La nostra storia e la nostra forza è rappresentata dalle indagini statistiche e dall'analisi dei dati.

Operiamo in molti ambiti di ricerca:sondaggi d'opinione socio-economici,ricerche di mercato,customer satisfaction,indagini congiunturali.

Realizziamo indagini telefoniche, dirette, postali e internet.

E nella fase di elaborazione facciamo ricorso alle più avanzate tecniche statistiche per una analisi più approfondita dei dati.

Usando una metafora, per noi fare una ricerca è come preparare un pranzo raffinato: occorrono ottimi ingredienti e maestria nel cucinarli.

Gli ingredienti delle nostre ricerche sono i dati.

Per ottenere informazioni corrette è necessario pianificare ed organizzare il processo di rilevazione in tutti i suoi dettagli, avendo molto chiari gli obiettivi della ricerca.
Questo significa seguire una serie di passaggi ben precisi:

• definire gli obiettivi: analizziamo quali sono i problemi che debbono essere affrontati in modo da definire con precisione gli obiettivi della ricerca e quindi di specificare la tipologia di informazioni che debbono essere raccolte;
• costruire gli strumenti e predisporre l'indagine: ci occupiamo di tutti i passaggi che precedono la fase di rilevazione e che riguardano la scelta del tipo di campione, del suo calcolo e della sua estrazione, la scelta del metodo di rilevazione più efficace in funzione degli obiettivi, la costruzione del questionario e più in generale degli strumenti di rilevazione, ed infine il pre-test;
• acquisire i dati: realizziamo indagini:
  telefoniche (con sistema CATI)
  postali,
  dirette,
  via internet (CAWI)
  

Non è sufficiente disporre di ottimi ingredienti per preparare un pranzo raffinato, è necessaria anche maestria nel cucinarli.

Fuor di metafora questo significa che bisogna conoscere ed utilizzare le tecniche statistiche adatte per sintetizzare i dati rilevati ed ottenere le informazioni adeguate per approfondire e risolvere i problemi.
In base agli obiettivi fissati è quindi necessario fare ricorso alle tecniche statistiche più adatte:

• tecniche di statistica descrittiva,
• metodologie di analisi multivariata (regressione, analisi fattoriale, di cluster, delle corrispondenze,analisi discriminante,...)
• strumenti di datamining (clustering, reti neurali, alberi di decisione, individuazione di associazioni,...)