ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-02092012-201430


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
LUCHERINI, LUCIA
URN
etd-02092012-201430
Titolo
CUSTOMER SATISFACTION E MODELLO DEA Valutazione dell'efficienza delle risorse umane impiegate in uno studio commerciale
Dipartimento
ECONOMIA
Corso di studi
FINANZA AZIENDALE E MERCATI FINANZIARI
Relatori
relatore Prof.ssa Marchi, Anna
Parole chiave
  • DEA
Data inizio appello
29/02/2012
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
29/02/2052
Riassunto
Questo elaborato si pone un duplice obiettivo, la valutazione della customer satisfaction attraverso la realizzazione di una mirata ricerca di marketing e la valutazione dell’efficienza dei dipendenti di uno specifico studio commerciale. È stato predisposto e somministrato un questionario a 3 diverse tipologie di target (imprese individuali, società di persone e società di capitali). La finalità del questionario è stata quella di valutare il valore dell’immagine aziendale percepito sul mercato, per migliorarlo e per valutare i punti di forza e debolezza, sui quali poter intraprendere dei correttivi. Inoltre l’implementazione di questo questionario, sottoposto nello specifico a un numero di clienti gestiti da ciascun dipendente dello studio, è risultato oltremodo utile, anche nella valutazione del grado di preparazione dei dipendenti. Attraverso l’utilizzo del modello DEA per la gestione delle risorse umane, nel nostro caso, si è cercato di rappresentare l’efficienza relativa del personale dello studio commerciale, dato che oltre l'80% dell'investimento in uno studio professionale è destinato alle risorse umane, quindi la loro corretta allocazione costituisce un fattore strategico ai fini dell’efficienza e dell’efficacia del processo, attraverso il quale vengono erogate le prestazioni in uno Studio commerciale. Particolarmente utile a questo scopo, si è rilevato il metodo DEA, dotato di una grande flessibilità, atta a consentire di valutare come output tutte le tipologie di prestazioni variandone continuamente l’importanza relativa al fine di massimizzare l’efficienza di ciascuna DMU (decision making units) e costruire di conseguenza la frontiera di produzione quale linea ideale che unisce i best performers aziendali.

File