La guida definitiva alla verifica dei concetti

Eric Van Susteren
Content Strategist

Sommario
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Mettiamo per un momento da parte il dato statistico. Pensiamo a tutto il denaro speso in ricerca, sviluppo, marketing, vendite, eventi promozionali e quant'altro si possa immaginare per un prodotto che ai consumatori non interessava. Tempo e soldi sprecati che potevano essere impiegati in progetti più redditizi.

È scoraggiante, ma proviamo a guardare la cosa da un'altra prospettiva.

Pensa a tutte le idee che hai avuto e che non hai mai messo in pratica. Magari per mancanza di fiducia o di supporto da parte di un responsabile o forse semplicemente perché non avevi prove sufficienti per dimostrare che sarebbero state vincenti.

Ecco un'altra massima, forse meno ufficiale, che molti attribuiscono a Wayne Gretzky, alcuni a Michael Jordan e pochi altri ancora a  Michael Scott.

Sbagli il 100% dei tiri che non fai.

Ma Wayne di tiri a vuoto ne ha fatti pochi. Non appena il disco lasciava il suo bastone, sapeva perfettamente se avrebbe segnato o meno. Questo perché ogni suo tiro era accuratamente calcolato, modulato, testato.

Nel mondo del business, potresti non avere la possibilità (o i mezzi) di fare abbastanza tiri in porta da sviluppare un sesto senso come quello di Wayne. Per questo esiste la verifica dei concetti.

Per verifica dei concetti si intende il processo di valutazione di un concept (ad esempio un prodotto o una campagna pubblicitaria) e di come sarà accolto dai consumatori prima che vada sul mercato. Esistono vari metodi di verifica dei concetti, ma noi analizzeremo quello più comune: per mezzo di sondaggi.

La verifica dei concetti affronta in modo efficace i due problemi a cui abbiamo accennato sopra, in quanto aiuta a:

In sintesi, implementando un sistema di verifica dei concetti professionale e ben sviluppato si evita di sprecare denaro.

Imparerai a creare ed eseguire un tuo programma di verifica dei concetti, dalla A alla Z. Ti forniremo anche esempi da seguire durante il percorso.

All'interno della guida troverai esempi di verifiche dei concetti creati per un'azienda fittizia produttrice di cibo per animali domestici per la scelta di nome, logo e annunci pubblicitari. I risultati presentati sono il reale feedback di un panel globale di rispondenti di SurveyMonkey Audience, la nostra soluzione per  ricerche di mercato sempre disponibile.

Le procedure utilizzate nella guida possono essere applicate a numerosi altri casi d'uso, come sviluppo di prodotti, test di packaging e test di messaggi. Tuttavia, in questo articolo, ci concentreremo su tre casi d'uso chiave: test di nome, logo e campagna pubblicitaria.

Mentre impari a conoscere la verifica dei concetti in questa guida, puoi seguire e usare i sondaggi di esempio creati da noi per capire come condurne uno tuo. Prima di iniziare, vale la pena ricordare che SurveyMonkey ha una suite di soluzioni avanzate che possono semplificare notevolmente il processo di creazione e analisi di un'indagine di verifica dei concetti e fornirti risultati rapidi e affidabili dal tuo pubblico di riferimento, evitandoti buona parte del lavoro pesante.

I principi di verifica dei concetti illustrati in questa guida possono essere utilizzati per gli scopi più disparati e a qualsiasi stadio di elaborazione del progetto. L'importante è partire con le idee chiare.

Prima ancora di iniziare a pensare alla progettazione dell'indagine, bisogna sempre definire un obiettivo. È importante scendere nello specifico, in quanto l'obiettivo determina ogni singolo aspetto della verifica. Un buon obiettivo d'indagine risponde a  3 domande chiave:

Diamo un'occhiata ai design di packaging per cibo per animali domestici di seguito. L'obiettivo di una verifica del concept di questi imballaggi non può semplicemente essere “vanno bene?”. È necessario qualcosa di più specifico che risponda alle tre domande precedenti.

Desidero ottenere un feedback sul design del packaging del mio prodotto.

Voglio sapere dai proprietari di animali domestici se il design del packaging li spingerebbe ad acquistare il mio prodotto. Inoltre, voglio sapere se il design suggerisce che il prodotto è di alta qualità. I risultati mi aiuteranno a decidere se utilizzare uno di questi design o rimettermi al lavoro.

Molte persone hanno un'idea generale di ciò che desiderano testare, ma non fanno lo sforzo mentale necessario per trasformare tale idea in un obiettivo specifico. Grazie a questo ulteriore passaggio, è possibile mettere perfettamente a fuoco il test, semplificandone la realizzazione e, in ultima analisi, migliorando la qualità dei risultati.

Ci siamo concentrati su queste persone in quanto potenziali consumatori del nostro prodotto.

Testeremo solo un concept, ma vogliamo un grado di certezza elevato perché questi dati potrebbero determinare la scelta o meno di quel design per la nostra pubblicità.

Abbiamo un solo concept e un obiettivo molto specifico, di conseguenza si tratterà di un'indagine relativamente semplice e rapida da creare e distribuire.

Sappiamo già cosa vogliamo chiedere: si tratterà di domande su intenzione d'acquisto, qualità, richiamo e valore del prodotto. Una volta definito chiaramente l'obiettivo, le domande sono praticamente già scritte!

Basta definire un obiettivo il più possibile specifico e il grosso del lavoro di pianificazione e progettazione di base è praticamente fatto. Ecco perché sviluppare un obiettivo è fondamentale nell'elaborazione di una verifica dei concetti.

Una volta definito l'obiettivo, è il momento di iniziare a pensare a quale tipo di verifica dei concetti creare e quando eseguirla. La tempistica della verifica è infatti strettamente correlata a ciò che si sta testando e alla fase in cui si trova il ciclo di vita del prodotto.

L'immagine qui sopra può essere utile per decidere quando eseguire un test, tuttavia, una delle caratteristiche chiave della verifica dei concetti è la flessibilità.

Si può ottenere un feedback ampio e di orientamento nelle fasi iniziali per capire se il concept è sulla strada giusta. Altrimenti, è possibile utilizzare dati di feedback molto specifici per apportare modifiche granulari a un concept ormai definito, ad esempio confrontando o aggiustando colori, caratteri e temi di un annuncio o di un logo. In pratica, se hai già un concept, un logo o un annuncio puoi testare alcune alternative.

Molte verifiche dei concetti, in realtà, si collocheranno in una fase critica intermedia di sviluppo del progetto, per aiutarti a capire se è fattibile o a decidere quale sia l'alternativa migliore.

Ognuno di questi tipi di test persegue finalità diverse, richiede livelli di impegno differenti e risulta più efficace se implementato in fasi distinte della tabella di marcia di un progetto.

Diamo un'occhiata al grafico seguente. Come si può notare, il tipo di verifica dei concetti e il momento in cui viene eseguita possono avere un notevole impatto sulla tempistica del progetto. Ci occuperemo di questo aspetto nel dettaglio più avanti, ma può comunque essere utile consultare questo grafico per capire se il tempo a disposizione è sufficiente per portare a termine il progetto.

Alla base di una verifica dei concetti vi sono gli stimoli. Ma cosa si intende esattamente per stimoli? Con questo termine utilizzato nella ricerca di mercato si fa riferimento ai singoli concept, annunci, nomi o packaging che si desidera testare. Se sottoponiamo a verifica il concept A e il concept B, entrambi sono considerati stimoli. Gli stimoli si possono classificare in tre categorie:

È importante presentare sempre gli stimoli in modo chiaro e coerente – e non semplicemente perché è più professionale. La cosa fondamentale è evitare di suscitare preconcetti nei rispondenti.

Ecco alcuni suggerimenti (ed esempi) per presentare ogni formato di stimoli in modo professionale.

La nostra indagine sul nome dell'azienda di cibo per animali domestici è un buon esempio di come mostrare stimoli in formato di testo ai rispondenti. Cosa la rende così efficace?

In questo esempio, è chiaro che si parla del nome “GoodBoy.” Se la domanda non includesse “GoodBoy” non saremmo in grado di capire a quale nome si fa riferimento.

Prendiamo come esempio l' indagine sul testo dell'annuncio  o l' indagine sul testo del logo  per la nostra azienda di cibo per animali.

Importante: in questi esempi, abbiamo inserito l'immagine dello stimolo all'inizio dell'indagine, facendovi riferimento in ogni domanda. Se intendi utilizzare questo approccio con SurveyMonkey, assicurati di disattivare la funzione Una domanda per volta. Sarà più semplice per i rispondenti spostarsi avanti e indietro tra l'immagine e la domanda a cui stanno rispondendo.

A differenza di quanto accade per gli altri tipi di stimoli, in questo caso è necessario trovare un posto dove caricare il video prima di inserirlo nell'indagine. Fortunatamente, su piattaforme come YouTube la procedura di hosting video è estremamente semplice.

Se il video non è mai stato pubblicato o se hai dei dubbi riguardo la privacy, alcuni siti come  Vimeo offrono opzioni di privacy più avanzate che potrebbero fare al caso tuo.

Importante! Controlla che il piano del tuo progetto sia coerente con gli stimoli che hai scelto.

Non buttiamo al vento tutto il lavoro di pianificazione! Una volta trovati gli stimoli da sottoporre a verifica, è sempre buona norma riprendere il piano iniziale e verificare che siano effettivamente in linea con gli obiettivi.

Sarà un test equo? Se metti a confronto un annuncio ormai completo con un altro solo abbozzato, sai già quale avrà la meglio.

Se gli stimoli sono la base della verifica dei concetti, le domande sugli stimoli sono altrettanto importanti. Nella verifica dei concetti, le domande che scegli di porre sono dettate dalle metriche, ovvero i criteri che i rispondenti useranno per giudicare gli stimoli.

Se hai letto il Capitolo 1, sai già quanto sia importante definire un obiettivo nella fase di pianificazione. Bene, adesso ne vedremo l'utilità, in quanto le metriche della verifica dei concetti dipendono interamente da tale obiettivo.

Se hai un obiettivo chiaramente definito, questa fase sarà semplice. In caso contrario, potresti incontrare delle difficoltà. Torna per un momento al tuo obiettivo e confrontalo con questa tabella:

Quali di queste metriche meglio rispondono all'obiettivo del tuo progetto? Annotale. Ti sembrano tante? Nessun problema.

Se il tuo obiettivo è confrontare l'efficacia di due concept di pubblicità, delle buone metriche possono essere: intenzione d'acquisto, rilevanza, originalità e stato d'animo.

Se invece vuoi capire se il tuo nuovo logo si distingue, usa metriche come visibilità, estetica, facilità di riconoscimento e originalità.

Un utile esercizio potrebbe essere quello di immaginare di presentare i risultati finali ai tuoi responsabili. Quali prove concrete li persuaderebbero che il concept che hai presentato è la versione migliore e verificata con maggior rigore?

Abbiamo già accennato a quanto sia importante che ogni stimolo venga presentato in modo equo e coerente. Lo stesso vale per le domande.

Per semplificare le cose, consigliamo di usare domande a scala Likert a 5 punti per valutare gli stimoli – specialmente se queste sono le tue prime verifiche dei concetti. Le domande a scala Likert sono domande a risposta chiusa che offrono opzioni di risposta che vanno da un estremo all'altro (ad esempio, da “concordo pienamente” a “non concordo affatto”).

Perché usare le domande a scala Likert? Sono semplici da analizzare, offrono opzioni coerenti e sono intuitive per i rispondenti.

Ma soprattutto, le domande a scala Likert impiegano la stessa logica nelle opzioni di risposta; in questo modo, partendo da una determinata metrica, creare un'efficace domanda di verifica dei concetti sarà semplicissimo. Ammettiamo, ad esempio, che si voglia valutare l'“originalità” di un concept.

Basterà inserire tale metrica in un modello di domanda a scala Likert come questo:

Ritieni che lo stimolo sia _____ ?

A. Estremamente _____
B. Molto _____
C. Abbastanza _____
D. Non molto _____
E. Per nulla _____

Risulterà una domanda completa:

Ritieni che il logo sia originale?

A. Estremamente originale
B. Molto originale
C. Abbastanza originale
D. Non molto originale
E. Per nulla originale

Con questa tecnica, non è difficile trasformare le metriche desiderate in efficaci domande di verifica dei concetti. Per semplificare ulteriormente le cose, la Banca delle domande di SurveyMonkey mette a disposizione domande che riflettono quasi tutte le metriche del grafico precedente.

Suggerimento: se utilizzi un panel d'indagine con domande a pagamento come SurveyMonkey Audience, in genere è consigliabile usare domande a scelta forzata (o obbligatoria). In questo modo, avrai la certezza che tutte le domande avranno una risposta.

Hai stabilito un obiettivo, hai scelto con cura gli stimoli più adatti e hai trasformato le metriche da valutare in ottime domande d'indagine. È il momento di iniziare a creare l'indagine di verifica dei concetti. Fortunatamente, hai già tutti gli elementi che ti servono, devi solo organizzarli in un progetto d'indagine coerente.

Questo è il progetto d'indagine che in genere consigliamo di usare. Analizzeremo nel dettaglio ogni tipologia di domanda e come utilizzarla più avanti.

Come sempre, non si tratterà semplicemente di inserire stimoli e domande nella struttura proposta. Vi sono due importanti fattori che influenzano la modalità di progettazione di un'indagine: il numero di stimoli che si intende sottoporre a verifica e la scelta di un progetto d'indagine di tipo monadico o sequenziale. Prendiamo in esame queste due aree.

Con sequenziale e monadico si definiscono due importanti modalità di presentazione degli stimoli al pubblico di destinazione. Ogni tecnica ha i suoi vantaggi e svantaggi, ma entrambe hanno un ruolo chiave nelle indagini di verifica dei concetti. Ecco un semplice grafico che illustra i due diversi modelli d'indagine:

Abbiamo dedicato un intero articolo a quando usare ognuna di queste tipologie di progetti d'indagine, ma ecco i concetti essenziali:

In un'indagine di tipo monadico, si sceglie un pubblico di destinazione, lo si divide in due gruppi e a ogni gruppo si mostra uno stimolo differente. Dal momento che tutti appartengono allo stesso pool di rispondenti, è possibile confrontare le risposte dei due gruppi per scegliere lo stimolo “vincente”.

In un'indagine di tipo sequenziale (o monadico sequenziale), si sceglie un pubblico di destinazione a cui vengono mostrati diversi o tutti gli stimoli. Poiché gli stimoli vengono mostrati in ordine casuale, anche in questo caso è possibile confrontare le risposte per determinare lo stimolo “vincente”. Ecco riassunti i pro e i contro di ciascun modello d'indagine.

Pro:

Contro:

Pro:

Contro:

Più avanti ci occuperemo dei fattori che determinano la scelta di una tipologia d'indagine rispetto all'altra, ma per il momento è importante capire la differenza tra le due.

Qualunque sia il progetto d'indagine che scegli di utilizzare, ti raccomandiamo di non superare mai le 30 domande. Un numero superiore comporterebbe un impegno eccessivo per i rispondenti, che potrebbero decidere di abbandonare l'indagine, compromettendo i dati.

Potrebbero sembrare tante, ma se gli stimoli da sottoporre ai rispondenti sono diversi, bastano 4 o 5 domande per ogni stimolo, più quelle di screening e demografiche, per arrivare a trenta più rapidamente di quanto immagini.

Ecco una valida linea guida da seguire:

Assicurati che il numero di stimoli da testare moltiplicato per il numero di domande sulle metriche da porre per ciascuno di essi sia inferiore a 25. In questo modo avrai ancora posto per gli altri tipi di domande.

Se non arrivi a 30 domande d'indagine, va benissimo!

Un'indagine ben calibrata con una ventina di domande può essere più efficace di una con 30.

Se il tipo di indagine monadico o sequenziale può incidere sulla lunghezza dell'indagine stessa, la struttura generale che è stata delineata all'inizio di questa sezione sostanzialmente non cambia. Passiamo in rassegna ogni singola sezione e le tipologie di domande contenute.

Prima di iniziare con le domande, è buona norma fare sapere ai rispondenti il motivo del sondaggio e su cosa verterà l'indagine stessa. In questa sezione introduttiva è anche possibile fornire istruzioni aggiuntive o inserire informazioni sul trattamento dei dati. Ecco un esempio:

Vorremmo conoscere la tua opinione su 3 concept pubblicitari per la nostra azienda di cibo per animali domestici. Non ci sono risposte giuste o sbagliate e tutte le risposte saranno mantenute riservate.

Sì…

Fai sapere ai rispondenti che dovranno analizzare più stimoli (se usi un modello sequenziale). È un buon sistema per evitare distorsioni e la stanchezza da sondaggio.

Fai in modo che l'introduzione sia breve e scorrevole. Introduzioni complesse possono dissuadere i rispondenti.

No…

Non dilungarti a spiegare ai rispondenti quanto impiegheranno a completare l'indagine. Se senti la necessità di avvisarli della durata, forse significa che è troppo lunga.

Molte soluzioni basate su panel, come SurveyMonkey Audience, offrono parametri per selezionare un pubblico che rispecchi i potenziali consumatori del tuo concept. Tuttavia, se vuoi sottoporre a indagine un pubblico più generico o vuoi andare più nel dettaglio di quello che consentono i parametri di targeting, puoi usare le domande di screening.

Le domande di screening sono domande che puoi porre all'inizio dell'indagine per escludere rispondenti che non soddisfano i tuoi criteri di selezione.

Ad esempio, se vuoi sottoporre a un sondaggio un campione di proprietari di animali, ma in realtà ti interessano soprattutto quelli che hanno acquistato cibo per animali on-line, potresti usare una domanda di screening per escludere i proprietari che non hanno mai fatto tali acquisti on-line.

Sì…

Rifletti bene sulla necessità di usare una domanda di screening per interrogare un campione demografico più ristretto. Potresti avere difficoltà a trovare un numero sufficiente di rispondenti o rallentare la tabella di marcia del tuo progetto.

No…

Non porre domande troppo specifiche. Ad esempio, sarà molto più difficile trovare rispondenti che hanno acquistato cibo per animali nella settimana precedente rispetto a rispondenti che ne hanno acquistato nell'anno precedente.

Le domande di categoria in genere vengono inserite subito dopo le domande di screening e permettono di comprendere più a fondo i rispondenti senza escluderli. In questo esempio, possiamo vedere come domande di screening e domande di categoria possono essere utilizzate insieme.

Domanda di screening: Con che frequenza acquisti cibo per animali domestici on-line?
Domande di categoria: Quali dei seguenti siti web usi per acquistare cibo per animali domestici? Quale marchio di cibo acquisti?

Sì…

Inserisci le domande di categoria all'inizio dell'indagine. Servono a preparare i rispondenti, aiutandoli a pensare all'oggetto dell'indagine prima di iniziare a vedere gli stimoli.

Mantieni le domande di categoria incentrate sull'oggetto dell'indagine. Potrai porre eventuali domande non strettamente correlate all'indagine nella sezione conclusiva delle domande demografiche.

No…

Non utilizzare troppe domande di categoria. Possono distrarre dalla parte dell'indagine che ti interessa maggiormente: ottenere feedback sugli stimoli.

Ne abbiamo già parlato nelle sezioni precedenti, ma questa è la parte più importante dell'indagine. È qui che puoi ottenere tutte le informazioni chiave sulle metriche che determineranno il futuro del tuo concept. Può anche trattarsi della sezione più lunga dell'indagine, a seconda della struttura che hai scelto di utilizzare.

Sì…

Inserisci ogni stimolo in una pagina a sé e rendi casuale l'ordine delle pagine. Questa è la struttura di un indagine per la verifica dei concetti migliore e più utilizzata. Aiuta a evitare distorsioni dovute alla preminenza, ovvero la tendenza da parte dei rispondenti di favorire il primo stimolo visualizzato.

Poni domande sulle stesse metriche nello stesso ordine in tutte le pagine, per assicurare la massima coerenza. In questo modo, l'indagine risulterà più semplice per i rispondenti e tu potrai ottenere dati coerenti.

No…

Non rendere casuale la visualizzazione delle opzioni di risposta della scala Likert. È meglio scegliere un ordine di visualizzazione delle opzioni di risposta (da positive a negative o vice versa) e mantenerlo in tutta l'indagine.

È possibile che gli acquirenti non abituali di cibo per animali domestici non abbiano un'opinione ben definita sul tipo di logo migliore da utilizzare. Succede. In questi casi, una domanda finale a scelta forzata può essere la soluzione.

Nel caso non venga evidenziata una differenza statisticamente significativa tra le reazioni dei rispondenti ai vari stimoli, in genere è consigliabile obbligare i rispondenti a scegliere il concept preferito. Questa soluzione può essere determinante anche nel caso in cui i rispondenti si siano schierati a favore di due diverse metriche e non sia possibile stabilire quale sia la più importante. Ad esempio, cosa fare se ritengono che il concept A sia molto credibile e che il concept B sia molto originale? Chiedere loro di scegliere quello che preferiscono può essere il modo migliore per prendere una decisione.

Sì…

Considera l'impiego di immagini come opzioni di risposta (come nell'esempio), anziché parole. I rispondenti potranno fare la loro scelta in modo più semplice e intuitivo.

No…

Non usare domande di classificazione, per chiedere ai rispondenti di classificare le opzioni di risposta in ordine di preferenza. Gravano sull'attenzione dei rispondenti e sono complicate da gestire su dispositivo mobile.

Come le domande di categoria, anche le domande demografiche possono essere usate per ottenere informazioni sul profilo dei rispondenti più dettagliate rispetto a quelle fornite dal panel. Le domande demografiche non devono essere correlate all'oggetto dell'indagine e in genere vengono poste alla fine. Sono molto utili per filtrare i dati.

Vuoi sapere se le donne in pensione sono più propense all'acquisto di cibo per animali domestici? Chiedi informazioni sullo stato lavorativo dei rispondenti nelle domande demografiche e filtra per domanda e risposta per vedere come hanno risposto le donne in pensione.

Sì…

Verifica che le domande demografiche presentino le opzioni di risposta appropriate alle tue esigenze di ricerca. Se vuoi separare le risposte dei millennial dai quelle di baby boomer, assicurati che le opzioni di risposta includano i giusti intervalli di età.

Usa le domande demografiche della Banca delle domande di SurveyMonkey. Sono scritte da esperti e coprono molte delle aree più comuni di questo tipo di domande.

No…

Evita di duplicare le domande demografiche. La maggior parte dei panel d'indagine, come SurveyMonkey Audience, sono già selezionati in base ad alcune di queste domande di profilazione.

I nostri esperti hanno realizzato questi modelli d'indagine specificamente destinati alle più comuni verifiche dei concetti. Utilizzali per trovare ispirazione o come punto di partenza per iniziare a creare la tua indagine di verifica dei concetti!

I destinatari così come il livello di rigore dell'indagine dipendono da ciò che si desidera testare.

Come abbiamo accennato nella sezione dedicata alla pianificazione, non tutte le verifiche dei concetti richiedono un'indagine completa con un pubblico di destinazione accuratamente selezionato. Per altre, invece, è fondamentale. Vediamo quali sono i tre principali gruppi di persone a cui potresti indirizzare la tua indagine di verifica dei concetti.

Sia ben chiaro: in questo caso, non stai sottoponendo a indagine un campione di popolazione rappresentativo. I risultati ottenuti non saranno statisticamente significativi e non potranno essere presentati nel corso di un meeting di strategia aziendale. Tuttavia, ottenere un feedback dalle proprie connessioni nella fase iniziale di un progetto è molto utile – e non costa nulla. Ecco alcuni casi in cui puoi inviare indagini a questo gruppo di persone:

Anche i tuoi clienti possono essere un campione valido (e gratuito!) da sottoporre a indagine, ma in questo caso devi fare attenzione a cosa inserisci nell'indagine e alla modalità di presentazione. La vera utilità di sottoporre a indagine clienti esistenti consiste nella possibilità di raccogliere feedback su qualcosa che già conoscono, come un prodotto, il sito web o il marchio.

Scegliere i clienti esistenti come destinatari dell'indagine può farli sentire parte del processo di sviluppo dell'azienda, incrementando la loro fidelizzazione.

In molti casi, in particolare per testare pubblicità e concept o per il lancio di nuovi prodotti, è necessario sondare il mercato. Bisogna acquisire feedback da un gruppo di persone che rispecchi i propri clienti, consumatori o visualizzatori. In questi casi, è utile affidarsi a un panel d'indagine basato su buoni parametri di targeting:

Se hai deciso di inviare la tua indagine a un panel di rispondenti, il passo successivo più importante è stabilire da quante persone deve essere composto. La dimensione del campione dell'indagine può influenzare in modo sensibile i risultati, quindi vale la pena valutarla con ponderazione. I principali fattori che possono influenzare la dimensione del campione sono quattro, ed è bene considerarli tutti prima di prendere una decisione.

Il margine di errore, o intervallo di confidenza, indica di quanto prevedi possano variare i risultati rispetto all'effettivo punto di vista della popolazione di riferimento nel suo complesso. Essenzialmente, indica quanta sicurezza hai che i risultati d'indagine siano davvero rappresentativi. Ad esempio, se il tuo margine di errore è del 5% e il 60% dei rispondenti afferma preferire il concept A, il valore effettivo si collocherà tra il 55% e il 65%.

Un basso margine di errore è importante per la validità dei risultati, ma può  impattare enormemente sulla dimensione del campione.

Analizziamo questo aspetto nel contesto del nostro esempio. Negli Stati Uniti, 85 milioni di famiglie possiedono un animale domestico. Ammettiamo che questo valore corrisponda all'incirca alla popolazione totale che vorremmo venisse rappresentata dalla nostra indagine. Se vuoi un campione rappresentativo di tale gruppo con un livello di confidenza del 95% (probabilità che il campione rappresenti in modo accurato la popolazione) e un margine di errore del 5%, dovresti sottoporre a indagine 385 proprietari di animali domestici. Se invece vuoi un margine di errore del 3%, il campione sale a 1.068 proprietari di animali.

Sembra complicato, ma non preoccuparti. Ti basterà stimare le dimensioni della popolazione generale che vuoi vagliare, determinare il margine di errore e il livello di confidenza che ti sembrano adeguati (5% e 95% rispettivamente sono in genere valori sicuri) e usare questo calcolatore della dimensione del campione o questo calcolatore del margine di errore per avere rapidamente un'approssimazione della dimensione del tuo campione. Se vuoi approfondire, la pagina del calcolatore contiene tantissime altre informazioni su questo argomento.

Il modo in cui progetti la tua verifica dei concetti può influenzare notevolmente il numero di persone da sottoporre a indagine. Utilizziamo l'esempio della sezione precedente e ammettiamo di dover sottoporre a indagine 385 proprietari di animali domestici per avere la certezza di ottenere risultati utili.

Ritorniamo per un attimo alla distinzione tra progetto d'indagine di tipo monadico e sequenziale di cui abbiamo discusso nel capitolo precedente. Se scegli il modello sequenziale, in cui tutti i rispondenti vedono tutti gli stimoli, ti serviranno solo 385 risposte. Se invece scegli il modello monadico, avrai bisogno di 385 rispondenti che vedano ogni stimolo da testare. Ciò significa che se hai 6 stimoli e hai scelto questo tipo di progetto, ti serviranno 2.310 risposte (ovvero 385 per stimolo).

Il progetto d'indagine di tipo monadico può fare lievitare la dimensione del tuo campione molto rapidamente, ma offre comunque interessanti vantaggi. Ad esempio, non useresti mai il modello sequenziale per testare sei video pubblicitari da 2 minuti ciascuno. Servirebbero 12 minuti solo per guardare i video, senza considerare il tempo necessario per rispondere alle domande!

Più la popolazione su cui ti vuoi focalizzare è di nicchia, più sarà difficile trovare un numero di persone sufficiente a garantirti una dimensione del campione valida. Ad esempio, se ti vuoi concentrare su donne di reddito medio proprietarie di cani, probabilmente non sarà complicato trovare il numero necessario. Se invece aggiungi che tali signore devono essere proprietarie di volpini di Pomerania e risiedere in Piemonte, potresti non essere in grado di trovare un numero sufficiente di rispondenti.

È molto meglio chiedere eventuali informazioni extra nelle domande demografiche e poi usare i filtri per capire come hanno risposto le varie categorie di rispondenti.

Nell'esempio precedente ci siamo concentrati su donne di reddito medio proprietarie di cani, alle quali abbiamo poi chiesto di indicare la regione di residenza e la razza di cane. Una volta raccolti tutti i risultati, possiamo utilizzare i filtri per scoprire come ha risposto il gruppo di nicchia che ci interessa.

Dopotutto, bisogna tener conto del budget. Anche se non puoi permetterti la verifica dei concetti che speravi, vale comunque la pena eseguire un test. Fai quello che puoi, perché anche pochi dati sono sempre meglio di niente.

In generale, non c'è un momento giusto per lanciare un'indagine, ma ecco alcune linee guida da seguire che possono darti un vantaggio in più.

Abbiamo scoperto che le percentuali di risposta non calano durante le festività; forse perché spesso la gente è a casa e non sa cosa fare. Tuttavia, è possibile registrare discrepanze nei dati quando i concept sottoposti a verifica sono legati a una particolare stagionalità.

Ad esempio, nel caso di un gelato, l'intenzione di acquisto risulterà probabilmente più bassa in un'indagine avviata in pieno inverno rispetto a un'altra distribuita durante un'ondata di caldo torrido. Dovresti aspettarti differenze come queste nei tuoi dati (anche noi abbiamo registrato numerosissimi esempi di questo tipo).

Vale comunque la pena valutare l'aspetto della stagionalità, anche nel caso di prodotti che teoricamente non dovrebbero essere soggetti a questa problematica, in particolare se si registrano grosse discrepanze in metriche testate correttamente 6 mesi prima.

Dal momento che Audience restituisce le risposte molto rapidamente, abbiamo potuto cogliere lievi scostamenti nell'andamento giornaliero delle indagini. Se l'ora del giorno in cui l'indagine viene distribuita non fa molta differenza, il giorno della settimana può invece essere importante. Niente panico: la percentuale di risposta media non varia tra weekend e giorni feriali, tuttavia gli orari sono un po' più distribuiti (sembra che le persone rispondano maggiormente alle indagini durante l'orario di lavoro).

Se ti interessa avere linee guida su quando e come distribuire la tua indagine, è disponibile  un webinar sull'argomento tenuto da due esperti di indagini di SurveyMonkey.

N = 191.464

N = 27.967

È importante notare come durante il weekend un numero maggiore di rispondenti utilizzi i dispositivi mobili per rispondere alle indagini. Cosa significa per la tua indagine?

Che è meglio evitare di distribuire un'indagine per testare un sito web o un annuncio pubblicitario ricco di testo il venerdì sera, perché molte persone risponderanno dal loro cellulare.

Questi suggerimenti non andranno a modificare la qualità dei risultati, ma sono comunque considerazioni da valutare.

Chi fa ricerche di mercato ha un trucco per semplificare i risultati ottenuti dalle indagini di verifica dei concetti. Se hai utilizzato delle scale Likert a 5 punti come consigliato in questa guida, probabilmente avrai ottenuto dei dati simili a questi:

Questo grafico può risultare facile da analizzare singolarmente, ma quando si devono confrontare 5 diverse metriche per 4 diversi stimoli, le cose si complicano.

Qui entrano in gioco i  punteggi dei primi due livelli (top 2 boxes). Se vendi alimenti per animali domestici, ti interesserà sicuramente di più sapere quanti hanno risposto "estremamente probabile" e "molto probabile", rispetto a tutto il resto. Puoi quindi abbinare queste due risposte per calcolare il punteggio dei primi due livelli.

In questo caso, il 15% dei rispondenti ha risposto "estremamente probabile" e il 25% ha risposto "molto probabile", per un punteggio totale dei primi due livelli del 40%.

Calcolando il punteggio dei primi 2 livelli è possibile semplificare notevolmente la fase di analisi dell'indagine. Se scegli di usare la funzione opzioni di risposta combinate SurveyMonkey lo farà per te automaticamente.

Una volta calcolati i punteggi dei primi 2 livelli per tutte le domande, è il momento di trasferirli in una scheda di valutazione. Le schede di valutazione sono utili per ottenere una visione verticistica dei dati, come nell'esempio seguente:

Quando le domande vengono organizzate in questo modo, è molto più semplice individuare il concept vincente. Vediamo ora le schede di valutazione dei nostri esempi relativi al cibo per animali:

Come si può vedere, organizzando i dati in schede di valutazione ed evidenziando i valori più alti è possibile identificare immediatamente il concept vincente. Poiché la scheda di valutazione offre una panoramica dei risultati, può essere una buona idea includere anche i risultati della domanda a scelta forzata o di eventuali domande demografiche che trovi interessanti o utili.

Ad esempio, potresti confrontare le risposte fornite da rispondenti maschi e femmine. Ecco cosa potrebbe risultare:

Suggerimento: SurveyMonkey genererà automaticamente ripartizioni demografiche se usi le regole di confronto per le domande demografiche in Analizza risultati.

Torniamo per un momento ai concetti di dimensione del campione e intervallo di confidenza. Si tratta di tecniche che permettono di raggiungere la significatività statistica nei risultati. In sintesi, la significatività statistica corrisponde al grado di attendibilità dei risultati ottenuti. Indica con quanta certezza è possibile affermare che esiste una differenza o una relazione tra più dati.

Diamo un altro sguardo alla scheda di valutazione dell'esempio precedente.

Se tra le reazioni ai vari stimoli non vi sono differenze statisticamente significative, dovresti fermarti a riflettere prima di prendere decisioni in base a questi dati.

Una differenza tra 35% e 40% nell'intenzione di acquisto per una campagna pubblicitaria, ad esempio, potrebbe significare milioni di euro di potenziali profitti.

Quindi come si fa a capire se le differenze tra le risposte agli stimoli sono statisticamente significative? Il modo più semplice consiste nel calcolare tutti i punteggi dei primi 2 livelli dell'indagine mediante un calcolatore della significatività statistica. Per venirti in aiuto, abbiamo messo a punto un nostro calcolatore.

Scarica calcolatore della significatività statistica

Scegliere il concept vincente potrebbe sembrare semplice a questo punto. Una volta compilata la scheda di valutazione, si evidenziano le metriche con i punteggi più alti per poi selezionare il concept con il numero maggiore di metriche evidenziate. A volte in effetti basta questo, ma non sempre.

Ci sono metriche che hanno più importanza di altre, e che finiscono per determinare quale concept sarà considerato vincente. Per questo è importante dare priorità alle metriche che ti interessano maggiormente. Se il concept A e B sono a pari merito nella maggior parte delle metriche, con il concept A leggermente in vantaggio, apparentemente dovrebbe essere quest'ultimo il vincitore.

Tuttavia, il concept B ha ottenuto punteggi sensibilmente migliori nella metrica per l'intenzione d'acquisto, che probabilmente è più importante per te rispetto all'attrattiva visiva o la differenza dalla concorrenza. E dal momento che stai cercando un prodotto o un annuncio che fa aumentare le vendite, ha senso dare più peso a tale metrica e selezionare il concept B.

Importante: non dimenticare il margine di errore – in particolare se hai risultati molto simili tra loro. Ricorda che se il concept A e B si collocano a 2/3 punti percentuali l'uno dall'altro e il tuo margine di errore è del 5%, la differenza è probabilmente davvero troppo poca per essere determinante. È in questi casi che una domanda a scelta forzata finale può toglierti dall'impasse e determinare il vincitore.

Spesso è necessario prendere in considerazione altri fattori oltre a determinare semplicemente il concept vincente. Se, ad esempio, dovessimo testare un prodotto che i clienti ci hanno richiesto a gran voce? Oppure una campagna pubblicitaria a supporto di un obiettivo aziendale di più ampio respiro?

I risultati dell'indagine devono essere analizzati nel contesto di tutti gli altri dati a disposizione per prendere una decisione. Se devo testare un nuovo annuncio pubblicitario confrontandolo con un altro che è stato utilizzato per anni e la strategia aziendale punta al rinnovamento, è comunque accettabile che il vecchio annuncio batta ancora il nuovo di qualche punto percentuale.

La definizione di parametri di riferimento richiede tempo, ma può essere un ottimo strumento per valutare le prestazioni dei concept in un contesto più ampio. I parametri di riferimento sono standard con cui ci si può confrontare per capire che riscontro hanno i nuovi concept rispetto a quelli usati in passato o dalla concorrenza.

Ad esempio, è possibile confrontare una campagna pubblicitaria dell'anno precedente con una nuova per valutarne il concept. Se il nuovo annuncio non risulta vincente, potrebbe essere il caso di tentare un nuovo approccio.

Un'altra strategia diffusa consiste nell'introdurre un'opzione di "controllo" nell'indagine (magari una vecchia campagna pubblicitaria di enorme successo) con cui confrontare le varie nuove opzioni. La capacità di battere il vecchio annuncio potrebbe essere sufficiente per determinare il vincitore tra i nuovi annunci.

Infine, molti ricercatori di mercato creano indagini per testare le risorse della concorrenza e capire dove si collocano. Ad esempio, se i ricercatori della GoodBoy volessero confrontare il loro annuncio o design di packaging con quelli della loro concorrente PupLove, potrebbero creare un'indagine con i concept di entrambe le aziende per farsi un'idea di dove si collocano gli uni rispetto agli altri.

Congratulazioni! Hai creato una verifica dei concetti e ottenuto utili risultati dalle tue indagini. Ora, se fai parte di un team di ricerca, tutto ciò che ti resta da fare è consegnare i risultati con le tue raccomandazioni.

Se invece sei responsabile di una campagna pubblicitaria o dello sviluppo di un prodotto, dovrai occuparti anche dei passaggi successivi. Devi spiegare e convincere le parti interessate che il concept che hai scelto è il migliore. Per farlo, dovrai presentare i risultati in un formato facilmente comprensibile (e visualizzabile in una presentazione). Le schede di valutazione sono perfette.

Ricorda: non temere di cambiare idea o direzione se i dati mostrano qualcosa di allarmante, insolito o se rivelano qualcosa che prima non avevi considerato. Dopo tutto, è proprio per questo motivo che hai scelto di fare una verifica. L'obiettivo ultimo è segnare il punto che farà differenza per la tua squadra.