Pesquisa de mercado ou pesquisa de marketing se insere numa óptica de sucesso empresarial.
Ela pode ser usada no momento do início de um negócio, para analisar a sua viabilidade e garantir que investimentos (muitas vezes volumosos) não sejam desperdiçados.
Em outros momentos:
De um modo geral, a pesquisa de mercado se insere numa concepção de marketing em que não se trata mais de vender sem outra preocupação. Trata-se, sim, de buscar a satisfação do seu cliente, de estar em sintonia com o que ele necessita e deseja. Isso se torna o objetivo número um e etapa necessária para prosperar em seu negócio.
O custo de um estudo depende do seu escopo e necessita uma análise detalhada dos objetivos do cliente. Dessa maneira a Market Analysis Brasil poderá responder às suas necessidades de forma a mais eficaz possível. Peça um orçamento e um de nossos consultores terá grande prazer em encaminhar valores e todos os detalhes necessários para a sua decisão. Isso não custa nada e o estudo pode custar menos do que você imagina!
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Estudos qualitativos são normalmente utilizados com objetivos exploratórios, que podem (ou não) ser testados com estudo quantitativo posterior. Nessa perspectiva, trata-se de buscar dados descritivos mediante contato direto e interativo do pesquisador com o objeto de estudo. Nas pesquisas qualitativas, freqüentemente, o pesquisador procura entender os fenômenos segundo a perspectiva dos participantes da situação estudada e, a partir daí, faz uma interpretação dos fenômenos estudados. Obtêm-se informações sobre os consumidores, suas percepções, reações a conceitos e publicidade. Trata-se de definir um problema e por que ele é importante. Buscam-se as razões por trás das opiniões.
Normalmente, esses estudos tomam forma de grupos de discussão, entrevistas em profundidade ou observação participante. No que toca a Market Analysis Brasil, os grupos de discussão e entrevistas em profundidade são feitos em locais específicos com recurso próprio de gravação em áudio e vídeo e total suporte para os convidados.
A escolha entre uma série de entrevistas em profundidade e grupos de discussão se fundamenta em alguns princípios. Primeiro, deve-se pensar no quanto o tema de discussão é delicado (o que faz escolher a entrevista em profundidade). Também se deve ponderar sobre a dificuldade (e custo) de se recrutar indivíduos de determinados segmentos para comparecerem a local em uma hora específica. No momento da definição da metodologia, leva-se em conta também se a nteração em grupo fará eclodir opiniões/razões/motivações/insights que ficariam velados se essa reunião em grupo (que tende a ser mais descontraída) não fosse feita. Em qualquer caso, a opção por um ou outro método sempre dependerá de clara definição do problema e dos objetivos da pesquisa, assim como da compreensão das forças e fraquezas de cada método disponível em função desses mesmos objetivos e problemas.
A observação participante é um método bem explorado na sociologia. Trata-se de um processo pelo qual o pesquisador entra em interação com os entrevistados. Ele pode fazer várias visitas de várias horas, ou mesmo se hospedar na casa dos consumidores. Depois de um tempo, as pessoas agiriam com espontaneidade em relação ao pesquisador e poderiam revelar fatos, opiniões, reações a testes de forma menos artificial que numa interação por entrevista ou numa sala de grupo. Como pontos negativos têm-se o custo elevado, a necessidade de longo tempo para a conclusão do estudo, a dúvida quanto à “espontaneidade” do objeto de estudo – consumidor(es) –, a possibilidade de se deparar com excesso de informação e, por fim, ser necessário se sujeitar à subjetividade do pesquisador que, em grande parte, é responsável e único capaz de interpretar a sua observação.
Estudos quantitativos tendem a seguir estudos qualitativos (que permitiram insights para melhor focalizar os esforços). Eles podem também ser a única estratégia de pesquisa adotada. Isso quando já se tem uma idéia do tema, conhecimento do problema, dados anteriores consistentes, experiência com a abordagem de temas similares (no questionário e na composição da amostra).
Aqui se trata normalmente de estudos feitos com entrevistas estruturadas (questionário escrito e com seqüência de perguntas definida) durando muitas vezes de 10 a 45 minutos ou mais. Em função dos objetivos e da duração do questionário (o que tem uma influência tanto na possibilidade de aplicação quanto nos eventuais resultados) pode-se escolher uma ou outra técnica, e mesmo combinar técnicas.
Abaixo temos técnicas comuns e recomendações gerais (não definitivas, pois os objetivos da pesquisa podem indicar outro caminho):
O gráfico abaixo representa de forma geral um guia para a escolha da metodologia em função da proporção da população que se planeja entrevistar e a duração do questionário.
As análises univariadas, bivariadas e multivariadas se definem em primeiro lugar por explorarem respectivamente uma variável, duas variáveis ou três ou mais variáveis.
Os tipos de análise dependem da determinação do objetivo: descrever um fenômeno ou analisá-lo (testar hipóteses sobre ele). Num caso ou em outro devemos nos valer de métodos diferentes. Há sempre, quando se escolhe um tipo de análise, o dilema entre simplicidade (resultados intuitivos, mas sem controle de certas possíveis influências) e complexidade (com mais controle causal).
Há muitas maneiras de analisar e apresentar resultados de pesquisas quantitativas. Muito comumente se apresentam freqüências. Por exemplo, uma estatística é que, no Brasil, 35% da população está na classe C (do Critério Brasil).
Isso é somente uma descrição. Para se começar a ter uma melhor imagem do problema e ainda sem tirar conclusões, pode-se comparar uma série de estatísticas. Por exemplo, utilizando a tabela abaixo:
| Classe | Porcentagem Brasil | Porcentagem Grande São Paulo | Porcentagem Grande Rio de Janeiro |
| A | 6% | 7% | 5% |
| B | 14% | 26% | 23% |
| C | 36% | 38% | 39% |
| D | 31% | 26% | 31% |
| E | 4% | 2% | 3% |
*dados da pesquisa LSE Ibope de 2000 (9 regiões metropolitanas) que originou o último Critério Brasil.
Aqui nós estamos mostrando apenas uma variável, estamos no domínio da análise univariada (estatística descritiva).
Para buscar conclusões (estatística analítica), passamos para análises bivariadas (duas variáveis) ou multivariadas (três ou mais variáveis).
Análises bivariadas são bastante comuns em pesquisa de mercado. Têm-se duas variáveis, uma é independente (como causa ou explicação da outra) e a outra, dependente (objeto do esforço de explicação). Um exemplo corriqueiro de análise bivariada se encontra nas tabelas de contingência. Abaixo temos um exemplo de uma tabela com duas variáveis: posse de aparelho de DVD e conhecimento de da marca de eletro-eletrônicos XY.
Posse de DVD por conhecimento da marca XY
|
Possui aparelho de DVD? |
||
Conhece a marca XY? |
não |
sim |
Total |
nada |
31,6% |
8,4% |
27,7% |
pouco |
31,8% |
14,5% |
28,9% |
algo |
16,3% |
32,5% |
19,0% |
muito |
20,4% |
44,6% |
24,4% |
Total |
100,0% |
100,0% |
100,0% |
Dados da pesquisa MAB Omnibus de março 2004. Metodologia: clique aqui
Por convenção as categorias da variável dependente aparecem nas linhas (horizontalmente). As porcentagens são calculadas verticalmente (dentro da coluna, onde está a variável independente).
No caso dessa análise, a variável dependente é o conhecimento da marca. A variável independente é a posse de um DVD. Pensa-se (hipótese) que o fato de ter um DVD mostra que a pessoa é mais ligada em tecnologia, assim tenderá a conhecer melhor as marcas de eletro-eletrônicos.
Observando as porcentagens, vê-se que os que não possuem DVD tendem em maior proporção a conhecer “pouco” ou “nada” da marca XY. Já os que possuem tendem a conhecer “algo” ou “muito” da marca. Essa observação indica uma correlação entre as variáveis.
A partir desse resultado é possível calcular a relação estatística entre as variáveis. Nesse caso, usamos um teste chamado de qui-quadrado. Ele pode ser significativo ou não, quer dizer se a estatística qui-quadrado é significativo (num nível de confiança escolhido, por exemplo, 95%, ou seja em média se acertará 19 estudos em 20), há evidência que as variáveis são associadas e se tem uma boa razão de pensar que as diferenças entre as células da tabela não são fruto do azar. Para informação, como se podia supor, no caso da tabela acima, as diferenças são significativas. O que implica dizer que o fato de possuir um DVD tende a influir no conhecimento da marca.
Acima nós mostramos um exemplo de análise bivariada. Essa análise pode esconder uma ligação “verdadeira” da variável dependente, da independente ou de ambas com uma variável terceira, que seria a explicação “verdadeira” dos valores da variável dependente. Por exemplo, a classe social explica (em parte) tanto a posse de DVD como o conhecimento da marca. Fazendo um teste com as três variáveis, a força explicativa da variável “posse de DVD” diminui um pouco, mas continua importante. Pode-se controlar uma relação entre duas variáveis com uma série de outras variáveis, o que vai mostrar a “resistência” da ligação das variáveis que fundamentam o teste da hipótese aventada.
É possível, inclusive, nesse processo de testes sucessivos, encontrarmos outras relações que estão ligadas a hipóteses concorrentes ou gerar novas hipóteses. Além disso, quando se testam hipóteses nunca se pode ter certeza da veracidade da ligação, mas a cada hipótese contrária (de não ligação entre as variáveis) que é refutada se tem mais confiança na ligação causal.
Há um amplo leque de análises multivariadas e que são escolhidas segundo o tema estudado e o tipo de variáveis ( nominais, ordinais, contínuas). Muitas técnicas podem ser usadas alternativamente para o mesmo problema de pesquisa. Apresentamos algumas possibilidades abaixo:
Consumo baixo |
Consumo médio |
Consumo alto |
Design esportivo |
Design tradicional |
Design utilitário |
Preço baixo |
Preço médio |
Preço alto |
A partir dos resultados do cruzamento das respostas em termos de prioridades (pares de características), pode-se pensar na viabilidade de lançamento de um dito produto (com um mix das 3 características) ou adequação de um mix a um público alvo específico.
O nível de confiança é uma escolha, em estatística, da chancede acertar quando se faz uma generalização a partir de uma amostra – o que é coletado – para uma população – o universo explorado. Os níveis de confiança habituais são 95% e 99%.
No caso do nível 95%, o mais aplicado em ciências sociais e pesquisa de mercado, tem-se uma estatística (por exemplo, porcentagem) e pode-se pensar que se vai acertar a predição (% dado) com um erro amostral (+ ou - certo valor em pontos percentuais) em 19 de cada 20 amostras utilizadas. Por exemplo, você pode dizer que está 95% confiante que 60% favorecem um candidato X com mais ou menos 4 pontos percentuais de erro.
O nível de confiança é uma maneira diferente de dizer o intervalo de confiança. O nível de confiança de 95% corresponde ao intervalo de confiança de +-2,5%. O de 99% ao de +-0,5%.
Pesquisa pela Internet é uma ferramenta que pode render frutos. Não é, no entanto, uma ferramenta que se pode usar indiscriminadamente para qualquer tipo de questionário, com qualquer público.
A cobertura da Internet é satisfatória nas cidades grandes e médias, mas dois fatores que dificultam sua aplicação merecem destaque:
1. Baixos níveis de educação e familiaridade com a informática limitam o uso de questionários auto-administrados. Isso aumento o risco de pouca equivalência nas escalas porque há alta variabilidade no estilo de resposta dentro da amostra. Além disso, fica dificultado o uso de questões e escalas complexas.
2. Em agosto de 2004, haveria 19 milhões de usuários da interent no Brasil. Baixa penetração pode inflar artificialmente dados de painéis.
Tudo isso leva à busca de um mix de painel a partir de recrutamente intensivo e recrutamento na rua para central location. Esses esforços de recrutamento e controle tendem a aproximar os custos da pesquisa on-line das demais ferramentas. A Market Analysis Brasil tem larga experiência para aconselhá-lo, fizemos uma série de pesquisas pela Internet tanto próprias quanto para nossos clientes em projetos multipaís.