Como tornar os dados de estudos de mercado confiáveis?

Redacción 6m de leitura

Quando um executivo se depara com a tomada de uma decisão, seja ela estratégica ou tática, em relação ao seu negócio, sempre existe uma certa dose de incerteza sobre a possibilidade de acertar ou errar na decisão. Os dados de estudos de mercado ajudam a reduzi-la.

Para maximizar o acerto na tomada de decisões, é fundamental contar com dados confiáveis provenientes dessa informação com a qual se dispõe antes da tomada dessa decisão. Grande parte das informações consideradas e que «pesam» no momento da verdade provém da própria experiência do executivo, sua formação, as informações internas que a empresa já possui, a intuição… Mas, em muitos casos, apenas isso não é suficiente, e é necessário complementar a informação pré-existente com mais informações relevantes que o diretor em questão não tem à sua disposição. É exatamente nesse momento que entram em jogo os dados de estudos de mercado; quando é necessário obter informações relevantes provenientes do mercado (consumidores) para minimizar o risco de erro na tomada de uma decisão importante.

Mas como podemos ter certeza de que os dados de estudos de mercado serão plenamente confiáveis e, portanto, contribuirão de forma determinante para o acerto na decisão a ser tomada?

Conceitos-chave sobre dados de estudos de mercado

Neste post, revisaremos os conceitos e boas práticas que nos levarão a garantir que os dados fornecidos pelo nosso estudo de mercado são verdadeiramente confiáveis e relevantes.

Começaremos por esclarecer alguns conceitos que devemos entender antes de iniciar nossa pesquisa quantitativa.

  1. Devemos conhecer completamente qual é o nosso Universo. Definimos Universo como o total de indivíduos que compõem a população de informantes potenciais. Por exemplo, se meu produto ou serviço se destina a pessoas entre 25 e 45 anos que consomem café diariamente, meu Universo será o total de homens e mulheres dessas idades residentes na Espanha que consomem café diariamente.
  2. Como geralmente meu Universo é muito grande, não posso consultar todos os informantes potenciais. Portanto, não terei outra escolha senão consultar uma Amostra deles. Entendemos por Amostra uma parte mais ou menos pequena do total de informantes potenciais (Universo). A essa amostra, será a que consultarei e da qual obtive os dados que extrapolarei posteriormente para o total do meu Universo.

Essa Amostra deve ser, por sua vez, o mais representativa possível do nosso Universo. Isso significa que, se meu Universo é composto igualmente por homens e mulheres, quero ter 50% de homens e 50% de mulheres na minha Amostra. E, seguindo o exemplo do café, se 15% da população consome café puro e 85% com leite, quero que minha amostra contenha 15% de indivíduos que consomem café puro e o restante com leite. Farei o mesmo com todas as variáveis que caracterizam meu Universo e que considero relevantes para a pesquisa.

Neste ponto, nos deparamos com uma das perguntas-chave que sempre enfrentamos em um estudo de mercado quantitativo: quantas pessoas devo perguntar? Ou seja, qual deve ser o tamanho da minha Amostra?

  1. O tamanho da amostra dependerá do Erro Amostral máximo que estamos dispostos a aceitar em nossa pesquisa. O Erro Amostral pode ser definido como o erro que cometemos ao questionar uma amostra em vez de todos os informantes potenciais. Se pudéssemos consultar todos os informantes potenciais (ou seja, o meu Universo completo), o erro que cometeria na minha pesquisa seria de 0%.

O Erro Amostral, para Universos de grande tamanho (compostos por mais de 30.000 membros), se comporta da maneira que aparece na imagem a seguir.

gráfico margem de erro

Como mostrado na imagem, quanto maior o tamanho da amostra (número de entrevistados), menor é o erro que cometemos. No entanto, o Erro Amostral não diminui proporcionalmente ao aumento das pesquisas realizadas. Portanto, devemos considerar a relação custo-benefício ao projetar nosso tamanho amostral, porque haverá um momento em que, mesmo que aumentemos o número de pesquisas, o Erro Amostral mal diminuirá.

  1. O comum em pesquisas de marketing é que o Erro Amostral deve ser inferior a +/-5% (para um Nível de Confiança de 95% e para o caso mais desfavorável de p=q=0,5) para considerar que os dados são suficientemente confiáveis para tomar decisões com base nesses dados.

Para Universos grandes, com mais de 30.000 membros, esse Erro Amostral é obtido com uma Amostra composta por 400 indivíduos.

Assim, pode-se concluir que, para qualquer pesquisa com um Universo amplo, realizar 400 pesquisas seria suficiente para obter dados de estudos de mercado aceitavelmente confiáveis.

Segmentação

No entanto, isso nem sempre é verdade. Porque também devemos considerar as segmentações que desejamos fazer em nossos dados durante sua análise. Por exemplo, em nosso estudo sobre o consumo de café, se o tamanho da nossa amostra for de 400, teremos dados com um Erro Amostral baixo (abaixo de +/-5%).

Se quisermos segmentar nossos dados por sexo para ver se existem diferenças no comportamento entre homens e mulheres, os dados que teremos para homens serão baseados em 200 pesquisas e os dados para mulheres em outras 200. Neste caso, os dados para cada segmento, baseados em 200 pesquisas, chegam a quase +/-7% (para um Nível de Confiança de 95% e para o caso mais desfavorável de p=q=0,5). Se realizarmos segmentações mais detalhadas, por exemplo, de acordo com a idade dividida em 4 faixas, o Erro Amostral dos dados para cada segmento aumentará de acordo com o tamanho da amostra de cada um desses segmentos.

Portanto, antes de definir o tamanho da nossa Amostra, devemos considerar que tipo de segmentações desejamos fazer durante nossa análise, a fim de definir tamanhos amostrais suficientemente grandes em cada segmento para obter dados de estudos de mercado confiáveis para cada um deles.

Portanto, agora você tem todas as informações necessárias para iniciar sua pesquisa com a certeza de que os dados do estudo de mercado que você obterá serão estatisticamente representativos do seu Universo.

 

Se você precisa de mais ajuda para iniciar um estudo de mercado, não hesite em entrar em contato com a We are testers.

 

Data de atualização 22 diciembre, 2023

Entre em contato com os nossos especialistas e descubra como levar a sua pesquisa mais longe.

Contatar