Analisi delle risposte agli inviti — tasso di risposta, distribuzione geografica, canali, ruoli
KPI Dashboard
Quadro sinottico dei principali indicatori: 26 inviti inviati, 6 risposte ricevute (23%), 8 regioni coperte su 20, 22 strutture uniche contattate. Nessun questionario completato — il dato evidenzia la necessità di passare a un canale di raccolta più efficace rispetto al solo contatto diretto.
Tasso di Risposta
Il tasso di risposta del 23% (6 su 26 inviti) si colloca al di sotto della soglia tipica per survey istituzionali in ambito sanitario (30-40%). La porzione grigia dominante rappresenta il 77% di non-rispondenti, segnalando la difficoltà di ingaggio dei direttori IT ospedalieri tramite canali freddi.
Stato Engagement
Le 6 risposte si distribuiscono su diversi livelli di engagement ma nessuna raggiunge il completamento del questionario. Il grafico mostra la granularità degli stati intermedi — dalla semplice apertura del messaggio alla manifestazione di interesse — evidenziando un drop-off sistematico prima della compilazione effettiva.
Funnel di Conversione
Il funnel visualizza il percorso dall'invito al completamento: 26 inviti → 6 risposte → 0 completamenti. Il tasso di conversione complessivo è 0%, con il collo di bottiglia principale tra la risposta e l'avvio della compilazione. Questo dato ha motivato lo sviluppo della web app con UX migliorata come canale primario.
Distribuzione per Regione
Il Lazio concentra il 35% degli inviti (9 su 26), riflettendo la prossimità geografica con l'Ospedale Bambino Gesù. Seguono Lombardia e altre regioni del Nord. Ben 12 regioni non sono state raggiunte, suggerendo un bias di campionamento da correggere nelle fasi successive della ricerca.
Regione x Risposta
L'incrocio tra regione e stato di risposta rivela che le risposte provengono prevalentemente dal Lazio e dalla Lombardia. Le regioni del Sud e delle Isole, pur presenti nel campione, mostrano tassi di risposta inferiori — un pattern coerente con la letteratura sulla digitalizzazione sanitaria in Italia.
Tipologia Ente
Il campione si divide equamente tra Ospedali Pubblici e Fondazioni/IRCCS (6 ciascuno), con una presenza minore di altre tipologie. La prevalenza di strutture di ricerca (IRCCS) nel campione è intenzionale: queste strutture hanno maggiore probabilità di conoscere e adottare il Federated Learning.
Tipologia x Risposta
L'analisi incrociata mostra che le Fondazioni/IRCCS rispondono proporzionalmente di più rispetto agli ospedali pubblici. Questo conferma l'ipotesi che le strutture con vocazione alla ricerca siano più ricettive verso indagini sull'innovazione tecnologica come il Federated Learning.
Dimensione x Risposta
Gli ospedali di grandi dimensioni (oltre 500 posti letto) rappresentano la maggioranza del campione (21 su 26) con un tasso di risposta del 24%. Le strutture più piccole, pur meno rappresentate, non mostrano tassi significativamente diversi — la dimensione non sembra essere un fattore discriminante nella propensione a rispondere.
Macro-ruolo
Il 58% dei contatti appartiene all'area IT/CIO, il 23% al Top Management. Questa distribuzione riflette la strategia di targeting: i responsabili IT sono i decision-maker naturali per l'adozione del FL. La quota di Top Management indica che in alcune strutture la governance dell'innovazione è centralizzata ai vertici.
Ruolo x Stato (Heatmap)
La heatmap incrocia ruolo professionale e stato di engagement. I ruoli IT/CIO dominano tra i non-rispondenti (celle più intense), mentre il Top Management mostra una distribuzione più uniforme. Il pattern suggerisce che i CIO, pur essendo il target primario, sono anche i più difficili da ingaggiare — probabilmente per carico di lavoro.
Canale Invito
Il 96% degli inviti è stato inviato tramite LinkedIn, con solo il 4% via email diretta. La dipendenza quasi esclusiva da un singolo canale rappresenta un rischio: la diversificazione dei canali (email istituzionale, referral, eventi) potrebbe migliorare significativamente il tasso di risposta.
Canale x Risposta
Entrambi i canali (LinkedIn e Mail) mostrano tassi di risposta bassi. LinkedIn, pur generando il volume maggiore, non dimostra un vantaggio qualitativo rispetto all'email. Il dato suggerisce che il canale è meno rilevante del messaggio e del timing nella strategia di outreach.
Andamento Temporale
Gli inviti sono stati distribuiti tra giugno e agosto 2025, con le risposte che arrivano prevalentemente entro le prime 48 ore dall'invio. Il pattern temporale mostra che le risposte sono immediate o non arrivano — non ci sono risposte tardive, suggerendo che i follow-up dovrebbero avvenire entro pochi giorni.
Tabella Ospedali
Elenco completo delle 22 strutture sanitarie contattate con dettagli su regione, tipologia, dimensione, canale di contatto e stato di risposta. La tabella funge da registro operativo della campagna di outreach e consente di identificare le strutture da ricontattare nelle fasi successive.