quarta-feira, 19 de janeiro de 2011

Pesquisa de Marketing

Os gerentes precisam de informações, a fim de introduzir produtos e serviços que criam valor na mente do cliente. Mas a percepção de valor é subjetiva, e que os clientes deste período podem valorizar algo que no próximo período pode ser muito diferente do que está valorizando no momento. Como tal, os atributos que criam valor não pode simplesmente ser deduzido por conhecimento comum. Pelo contrário, os dados devem ser coletados e analisados. O objetivo da pesquisa de marketing é fornecer os fatos e direção que os gerentes precisam para que possam tomar as decisões mais importantes do marketing.
Para maximizar os benefícios da pesquisa de mercado, aqueles que o utilizam precisam entender o processo de investigação e suas limitações.
Pesquisa de marketing VS Pesquisa de mercado
Esses termos são freqüentemente usados como sinônimos, mas tecnicamente há uma diferença.
Pesquisa de mercado trata de estudos de mercado especificamente com a coleta de informações sobre um mercado, suas dimensão e tendências.
A pesquisa de marketing abrange uma ampla gama de atividades. Embora envolva pesquisa de mercado, pesquisa de marketing é um processo mais geral e sistemática que pode ser aplicado a uma variedade de problemas de marketing.

O valor da informação
A informação pode ser útil, mas o que determina o seu real valor para a organização? Em geral, o valor da informação é determinada por:
  • A capacidade e a vontade de agir sobre a informação
  • A precisão da informação.
  • O nível de indecisão que existiria sem a informação.
  • A quantidade de variação nos resultados possíveis.
  • O nível de aversão ao risco.
  • A reação dos concorrentes de qualquer decisão melhorada pela informação.
  • O custo da informação em termos de tempo e dinheiro.
O processo de Pesquisa de Marketing
Uma vez que a necessidade de pesquisa de mercado foi estabelecida, a maioria dos projetos de pesquisa de marketing envolvem os seguintes passos:

  1. Defina o problema
  2. Determine o projeto da pesquisa
  3. Identifique os tipos de dados e fontes
  4. Formulários de coleta de dados do projeto e questionários
  5. Determinar o plano de amostragem e tamanho
  6. Coletar dados
  7. Analisar e interpretar os dados
  8. Preparar o relatório de investigação
Definição do problema
A decisão do problema enfrentado pela administração deve ser traduzido em uma pesquisa de mercado sob forma de perguntas que definem as informações necessárias para tomar a decisão e como estas serão obtidas. Assim, a decisão do problema é traduzido em um problema de pesquisa. Por exemplo, um problema de decisão pode ser a possibilidade de lançar um novo produto. O problema de pesquisa correspondente poderia ser a de avaliar se o mercado aceitaria o novo produto.
O objetivo da pesquisa deve ser definida claramente. Para garantir a verdadeira decisão do problema é dirigida, é útil para o pesquisador identificar os possíveis cenários dos resultados da investigação e, em seguida, para o tomador de decisão para formular planos de ação em cada cenário. O uso de tais cenários pode garantir que o objetivo da pesquisa é acordado antes do seu início.

Design da pesquisa
A pesquisa de mercado pode ser classificado em uma das três categorias:
  • Pesquisa exploratória
  • PEsquisa descritiva
  • Pesquisa Casual
Essas cçassificações são feitas de acordo com o objetivo da pesquisa. Em alguns casos, a investigação vai cair em uma dessas categorias, mas em outros casos diferentes fases do mesmo projeto de pesquisa vai cair em diferentes categorias.

  • A pesquisa exploratória tem o objetivo de formular problemas, mais precisamente, esclarecimento de conceitos, coleta de explicações, o insight, eliminando idéias impraticáveis, e as hipóteses de conformação. A pesquisa exploratória pode ser realizada com uma pesquisa bibliográfica, levantamento de pessoas sobre suas experiências, grupos de discussão e estudos de caso. Quando o levantamento das pessoas, pesquisas exploratórias não tentaria obter uma amostra representativa, mas sim, procurar entrevistar aqueles que estão bem informados e que possam ser capaz de fornecer uma visão sobre a relação entre variáveis. Estudos de caso podem incluir situações contrastantes ou benchmarking contra uma organização conhecida por sua excelência. Pesquisa exploratória deve desenvolver hipóteses, mas não os testam. Pesquisa exploratória é caracterizada pela sua flexibilidade.
  • A pesquisa descritiva é mais rígida do que a pesquisa exploratória e busca descrever os usuários de um produto, determinar a proporção da população que usa um produto, ou prever a demanda futura de um produto. Ao contrário da pesquisa exploratória, pesquisa descritiva deve definir questões, as pessoas entrevistadas, método de análise antes de começar a coleta de dados. Em outras palavras, quem, o quê, onde, quando, porquê e como os aspectos da investigação devem ser definidas. Tal preparação permite uma oportunidade de fazer as alterações necessárias antes que o processo dispendioso de coleta de dados começam. Existem dois tipos básicos de pesquisa descritiva:Estudos longitudinais e estudos transversais. Estudos longitudinais são análises de séries temporais que fazem medições repetidas do mesmo indivíduo, permitindo assim monitorar o comportamento, tais como mudança de marca. No entanto, estudos longitudinais não sãonecessariamente representativo uma vez que muitas pessoas podem se recusar a participar por causa do compromisso exigido. Transversal com amostra de estudos, a população para fazer medições em um ponto específico no tempo. Um tipo especial de análise transversal é uma análise de corte, que monitora um total de indivíduos que vivenciam o mesmo evento no mesmo intervalo de tempo análises de corte são úteis para a previsão de longo prazo da demanda do produto.
  • A pesquisa causal visa encontrar relações de causa e efeito entre as variáveis. Ele realiza esse objetivo através de experimentos de laboratório e de campo.
Tipos de dados e fontes
Dados Secundários e dados primários
Antes de iniciarmos através do tempo e despesas  na coleta de dados primários, devemos checar dados secundários que previamente tenham sido coletados com outros propósitos que podem ser usados como estudo imediato. Dados secundários podem ser internos da companhia como resultado de vendas e garantias de produtos, ou talvez externos como dados publicados ou avaliação de dados comerciais, censo do governo pode ser uma fonte de dados secundários.
Dados secundários tem a vantagem de economia de tempo e reduzir custos de coleta (pesquisa). A desvantagem é que pode não representar perfeitamente o resultado esperado nos dados secundários será mais dificil acuracidade do que dados .
Alguns dados secundários são republicado por outras organizações, além da fonte original.
Podem ocorrer erros por falta de explicações importantes em dados republicados, por que a fonte de dados podem ter origens de pesquisas diferentes daquilo que de fato busca como resposta.

Existem alguns critérios que devem ser avaliados em dados secundários:
  • Se os dados são uteis para o processo de investigação
  • Se os dados são atuais e se aplicam ao tempo de interesse.
  • Erros e precisão, se os dados sãoconfiáveis e se podem ser verificados
  • Especificações e metodologia utilizada, incluindo métodos de coleta e taxa de resposta qualidade e análises dos dados, tamanho de amostra e técnicas de amostras e design do questionário
  • Objetivo da coleta original de dados
  • Natureza dos dados, incluindo definição de variáveis, unidades de medida, categorias usadas e realcionamentos examinados
Dados primários
Muitas vezes, dados secundários devem ser complementadas por dados primários provenientes especificamente para o estudo em mãos. Alguns tipos comuns de dados primários são:
  • CAracterísticas sócio economicas e demográficas
  • CAracterísticas psicológicas e estilos de vida
  • Atitudes e opiniões
  • Forças e conhecimento, por exemplo, reconhecimento da marca
  • Intenções, por exemplo, comportamento de compra
  • Motivação. Pessoas motivadas são mais estáveis que por comportamento de compra
Os dados primários pode ser obtido por comunicação ou por observação. Comunicação
implica em questionar os entrevistados verbalmente ou por escrito. Este método é versátil, uma vez que a pessoa precisa apenas pedir a informação, no entanto, a resposta pode não ser precisos. Comunicação geralmente é mais rápido e mais barato do que observação. A observação envolve a gravação de ações e é realizado por uma pessoa ou de algum dispositivo mecânico ou eletrônico. A observação é menos versátil do que a comunicação já que alguns atributos de uma pessoa não pode ser facilmente observáveis, como atitudes, percepção, conhecimento, intenções e motivação.
A observação também pode demorar mais tempo, pois os observadores podem ter que esperar eventos apropriados para ocorrer, embora os dados de observação utilizando scanner pode ser mais rápido e mais rentável. A observação geralmente é mais preciso do que de comunicação.

Entrevistas pessoais têm um viés do entrevistador que o correio em questionários não tem. Por exemplo, em uma entrevista pessoal, a percepção do entrevistado do entrevistador pode afetar e induzir a respostas

DEsign do questionário
O questionário é uma ferramenta importante para a recolha de dados primários. Perguntas construídas erroneamento podem resultar em grandes erros e invalidar os dados da pesquisa, assim, um significativo esforço deve ser colocado na concepção do questionário. O questionário deve ser bem revisado antes da realização do exame.

Escalas de medição
Atributos podem ser medidos em nominal, ordinal, intervalos, e variaveis de escalas
  • Números Nominais são simplismente identificadores, por exemplo, a unica coisa admissível para a matemática é a contagem. por exemplo, número de CPF
  • Escalas Ordinais, são usadas para Ranking, o intervalo entre os números não significa nenhum resultado
  • escalas de intervalo mantem um intervalo igual entre os números. Essas escalas podem ser usados para o ranking e para medir o intervalo entre dois números.
    Desde que o ponto zero é arbitrário, razões não podem ser tomadas entre os números de uma escala de intervalo, no entanto, média, mediana e moda são todas válidas. Exemplo: escala de temperatura
  • escalas de razão são referenciados a um zero absoluto, para relações entre números na escala são significativas. Além da média, mediana e modo, médias geométricas também são válidas. Exemplo: peso.
Validade e Confiabilidade
A validade de um teste é a medida em que as diferenças nas pontuações reflectem diferenças da característica medida, validade preditiva é uma medida da utilidade de um
instrumento de medição como um preditor. Prova de validade preditiva é determinada pela
correlação entre os resultados eo comportamento real. A validade de construto é a medida em que um instrumento de medição mede aquilo que pretende medir.

Confiabilidade é a medida em que a medição é repetida obtendo os mesmos resultados.
A medição pode ser confiável e não válidada. No entanto, se a medida é válida, então ele também é confiável e se ele não é confiável, não pode ser válida. Uma forma de confiabilidade show é mostrar estabilidade, repetindo o teste com os mesmos resultados.


Medição de atitude
Muitas das perguntas em uma pesquisa de marketing são projetados para medir atitudes. As atitudes são a avaliação geral de uma pessoa ou alguma coisa. Atitude de cliente é um fator importante, pelas seguintes razões:
  • Atitude ajuda explicar como determinado ponto terminado pode ajudar
  • As atitudes não mudam muito ao longo do tempo
  • Atitudes produzem consistência de comportamento
  • Atitudes podem ser relacionadas a preferências
Atitudes podem ser medidas usando os seguintes procedimentos
  • Auto relatório - Assuntos são perguntados diretamente sobre as atitudes, é a forma mais comum usada para medir atitude
  • Observação de comportamento - Assumindo que um comportamento, é resultado de uma atitude, atitudes podem ser interferidas pela observação de comportamento. POr exemplo, uma atitude sobre uma preocupação pode interferir pelo clima de um pedido, relacionado
  • Técnicas indiretas - Usar estímulos não estruturados tais como testes de associação de palavras
  • DEsempenho de tarefas objetivas - assume um desempenho que depende de atitude. Por exemplo, o assunto podem ser solicitados a memorizar os argumentos de ambos os lados de uma questão. É mais provável fazer um trabalho melhor nos argumentos que favorecem a postura do entrevistado.
  • Reações fisiológicas - resposta do sujeito a um estímulo é medido através meio eletrônico ou mecânico. Embora a intensidade pode ser medida, é difícil saber se a atitude é positiva ou negativa.
  • Várias medidas - uma mistura de técnicas podem ser usadas para validar os resultados, especialmente útil quando o auto-relato é usado.
Existem vários tipos de escalas de atitude
  • Método Likert de classificação somados - uma declaração que é feita aos respondentes para indicar o seu grau de concordância ou discordância em uma escala de cinco pontos: (Discordo totalmente, discordo, nem concordo nem discordo, concordo, concordo firmemente)
  • Escala diferencial semântico - a escala é construída com frases que descrevem
    atributos do produto para ancorar cada ponto. Por exemplo, o lado esquerdo pode mostrar uma situação, "Horas são inconvenientes", e na extremidade direita da mesma situação pode, "As horas são "Conveniente. O entrevistado em seguida, marca um dos sete espaços em branco entre os declarações para indicar a sua opinião sobre o atributo.
  • Stapel Scale - semelhante à escala de diferencial semântico, exceto que:
    • 1) pontos da escala são identificadas por números,
    • 2) apenas uma instrução é usada e se o entrevistado discorda um número negativo deve ser marcado
    • 3) existem 10 posições em vez de sete. Essa escala não exige que os adjetivos bipolares ser desenvolvida e pode ser administrado por telefone.
  • Técnica Q-sort - o entrevistado se forçado a construir uma distribuição normal pela colocação de um determinado número de cartões em um dos 11 pilhas de acordo com a desejável que ele / ela opina sobre as características escritas nos cartões.
A base de amostragem é o conjunto a partir do qual os entrevistados são escolhidos. A
lista telefônica é usada frequentemente como um quadro de amostragem, mas tem algumas deficiências. Listas telefonicas excluem aquelas famílias que não têm telefone e famílias com números não listados. Desde que uma certa porcentagem dos números indicados em uma agenda de telefones estão fora de serviço, há muitas pessoas que acabaram de se mudar
que não são recolhidos. Tais vieses de amostragem pode ser superado utilizando um código aleatório de discagem por dígitos. interceptação pessoal em shoppings representam uma outra base de amostragem, apesar de existirem muitas pessoas que não fazem compras em shoppings e os que compram com mais frequência será sobrerepresentado a menos que suas respostas sejam ponderados na proporção inversa à sua freqüência de shopping centers.

Na concepção da pesquisa, deve-se considerar os possíveis erros. Duas fontes de erros são: erros de amostragem aleatória e não-erro de amostragem. Amostragem erros são aqueles devido ao fato de que há um intervalo de confiança de zero dos resultados por causa do tamanho da amostragem ser inferior ao da população em estudo.
Os erros não amostrais são aqueles causados pela falha de codificação respostas, mentiroso, fadiga do entrevistado, etc.

Há uma troca entre o tamanho da amostra e de custos. Quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro de amostragem, mas maior o custo. Depois de um certo ponto o menor
erro de amostragem não pode ser justificada pelo custo adicional.

Embora uma amostra maior poderá reduzir o erro amostral, ele realmente pode aumentar o
erro total. Há duas razões para este efeito.

Primeiro, um tamanho de amostra maior pode reduzir a capacidade de acompanhamento sobre a não-respostas. Em segundo lugar, mesmo se houver um número suficiente de entrevistadores para follow-ups, um número maior de entrevistadores pode resultar em um processo de entrevista menos uniforme.
Coleta de dados.
Além do erro amostral intrínseco, o processo de coleta de dados reais irão introduzir erros adicionais. Esses erros são chamados de erros de amostragem. Alguns nonsampling erros podem ser intencional por parte do entrevistador, que podem introduzir um viés, levando o entrevistado a dar uma resposta certa. O entrevistador também podem introduzir erros não intencionais, por exemplo, devido a não ter uma clara compreensão do processo de entrevista ou devido à fadiga.
Os entrevistados também podem introduzir erros. Um participante pode apresentar intencional
erros por mentir ou simplesmente por não responder a uma pergunta. Um participante pode
introduzir erros não intencionais por não entender a pergunta, adivinhando, não prestando muita atenção e estar cansado ou distraído.

Tais erros de amostragem pode ser reduzida através de técnicas de controle de qualidade
Análise de dados - Etapas preliminares
Antes da análise ser realizada, os dados brutos devem ser transformados em correto formato. Primeiro, deve ser editado para que os erros possam ser corrigidos ou omitido. Os dados
devem então ser codificados; este procedimento converte os dados brutos em números editados ou símbolos. O codebook é criado para documentar como os dados foram codificados. Por fim, os dados são tabulados para contar o número de amostras caindo em várias categorias.

Simples tabulações contam as ocorrências de cada variável independente das outras variáveis. Tabulações Cruzadas, também conhecido como tabelas de contingência, trata de duas ou mais variáveis simultaneamente. No entanto, uma vez que as variáveis estão em
tabela bidimensional, mais de duas variáveis são de difícil visualização desde que há mais de duas dimensões seria necessária. tabulação cruzada pode ser realizada para variáveis nominais e ordinais.

Tabulação cruzada é o método de análise de dados mais comumente utilizado em marketing de investigação. Muitos estudos levam a análise mais longe do que a tabulação cruzada. Este
técnica divide a amostra em sub-grupos para mostrar como a variável dependente varia de um subgrupo para outro. A terceira variável pode ser introduzida para descobrir uma relação que inicialmente não era evidente.

Conjunto de análises
Conjunto de análise (Veja post), é uma poderosa técnica para determinar preferências de consumo de produto específico.
Testes de hipóteses
Um fato básico sobre o teste de hipóteses é que uma hipótese pode ser rejeitada, mas que
a hipótese não pode ser aceite incondicionalmente até que todas as provas possíveis sejam
avaliados. No caso dos dados de amostra, o conjunto de informações não pode ser completa. Assim se um teste usando esses dados não rejeitar uma hipótese, a conclusão não é
necessariamente que a hipótese deve ser aceita.

A hipótese nula em um experimento é a hipótese de que a variável independente não tem efeito sobre a variável dependente. A hipótese nula é expressa em H0. Esta hipótese é assumida como verdadeira até prova em contrário. A alternativa para a hipótese nula é a hipótese de que a variável independente tem um efeito sobre a variável dependente. Esta hipótese é conhecida como a alternativa, pesquisa ou a hipótese experimental e é expresso como H1. Esta alternativa á hipótese de que a relação observada entre as variáveis não podem ser explicada pelo acaso.
Há dois tipos de erros na avaliação das hipóteses
  • Erro tipo I: ocorre quando se rejeita a hipótese nula e aceita a alternativas, quando na verdade a hipótese nula é verdadeira.
  • Erro tipo II: ocorre quando se aceita a hipótese nula quando na realidade a hipótese nula é falsa.
Porque seus nomes não são muito descritivos, esses tipos de erros, por vezes, são confusos. Algumas pessoas brincando podem definir um erro de Tipo III para ocorrer quando se confunde Tipo I e Tipo II. Para ilustrar a diferença, é útil considerar um julgamento por júri
em que a hipótese nula é de que o réu é inocente. Se o júri condena um verdadeiramente réu inocente, um erro do tipo I ocorreu. Se, por outro lado, o júri declara o réu culpado de ser verdadeiramente inocente, um erro tipo II ocorreu.

TEstes de hipóteses, envolvem os seguintes passos:
  • Formular as hipóteses nulas e alternativas
  • Escolher o teste apropriado
  • Escolha um nível de significância (alfa) - determinar a região de rejeição.
  • Coletar dados e calcular a estatística de teste.
  • Determine a probabilidade do valor observado da estatística de teste sob a hipótese nula, dada a distribuição de amostragem que se aplica ao teste escolhido
  • Compare o valor da estatística de teste com o limiar de rejeição
  • Com base na comparação, rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula.
  • Faça a conclusão da pesquisa de marketing
A fim de analisar se os resultados da investigação estatisticamente significantes, ou simplesmente por acaso, um teste de significância estatística deve ser executado.

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