Entenda o que considerar no momento de escolher um instituto de pesquisa, garantindo o melhor suporte para decisões de negócio
Por Janaina Brizante
Você tem uma nova campanha para ir ao ar, uma nova embalagem ou novos materiais de ponto de venda. Pode ser que queira avaliar uma ideia diferente de organização de gôndola ou entender o desempenho atual de uma marca frente a um novo cenário na categoria. Entre tantas tecnologias de pesquisa disponíveis, faz sentido buscar um instituto que use ferramentas de neurociência para responder a essas perguntas? Se sim, o que se deve considerar na escolha de um provedor, garantindo o melhor suporte para decisões de negócio? Fazendo as perguntas certas, essa missão se torna mais simples. Nove questões devem ser levadas em conta:
1) As métricas conseguirão prever o desempenho da comunicação quando ela estiver no mercado?
Não adianta ter um argumento de que o método é inovador. É preciso que as métricas geradas por ele tenham correlação com desempenho real de mercado. Pergunte por essas validações, elas são essenciais para garantir que os resultados serão úteis para sua decisão.
2) Se o teste for repetido com amostra parecida, os resultados serão os mesmos?
Replicabilidade dos dados é lei de ouro em ciência para que algo seja afirmado como um achado relevante. Ela se refere a uma ideia muito simples: se as condições de teste forem mantidas, é preciso que os resultados sejam os mesmos (não tenham diferenças estatisticamente significativas – claro, desde que o teste seja refeito em um período de tempo próximo). Um dos pontos críticos para que isso ocorra é que o algoritmo, que transforma o dado neural em métricas de pesquisa, faça isso com competência. Outro tópico importante, e onde você tem mais controle, é a forma como o estudo é feito. Por exemplo, em testes de vídeo (campanhas), é comum que, para baratear o valor da pesquisa e ganhar tempo, institutos apresentem vários materiais para um mesmo consumidor – o que chama-se de “rolo”, já que seu filme faz parte de um rolo de vídeos que são mostrados na telinha. Pode parecer interessante à primeira vista, mas um observador mais atento deve questionar essa prática. Afinal, isso faz com que o vídeo que veio antes do seu influencie as métricas de desempenho da sua campanha de uma forma que o instituto não controla. E isso ocorre mesmo que os vídeos sejam randomizados, afinal o tamanho das amostras em estudos de neuro não são tão grandes (cerca de 30 pessoas). Tudo fica ainda mais crítico quando o instituto apresenta um conteúdo de filme ou documentário como pano de fundo. Com frequência, o argumento em defesa desta prática é que isso ocorrerá no mundo real. Porém, como ela gera resultados instáveis, você nunca saberá qual o desempenho mais próximo do real para sua comunicação. Peça para ver dados de teste e reteste de desempenho de campanhas, feitos com repetições de pelo menos algumas dezenas de amostras diferentes. Isso garante que você terá resultados referentes à sua campanha, quando seu consumidor estiver exposto a ela, sem vieses.
3) A pesquisa utilizando neurociência consegue responder minha pergunta de negócio?
Um bom algoritmo usando dados de ferramentas de neurociência pode ser a diferença entre um ROI satisfatório e um pífio. Mas nem todas as perguntas do mundo de negócios podem ser respondidas com neurociência. Se o principal objetivo é fazer um levantamento guiado de ideias (brain-storming) em torno de um tema, se quer entender como as pessoas consomem um produto ou serviço, ou onde compram, a melhor coisa a fazer é perguntar para elas. E, muitas vezes, essa pesquisa precisará apenas de algumas dezenas de pessoas e um(a) bom(a) moderador(a). O instituto de pesquisa que usa neurociência deve ser capaz de identificar esses casos e guiar o cliente para a melhor escolha.
4) Os resultados são facilmente acionáveis? As métricas conversam bem entre si?
A combinação possível de métodos de neurociência pode ser bastante grande (eletroencefalograma, eye-tracking, facial-coding, medida galvânica de pele, frequência cardíaca, etc). E, com um mesmo método, por exemplo, há várias métricas possíveis de se estimar. Como essas métricas se combinam para oferecer uma boa consultoria é a diferença entre aplicar bem ou não seu investimento e seu tempo. Pode parecer básico, mas infelizmente não é. A realidade da maior parte dos institutos de pesquisa que usam neurociência é um conglomerado de métricas que fazem pouco sentido combinadas, sem hierarquia de importância, ou clara diferença de significado entre elas. Busque a lógica por trás de nomes bonitos, padrões de ação recomendados, motivos para uso de uma ferramenta específica (por exemplo: que pergunta o dado de batimento cardíaco ou sudorese de pele responde e que o EEG não responde?). Questione quais metodologias e métricas são chave para cada tipo de estudo e o porquê.
5) Como o recrutamento de participantes/consumidores é feito?
Você certamente se preocuparia em tomar uma bebida que usa água não-potável em sua formulação. Com pesquisa, a dinâmica é a mesma: o insumo básico para um bom dado é uma boa amostragem, caso contrário a “fábrica” faz um produto “contaminado”, podendo resultar em desastres financeiros (de curto, médio ou longo prazo) para sua empresa e/ou marca. Entenda com o fornecedor como o recrutamento é feito, se ele possui banco de participantes próprios, se o recrutamento é interno ou externo, e como o controle é realizado caso seja externo. Por exemplo: há um double-check em relação ao perfil de consumo? Ou seja, quando o participante chega ao laboratório, há alguém da equipe que reaplica o filtro para garantir que cada participante está no perfil correto? Como as amostras em estudos de neurociência não precisam ser gigantes, um recrutamento bem feito é essencial.
6) Os institutos que usam as mesmas metodologias de neurociência entregam a mesma coisa?
Não. Nem todo chocolate é suíço. Uma das coisas que mais importam na qualidade do resultado de um estudo de mercado que usa neurociência é o algoritmo. Ele traduz os sinais vindos do cérebro em uma métrica de análise dos estímulos de comunicação. Esses algoritmos são a “fórmula” valiosa que diferencia a qualidade dos provedores de pesquisa, e são proprietários de cada instituto. Diferentes institutos possuem variadas formas de fazer essa transformação de sinais em métricas, distintas qualidade técnica e capacidade preditiva. Os estudos de previsibilidade e estabilidade de dados mencionados anteriormente podem ajudar a identificar bons provedores de pesquisa/consultoria. O nível de automação do processamento dos dados também pode ser um bom indício – quanto maior a automação, maior padronização você pode esperar, mais estabilidade e qualidade de limpeza de dados.
7) Quem é o time por trás dos estudos?
Uma das coisas mais interessantes do uso de neurociência em pesquisa de mercado é que a ciência é aplicada em contextos da vida real. E um dos desafios que isso apresenta é a necessidade de se ter pessoas de diferentes campos do conhecimento trabalhando juntas. Aqui, é importante que profissionais com conhecimento sólido em ciência e pessoas experientes em conhecimento de mercado e comunicação trabalhem em parceria, desde o desenho do estudo, até a análise dos dados, geração de insights e de consultoria estratégica. Pergunte quem é o time, qual sua formação. Em especial, qual a robustez da equipe responsável pela ciência por trás das métricas, que irá garantir a adequação do desenho do estudo em relação a suas perguntas de pesquisa – bem como o cuidado na geração de insights baseados nos dados.
8) Os equipamentos utilizados importam muito. Como saber se são bons sem ter doutorado em neurociência?
Se você já fez algum esporte, sabe que quando começa a praticar, qualquer equipamento “quebra o galho”. Porém, quando a prática aumenta, você precisa de equipamentos melhores, pois vão afetar diretamente seu desempenho. Em pesquisa utilizando ferramentas de neurociência é parecido, só que mais grave. Um equipamento inadequado para responder as perguntas que deveria responder pode ser um desastre – tanto porque você terá gastado tempo e dinheiro em vão, quanto porque pode ser guiado(a) a fazer escolhas equivocadas em relação a sua pergunta de pesquisa. Questões relacionadas a equipamento e estrutura física de coleta de dados não são detalhes, e estão relacionadas a resolução, precisão, quantidade de ruídos, qualidade do dado. Pergunte sobre isso. Visite seu fornecedor, informe-se antes sobre as metodologias que ele usa, pergunte “por que?” como uma criança de 3 anos. Considerando EEG (eletroencefalograma), por exemplo, marca do equipamento, quantidade de sensores, conexão com ou sem cabos e isolamento da sala de coleta de dados são variáveis importantes. Com eye-tracking, resolução espacial é importante – ela influencia a precisão da informação sobre onde o olhar do consumidor se detém (em uma gôndola ou embalagem, por exemplo).
9) Qual a qualidade dos insights baseados nos dados?
Respostas com 100% de certeza sobre o motivo pelo qual algo funcionou bem ou não em uma comunicação só são possíveis se um teste isolando variáveis for feito. Por exemplo, você precisa determinar se usará ou não uma celebridade na sua comunicação. O ideal é testar um animatic com um(a) ator/atriz desconhecido(a) e o mesmo animatic (tudo igual – enredo, trilha, amostra, etc) com a celebridade. Isso isola o efeito da celebridade e permite uma comparação direta de desempenho entre os vídeos. Em estudos em que isso não acontece (suponha que o teste de apenas um vídeo foi feito, com a pessoa famosa), não é possível isolar o efeito da celebridade em si – o dado é um resultado da peça como um todo, não sendo possível saber se seu desempenho seria diferente com outro(a) protagonista. Por isso, desconfie de respostas definitivas, e “receitas de bolo” que se destinam a gerar aprendizados frágeis, que podem matar boas ideias e inovações.
Fonte: Nielsen 10.07.2019
