A Importância da Pesquisa de Mercado para Decisões Empresariais Estratégicas

A Importância da Pesquisa de Mercado para Decisões Empresariais Estratégicas

No mundo dos negócios, informações precisas e confiáveis são fundamentais para tomar decisões acertadas. O cenário de mercado é dinâmico e cheio de incertezas: mudanças nas preferências do consumidor, novos concorrentes, transformações tecnológicas e demandas regulatórias podem impactar diretamente a estratégia de uma empresa. Para navegar nesse cenário complexo, as organizações precisam não apenas reagir aos desafios, mas também antecipá-los e agir com informação e confiança.

É aqui que entra a pesquisa de mercado — uma ferramenta essencial que conecta as empresas ao comportamento real do consumidor, às tendências de mercado e à realidade do ambiente competitivo. Ao longo dos anos, a pesquisa se consolidou como um instrumento estratégico, usado para monitorar desempenho, identificar oportunidades de inovação, avaliar ações de marketing e, principalmente, mitigar riscos. Seja para entender as motivações dos consumidores, testar novos produtos, ou medir a eficácia de campanhas publicitárias, a pesquisa de mercado fornece insights valiosos que ajudam a transformar dados brutos em decisões fundamentadas.

Entretanto, o sucesso de qualquer pesquisa de mercado depende da metodologia correta e da execução precisa. Não basta simplesmente coletar dados: é preciso entender o problema de pesquisa, escolher a abordagem correta, planejar a coleta de dados de forma estratégica, e analisar os resultados com rigor. Para que esses dados se tornem informações acionáveis, que orientem decisões empresariais estratégicas, a pesquisa de mercado deve ser bem conduzida, metodologicamente rigorosa e orientada para resultados práticos.

A Jumppi, especializada em pesquisa de mercado, é a parceira estratégica que oferece as soluções necessárias para que as empresas possam entender seu mercado, validar suas hipóteses e tomar decisões mais assertivas. Trabalhamos ao lado de nossos clientes em todas as etapas do processo de pesquisa, desde a compreensão do problema, passando pela definição metodológica, execução rigorosa, até o processamento e análise dos dados. Nosso trabalho não termina com a entrega de resultados: fornecemos direcionamentos estratégicos claros, baseados em dados que orientam as decisões de longo prazo e fortalecem a posição competitiva de nossos clientes no mercado.

Neste conteúdo, vamos explorar como a Jumppi se destaca em cada uma dessas etapas. Vamos demonstrar como nossa experiência e abordagem personalizada ajudam a transformar dados em insights, e insights em ações estratégicas que realmente impactam o sucesso das empresas. Com base em metodologias rigorosas, tecnologias avançadas e um time altamente especializado, mostramos como a pesquisa de mercado é muito mais do que um simples levantamento de dados: ela é o fundamento para decisões inteligentes e estratégias eficazes.

Seja qual for o desafio enfrentado pela sua empresa, a Jumppi está aqui para ajudar a transformar dúvidas em certezas. Vamos guiá-lo na jornada de entender profundamente seu mercado, identificar novas oportunidades e tomar decisões estratégicas com base em informações confiáveis, contextualizadas e alinhadas aos seus objetivos de negócios.

Capítulo 1 — Pesquisa de Mercado no Brasil: propósito, desenhos e padrões de qualidade

É tentador reduzir “pesquisa de mercado” a uma lista de técnicas ou metodologias isoladas. Na prática, porém, trata-se de um sistema de redução de incerteza que conecta perguntas de negócio a decisões verificáveis. Esse sistema opera por meio de pesquisas qualitativas e quantitativas e combina dados primários e secundários para acessar informações do mercado (consumidores, clientes B2B, concorrentes, canais, fornecedores, reguladores), transformando indícios dispersos em evidências úteis, contextualizadas e confiáveis para apoiar estratégia, produto, comunicação e experiência do cliente. A definição canônica da American Marketing Association resume bem esse papel: pesquisa de mercado é a função que liga consumidores e organizações por meio de informação usada para identificar/definir problemas e oportunidades, gerar/avaliar ações, monitorar desempenho e aprimorar o entendimento do processo de marketing. American Marketing Association

Esse encadeamento ganha forma em três desenhos que se complementam ao longo do ciclo decisório. Na fase exploratória, buscamos conhecer profundamente o fenômeno em estudo, mapeando linguagem, práticas, dores e gatilhos com entrevistas em profundidade, grupos, etnografia/netnografia e dados secundários (relatórios de setor, bases públicas, literatura). O objetivo é reduzir a incerteza conceitual: clarificar “o que observar”, nomear constructos com precisão e gerar hipóteses e listas de atributos/variáveis que farão sentido quando medidos. Na fase descritiva, passamos a quantificar o que/quanto usando amostras e instrumentos estáveis para estimar prevalências, forças de associação e diferenças entre segmentos. Na fase causal/experimental, testamos mecanismos (por exemplo, se uma mensagem, preço ou funcionalidade causa mudança de comportamento) com manipulação e contrafactuais críveis. Escolher entre elas não é uma preferência de método: é responder ao estágio da pergunta — descobrir (exploratória), medir (descritiva) ou testar (causal). American Marketing Association

Para que esse sistema inspire confiança pública e corporativa, ele se ancora em padrões profissionais. O ICC/ESOMAR International Code (revisado em 2025) é o referencial ético global que exige legalidade, transparência, minimização de dados, dever de cuidado com participantes (incluindo grupos vulneráveis) e supervisão humana frente a IA e dados sintéticos. Ele vale para pesquisa qualitativa, quantitativa e data analytics quando executados com finalidade de pesquisa, e existe para preservar o interesse público e a confiança no setor. ICC – International Chamber of Commerce+1

Na dimensão de qualidade operacional, a ISO 20252:2019 estabelece termos e requisitos de serviço para provedores de pesquisa, incluindo insights e data analytics: do planejamento ao desenho amostral, coleta, supervisão, tratamento, análise e reporte. Na prática, adotar 20252 significa padronizar rotinas, documentar controles de qualidade e permitir auditoria comparável entre projetos e fornecedores; a própria MRS (Reino Unido) explicita que a 20252 cobre o processo inteiro e incorpora prescrições antes tratadas na ISO 19731 (analytics digitais). ISO+1

No Brasil, três frentes pedem atenção permanente. (1) LGPD: a Lei 13.709/2018 rege o tratamento de dados pessoais, exigindo base legal, finalidade específica, minimização, segurança e transparência. A ANPD publicou guia orientativo específico para estudos e pesquisas, esclarecendo quando consentimento é a base mais adequada, quando legítimo interesse pode ser usado (com teste de balanceamento) e como mitigar riscos no uso de dados sensíveis, gravações e observação de campo. Em síntese: a LGPD não trava pesquisa; ela eleva a diligência e a prestação de contas metodológica. Serviços e Informações do Brasil

(2) Classificação econômica: o Critério Brasil/CCEB (ABEP, 2024) classifica domicílios por capacidade de consumo via sistema de pontos (bens, escolaridade do responsável, acesso a serviços) e cortes A–DE. É útil para planejamento e cotas, mas não substitui segmentações por comportamento, valor ou papéis decisórios — especialmente em qualitativos, customer jobs e jornadas. A própria ABEP enfatiza o uso correto do Critério como ferramenta operacional, não como estratégia de segmentação por si só. abep.org+1

(3) Pesquisas eleitorais: quando houver divulgação pública de pesquisas relativas a eleições ou candidatos no ano eleitoral, é obrigatório registrar no TSE até cinco dias antes da divulgação, conforme a Res.-TSE nº 23.600/2019 (e alterações). Entender responsabilidades, prazos e penalidades evita riscos jurídicos e reputacionais. Justiça Eleitoral+1

A transparência no relato completa o quadro. Em surveys, a comunidade internacional adota as AAPOR Standard Definitions (10ª ed., 2023) como linguagem comum para disposições de casos e taxas de resultado (RR, COOP, REF, etc.). Reportar essas métricas com o mesmo padrão melhora a comparabilidade entre estudos, permite avaliar não resposta e dá ao leitor limites claros de inferência — especialmente quando há amostragem complexa ou blends de fontes on-line. AAPOR

Em suma: um bom projeto exploratório reduz a incerteza conceitual e produz hipóteses sólidas; um bom descritivo mede com representatividade e instrumentos válidos; um bom causal testa efeitos com controle — tudo isso amarrado por ética (ICC/ESOMAR), qualidade (ISO 20252), conformidade (LGPD/ANPD) e transparência (AAPOR). É essa arquitetura que transforma informação dispersa em decisões melhores, mais rápidas e defendíveis.

Capítulo 2 — Pesquisa Exploratória: reduzir incerteza conceitual com método, ética e rigor

É tentador imaginar a pesquisa exploratória como “conversas soltas” antes da parte séria dos números. Na prática, ela é um processo estruturado de redução de incerteza que antecede a mensuração e os testes: serve para compreender profundamente o fenômeno, clarificar a linguagem que os públicos usam, nomear constructos (o que exatamente queremos observar), e gerar hipóteses plausíveis que depois poderão ser medidas (descritiva) ou testadas (causal). Fazemos isso combinando dados primários qualitativos (entrevistas em profundidade, grupos, etnografia/netnografia) e dados secundários (relatórios setoriais, bases públicas, literatura), sempre com finalidade aplicada — informar decisões de produto, marca, comunicação, experiência e pricing. Essa lógica dialoga com a definição da AMA para pesquisa de mercado como função que liga organizações e consumidores por meio de informação usada para identificar problemas, avaliar ações e monitorar desempenho: a exploratória é onde a pergunta ganha forma e vocabulário. PubMed

Quando a exploratória é o passo certo? Quando a pergunta de negócio ainda está difusa (ex.: “por que nosso churn subiu?”), quando entramos em segmentos pouco conhecidos (novas geografias, nichos B2B), quando há sinais conflitantes nos dados existentes, ou quando precisamos projetar instrumentos (questionários, roteiros de teste, atributos/níveis de conjoint). Em termos práticos, a exploratória reduz a incerteza conceitual (“o que observar e como nomear”), para que a descritiva quantifique com validade e a causal teste mecanismos com controle. Esse encadeamento é padrão em projetos mixed methods no desenho exploratório sequencial (qual → quant), descrito por Creswell & Plano Clark. Sage Publications

Repertório metodológico.

• Entrevistas em profundidade (IDIs): excelentes para temas sensíveis/complexos e para reconstruir episódios de decisão com nuance (trajetórias, trade-offs). Os clássicos de Seidman sistematizam estrutura e ética da entrevista qualitativa. Google Livros+1
• Grupos focais: úteis quando interação social e linguagem coletiva fazem parte do fenômeno (coconstrução de sentido, reações a estímulos, co-creation inicial). A tradição de Krueger & Casey oferece o “como fazer” de planejamento à análise. uk.sagepub.com+1
• Etnografia (presencial) e netnografia (ambientes digitais): mapeiam comportamento em contexto, fricções e significados culturais; a netnografia de Kozinets detalha procedimentos para comunidades on-line e questões éticas específicas. uk.sagepub.com+1
• Desk research estruturado: organiza o que já existe (bases públicas, relatórios, papers) para orientar o roteiro, o screener e as hipóteses que vamos explorar. (Nesta série, a Jumppi usa desk como “pré-campo” e como triangulação.)

Amostragem e saturação (o que é “suficiente” em qualitativa?). Na exploratória, não buscamos representatividade estatística, e sim cobertura conceitual. Selecionamos participantes por critérios (experiências, comportamentos, papéis decisórios, perfis de uso, regiões) e documentamos saturação. A literatura empírica mostra que saturação de códigoscostuma surgir por volta de ~12 entrevistas em grupos relativamente homogêneos (Guest, Bunce & Johnson), enquanto a saturação de significado — nuances, profundidade interpretativa — tende a exigir mais casos (Hennink, Kaiser & Marconi distinguem claramente “code” vs “meaning saturation”). Em estudos multissítio/heterogêneos, muitas vezes trabalhamos com 20–40 entrevistas para captar meta temas transversais. Isso não é regra dura, mas parâmetro defendível para planejamento de escopo e cronograma. SAGE Journals+2warwick.ac.uk+2

Do problema ao roteiro: como perguntamos importa. Em IDIs e grupos, começamos com contexto amplo, avançamos para episódios concretos (última compra/uso/decisão, passo-a-passo) e só depois testamos estímulos (conceitos, claims, protótipos). Essa progressão “funil” reduz viés e aproxima a fala do comportamento real. O trabalho de Seidman ajuda a manter foco em experiências vividas, enquanto a tradição de Krueger & Casey orienta moderação, dinâmica de grupo e análise. Em netnografia, seguimos protocolo próprio (mapeamento de comunidades, coleta de rastros, imersão reflexiva e reporte) conforme Kozinets. Google Livros+2uk.sagepub.com+2

Análise: transformar fala e observação em evidência. A análise temática de Braun & Clarke é hoje um padrão versátil: seis fases (familiarização → codificação → temas → revisão → definição → relato) permitem operar com transparência, mantendo trilha de auditoria e descrição espessa (thick description). Em projetos de posicionamento e proposta de valor, podemos complementar com means–end/laddering, que explicita cadeias A-C-V (Atributo → Consequência → Valor) e produz Mapas Hierárquicos de Valor úteis para estratégia e comunicação. Ambas as abordagens exigem definição clara do quadro analítico antes de codificar e triangulação para robustez. Discipline of Psychology+2is.muni.cz+2

Qualidade, ética e conformidade (o que sustenta a confiança). No plano ético, a exploratória é regida pelo ICC/ESOMAR International Code (revisão 2025), que reforça legalidade, transparência, minimização de dados, dever de cuidado com participantes e supervisão humana no uso de IA e dados sintéticos. Para operar no Brasil, a LGPD (Lei 13.709) exige base legal adequada (consentimento ou legítimo interesse com teste de balanceamento), finalidade específica, minimização, segurança e transparência; o Guia Orientativo da ANPD para estudos e pesquisas traduz isso em procedimentos práticos (gravações, dados sensíveis, crianças, observação). Em qualitativa aplicada, as Guidelines de Qualitativo do MRS oferecem boas práticas operacionais (recrutamento, incentivos, privacidade e relato) que coexistem com o Código ESOMAR e a LGPD. Market Research Society+3cms.zdv.uni-mainz.de+3ICC – International Chamber of Commerce+3

Especificidades brasileiras na formação da amostra. O Critério Brasil/CCEB (ABEP) classifica domicílios por capacidade de consumo (A–DE) e é útil para planejar cotas econômicas, mas não substitui variáveis comportamentais e papéis decisórios em qualitativa; a própria ABEP descreve o Critério como ferramenta operacional de classificação, não como segmentação estratégica por si só. Nas nossas exploratórias, combinamos CCEB com critérios de uso/atitude/valor para cobrir variação relevante ao problema. abep.org+1

Como a exploratória alimenta as fases seguintes. Um bom capítulo exploratório termina com hipóteses priorizadas, linguagem do cliente (para questionário/entrevista estruturada), mapas de dores/gatilhos por tipo de cliente e insight territories para posicionamento. Se a próxima etapa for survey, seguimos o desenho exploratório sequencial (qual → quant) e, ao contratar amostra on-line, usamos o padrão ESOMAR 37 Questions para diligência de fornecedores (rastreabilidade, blends, fraud controls, device checks etc.). Isso encurta ciclos de aprender–medir–ajustar e protege a qualidade do dado. Sage Publications+1

Erros comuns (e como evitamos). Tratar exploratória como “opinião não-representativa” (sem quadro analítico), recrutar “por conveniência” (sem lógica de variação), concluir saturação cedo demais (confundindo “code” com “meaning saturation”) e pular direto para o questionário sem consolidar constructos. Nosso antídoto é planejamento e saturação documentado, triangulação (métodos/fontes), padrões de ética/qualidade e relato transparente do que foi — e do que não foi — inferido.

Capítulo 3 — Pesquisa Descritiva: medir o que/quanto e compreender a realidade com precisão

Após a fase exploratória, onde mapeamos a fundo o fenômeno, geramos hipóteses e entendemos os principais construtos, é hora de medir. Nesse ponto, a pesquisa descritiva ganha relevância: ela busca quantificar o que acontece, medir a intensidade de fenômenos, a prevalência de comportamentos ou opiniões, e identificar padrões nas variáveis que definem a realidade de mercado. A pesquisa descritiva é a etapa em que as perguntas de “quanto” e “o que” ganham respostas numéricas e verificáveis. Ela fornece os dados que sustentam decisões estratégicas, como segmentação de mercado, monitoramento de desempenho e avaliação de ações de marketing.

Ao contrário da pesquisa exploratória, que visa compreender e gerar hipóteses, a pesquisa descritiva é voltada para medir variáveis específicas de maneira representativa e sistemática. Aqui, o objetivo não é aprofundar-se no fenômeno, mas sim documentar a realidade, identificando relacionamentos e correlações entre as variáveis de interesse. O desenho de pesquisa descritiva é projetado para mapear uma situação, sem a intenção de intervir ou modificar a realidade observada.

Para que a pesquisa descritiva seja eficaz, é necessário que ela seja conduzida de forma sistemática e estruturada, com uma amostra representativa da população que se deseja estudar. Isso significa que a amostra deve ser cuidadosamente selecionada, com base em critérios de probabilidade que permitam extrapolar os resultados para uma população maior, garantindo que as conclusões sejam válidas e confiáveis.

1) O objetivo da pesquisa descritiva: entender padrões e relações

A pesquisa descritiva é amplamente usada para identificar padrões em grandes populações e compreender como variáveis se relacionam entre si. Por exemplo, ela pode ser utilizada para entender comportamentos de consumo, como a frequência de compras de um produto, ou para medir a satisfação do cliente em relação a um serviço específico. Essa abordagem também é fundamental para monitoramento de desempenho (por exemplo, acompanhar a evolução de um índice de satisfação ao longo do tempo) ou para testar hipóteses sobre atributos de produto ou preferências de marca.

Em termos mais práticos, a pesquisa descritiva pode responder perguntas como:

• Quantos consumidores preferem a marca X em relação à marca Y?
• Qual a frequência de utilização de um produto ou serviço?
• Qual a distribuição de rendimentos entre diferentes faixas etárias?
• Qual o nível de satisfação geral com um serviço?
  Essas perguntas demandam mensuração precisa, e é aqui que entra a importância de variáveis bem definidas e a qualidade do instrumento de coleta (questionários, escalas, índices).

2) Desenho da pesquisa descritiva: do objetivo ao plano amostral

O desenho de pesquisa descritiva envolve uma série de etapas cruciais para garantir que os dados obtidos sejam representativos e válidos. A primeira decisão é definir o problema de forma clara e precisa. Depois, é necessário identificar as variáveis que serão medidas (como satisfação, frequência de compra, ou outros indicadores) e especificar como elas serão quantificadas (por exemplo, por meio de escalas de Likert, intervalos de tempo ou respostas binárias).

Na pesquisa descritiva, a amostra deve ser representativa da população-alvo para que os resultados possam ser generalizados. Isso é fundamental para evitar viés de amostragem e garantir que os dados reflitam a realidade da população. A amostragem probabilística é a mais comum nesse tipo de estudo, e dentro dessa abordagem, podem ser utilizadas várias técnicas, como amostragem aleatória simples, estratificada, ou por conglomerados.

Além disso, a pesquisa descritiva depende de instrumentos bem calibrados para coletar dados. O questionário, a escala de satisfação, o índice de lealdade (NPS), entre outros, devem ser validados para garantir que estão medindo o que realmente se propõem a medir, ou seja, que são confiáveis e válidos para a população em questão. O processo de pré-teste (ou pilot study) é fundamental para ajustar qualquer item que possa ser interpretado de forma ambígua ou que não seja claro para o público-alvo.

3) Amostragem: representatividade e precisão

Em uma pesquisa descritiva, a amostragem tem um papel central. A amostra não precisa ser grande (como em estudos experimentais ou causais), mas representativa e cuidadosamente estruturada para refletir a diversidade da população. O uso de tamanho adequado da amostra é essencial para evitar erros sistemáticos que possam comprometer a análise. O erro amostral deve ser minimizado e, em estudos quantitativos, a precisão dos dados é frequentemente expressa por intervalos de confiança e margens de erro.

É possível calcular o tamanho da amostra necessário a partir de fórmulas estatísticas que consideram o tamanho da população, o nível de confiança desejado (geralmente 95%) e a margem de erro tolerável (normalmente 5%). Quanto maior a amostra, menor será a margem de erro, mas é preciso equilibrar custo e tempo.

Além disso, a estratificação da amostra, dividindo a população em subgrupos com características semelhantes (por exemplo, idade, gênero, região, etc.), é uma técnica útil para garantir que todas as partes da população estejam representadas de forma justa e que a comparação entre grupos seja válida.

4) Instrumentos de coleta e escalas de medida

A qualidade da coleta de dados em uma pesquisa descritiva está fortemente vinculada ao instrumento utilizado. O questionário deve ser claro, objetivo e adaptado ao perfil do público-alvo. Para medir variáveis de forma consistente, é fundamental usar escalas padronizadas, como Escala de Likert, Escala de Semelhança (como as de diferencial semântico) ou escala de frequência (ex.: “nunca”, “raramente”, “sempre”). O objetivo é garantir que as respostas sejam mensuráveis, comparáveis e compreensíveis.

Além disso, as perguntas precisam ser não ambíguas e, quando necessário, acompanhadas de instruções claras sobre como preenchê-las. A coleta pode ser feita por diferentes meios, como entrevistas presenciais, pesquisas online ou telefonemas, e a escolha do método deve considerar tanto o público quanto o orçamento disponível.

5) Análise dos dados: das estatísticas descritivas às inferências

Após a coleta, a análise dos dados na pesquisa descritiva se concentra em estatísticas descritivas (média, mediana, desvio padrão, distribuições de frequência) para organizar e sumarizar as informações. Esse processo é fundamental para gerar visibilidade sobre as tendências da população estudada.

Em alguns casos, a pesquisa descritiva também pode incluir análises inferenciais para explorar possíveis diferenças significativas entre grupos (por exemplo, comparar a satisfação de clientes de diferentes faixas etárias ou regiões). No entanto, a ênfase principal continua sendo a descrição precisa da realidade observada, sem fazer afirmações causais.

O uso de ferramentas estatísticas, como testes de qui-quadrado, ANOVA ou análise de correlação, pode ser útil quando a pesquisa precisa verificar relações entre variáveis. A interpretação desses testes, no entanto, deve ser feita com cuidado para não extrapolar conclusões além do que os dados permitem.

6) Conformidade e transparência na pesquisa descritiva

Assim como em qualquer tipo de pesquisa, a transparência e a conformidade com as normas éticas e legais são essenciais. Para isso, a norma ICC/ESOMAR e a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) devem ser seguidas. A conformidade com essas diretrizes não só protege os dados dos participantes, mas também assegura a credibilidade dos resultados, garantindo que a pesquisa tenha sido conduzida de forma ética, legal e transparente.

Capítulo 4 — Pesquisa Causal/Experimental: validar relações de causa e efeito

Após a pesquisa descritiva, onde mapeamos e quantificamos fenômenos, é hora de entender a causalidade. A pesquisa causal, também conhecida como experimental, é um dos pilares mais robustos da pesquisa de mercado, pois tem a capacidade de validar relações de causa e efeito. Enquanto a pesquisa descritiva se limita a mostrar o quê acontece e em que frequência, a pesquisa causal vai um passo além e tenta responder ao porquê.

A pesquisa causal/experimental é projetada para testar hipóteses que envolvem causas e efeitos: por exemplo, como a mudança de preço de um produto pode afetar o comportamento de compra de consumidores, ou como a alteração em uma mensagem publicitária pode modificar a percepção de marca. Ao contrário da pesquisa descritiva, que observa sem intervir, a pesquisa causal manipula uma variável (a causa) e observa a resposta (o efeito), geralmente comparando grupos para verificar as diferenças causadas por essa manipulação.

O grande mérito da pesquisa causal/experimental está na sua capacidade de estabelecer relações de causa e efeito, o que permite fazer previsões sobre o comportamento futuro e embasar decisões estratégicas com um nível elevado de confiança. Isso é crucial para empresas que buscam otimizar suas estratégias de marketing, testar novos produtos ou avaliar o impacto de mudanças na experiência do cliente.

1) O que é pesquisa causal/experimental e como ela difere de outros tipos

A principal diferença entre pesquisa causal e pesquisa exploratória/descritiva está no seu objetivo de controle. Enquanto a pesquisa exploratória e descritiva buscam entender e descrever fenômenos, a pesquisa causal busca controlar condições para isolar uma causa específica e medir seus efeitos.

Pesquisa causal/experimental envolve, tipicamente:

• Manipulação de uma variável independente (causa).
• Medição de uma variável dependente (efeito).
• Controle de outras variáveis (fatores de confusão ou variáveis extraídas), para garantir que os efeitos observados são devidos exclusivamente à variável manipulada.

Por exemplo, se quisermos testar se a alteração do preço de um produto aumenta as vendas, teríamos duas condições: um grupo de controle (que não sofre alteração) e um grupo experimental (que tem o preço alterado). A diferença nas vendas entre os dois grupos é a variável dependente, e a alteração do preço é a variável independente.

Esse controle rigoroso permite à pesquisa causal estabelecer conclusões que vão além da simples correlação (presente na pesquisa descritiva), permitindo afirmar que a mudança no preço causou a mudança nas vendas. Essa capacidade de afirmar causalidade é o que torna a pesquisa causal um dos tipos mais poderosos de pesquisa científica.

2) Quando utilizar a pesquisa causal: validação de hipóteses e previsão de resultados

A pesquisa causal é a escolha ideal quando queremos validar uma hipótese de causa e efeito ou prever os impactos de uma mudança ou ação. Ela é utilizada principalmente em estudos onde as empresas precisam testar estratégias antes de implementá-las em grande escala, por exemplo, em:

• Testes de preço: para entender como diferentes faixas de preço afetam a demanda.
• Mudanças em mensagens publicitárias: testar qual mensagem gera maior resposta emocional ou conversão.
• Testes de usabilidade: avaliar como a alteração de um botão ou layout impacta a experiência do usuário e taxas de conversão.
• Campanhas promocionais: medir os efeitos de descontos ou promoções no comportamento de compra.

Se a decisão de negócio envolve alterar uma variável com a esperança de ver uma mudança no comportamento do cliente ou performance de produto, a pesquisa causal é essencial. Ela garante que estamos testando a hipótese certa e que os efeitos observados são realmente causados pela mudança realizada, e não por outras variáveis externas.

3) Desenho de pesquisa causal: controle, manipulação e randomização

O coração da pesquisa causal está no seu desenho experimental, que visa controlar todas as variáveis externas (ou irrelevantes para o estudo) que poderiam afetar os resultados.

O design experimental clássico pode envolver:

• Grupo experimental: o grupo que recebe a manipulação da variável independente (exemplo: alteração no preço do produto).
• Grupo de controle: o grupo que não recebe a manipulação (ou recebe um placebo) para servir como ponto de comparação.
• Randomização: a distribuição aleatória dos participantes nos dois grupos (controle e experimental) ajuda a garantir que as diferenças observadas entre os grupos não sejam fruto de viés de seleção.

Outros elementos importantes incluem a duração do estudo, variáveis de controle (para isolar a causa) e fatores ambientais que podem influenciar o efeito. Um bom desenho experimental garante que qualquer diferença observada entre os grupos seja devida apenas à manipulação da variável independente.

Além disso, a randomização é essencial para garantir que não haja viés de seleção nos grupos. Ela ajuda a garantir que a amostra dos participantes seja representativa da população e que os resultados não sejam distorcidos por características iniciais dos participantes. Isso é um dos pontos mais fortes da pesquisa causal, pois sem randomização, qualquer diferença entre os grupos pode ser explicada por fatores externos ao estudo, invalidando a relação de causalidade.

4) Tipos de experimentos: de laboratório a campo

• Experimentos de laboratório: controlam mais variáveis externas, mas podem ter baixa validez externa (dificuldade em aplicar os resultados a contextos do mundo real).
• Experimentos de campo: realizados em ambientes naturais, com menos controle, mas com maior validez externa (resultados mais próximos da realidade de mercado).

Os experimentos de campo são particularmente úteis em contextos de marketing e comportamento do consumidor, onde as interações podem ser complexas e variáveis ambientais difíceis de controlar. Já os experimentos de laboratório são mais comuns em pesquisas de usabilidade de produtos ou testes de conceito, onde as condições podem ser mais controladas sem interferências externas.

5) Análise de dados em pesquisa causal: da diferença à causalidade

A análise de dados em experimentos causais envolve a comparação entre os grupos experimental e de controle para identificar diferenças significativas na variável dependente. Testes estatísticos, como o teste t de Student, ANOVA ou regressão, são usados para verificar se as diferenças observadas são estatisticamente significativas e não fruto do acaso.

A chave aqui é a causalidade. Não basta observar uma correlação entre duas variáveis; precisamos garantir que a manipulação da variável independente realmente tenha causado a mudança na variável dependente. Para isso, são usadas técnicas de controle de variáveis de confusão (ou variáveis extraídas), para garantir que os efeitos observados não sejam devidos a fatores externos não controlados.

6) Considerações éticas e legais em pesquisa causal

A pesquisa causal exige uma atenção especial às implicações éticas, já que envolve a manipulação de variáveis que podem afetar diretamente os participantes (por exemplo, testando novos produtos ou alterando preços). Os princípios de consentimento informado, transparência e dever de cuidado são essenciais para garantir que a pesquisa seja conduzida de maneira ética.

Além disso, é fundamental estar em conformidade com a LGPD ao coletar e tratar dados dos participantes, garantindo que os dados pessoais sejam protegidos e usados apenas para as finalidades autorizadas pelos participantes. A pesquisa causal também pode envolver dados sensíveis (como decisões de compra ou comportamento emocional), e, portanto, a minimização de dados e a segurança de dados devem ser prioridades.

Capítulo 5 — Pesquisa Mista ou multitécnica: combinando métodos para decisões mais robustas

A pesquisa mista, ou multitécnica, ou design misto, é uma abordagem poderosa quando a complexidade do problema exige mais de uma perspectiva. Enquanto a pesquisa exploratória, descritiva e causal têm seus papéis específicos, combiná-las oferece a capacidade de aproveitar o melhor de cada uma para resolver questões mais complexas, como quando se quer não apenas medir, mas também compreender profundamente o fenômeno em questão e validar relações causais.

A pesquisa mista permite que os métodos qualitativos e quantitativos se complementem, proporcionando uma visão mais holística, rica e precisa. Enquanto a pesquisa exploratória esclarece conceitos e gera hipóteses, a pesquisa descritiva oferece dados representativos sobre as tendências e padrões observados, e a pesquisa causal testa as relações de causa e efeito. Combinando essas abordagens, podemos enriquecer as descobertas e garantir que a tomada de decisão seja fundamentada em dados robustos e insights profundos.

1) Por que adotar um desenho misto?

A principal razão para adotar um desenho misto é que ele oferece uma visão integrada do problema de pesquisa. Muitas vezes, nenhuma abordagem sozinha é capaz de captar todas as nuances de um fenômeno. Por exemplo, imagine uma empresa que deseja entender por que seus clientes abandonam o carrinho de compras online. Uma pesquisa exploratória pode ser usada inicialmente para entender as barreiras percebidas pelos consumidores (motivos subjetivos e qualitativos), enquanto uma pesquisa descritiva pode quantificar a frequência e as características demográficas dos consumidores que abandonam os carrinhos. Após isso, uma pesquisa causal pode testar as mudanças específicas (como a alteração no design do site ou na oferta de descontos) e medir os efeitos causados por essas mudanças.

Adotar métodos mistos também é essencial quando:

• O problema é multidimensional e exige tanto dados qualitativos quanto quantitativos para uma compreensão completa.
• Existem hipóteses complexas que não podem ser testadas com apenas um tipo de abordagem.
• A validade externa (aplicação dos resultados no mundo real) precisa ser fortalecida por uma abordagem mais holística.

2) Como combinar as abordagens? (Exploratória → Descritiva → Causal)

A combinação dos métodos pode seguir algumas abordagens diferentes, que podem ser adaptadas conforme o problema em questão:

2.1. Exploratória sequencial (quali → quanti)

Esta é a abordagem mais comum em pesquisas mistas, onde começamos com um estudo qualitativo exploratório para gerar hipóteses, definir constructos e desenvolver escalas ou itens que serão utilizados em um estudo descritivo. O design exploratório sequencial permite que as descobertas qualitativas alimentem o estudo quantitativo, ajudando a garantir que os dados coletados de uma amostra mais ampla sejam mais precisos e relevantes.

Exemplo prático: em um estudo sobre satisfação de clientes, o primeiro passo seria realizar entrevistas em profundidade com um pequeno grupo de clientes para entender suas dúvidas, frustrações e expectativas. Esses insights ajudariam a criar um questionário que seria então aplicado a uma amostra maior (fase quantitativa), para quantificar a satisfação dos clientes em termos mais amplos.

2.2. Descritiva sequencial (quanti → quali)

Nesta abordagem, começamos com dados quantitativos, analisamos os padrões ou diferenças significativas entre grupos, e, em seguida, usamos métodos qualitativos para aprofundar a compreensão dos motivos por trás dos padrões observados. O objetivo aqui é que a fase quantitativa ajude a definir áreas específicas ou subgrupos que exigem mais investigação qualitativa.

Exemplo prático: uma empresa pode realizar uma pesquisa descritiva sobre satisfação de clientes e identificar que clientes de determinada faixa etária estão mais insatisfeitos com o serviço. Em seguida, uma entrevista em profundidade poderia ser realizada com clientes dessa faixa etária para explorar os motivos dessa insatisfação de maneira mais detalhada.

2.3. Exploratória e descritiva simultâneas

Aqui, as abordagens qualitativa e quantitativa são aplicadas ao mesmo tempo, mas em diferentes aspectos do estudo. O design simultâneo pode ser útil quando diferentes variáveis ou aspectos do fenômeno precisam ser explorados e medidos ao mesmo tempo.

Exemplo prático: em um estudo sobre o impacto de campanhas publicitárias, enquanto a pesquisa exploratória é usada para identificar como os consumidores interpretam a mensagem e como ela ressoa com suas emoções e motivações, uma pesquisa descritiva simultânea pode ser usada para medir o alcance da campanha e a mudança de percepção entre diferentes segmentos de público.

2.4. Causal mista (quali → quanti → quali)

Em alguns casos, a pesquisa causal pode ser feita de maneira mista, onde se começa com um estudo qualitativo para identificar fatores causais, depois se passa para um estudo quantitativo para medir o impacto desses fatores em uma população maior, e finalmente se retorna à abordagem qualitativa para compreender em detalhes os resultados observados.

Exemplo prático: em um estudo de teste A/B para uma página de vendas, podemos primeiro realizar uma pesquisa exploratória para entender como diferentes grupos de consumidores percebem o site. Em seguida, conduzimos um teste A/B (quantitativo) para mensurar o desempenho das diferentes versões da página. Após a coleta dos dados, entrevistas qualitativas podem ser realizadas para explorar os motivos pelos quais os consumidores preferem uma versão da página à outra.

3) Vantagens da pesquisa mista

O uso de métodos mistos oferece uma série de vantagens quando comparado ao uso de apenas uma abordagem:

• Visão mais completa: combina a profundidade dos dados qualitativos com a generalização e precisão dos dados quantitativos.
• Redução de viés: a combinação de métodos ajuda a validar resultados obtidos por uma abordagem, aumentando a credibilidade do estudo.
• Maior flexibilidade: oferece alternativas para diferentes tipos de pesquisa e diferentes estágios do ciclo de decisão.

Além disso, a integração de dados de diferentes fontes e métodos facilita a triangulação: o uso simultâneo de dados qualitativos e quantitativos permite identificar convergências e divergências, enriquecendo a análise.

4) Considerações éticas e desafios

Embora o uso de pesquisa mista traga muitos benefícios, ele também apresenta desafios, como a complexidade no planejamento e na execução, a necessidade de coordenação entre as equipes qualitativa e quantitativa, e o tempo e custo maiores envolvidos.

Do ponto de vista ético, o uso de métodos qualitativos exige uma atenção especial ao consentimento informado e à privacidade dos participantes, especialmente quando os dados coletados são sensíveis ou subjetivos. A transparência sobre a finalidade da pesquisa e a proteção de dados pessoais são imprescindíveis, e a LGPD deve ser rigorosamente seguida.

Capítulo 6 — Pesquisa de Mercado no Brasil: Aplicações Práticas e Estudos de Caso

A pesquisa de mercado é uma ferramenta essencial para decisões empresariais informadas e fundamentadas. No entanto, para que ela se mostre eficaz, é importante que as organizações entendam como aplicar os diferentes tipos de pesquisa de maneira estratégica, de modo que os dados coletados realmente ajudem a resolver problemas específicos, a monitorar o desempenho e a inovar com base no comportamento do consumidor e nas tendências de mercado.

No Brasil, a pesquisa de mercado deve levar em conta as particularidades socioeconômicas, culturais e regulatórias do país. Embora as metodologias gerais sejam globais, a aplicação local demanda uma atenção especial a questões como segmentação, comportamento do consumidor, exigências legais (como a LGPD) e variáveis regionais que podem influenciar diretamente os resultados. Neste capítulo, exploramos as principais aplicações da pesquisa de mercado no Brasil, com exemplos práticos e estudos de caso de empresas que utilizaram essas ferramentas com sucesso.

1) Segmentação de Mercado: entendendo o comportamento do consumidor brasileiro

A segmentação de mercado é uma das aplicações mais fundamentais da pesquisa de mercado, especialmente no Brasil, onde a diversidade das populações (cultural, econômica, geográfica) exige um olhar detalhado sobre os diferentes perfisde consumidores.

1.1. Critério Brasil (ABEP) e sua aplicação

O Critério Brasil, estabelecido pela ABEP (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa), é um modelo amplamente utilizado para classificar a população brasileira em diferentes classes socioeconômicas (A, B1, B2, C, D, E) com base em bens e serviços consumidos, além de escolaridade do chefe da família e acesso a serviços básicos. Esse método de segmentação é extremamente útil para estudos de mercado e para o desenvolvimento de campanhas de marketing, pois permite a análise detalhada das necessidades e comportamentos de consumidores em cada faixa socioeconômica. Embora seja um parâmetro importante para definir grupos de interesse, a pesquisa qualitativa pode ser necessária para explorar motivações mais profundas que não são capturadas apenas por essa segmentação.

Estudo de caso: A Samsung, ao lançar um modelo de celular mais acessível no Brasil, usou o Critério Brasil para identificar o público-alvo em diferentes faixas econômicas, garantindo que a campanha publicitária fosse segmentada corretamente. O feedback qualitativo de grupos focais e entrevistas também foi importante para ajustar o posicionamento do produto.

1.2. Segmentação psicográfica e comportamental

Para uma segmentação mais refinada, muitas empresas combinam dados do Critério Brasil com informações psicográficas e comportamentais. A segmentação psicográfica leva em conta fatores como valores, atitudes, interesses e estilos de vida, enquanto a segmentação comportamental foca no comportamento de compra (ex.: frequência de compra, lealdade a marcas, etc.). Ambas as abordagens podem ser combinadas para entender melhor as motivações subjacentes ao comportamento do consumidor e como ele percebe as marcas.

Estudo de caso: Uma empresa de cosméticos brasileira usou tanto a segmentação socioeconômica quanto a comportamental para desenvolver uma linha de produtos premium e uma linha popular, adaptando a comunicação para preferências de compra (compre mais por impulso vs. compre por valor percebido).

2) Monitoramento de Desempenho: acompanhando a jornada do cliente

O monitoramento de desempenho é outra aplicação crucial da pesquisa de mercado. Empresas precisam acompanhar a evolução de suas métricas, como satisfação do cliente, lealdade de marca, preferência de compra e outros indicadores de desempenho ao longo do tempo.

2.1. Pesquisas de Satisfação e Lealdade: NPS, CSAT e CES

As métricas NPS (Net Promoter Score), CSAT (Customer Satisfaction) e CES (Customer Effort Score) são amplamente usadas para monitorar a satisfação do cliente em tempo real. Essas ferramentas ajudam a medir o grau de satisfação e a identificar áreas de melhoria nos produtos, serviços e atendimento ao cliente.

Estudo de caso: Uma rede de supermercados no Brasil implementou o NPS para medir a satisfação dos consumidores após cada compra. Ao identificar que muitos clientes estavam insatisfeitos com o tempo de espera no caixa, a rede ajustou seu processo de atendimento e treinou os colaboradores, resultando em um aumento na lealdade e na recomendação da marca.

2.2. Monitoramento de Marca (Brand Tracking)

O brand tracking é uma abordagem que permite acompanhar a evolução da percepção da marca ao longo do tempo. Índices como Awareness, Associação de Marca e Imagem de Marca ajudam a entender como a marca está sendo percebida pelo público e como suas ações de marketing estão impactando o reconhecimento e a lealdade.

Estudo de caso: A Petrobras no Brasil, através de um estudo contínuo de tracking, monitorou como mudanças na percepção da marca, permitindo ajustes rápidos em campanhas para reforçar a imagem positiva da marca.

3) Teste de Novos Produtos: pesquisa para inovação

A pesquisa de mercado também desempenha um papel crucial no processo de inovação e lançamento de novos produtos. Aqui, a pesquisa serve para avaliar a aceitação do produto antes do lançamento e garantir que ele atenda às necessidades do consumidor.

3.1. Teste de Conceito

O teste de conceito é uma técnica usada para avaliar a viabilidade de um produto ou serviço antes de seu lançamento. Ele envolve a apresentação de propostas ou protótipos a um grupo de consumidores para entender suas percepções e interesses. Esse tipo de pesquisa pode ser feito qualitativamente, com entrevistas e grupos focais, ou quantitativamente, utilizando questionários para medir a aceitação do público.

Estudo de caso: A Natura realizou um teste de conceito para avaliar a aceitação de uma nova linha de produtos sustentáveis antes do lançamento em larga escala. O feedback qualitativo foi usado para ajustar a comunicação da marca e o preço do produto.

3.2. Testes de Preço

Outra aplicação comum da pesquisa de mercado no Brasil é o teste de preço, especialmente em mercados sensíveis ao custo. Através de pesquisas de preço, é possível identificar o preço ótimo que maximiza a demanda sem afetar negativamente a percepção de valor.

Estudo de caso: Uma empresa de telecomunicações no Brasil realizou uma pesquisa de preços para ajustar seus planos de dados móveis. Utilizando uma abordagem de teste de preços A/B, foi possível identificar o preço ideal para cada segmento de cliente, equilibrando acessibilidade com percepção de qualidade.

Capítulo 7 — Fechamento: Como a Jumppi Impulsiona Resultados Estratégicos Através da Pesquisa de Mercado

Na jornada de transformação de dados em decisões estratégicas, a Jumppi se destaca como uma empresa especializada em pesquisa de mercado, sendo a parceira ideal para empresas que buscam não apenas entender o mercado, mas também tomar decisões informadas e baseadas em dados confiáveis. A pesquisa de mercado, quando conduzida corretamente, oferece insights valiosos sobre os consumidores, concorrentes, tendências de mercado e desempenho de marcas e produtos. Para alcançar esses insights, é fundamental que a pesquisa siga um processo estruturado, que envolva a compreensão do problema desde sua origem até a aplicação final das informações.

Neste capítulo, vamos explorar como a Jumppi acompanha seus clientes em cada etapa do processo de pesquisa, com uma abordagem personalizada, metodologicamente rigorosa e orientada a resultados, garantindo que os dados gerados se convertam em estratégias de sucesso para as empresas.

1) Compreensão do Problema de Pesquisa: o primeiro passo para decisões informadas

A base de toda pesquisa bem-sucedida começa com uma compreensão profunda do problema. Muitas empresas começam suas jornadas de pesquisa com uma dúvida ou uma necessidade de direcionamento estratégico: pode ser um desafio no comportamento do consumidor, uma dúvida sobre a aceitação de um novo produto, ou a necessidade de monitorar a percepção da marca no mercado.

A Jumppi ajuda as empresas a transformar questões amplas ou vagas em perguntas de pesquisa específicas e acionáveis. Nossa equipe de consultoria especializada trabalha em parceria com os clientes para entender os objetivos de negócio e os desafios do mercado. A partir daí, ajudamos a estruturar e refinar o problema de pesquisa, garantindo que ele seja claro, preciso e alinhado com as metas estratégicas da empresa. Isso assegura que a pesquisa traga informações úteis que impactem diretamente as decisões empresariais.

2) Definição Metodológica: escolhendo a abordagem certa

A escolha da metodologia de pesquisa é um dos passos mais críticos para garantir que os resultados atendam às expectativas e sejam relevantes para o problema de pesquisa. Na Jumppi, somos especializados em pesquisa qualitativa, quantitativa e mista, e sabemos que a metodologia escolhida deve refletir a natureza da questão a ser respondida.

• Pesquisa exploratória: quando o problema é novo ou mal definido, ou quando se precisa de uma compreensão mais profunda do comportamento ou das motivações dos consumidores, a Jumppi usa entrevistas em profundidade, grupos focais e etnografia para mapear o cenário e gerar insights iniciais.
• Pesquisa descritiva: quando a necessidade é quantificar fenômenos, como a medição da satisfação do cliente, o monitoramento de marca ou a segmentação de mercado, utilizamos survey research e questionários validados para fornecer dados claros e representativos.
• Pesquisa causal/experimental: para validar hipóteses de causa e efeito, por exemplo, testando como mudanças no preço ou alterações em campanhas publicitárias impactam os resultados, a Jumppi implementa testes A/B e modelagem de dados.

Nosso processo metodológico é sempre adaptado às necessidades específicas de cada cliente, e garantimos que a metodologia escolhida seja alinhada ao problema de pesquisa e aos resultados esperados.

3) Planejamento e Execução da Pesquisa: rigor e controle em cada fase

Com o problema de pesquisa definido e a metodologia escolhida, a próxima etapa é o planejamento e execução da pesquisa. A Jumppi garante qualidade e controle em todas as etapas do processo de pesquisa.

• Planejamento da amostra: determinamos o tamanho adequado da amostra, as técnicas de amostragem mais eficazes e as variáveis de segmentação necessárias para que os resultados sejam representativos e confiáveis.
• Execução: nossa equipe de campo é altamente treinada e possui vasto conhecimento nas melhores práticas de coleta de dados, garantindo dados consistentes e livres de viés. Monitoramos todo o processo para garantir que a pesquisa seja conduzida de acordo com os mais altos padrões éticos e metodológicos.

Além disso, a Jumppi é completamente adepta da LGPD, garantindo que todos os dados coletados sejam tratados com total segurança e confidencialidade, e que os direitos dos participantes sejam respeitados em todas as fases da pesquisa.

4) Processamento e Análise dos Dados: extraindo insights úteis

Após a coleta de dados, a Jumppi realiza o processamento e análise de forma precisa e rigorosa, utilizando técnicas estatísticas avançadas e softwares especializados para garantir que os dados sejam tratados de forma apropriada e transformados em insights acionáveis.

• Análise qualitativa: com o uso de ferramentas como Atlas.ti e NVivo, realizamos a codificação e análise temática dos dados qualitativos, identificando padrões emergentes e insights profundos que explicam o comportamento dos consumidores.
• Análise quantitativa: utilizamos ferramentas como SPSS, R e Power BI para analisar grandes volumes de dados, aplicar modelos estatísticos e gerar relatórios que mostram tendências e correlações significativas.
• Pesquisa mista: em projetos que combinam qualitativa e quantitativa, aplicamos técnicas de triangulação para garantir que os dados de diferentes fontes e abordagens se complementem e ofereçam uma visão mais completa do fenômeno.

Essa análise rigorosa permite extrair insights estratégicos que ajudam a resolver problemas complexos, identificar oportunidades de mercado e otimizar processos internos.

5) Direcionamento Estratégico: transformando dados em ação

Por fim, a Jumppi oferece direcionamento estratégico a partir dos dados gerados pela pesquisa. Nosso objetivo não é apenas fornecer resultados, mas transformar esses resultados em ações estratégicas concretas para os nossos clientes.

• Recomendações práticas: com base nas descobertas da pesquisa, desenvolvemos planos de ação que podem incluir ajustes de preço, novas segmentações de mercado, mudanças nas campanhas publicitárias ou alterações no produto ou serviço.
• Relatórios claros e acionáveis: nossos relatórios são projetados para facilitar a compreensão dos dados, com gráficos intuitivos, sumários executivos e recomendações diretas.
• Acompanhamento de resultados: a Jumppi também oferece suporte contínuo para garantir que as ações recomendadas estejam sendo implementadas corretamente e que novos dados possam ser coletados para monitorar o progresso e fazer ajustes contínuos.

Estudo de caso: Impacto do trabalho da Jumppi em uma grande marca nacional

Em um estudo recente, a Jumppi ajudou uma grande empresa de software a entender os motivos de ganho e perda nas negociações com novos clientes. A pesquisa exploratória, por meio da técnica de Win/Loss identificou os principais motivos de contratação e os de rejeição a proposta comercial da empresa. Em seguida, a pesquisa descritiva quantificou essas dificuldades em diferentes segmentos de clientes. Os resultados da pesquisa, acompanhados das recomendações estratégicas, tem auxiliado os times de marketing e comercial na formulação de propostas mais competitivas e ajustadas as expectativas dos clientes, proporcionando crescimento na taxa de conversão.