Qualunque sia il comparto al quale siete interessati è bene ricordare che realizzare indagini sulla Customer Satisfaction che siano utili ed efficaci non è semplice; molti sono i problemi da affrontare e gli errori da evitare, ad esempio:

 Utilizzo di Campioni non rappresentativi: quanti e quali clienti scegliere? Uno degli sbagli più comuni è la non rappresentatività dei dati;

 Strumenti troppo complicati oppure troppo banali: quali aspetti devono essere inseriti nel questionario o scheda di rilevazione? La formulazione del questionario, la definizione delle domande e la loro strutturazione deve essere commisurata agli scopi della rilevazione, in quanto la loro scelta ne determinerà e condizionerà gli obiettivi perseguiti e raggiunti ed i risultati ottenuti.

 Tecniche di rilevazione inadeguate o non appropriate: quale tecnica utilizzare? Le interviste personali (CAPI), piuttosto che questionari autocompilati inviati per posta o fax (PAPI) o e-mail (CAWI)? Oppure le interviste telefoniche (CATI)? Oppure le mystery shopping? Ogni tecnica comporta una strutturazione del questionario (o scheda di rilevazione) ben precisa, con i suoi pro ed i suoi contro, i suoi costi ed i suoi benefici.

 Collaborazione e attendibilità dei clienti: come riuscire ad avere risposte credibili/ammissibili dai clienti? Generalmente affidare la rilevazione, e quindi il contatto con i clienti, a società o istituti di ricerca esterni all’azienda, innalza sia i tassi di risposta che l’attendibilità delle stesse. Le valutazioni dei clienti sono infatti più sincere e disinteressate. La professionalità dei rilevatori garantisce anche la corretta comprensione delle domande e non suggestiona o guida i rispondenti.

 Analisi dei dati ed interpretazione dei risultati (“Montagne di dati oscurano l’orizzonte”): non bisogna incorrere nell’errore di realizzare troppe analisi e poche azioni. A volte viene prodotta una grande quantità di documentazione frutto di analisi dettagliate e complesse ma non sempre di facile interpretazione per i non “addetti ai lavori”. Il committente deve essere messo nella condizione di poter intraprendere azioni immediate che diano benefici concreti nel breve periodo. Ha quindi bisogno, oltre all’analisi completa e dettagliata, di dati di sintesi che lo mettano nella condizione di individuare agevolmente punti di forza e di debolezza al fine di determinare le aree prioritarie di intervento.

 Creare false aspettative nel cliente. Un errore che va evitato da parte del management dell’azienda è proprio quello di creare delle aspettative nel cliente e poi disattenderle. In questo caso si hanno delle grosse ripercussioni sulla fiducia della clientela che provoca un abbassamento del grado di fidelizzazione.

 Ignorare la concorrenza: è opportuno non sottovalutare le capacità di miglioramento della concorrenza. Un cliente che non viene adeguatamente fidelizzato o che non è soddisfatto è un potenziale cliente fedele al competitore.

 Scarsa comunicazione interna: i risultati della Customer Satisfaction non possono fermarsi alle sfere alte e al solo management aziendale. Se i collaboratori non conoscono la soddisfazione e le aspettative della clientela, non si sentiranno mai parte di un sincronismo e non potranno contribuire al miglioramento del processo aziendale. La motivazione è una delle leve più efficaci per la redditività aziendale.

Affidando le indagini di Customer Satisfaction ad ASTer, le aziende nostre clienti hanno il vantaggio di:

 utilizzare un’azienda esterna che garantisce la validità e la credibilità dei risultati attraverso l’utilizzo di metodologie avanzate e rigorose;

 acquisire risposte tendenzialmente più sincere dai propri clienti, che risulteranno indubbiamente più predisposti a comunicare le proprie osservazioni ad un’azienda neutrale;

 ricevere una valutazione positiva dalle società di certificazione che apprezzano evidentemente e sistematicamente le aziende che ricorrono a società esterne per il monitoraggio della Customer Satisfaction;

 beneficiare della massima competenza e professionalità per la rilevazione, l’elaborazione e l’interpretazione dei dati.

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