Perché condurre le indagini?

La nostra guida L'ABC delle indagini si basa sulla scienza delle indagini così come si è evoluta nell'ultimo secolo.

Il suo obiettivo principale è aggiornarti sulle ultime novità proposte da studiosi e professionisti sulle migliori pratiche per la metodologia d'indagine nell'ambito della progettazione di questionari, analisi dei dati e, più recentemente, visualizzazione dei dati.

Che tu voglia sapere quanti amici si presenteranno a una cena, cosa pensano i clienti della tua ultima offerta di prodotti o come si voterà alla prossima elezione, le indagini rappresentano spesso il modo migliore, e anche il solo affidabile, per scoprire cosa pensano e vogliono le persone.

Le indagini vengono anche condotte per soddisfare il desiderio di un "confronto sociale" che ci permetta di conoscere i nostri interlocutori. In questo le indagini sono lo strumento migliore. Dopotutto il contesto è la prima cosa.

Ci sono almeno quattro motivi principali per cui vengono condotte le indagini. Diciamo "almeno" perché con i suoi oltre 17 milioni di clienti, la piattaforma SurveyMonkey sta rendendo possibile l'uso delle indagini per scopi sempre più diversificati e interessanti.

Nella stampa, le indagini sono utilizzate per estendere la portata delle storie oltre il numero di persone citate in un articolo. Le storie hanno un impatto più forte se riflettono avvenimenti che riguardano una folta schiera di persone e non solo una minoranza.

Analogamente, nelle indagini sul servizio di assistenza clienti, bisognerebbe sapere se un cliente arrabbiato sta esprimendo un’insoddisfazione personale o comune. Allo stesso modo, un solo cliente soddisfatto non implica che una startup abbia sicuramente imboccato la strada del successo. Le indagini ti permettono di sondare la rappresentatività di singole opinioni ed esperienze.

Se progettate correttamente, forniscono dati critici sulle opinioni e sui comportamenti degli individui, utilizzabili per prendere decisioni importanti. Così come aspiranti politici hanno sicuramente più probabilità di vincere le elezioni se comprendono le reali esigenze dei loro elettori, il manager di una piccola squadra ha una maggiore possibilità di successo se è in grado di identificare rapidamente i problemi di un programma di allenamento sottoponendo a indagine allenatori e genitori.

Le indagini sono in genere usate per prendere decisioni personali, ad esempio se lanciare una determinata campagna pubblicitaria o creare un nuovo servizio, ma diventano ancora più efficaci se ripetute nel tempo.

Un principio comune tra i ricercatori che ricorrono alle indagini è "trend is your friend". Di fatto, porre ripetutamente la stessa domanda in diversi momenti ti offre il privilegio di poter osservare l'evoluzione di vari aspetti nel tempo.

Il censimento degli Stati Uniti—che è sostanzialmente un'indagine, sebbene su larghissima scala—è particolarmente utile per catalogare i principali cambiamenti demografici del paese, ad esempio la composizione razziale degli Stati Uniti. Il punteggio NPS di un'azienda potrebbe non significare molto di per sé, ma un calo di punteggio più significativo nel secondo trimestre potrebbe giustamente scatenare l'intervento immediato della dirigenza per individuare una spiegazione e un'azione correttiva.

I "big data" sono molto in voga ultimamente. Ma presentano anche tanti limiti. Il termine si riferisce principalmente ai dati impliciti o ai dati derivati dall'osservazione e dall'analisi del comportamento tuo e di altre persone, on-line e in altri luoghi.

La quantità di questi dati è in continuo aumento ma non si tratta di dati perfetti. Pensa al motore di raccomandazione Amazon. Non può sapere se Elaine, una nonna, ha aggiunto l'ultimo videogioco Madden NFL al proprio carrello per se stessa o per l'imminente compleanno del nipote. Ecco perché continua a inquinare le sue raccomandazioni con proposte di videogiochi FIFA o NBA.

Per scoprire perché Elaine ha aggiunto il gioco Madden al suo carrello degli acquisti sono necessari dati espliciti con cui integrare quanto rivelato dagli algoritmi di Amazon. Questi dati non sono altro che informazioni rivelate o espresse senza alcuna indeterminatezza o ambiguità.

I dati espliciti sono intuizioni acquisite direttamente dall'individuo, generalmente tramite una metodologia di indagine. Sono intrinsecamente più affidabili quando si tratta di capire le motivazioni che si celano dietro determinate azioni. Se Amazon raccogliesse alcuni dati espliciti ponendo una semplice domanda "Stai acquistando questo prodotto per fare un regalo?", potrebbe evitare di fornire raccomandazioni inutili ai propri clienti.

Probabilmente un testo che non tratta di indagini può inquadrare meglio l'importanza delle indagini. Nel suo classico "Exit, Voice, and Loyalty", l'economista di Princeton, Albert Hirschman, ha esaminato le principali reazioni delle persone di fronte a un'organizzazione con scarse prestazioni: possono uscire ("exit") e trasferire altrove il proprio business o manifestare ("voice") le proprie preoccupazioni, provando a cambiare le cose dall'interno. Dal grado di lealtà delle persone a una causa o a un'azienda dipende la scelta di esprimere il proprio dissenso e uscire o dichiarare le proprie opinioni alzando la voce.

Hirschman sottolinea che generalmente persone e aziende considerano l'uscita come uno strumento per identificare un problema, ad esempio "i nostri clienti sono diminuiti rispetto al mese scorso?". Ma questo tipo di processo potrebbe richiedere troppo tempo. L'uscita è un "lagging indicator".

Organizzazioni di ogni tipo hanno successo quando incoraggiano la protesta piuttosto che l'uscita. Spingere i clienti a dar voce alle loro preoccupazioni serve ad aumentare il coinvolgimento e a ridurre la probabilità che si ritirino e spendano il loro tempo e denaro altrove.

In altre parole, la voce è il vostro "canarino nella miniera di carbone".

Iniziamo a condurre indagini per raccogliere dati concreti e parametri di riferimento, nonché per scoprire il "perché" e dar voce ai nostri rispondenti.

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