una scala con item da 1 a 7 punti.

Lo svolgimento del questionario prevedeva una tempistica per la compilazione di circa 5 minuti.

2.5 Il database

Raggiunto un numero di rispondenti sufficientemente ampio, è stato creato il database, fondamentale per la fase di analisi successiva, attraverso il software SPSS. SPSS (sigla di Statistical Package for Social Science) è uno dei programmi di statistica più utilizzati perché permette di svolgere numerose operazioni che con i software di calcolo classici non è possibile effettuare. Questo programma è costituito da due finestre: il data editor e il viewer. Il data editor è la finestra più utilizzata ed è costituita dal data view e dal variable view. Il data view contiene i dati generali delle variabili, mentre la sezione variable view permette di definire, in modo dettagliato, le caratteristiche delle variabili all’interno del data editor. Essa specifica, infatti, il nome delle variabili, il tipo, i valori che possono assumere, la misura (nominale, ordinale o scala) ed altre informazioni.

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Figura 8: Variable view SPSS

L’output, il risultato finale dell’analisi, appare nel viewer che si apre quando si compie un’operazione sulle variabili. Le finestre sono in proporzione ai comandi impartiti al software e il loro numero può essere elevato, come quello delle variabili.

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CAPITOLO 3

ANALISI DEI DATI

3.1 Premessa

In questo capitolo saranno analizzati i risultati ottenuti dal questionario online e verranno osservati gli effetti delle variabili dipendenti provocati dalla manipolazione delle variabili indipendenti. Gli effetti maggiormente significativi sono quelli che hanno un valore p < 0.05. Questi effetti saranno presentati inizialmente con il calcolo del T-test, che consiste nel confronto tra le medie, e successivamente con l’analisi multivariata, quest’ultima verrà poi riapplicata anche con il supporto dello Split.

Survey Monkey, il sito all’interno del quale è stato elaborato il questionario per la raccolta dei dati, permette di esportare il database delle risposte nel formato .sav che è possibile aprire all’interno del software di statistica SPSS. L’elaborazione dei dati viene sviluppata proprio grazie a questo software.

3.2 Il T-test

In questa indagine valutativa è stato utilizzato il T-test, un test statistico di tipo parametrico che verifica se il valore medio di una distribuzione si allontana significativamente da un certo valore di riferimento. Il test per differenziati gruppi di persone assume omogeneità delle varianze tra popolazioni uguali e risultati indipendenti se derivano da gruppi di persone differenti.

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Le differenze tra le varianze all’interno dei gruppi sono analizzate dal test di Levene. Se il livello di significatività, chiamato valore “P”, è <0.05 si deduce che le varianze di due gruppi sono differenti. In questo caso si osserveranno i dati sulla seconda riga della tabella di spss; se invece la differenza tra le varianze non è significativa (Sign ≥0.05) le due varianze saranno ritenute omogenee e saranno considerati i risultati riportati sulla prima riga.

In questo studio è stato verificato per ciascuna delle variabili indipendenti l’interazione con ogni variabile indipendente analizzata e quindi è stato calcolato il t-test per la “Valenza della recensione”, il “Nome del recensore” e la “Risposta neutra dell’albergo”.

3.2.1 T-test con variabile indipendente Valenza della recensione

La prima variabile indipendente analizzata con il T test è stata la “Valenza della recensione” che si distingue per la presenza di una recensione negativa e incoerente con il punteggio medio complessivo ottenuto dall’albergo Poseidon Hotel, rispetto alla visualizzazione di una recensione positiva e coerente. Per tutte le variabili dipendenti come si può notare dalla Figura 9 è stata registrata un’elevata significatività (T-test con Sign ,000).

Ciò significa che il campione sottoposto alla recensione positiva e coerente ha percepito il contenuto diverso e risposto in modo nettamente differente rispetto al gruppo sottoposto alla recensione negativa.

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Nello specifico è possibile notare, Figura 10, che per la recensione negativa i valori della media relativi alle variabili “precisa”, “imparziale”, “affidabile”, “reale”, “credibile” e “utile” sono inferiori rispetto a quando la recensione è positiva. I risultati inoltre mostrano che il campione che ha visualizzato la recensione negativa si mostra nei confronti dell’albergo con un atteggiamento più negativo, sgradevole, poco credibile, cattivo,

sfavorevole e non piacevole rispetto a coloro che hanno letto la recensione positiva. Ciò

significa che la recensione negativa, incoerente con la presentazione iniziale dell’albergo, ha impattato negativamente sulla prima impressione dei rispondenti. E quest’effetto negativo viene verificato anche quando è stato chiesto ai soggetti di assegnare un punteggio relativo al numero di stelle da assegnare alla struttura, all’intenzione di prenotare una camera o di consigliare ad altri soggetti l’albergo, o di valutare questa struttura rispetto alle possibili concorrenti nella stessa zona.

Dopo una prima analisi di questa variabile si può mostrare il fatto che un’unica recensione negativa, incoerente con le altre recensioni che attribuivano all’hotel un punteggio di 4.8 stelle, è riuscita comunque a influenzare negativamente coloro che l’hanno visualizzata.

3.2.2 T-test con variabile indipendente Nome

L’analisi è proseguita esaminando gli effetti delle stesse variabili dipendenti su una nuova variabile indipendente, il “Nome”, che si distingue tra nome e cognome (Francesca Rossi) e nickname (Bambolina82). Inizialmente è stato calcolato il livello di significatività con le variabili dipendenti ed è risultata “credibile” (con Sign ,002) “affidabile” (Sign ,006) mentre una significatività marginale è stata registrata per le variabili “precisa” (Sign ,070), e “utile” (Sign ,063).

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Attraverso la Figura 11 delle statistiche descrittive si evince che la recensione scritta con un nome reale è stato percepita maggiormente affidabile, realistico e credibile rispetto a quella scritta da un soggetto che si presentava con un nickname.

Figura 11: Statistiche descrittive, Nome

3.2.3 T-test con variabile indipendente Risposta

Lasciando invariate le variabili dipendenti, lo studio è proseguito con l’esame di un’altra variabile indipendente, la Risposta dell’albergo, che si distingue tra risposta neutra e nessuna risposta da parte dell’albergo.

Si è rilevato un buon livello di significatività per le variabili dipendenti “precisa” (Sign ,042), “imparziale” (Sign ,046), “affidabile”(Sign ,010), “realistica”(Sign ,001), “credibile” (Sign ,024) e “utile” (Sign. ,009), e ciò è stato interpretato attraverso l’analisi delle statistiche descrittive. Nella Figura 12, sotto riportata, si osserva che i rispondenti che hanno visualizzato la risposta da parte dell’azienda hanno attribuito una maggior precisione, imparzialità, affidabilità, realisticità, credibilità e utilità della recensione

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rispetto a coloro che sono stati sottoposti al questionario all’interno del quale non veniva data alcuna risposta da parte dell’azienda. La risposta dell’azienda ha quindi, in qualche modo, contribuito a rendere diversa (ad esempio, più credibile) la percezione della recensione originale.

Le altre variabili analizzate non hanno riportato alcun risultato statisticamente significativo, in quanto tutte le medie sono molto simili tra loro, e ciò significa che la variabile “Risposta” non incide sulle altre variabili dipendenti prese in esame.

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3.3 Analisi multivariata

Per analisi multivariata si intente l’insieme dei metodi statistici e delle tecniche usate nello studio della variazione simultanea di due o più variabili casuali (TRECCANI).

Quest’analisi permette di capire come si modificano i comportamenti dei consumatori in base alle diverse variabili prese in considerazione e quindi come è possibile riuscire a prevenire determinati atteggiamenti al momento della prenotazione di un soggiorno. In questo modo si possono rilevare la presenza di determinati effetti e l’interazione con le variabili dipendenti che erano già oggetto di studio del T-test.

Inizialmente sono stati indagati i possibili effetti che la “Valenza della recensione” e il “Nome del recensore” hanno avuto sulle variabili dipendenti. Come si può osservare nella

Tabella 4, l’effetto d’interazione tra le due variabili indipendenti analizzate è

marginalmente significativo riguardo alla “Credibilità”, all’“Affidabilità” e all’“Intenzione di condividere recensioni sui social”; per le altre variabili non si è riscontrata significatività nell’interazione.

Tabella 4: Test di effetti tra soggetti, Valenza recensione e Nome del recensore

Val_r ec * Nome Precisa 4,49 5 1 4,49 5 2,1 83 0,1 41 Imparziale 0,06 5 1 0,06 5 0,0 24 0,8 77 Affidabile 5,18 6 1 5,18 6 2,8 95 0,0 90 Realistica 0,00 1 1 0,00 1 0,0 00 0,9 85

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50 Credibile 6,79 8 1 6,79 8 3,7 13 0,0 55 Utile 4,95 9 1 4,95 9 2,2 29 0,1 37 Intenzione di condividere recensione social 11,0 82 1 11,0 82 3,3 00 0,0 70 Condividere esperienza famiglia 0,49 8 1 0,49 8 0,2 64 0,6 08 Condividere esperienza social 1,42 3 1 1,42 3 0,4 49 0,5 03 Intenzione scrivere recensione tripadvisor 0,10 2 1 0,10 2 0,0 41 0,8 40 Atteggiamento1 Negativo/Positivo 0,01 2 1 0,01 2 0,0 08 0,9 27 Atteggiamento2 Sgradevole/Gradev ole 0,00 0 1 0,00 0 0,0 00 0,9 91 Atteggiamento3 NonCredibile/Credi bile 1,61 3 1 1,61 3 0,8 75 0,3 50 Atteggiamento4 Cattivo/Buono 0,02 7 1 0,02 7 0,0 17 0,8 96

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51 Atteggiamento5 Sfavorevole/Favore vole 1,66 0 1 1,66 0 1,0 14 0,3 15 Atteggiamento6 NonPiace/Piace 0,02 3 1 0,02 3 0,0 15 0,9 03 N stelle 0,00 2 1 0,00 2 0,0 03 0,9 55 Intenzione di prenotare 0,04 7 1 0,04 7 0,0 29 0,8 66 Intenzione di consigliare 0,04 2 1 0,04 2 0,0 22 0,8 83 Valutazione comparativa 0,44 2 1 0,44 2 0,3 94 0,5 31

Dalla Tabella 5 si può osservare un livello particolarmente basso di affidabilità e credibilità per la recensione negativa scritta da un soggetto con nickname (Bambolina82), rispetto a quanto questa è stata scritta da un soggetto presentato con nome e cognome. Ciò si traduce in una minore probabilità di condividere tale recensione sui social quanto appunto questa è incoerente (negativa al contrario di una valutazione positiva iniziale) e scritta da un soggetto con nickname (anziché nome e cognome).

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Tabella 5: Statistiche descrittive Valenza della recensione e Nome

Valenza recensione Media Deviazione

std.

N

Precisa Negativa Reale 4,8462 1,87276 65

Nickname 4,3231 1,69657 65 Totale 4,5846 1,79916 130 Positiva Reale 5,8095 1,09188 84 Nickname 5,7286 1,10232 70 Totale 5,7727 1,09379 154 Totale Reale 5,3893 1,55403 149 Nickname 5,0519 1,58028 135 Totale 5,2289 1,57287 284

Imparziale Negativa Reale 2,9231 1,91464 65

Affidabile Negativa Reale 3,5385 1,58190 65

Nickname 2,8000 1,25250 65

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53 Positiva Reale 5,2500 1,22105 84 Nickname 5,0571 1,54062 70 Totale 5,1623 1,37423 154 Totale Reale 4,5034 1,62591 149 Nickname 3,9704 1,80357 135 Totale 4,2500 1,73026 284

Realistica Negativa Reale 3,6154 1,56816 65

Credibile Negativa Reale 3,7846 1,56617 65

Nickname 2,9692 1,35749 65 Totale 3,3769 1,51614 130 Positiva Reale 5,1667 1,33384 84 Nickname 4,9571 1,41867 70 Totale 5,0714 1,37250 154 Totale Reale 4,5638 1,59103 149 Nickname 4,0000 1,70600 135

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Totale 4,2958 1,66777 284

Utile Negativa Reale 3,7692 1,80077 65

Nickname 3,1385 1,63819 65 Totale 3,4538 1,74370 130 Positiva Reale 5,4881 1,33979 84 Nickname 5,5286 1,25942 70 Totale 5,5065 1,29981 154 Totale Reale 4,7383 1,77214 149 Nickname 4,3778 1,88025 135 Totale 4,5669 1,82999 284 Intenzione di condividere recensione social Negativa Reale 2,4154 1,86993 65 Nickname 1,9385 1,34486 65 Totale 2,1769 1,63993 130 Positiva Reale 3,2976 2,07556 84 Nickname 3,7429 2,39979 70 Totale 3,5000 2,23241 154 Totale Reale 2,9128 2,02995 149 Nickname 2,8741 2,15597 135 Totale 2,8944 2,08717 284 Condividere esperienza famiglia Negativa Reale 5,9538 1,68106 65 Nickname 6,0154 1,59582 65 Totale 5,9846 1,63292 130 Positiva Reale 6,2500 1,31603 84

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55 Nickname 6,0714 1,26630 70 Totale 6,1688 1,29254 154 Totale Reale 6,1208 1,48830 149 Nickname 6,0444 1,42926 135 Totale 6,0845 1,45846 284

Condividere esperienza social Negativa Reale 2,2000 1,72482 65

Intenzione scrivere recensione tripadvisor Negativa Reale 3,9538 2,23209 65 Nickname 3,9077 2,19889 65 Totale 3,9308 2,20707 130 Positiva Reale 4,6071 1,99407 84 Nickname 4,5571 2,15107 70 Totale 4,5844 2,06021 154 Totale Reale 4,3221 2,11899 149 Nickname 4,2444 2,19044 135 Totale 4,2852 2,14978 284

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56 Atteggiamento1 Negativo/Positivo Negativa Reale 4,4769 1,60183 65 Nickname 4,7846 1,55616 65 Totale 4,6308 1,58059 130 Positiva Reale 5,8452 1,10305 84 Nickname 6,1571 0,95759 70 Totale 5,9870 1,04779 154 Totale Reale 5,2483 1,50183 149 Nickname 5,4963 1,45003 135 Totale 5,3662 1,48004 284 Atteggiamento2 Sgradevole/Gradevole Negativa Reale 4,4154 1,54001 65 Nickname 4,6308 1,62567 65 Totale 4,5231 1,58097 130 Positiva Reale 5,8452 1,12469 84 Nickname 6,0714 1,05393 70 Totale 5,9481 1,09540 154 Totale Reale 5,2215 1,49705 149 Nickname 5,3778 1,53500 135 Totale 5,2958 1,51454 284 Atteggiamento3 NonCredibile/Credibile Negativa Reale 4,2769 1,51562 65 Nickname 4,5538 1,55152 65 Totale 4,4154 1,53403 130 Positiva Reale 5,2857 1,35834 84 Nickname 5,2857 1,38462 70

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Totale 5,2857 1,36585 154

Totale Reale 4,8456 1,50999 149

Nickname 4,9333 1,50720 135

Totale 4,8873 1,50663 284

Atteggiamento4 Cattivo/Buono Negativa Reale 4,4769 1,59205 65

Nickname 4,6923 1,57046 65 Totale 4,5846 1,57886 130 Positiva Reale 5,8452 1,17703 84 Nickname 5,9714 1,11604 70 Totale 5,9026 1,14771 154 Totale Reale 5,2483 1,52858 149 Nickname 5,3556 1,49360 135 Totale 5,2993 1,51034 284 Atteggiamento5 Sfavorevole/Favorevole Negativa Reale 4,3231 1,60183 65 Nickname 4,6923 1,63863 65 Totale 4,5077 1,62465 130 Positiva Reale 5,8690 1,21020 84 Nickname 5,8571 1,13298 70 Totale 5,8636 1,17194 154 Totale Reale 5,1946 1,58829 149 Nickname 5,2963 1,51152 135 Totale 5,2430 1,55037 284 Negativa Reale 4,3692 1,45311 65

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58 Atteggiamento6 NonPiace/Piace Nickname 4,6308 1,49551 65 Totale 4,5000 1,47459 130 Positiva Reale 5,5833 1,30991 84 Nickname 5,8286 1,11604 70 Totale 5,6948 1,22783 154 Totale Reale 5,0537 1,49678 149 Nickname 5,2519 1,43890 135 Totale 5,1479 1,47031 284

N stelle Negativa Reale 3,2615 1,03497 65

Intenzione di prenotare Negativa Reale 4,3846 1,64594 65

Nickname 4,7077 1,65570 65

Totale 4,5462 1,65240 130

Positiva Reale 5,4524 1,33899 84

Nickname 5,7857 1,08871 70

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Totale Reale 4,9866 1,56821 149

Nickname 5,2667 1,48726 135

Totale 5,1197 1,53398 284

Intenzione di consigliare Negativa Reale 4,0000 1,70477 65

Valutazione comparativa Negativa Reale 4,2000 1,22729 65

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La stessa analisi è stata ripetuta anche per esaminare l’effetto di interazione tra “Valenza della recensione” e “Risposta dell’azienda”, e tra “Risposta dell’azienda” e “Nome del recensore” .

Nel primo di questi due casi si evince (Tabella 6) un buon livello di significatività dell’interazione tra le due variabili indipendenti rispetto alle con le variabili dipendenti “Condividere l’esperienza sui social” (Sign ,044) e “Atteggiamento Non mi piace /Mi piace” (con Sign ,053). Nello specifico all’interno delle statistiche descrittive (Tabella 4) è risultata una maggior propensione a menzionare l’esperienza negativa sulle piattaforme social se non si è avuta alcuna risposta da parte dell’hotel, o se si è avuto una buona esperienza e ricevuto una risposta da parte dell’albergo. Inoltre si è registrato un atteggiamento meno disponibile ad apprezzare l’hotel quando la recensione visualizzata raccontava un’esperienza negativa e l’hotel non aveva fornito alcuna risposta. Si ha una significatività marginale per quanto riguarda l’ “Intenzione di prenotare” (Sign ,063), in quanto quando il rispondente ha letto il questionario con la recensione negativa e la risposta dell’azienda risultava essere meno propenso alla prenotazione rispetto al gruppo di soggetti che non avevano visualizzato alcuna risposta dell’albergo.

Tabella 6: Test di effetti tra soggetti Valenza della recensione – Risposta dell’albergo

Origine Somma dei quadrati di tipo III Gl Media quadratica F Sign. Precisa 1,114 1 1,114 0,531 0,467 Imparziale 0,832 1 0,832 0,308 0,579 Affidabile 2,113 1 2,113 1,131 0,289 Realistica 0,369 1 0,369 0,183 0,669 Credibile 1,014 1 1,014 0,524 0,470 Utile 0,618 1 0,618 0,272 0,602 Intenzione di condividere recensione social 0,945 1 0,945 0,278 0,598

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61 Condividere esperienza famiglia 0,653 1 0,653 0,347 0,557 Condividere esperienza social 12,878 1 12,878 4,104 0,044 Intenzione scrivere recensione tripadvisor 1,345 1 1,345 0,540 0,463 Atteggiamento1 Negativo/Positivo 3,717 1 3,717 2,540 0,112 Atteggiamento2 Sgradevole/Gradevole 2,175 1 2,175 1,412 0,236 Atteggiamento3 NonCredibile/Credibile 1,301 1 1,301 0,706 0,402 Atteggiamento4 Cattivo/Buono 2,421 1 2,421 1,558 0,213 Atteggiamento5 Sfavorevole/Favorevole 1,059 1 1,059 0,648 0,422 Atteggiamento6 NonPiace/Piace 5,761 1 5,761 3,783 0,053 N stelle 1,717 1 1,717 2,520 0,114 Intenzione di prenotare 5,706 1 5,706 3,494 0,063 Intenzione di consigliare 4,563 1 4,563 2,394 0,123 Valutazione comparativa 0,329 1 0,329 0,297 0,586

Tabella 7: Statistiche descrittive Valenza della recensione e Risposta dell’albergo

Valenza recensione Media Deviazione

std. N Precisa Negativa Sì 4,7021 1,48785 47 No 4,5181 1,95910 83 Totale 4,5846 1,79916 130 Positiva Sì 5,7184 1,08842 103 No 5,8824 1,10720 51 Totale 5,7727 1,09379 154 Totale Sì 5,4000 1,31077 150

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62 No 5,0373 1,80811 134 Totale 5,2289 1,57287 284 Imparziale Negativa Sì 2,6596 1,33964 47 No 3,0120 1,93488 83 Totale 2,8846 1,74602 130 Positiva Sì 4,6117 1,65229 103 No 4,5882 1,76835 51 Totale 4,6039 1,68585 154 Totale Sì 4,0000 1,80231 150 No 3,6119 2,01838 134 Totale 3,8169 1,91376 284 Affidabile Negativa Sì 3,2128 1,12165 47 No 3,1446 1,63895 83 Totale 3,1692 1,46874 130 Positiva Sì 5,0485 1,34586 103 No 5,3922 1,41532 51 Totale 5,1623 1,37423 154 Totale Sì 4,4733 1,53569 150 No 4,0000 1,89974 134 Totale 4,2500 1,73026 284 Realistica Negativa Sì 3,6170 1,51160 47 No 3,4337 1,61693 83 Totale 3,5000 1,57623 130

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63 Positiva Sì 5,2718 1,37338 103 No 5,3333 1,46515 51 Totale 5,2922 1,39993 154 Totale Sì 4,7533 1,60927 150 No 4,1567 1,80997 134 Totale 4,4718 1,72978 284 Credibile Negativa Sì 3,4043 1,36190 47 No 3,3614 1,60471 83 Totale 3,3769 1,51614 130 Positiva Sì 4,9903 1,40374 103 No 5,2353 1,30519 51 Totale 5,0714 1,37250 154 Totale Sì 4,4933 1,57048 150 No 4,0746 1,74987 134 Totale 4,2958 1,66777 284 Utile Negativa Sì 3,4255 1,65167 47 No 3,4699 1,80337 83 Totale 3,4538 1,74370 130 Positiva Sì 5,4369 1,32598 103 No 5,6471 1,24617 51 Totale 5,5065 1,29981 154 Totale Sì 4,8067 1,70942 150 No 4,2985 1,92736 134