Pesquisa de Mercado

Elaboração e Análise

Prof. A. Walter P. Canton

Outubro / 2010

• Cliente

• Custos

• Conveniência

• Comunicação

• Produto

• Preço

• Praça

• Propaganda

Os 4 Cs x os 4 Ps

231494509

314458432

914945234

454141000

111045523

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Definição dos

Objetivos

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Transformação

Análise Descritiva

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Análises

AÇÃO

Banco de Dados interno

Banco de Dados Externo

DATA WAREHOUSE

Ter foco no cliente é um valor muito latente no Grupo e isso justifica a estratégia e a execução da operação ser orientada para conquistar a preferência do consumidor. Em 2008, o Grupo planejou expandir o programa de fidelidade “Mais” do Pão de Açúcar.

A busca pelo estoque ideal através de previsões de demandas mais acuradas proporciona menor custo de inventário, que resulta em maior disponibilidade de capital de giro e, consequentemente, investimentos em áreas estratégicas, como, por exemplo, em expansão da rede ou em um novo centro de distribuição.

BASF Company – empresa química – (Suvinil) A marca Suvinil já era líder de mercado, mas houve uma percepção de que os custos poderiam ser reduzidos e os estoques de segurança poderiam ser otimizados com maior acertividade na previsão de vendas. A solução de Forecasting é utilizada em análises e previsões. É possível identificar tendências do passado, prever o futuro ou conhecer melhor como os negócios funcionam – uma solução com amplas ferramentas analíticas para assegurar seu sucesso. A implantação da solução de Forecasting do SAS nas áreas de Marketing e Vendas da BASF otimizou o fluxo de comunicação entre os departamentos e, como consequência, a empresa registrou benefícios na área de Vendas - em 2006 o índice de acurácia da previsão de vendas foi de 45%, que logo saltou para 64% em 2007. O aperfeiçoamento do sistema gerou constantes ganhos em economia para a BASF, chegando a US$ 450.000,00 em 2007. Em 2008, com aprimoramento da solução de Forecasting, a acurácia da previsão de vendas chegou a 93.5%, e as economias apontadas por meio de soluções de inteligência analítica são superiores a R$ 1 milhão desde sua implementação.

DESAFIO : Desenvolver constantemente os melhores modelos estatísticos que suportem os produtos de classificação de risco de crédito de empresas e consumidores, combinado com os serviços de consultoria para acelerar o retorno sobre o investimento dos clientes. Usuária da solução SAS Enterprise Miner, de mineração de dados estruturados, a Serasa Experian percebeu uma oportunidade no volume crescente de informações em forma de texto (dados não estruturados). Com o aumento do volume de dados não estruturados, notícias de jornais, documentos da própria organização e principalmente da Internet, temos a necessidade de organizá-los e estruturá-los para que possam ser utilizados mais efetivamente, para gerar soluções diferenciadas. A solução SAS Enterprise Miner extrai informações de qualquer lugar, seja em banco de dados, planilha ou até texto, com o Text Miner, que podem ser analisadas de acordo com o interesse do negócio. O Text Miner automatizará a análise de informações baseadas em texto permitindo que elas sejam utilizadas em modelos estatísticos.

Focado na metodologia ABC Activity-Based Costing (ABC), ou custeio baseado em atividades, e por meio da ferramenta desenvolvida pelo SAS, o objetivo é embasar melhor as decisões de negócios da instituição financeira, contando com maior conhecimento dos custos de seus produtos, serviços, canais de atuação, processos e áreas. Para o banco, interessa uma aplicação mais aberta, focada em obtenção de dados de cada agência e dos diversos segmentos de clientes. Com esse volume de informação, as possibilidades de criação de soluções e tomadas de decisão mais corretas, por meio da solução SAS, foram ampliadas. A relação das informações de custo de segmento de clientes com os dados de produtos e canais é um dos destaques do projeto. Ao criar grupos de clientes, conforme uma série de características, como quantidade de investimento e renda, cada correntista do Banco do Brasil é alocado em uma categoria. Com isso, é possível buscar maior adequação de recursos com direcionamento inteligente dos grupos de clientes para uma forma de atendimento adequada às suas necessidades – da internet ao atendimento nas agências. Mais do que para redução de gastos, esses dados podem ser usados também no auxílio das estratégias de contato com os correntistas, melhorando a atuação do banco.

Credicard

Maior emissora de cartões de crédito do País, com uma base de mais de 6 milhões de cartões nas bandeiras Mastercard, Visa e Diners Club.

Com forte peso na economia brasileira, o mercado de cartões de crédito ocupa espaço cada vez maior no dia-a-dia dos consumidores. O crescimento da aceitação em diversos estabelecimentos, a crescente variedade de produtos oferecida, a constante evolução tecnológica, originou um universo cujo domínio não é simples em um mercado com consumidores cada vez mais exigentes.

Desde 2004, a área de Estratégia e Logística de Vendas vem utilizando ferramentas de “data mining” com o intuito de conhecer o perfil do prospect e prever seu comportamento futuro.

A Credicard consegue desenvolver modelos preditivos que delineiam a forma de vender, ajudando a responder às principais perguntas no que se diz respeito às vendas: para quem ofertar, por qual canal, o que ofertar e como abordar. O Data Mining tem ajudado a obter informações úteis dos prospects e apoiado o processo de definição das campanhas de venda de cartões.

CTBC Telecom (Companhia de Telecomunicações do Brasil Central)

A CTBC, operadora do Grupo Algar com mais de 50 anos, decidiu não poupar esforços para reter e conquistar clientes e escolheu uma aliada: a tecnologia. A operadora foi direto ao ponto. Precisava de um software capaz de dar respostas objetivas às perguntas legítimas dos gestores. Por exemplo: • Quais são os clientes potenciais da base usuária para adquirir uma segunda linha? • Quais os possíveis inadimplentes? Que ações tomar para reduzir cancelamentos? • O que deve ser modificado na política de recarga?

Inicialmente, a companhia optou pelo SPSS e depois adquiriu o Modeler. Os principais benefícios foram uma ótima qualidade na informação apurada, capacidade de prever comportamento dos clientes – PRINCIPALMENTE OS POTENCIAIS PARA DESISTIR DO SERVIÇO ADQUIRIDO E INADIMPLENTES - facilitando uma ação pró-ativa junto aos usuários mais críticos da companhia.

Globo.com

A equipe do Globo.com possui profissionais de conteúdo e design e uma seleta equipe afiada em Estatística. A missão do grupo é ajudar a Globo.com a segmentar os visitantes segundo seus perfis.

Há muitas técnicas que permitem agrupar dados e, com base neles, construir perfis distintos. Essas técnicas, todas consagradas pelo mundo acadêmico, estão disponíveis no IBM SPSS Statistics, e são esses perfis – combinados com os critérios e as análises de um estatístico – que dão corpo a uma segmentação. O especialista mapeia os segmentos mais relevantes para o objetivo da pesquisa, combinando os perfis que são mais parecidos.

Esses estudos são voltados para um objetivo claro: entender o visitante, como se comporta e o que gosta de consumir. Isso é feito com base nas informações de navegação ou resposta a pesquisas online.

A ideia é definir ‘tipos de entrega’ de acordo com o perfil do consumidor que chega ao portal, tanto em termos de conteúdo e de serviços quanto de publicidade. É para reter e captar esses visitantes que a equipe de inteligência da Globo.com estuda esses dados.

Se a empresa não atende bem certo grupo de visitantes, então poderá haver um segmento no qual a empresa não penetra adequadamente.

Natureza e escopo da pesquisa de mercado

• - Pesquisa de mercado voltada à tomada de decisões

• - Pesquisa de mercado na prática

• - Processo de pesquisa de mercado

• - Projeto e implementação da pesquisa de mercado

Obtenção de dados e informações

• - Fontes secundárias de dados • -Fonte de dados de mercado • - Pesquisas de mercado via internet • - Coleta de informações: • Método qualitativo e de observação • Método da enquete • Elaboração de questionários • - Conceito de mensuração e escala • - Pesquisas descritivas versus experimental • - Amostragem

SISTEMA DE INFORMAÇÕES INTERNAS

•RELATÓRIOS DE CLIENTES: ATUAIS, NOVOS, FIÉIS, INATIVOS, POTENCIAIS;

• RELATÓRIOS DE VENDAS PERDIDAS: POR PREÇO, PRAZO DE ENTREGA, FALTA DO PRODUTO, FINALIDADE DO PRODUTO;

• RELATÓRIOS DE VENDAS: POR PRODUTO, TERRITÓRIO, SEGMENTO DE MERCADO, VENDEDOR, CLIENTE;

• RELATÓRIOS DE RECEBIMENTOS: A VISTA, A PRAZO, ANTECIPADOS, EM ATRASO;

Inclui as informações coletadas dentro da empresa para avaliar o desempenho de marketing e identificar seus problemas e oportunidades.

• RELATÓRIOS DE NOVOS PRODUTOS OU SERVIÇOS

OFERECIDOS PELOS CONCORRENTES;

• RELATÓRIOS DE NOVAS POLÍTICAS PRATICADAS PELOS

CONCORRENTES NOS PONTOS DE VENDA;

• RELATÓRIOS DE TESTES DE MERCADOS REALIZADOS POR

CONCORRENTES;

• RELATÓRIOS SOBRE PERSPECTIVAS DE MUDANÇA DE

POLÍTICA GOVERNAMENTAL, ETC.

SISTEMA DE INTELIGÊNCIA DE MARKETING

Inclui informações diárias de várias fontes sobre os desenvolvimentos do ambiente de

marketing

SISTEMA ANALÍTICO DE MARKETING

Auxilia a tomada de decisões mais seguras quanto ao mix de marketing, territórios e planos de vendas, desenvolvimento de um composto de comunicação mais eficiente ou previsão de vendas para novos produtos.

•SOFTWARES DE ANÁLISE ESTATÍSTICA E DEMODELOS MATEMÁTICOS

DEFINIÇÃO DE PESQUISA MARKETING

É a função que liga o consumidor, o cliente e o público ao gerente de marketing, por meio de informações utilizadas para: a) identificar e definir oportunidades e problemas de marketing; b) gerar, aperfeiçoar e avaliar ações de marketing; c) monitorar o desempenho do marketing, e d) melhorar a compreensão do marketing como um processo.

A pesquisa de Marketing: a) especifica as informações necessárias para abordar

essas questões; b) formula o método para a coleta de informações; c) administra e implementa o processo de coleta de dados; d) analisa os resultados, e e) comunica as descobertas e implicações.

American Marketing Association

PESQUISA DE MARKETING

Projetos objetivando a obtenção de informações para a solução de um problema específico. Busca informações específicas em segmentos específicos.

• Histórico ou situação Base

• Problema de Marketing

• Objetivos da pesquisa

• Padrão de ação

• Questões Específicas ou áreas de investigação

• Público-Alvo da pesquisa

• Áreas geográficas

• Materiais Anexos

• Limitações de Prazo e Custo

Elementos importantes do BRIEFING

O Processo de Pesquisa de Marketing

Definir os objetivos da pesquisa

Determinar o projeto de pesquisa

Planejar o método de coleta de dados

Selecionar a amostra e coletar os dados

Preparar o relatório de pesquisa

Analisar e interpretar os dados

20

Tipos de dados

Antes de ver os tipos de Pesquisa,

é preciso ver os tipos de dados:

Dados de Pesquisa

Dados primários Dados secundários

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Tipos de Dados Secundários

• Dados Internos

• Faturas

• Relatórios dos vendedores

• Informações do Atendimento ao Consumidor

• Dados Externos

– Publicados

• Fontes estatísticas (IBGE)

• Registros financeiros

• Periódicos diversos

– Comerciais

• Dados de painéis (IBOPE)

• Auditoria de varejo (Nielsen)

• Dados de hábitos de uso de mídia (Monitor, MARPLAN)

• Dados de Associações ou Sindicatos

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Usos dos Dados Secundários

• Levantamento do Problema de Marketing

Identificar variáveis relevantes

Levantar hipóteses

Conhecer histórico do problema

• Fact-Finding Identificar Padrões de Consumo

Acompanhar tendências

• Model Building

Estimar Potencial de Mercado

Projetar Vendas

Análises de Localização de Negócios e Lojas “GIS”

• Redes Neurais

Descobre e reproduz a maneira como o cérebro processa as informações.

23

Experimentos de laboratório

Experimentos de campo

Estabelecer uma relação de causa-e-efeito entre variáveis

Conclusiva/

Causal

Levantamentos

Painéis

Testar hipóteses específicas

Descrever o comportamento do consumidor

Conclusiva/

Descritiva

Pesquisa de dados secundários

Entrevistas em profundidade

Grupos de discussão

Técnicas projetivas

Obter insights iniciais e formular hipóteses

Compreender a motivação do comportamento do consumidor

Exploratória

Exemplos de Metodologias Objetivos Tipo de

Pesquisa

Tipos de Projetos de Pesquisa

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• Grande número de casos

• Coleta de dados estruturada

• Uso da estatística para a análise dos dados

• Quantificar os dados e generalizar os resultados da amostra para a população-alvo

Quantitativa

• Pequeno número de casos não-representativos

• Coleta de dados não-estruturada

• Uso de ferramentas interpretativas para a análise dos dados

• Alcançar uma compreensão das razões e motivações dos consumidores

Qualitativa

Características Objetivos Tipo de

Pesquisa

Tipos de Projetos de Pesquisa

25

• Usos

– Quando os objetivos e as questões da pesquisa estão claramente formulados.

– Quando medidas descritivas e concisas são necessárias para responder as questões da pesquisa.

• Requer planejamento cuidadoso de todas as etapas, incluindo a estratégia da análise de dados.

– Monte tabelas dos cruzamentos antes de coletar os dados

• Tipos

– Corte seccional (levantamentos)

– Longitudinal (painéis)

Pesquisa Conclusiva

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Levantamentos

• Envolvem uma amostra de elementos de alguma população de interesse em um período de tempo determinado.

• Vantagens

– Mais fácil de obter respostas

– Menos chance de respostas enviesadas

• Desvantagens

– Não consegue detectar mudanças de comportamento

– Diz o que mas não por quê

– Não revela aquilo que você não sabe que não sabe

– Em B2B: cuidado, as decisões de compra são feitas em grupo e apenas 1 indivíduo sendo entrevistado não reflete a realidade

27

Exemplos de Levantamentos

• Pesquisas de satisfação de clientes

• Estudos de segmentação

• Usos de serviços

• Intenções de compra

• Estudos de imagem de marca

• Estudos de monitoramento (conhecimento de marca, análise de campanhas etc)

• Uso de mídia

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• Envolve um painel de elementos da amostra medidos ou relatando informações ao longo do tempo.

• Vantagens – Detectam mudanças ao longo do tempo

• Desvantagens – Não representatividade – Efeito de “testagem” (viés de resposta)

Painéis de consumidores

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Forma de obtenção dos dados

• ESTRUTURADA - NÃO DISFARÇADA: Questionário, perguntas abertas e/ou fechadas.

• ESTRUTURADA - DISFARÇADA: Experimentos em não são fornecidas ao pesquisado informações sobre a natureza e o objetivo do estudo por se entender que isso poderia enviesar suas respostas.

• NÃO ESTRUTURADA - DISFARÇADA: Testes de associação de idéias onde o pesquisado fornece dados sem perceber o que fez.

• NÃO ESTRUTURADA - NÃO DISFARÇADA: Entrevistas em profundidade.

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Métodos de coleta de dados em levantamentos

• Entrevistas pessoais

• Entrevistas por telefone

• Questionários auto-preenchíveis

– Por correio

– Por fax

– Por e-mail

– Pela Internet

Referência Bibliográfica

PESQUISA DE MARKETING. AAKER, David A. at all. Editora: Atlas.

2007

PESQUISA DE MERCADO – uma orientação aplicada. MALHOTRA,

Naresh K. Ed. Bookman. 2001

PESQUISA DE MARKETING. MCDANIEL, Carl e GATES, Roger.

Ed. Thomson.

BUSINESS INTELIGENCE. Turban, Efraim at all. Bookman. 2009