Controllo di qualità nella ricerca di mercato: la guida di Rosaura Strazzeri, Field Director di FFIND

La qualità è il fondamento di ogni insight significativo, ma cosa serve realmente per raggiungerla nella ricerca di mercato? Rosaura Strazzeri, Field Director di FFIND, ci porta dietro le quinte per svelare il vero lavoro che c’è dietro. Con 12 anni di esperienza nel settore, Rosaura sa bene che il controllo di qualità non riguarda solo i dati: si tratta di trasformare ogni intervista in una storia accurata e preziosa che guidi verso decisioni migliori.

Perché il controllo di qualità fa la differenza

Hai mai saltato un controllo di qualità? È come correre una maratona per poi prendere una strada sbagliata all’ultimo chilometro: senza controlli rigorosi, anche i tuoi dati possono facilmente perdere la direzione.

Nel mondo della ricerca di mercato, la qualità non si limita alla precisione tecnica. “Per noi, qualità significa collezionare risposte che siano significative e autentiche, se la qualità viene trascurata, ti ritrovi con dati inaffidabili o eccessivamente distorti, e questo può fare la differenza tra una decisione sensata e un errore costoso,” spiega Rosaura.

Ma come si traduce concretamente questo impegno per la qualità?

“Inizia ben prima che l’intervista abbia luogo. Immagina un intervistatore, motivato e desideroso di iniziare, ma ancora nuovo alle complessità della statistica e della ricerca di mercato. È qui che parte il nostro processo di qualità. Attraverso una formazione pratica e approfondita, prepariamo i nostri intervistatori non solo tecnicamente, ma anche emotivamente, assicurandoci che siano sicuri di sé e in grado di creare una vera connessione con i respondent. Il percorso continua con sessioni di coaching specifiche per il progetto, dove simuliamo scenari di interviste per modellare conversazioni che risultino autentiche e solide. Monitoriamo attentamente ogni fase e, se notiamo schemi con troppi ”Non so” o “Altro” o risposte non coerenti, aggiustiamo l’approccio in tempo reale.”

Un esempio concreto?

“In un recente studio di benchmark sui fornitori di energia, il nostro team ha notato un uso troppo frequente della risposta “Altro” laddove le risposte assistite sarebbero dovute essere esaustive. Modificando leggermente la domanda e guidando meglio i respondent, abbiamo ottenuto dati molto più puliti e rilevanti per le esigenze del cliente.”

Conclusione: Il controllo di qualità non riguarda solo quali dati raccogliere, ma anche come farlo. Ogni risposta deve riflettere un punto di vista autentico.

B2B vs. B2C: Controllo di qualità nei diversi mercati

Un controllo di qualità efficace si adatta al tipo di respondent e alle sfide specifiche.

Come cambia il controllo di qualità tra B2B e B2C?

L’approccio al controllo di qualità dipende molto da chi risponde. Nel B2B, dove i respondent sono spesso decisori molto occupati, mantenerli coinvolti è fondamentale. “Ogni minuto conta,” sottolinea Rosaura.
Nel B2C, invece, la sfida è far sentire i respondent apprezzati e motivati a condividere risposte. “Si tratta di costruire fiducia e rassicurazione, dimostrando che le loro opinioni sono davvero importanti e che lo studio mira a capire e non a vendere.”

Il processo del controllo qualità, tuttavia, rimane costante per entrambi: verificare la precisione tecnica (come la metodologia, risposte assistite o spontanee e la coerenza delle scale), utilizzare tecniche di approfondimento per esplorare esitazioni o risposte come “Non so”, e mantenere un approccio professionale anche in situazioni impreviste.

Consigli pratici per garantire la qualità della ricerca

Ecco i tre suggerimenti principali di Rosaura:

Questionari chiari e strutturati: Domande ben progettate, che permettano risposte spontanee, migliorano notevolmente la precisione degli insight. La struttura fa davvero la differenza.
Targeting accurato: Definizione precisa del campione per evitare di raccogliere dati irrilevanti e che garantiscano risposte in linea con i tuoi obiettivi. Conoscere bene il tuo respondent prima di iniziare è fondamentale.
Flessibilità nella gestione del questionario: Riformulare le domande in modo mirato durante la progettazione è cruciale. È importante includere spiegazioni chiare e coerenti per garantire che il questionario sia compreso uniformemente da tutti i respondent, prevenendo variazioni dovute all’intervistatore.

Quali innovazioni state introducendo per migliorare il controllo di qualità?

“Utilizziamo strumenti di analisi automatizzata per individuare comportamenti sospetti, come risposte date troppo velocemente o risposte sempre uguali,” spiega Rosaura. “Di recente, stiamo esplorando il potenziale dell’AI per correggere in tempo reale le risposte aperte, suggerendo miglioramenti nella formulazione senza alterarne il significato. Ma il monitoraggio umano rimane insostituibile: solo l’osservazione diretta può cogliere le sfumature e i toni che danno vita ai dati.”

Oltre i dati: qualità come pratica empatica

Per Rosaura il controllo di qualità va oltre i processi e le metriche. Si tratta di empatia e connessione.
“I nostri intervistatori non sono semplici ‘macchine da dati’: sono ascoltatori attenti, ed è qui che accade la magia. Sanno come trasformare un questionario in una conversazione autentica, anche in situazioni difficili. Per noi di FFIND, la qualità è tanto una questione di rispetto per il respondent quanto di precisione nei dati.”

Grazie all’approccio di Rosaura e del suo team, la raccolta dati diventa un processo attento e meticoloso. Non si tratta solo di numeri, ma di creare un dialogo autentico che garantisca che ogni risposta rifletta la reale esperienza del respondent.

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