A pesquisa de mercado é crucial para qualquer empresa que queira entender as pessoas para quem ela vende ou presta serviços. Com uma pesquisa preliminar feita com diferentes tipos de amostragem, empresas podem obter insights úteis, identificar novas oportunidades de venda e encontrar maneiras de alocar seus recursos com eficiência e sabedoria.

A amostragem é uma das maneiras mais eficazes de conduzir uma pesquisa de mercado. Ela utiliza dados de um pequeno grupo, como uma amostra aleatória simples, e permite que a equipe de pesquisa tire conclusões sobre uma população-alvo muito maior.

Tendo certeza de que seu grupo é realmente representativo da população e que as perguntas que está fazendo foram formuladas corretamente, você pode abrir caminho para uma pesquisa impactante e produtiva. Sem a amostragem, você inevitavelmente terá que tentar adivinhar como alcançar seu público. Isso não será somente ineficiente e fará você perder oportunidades valiosas, mas também causará danos consideráveis à sua marca.

Felizmente, você pode obter insights cruciais sobre seu público-alvo usando os tipos certos e as várias técnicas de amostragem. Neste artigo, nós tiramos algumas das dúvidas mais comuns que as equipes de pesquisa de mercado e pessoas empresárias têm sobre amostragem. Ao entender o que de fato é a amostragem e os diferentes tipos que existem atualmente, você pode decidir se uma campanha de amostragem mais ampla faz sentido para sua organização. 

Amostragem é um termo usado para descrever o processo de obter dados de um pequeno grupo (ou subgrupo). Quando esses dados são coletados, os resultados refletem os de um público maior, como o mercado-alvo de uma empresa.

Suponhamos que um restaurante está visando pessoas entre 25 e 35 anos que moram em uma região urbana. O restaurante quer decidir qual cor usar em seu logotipo. Em vez de perguntar a cada uma das pessoas dessa faixa etária qual cor a torna mais propensa a visitar o restaurante, a empresa pode usar uma amostra de 100 pessoas desse grupo e colher suas opiniões. Se mais da metade dessas pessoas disser que azul é a cor mais atrativa, a empresa pode tirar conclusões sobre pessoas dessa faixa etária em geral e adaptar a abordagem de mercado.

Obviamente, as conclusões tiradas de uma amostra só serão boas se a base de amostragem também for. Nesse exemplo, se o restaurante só estivesse perguntando para pessoas sobre sua cor favorita aleatoriamente, em vez de aquelas que fazem parte do seu público-alvo, a conclusão tirada não seria confiável. Em outros casos, criar uma amostra aleatória simples pura pode ser mais vantajoso. Antes de conduzir uma pesquisa usando uma amostra, é importante identificar quais conclusões você espera tirar e o perfil das pessoas que pretende entrevistar. Quando identificar esses fatores, você poderá usar pequenas amostras para tirar conclusões gerais sobre praticamente qualquer assunto. 

As equipes de pesquisa usam amostras porque isso as ajuda a constatar algo sobre um grupo maior sem precisar entrevistar todo esse grupo. Durante uma eleição, por exemplo, seria impossível entrevistar todos os eleitores sobre em quem eles pretendem votar. Em vez disso, uma equipe de pesquisa entrevista um grupo específico de eleitores sobre suas preferências e tenta tirar uma conclusão sobre o público em geral usando as respostas que receberem. Embora esse tipo de pesquisa tenha seus próprios desafios, elas mesmo assim proporcionam insights valiosos e práticos para todas as pessoas envolvidas.

É possível usar uma pesquisa de amostra para tirar muitas dúvidas. Saber sobre como as pessoas normalmente vivem suas vidas, como elas veem o mundo e como elas usam um produto ou serviço pode ajudar empresas a desenvolver estratégias e métodos melhores de atingir seus públicos-alvo. Existem muitos tipos diferentes de amostragem, e cada um desses métodos pode ser aplicado com eficácia em diferentes situações e para diferentes necessidades de pesquisa de mercado.

Os vários tipos de métodos de amostragem geralmente se encaixam em uma de duas categorias. A primeira é a amostragem aleatória, e a segunda é a amostragem representativa.

Uma amostra aleatória, como o nome já diz, é uma amostra de pessoas selecionadas aleatoriamente feita para representar a população como um todo. Amostras aleatórias simples podem ajudar empresas e outras organizações a tirar conclusões sobre seus públicos em geral. Se uma empresa está tentando vender um produto que essencialmente qualquer pessoa pode querer usar, como um creme dental, uma amostra aleatória simples pode ajudar a tirar conclusões sobre o público. Quais sabores as pessoas normalmente preferem? Quando elas normalmente escovam os dentes? Que tipo de escova elas usam? É possível obter essas respostas com eficácia entrevistando um público amplo, em vez de limitando a pesquisa a um grupo específico deliberadamente.

Por outro lado, equipes de pesquisa que usam uma amostragem representativa não querem uma amostra aleatória de todas as pessoas. Em vez disso, elas querem uma amostra aleatória de pessoas que sejam representativas de um grupo específico. Por exemplo, se uma empresa está vendendo um produto que somente algumas pessoas usam, como equipamentos de esqui, elas querem uma amostra de pessoas que realmente usam esse tipo de produto.

Amostras representativas podem ser processadas de diversas maneiras. No exemplo acima, “pessoas que esquiam” pode ser um grupo distinto que ajuda a filtrar a população como um todo. Em outros casos, você pode querer dividir a população por idade, perfil demográfico, localização, renda, passatempos, profissão ou outros traços. Desde que você encontre respondentes suficientes para tirar conclusões estatisticamente relevantes, você tem bastante flexibilidade para criar um grupo representativo.

Os diferentes tipos de amostragem também podem ser separados por amostragem probabilística e não probabilística. Essencialmente, com a amostragem probabilística, cada indivíduo do grupo-alvo (que pode ser tanto aleatório quanto representativo) tem a mesma chance de ser selecionado para a pesquisa.

Por outro lado, com uma abordagem não probabilística, algumas pessoas desse grupo terão mais chance de ser selecionadas do que outras. Por exemplo, se o grupo de quem você espera tirar conclusões for adultos brasileiros, mas você conduzir uma pesquisa em um shopping center em São Paulo, você está usando um método de amostragem não probabilístico para a pesquisa. Nesse caso, você não está fazendo uma amostragem aleatória de adultos brasileiros, porque seu grupo amplo foi filtrado para “frequentadores de shopping em São Paulo”. Esse tipo de pesquisa é conhecido como uma pesquisa de conveniência (mais informações abaixo). Embora seja possível que esses frequentadores de shopping por acaso produzam resultados parecidos com as opiniões da população de adultos brasileiros como um todo, é importante reconhecer quais porções do grupo amplo são sistematicamente excluídas pelos seus métodos de amostragem. 

Como o nome já diz, uma amostragem probabilística é um tipo de amostragem em que cada integrante de um grupo tem a mesma chance de ser selecionado para a pesquisa. Essa amostragem ainda pode existir em um grupo filtrado (como adultos brasileiros), desde que cada representante desse subgrupo tenha a mesma chance de ser selecionado.

Existem quatro tipos principais de métodos de amostragem probabilística. 

Em uma amostragem aleatória simples, dentro de um grupo ou subgrupo, cada integrante da população tem a mesma chance de ser selecionada como respondente. Existem muitas maneiras em que uma amostra aleatória simples pode ser criada. Por exemplo, cada pessoa de um grupo pode receber um número, e uma porção específica desses números pode ser selecionada aleatoriamente (por exemplo, usando um gerador de número aleatório). A amostragem aleatória simples oferece a vantagem de um conjunto de dados “puro” aleatório, o que permite que a equipe de pesquisa tire conclusões gerais. No entanto, esse método de amostragem também é criticado por ser relativamente ineficiente. 

A amostragem sistemática é um tipo de amostragem que envolve selecionar um ponto inicial aleatório na população geral e escolher integrantes da amostra em intervalos regulares. Por exemplo, se a equipe de pesquisa tiver uma lista de cada habitante de uma cidade com uma população de 300.000 pessoas, ela pode gerar uma amostra aleatória de pessoas entrevistando cada 100^ª pessoa da lista. Nesse caso, 3.000 pessoas seriam entrevistadas. 

Desde que não haja um padrão oculto na lista que possa afetar o processo de seleção, a amostragem sistemática cria uma amostra em que os integrantes da população selecionada não parecem ter nada em comum. A amostragem sistemática ainda proporciona a maioria das vantagens da amostragem aleatória, pois, quando aplicada corretamente, a população essencialmente é selecionada de forma aleatória. Ao mesmo tempo, esse método prático requer muito menos esforço do que outros métodos de amostragem. 

A amostragem aleatória estratificada seleciona aleatoriamente pessoas de vários subgrupos para criar uma amostra final. Suponhamos que a equipe de pesquisa quer obter insights sobre as opiniões dos adultos brasileiros. Em vez de simplesmente selecionar 500 adultos aleatoriamente, a equipe pode selecionar 500 adultos distribuídos por igual em cada um dos estados do Brasil para criar uma amostra “aleatória”. Se cada um dos subgrupos tiver um desvio padrão (possibilidade de erro) menor do que o grupo total, a margem de erro pode ser diminuída sistematicamente. 

A amostragem por conglomerados cria uma amostra de pessoas de vários (não necessariamente todos) subgrupos de uma população. Idealmente, cada um desses subgrupos, ou conglomerados, será uma representação diversa da população como um todo e também será estruturalmente semelhante a outros subgrupos. A amostragem por conglomerados é uma das formas mais econômicas de amostragem probabilística e também é ideal para fazer amostragens de populações relativamente grandes. Para usar corretamente esse tipo de amostragem, é crucial que esses conglomerados sejam estruturados da mesma forma e que as seleções em cada um deles permaneçam aleatórias. 

Embora a abordagem probabilística possa ser usada para tirar conclusões de grupos aleatórios (ou às vezes levemente modificados), a amostragem não probabilística usa grupos estruturados de maneira um pouco mais deliberada. A amostragem não probabilística pode ajudar a reduzir vieses aleatórios e, em muitos casos, garantir que porções cruciais de uma população mais ampla sejam incluídas na amostra. 

A amostragem por cotas é um método de amostragem em que a equipe de pesquisa manipula a população da amostragem para representar a população geral. Esse tipo de amostragem é principalmente útil quando a população mais ampla inclui muitos tipos diferentes de pessoas. 

Por exemplo, suponhamos que a pesquisa seja para tirar conclusões sobre adultos brasileiros. Em vez de arriscar com uma amostra aleatória em que um grupo (raça, gênero, idade, localização geográfica, etc.) pode ser representado a mais ou a menos, a equipe de pesquisa pode deliberadamente selecionar um número proporcional de pessoas de cada subgrupo concebível. Sendo assim, a equipe pode deliberadamente incluir na amostra pessoas de todas as etnias proporcionalmente de modo que a amostra seja representativa da composição étnica do público amplo. Fazendo isso, evita-se uma amostra aleatória simples de menor precisão. A amostragem por cotas é normalmente usada para populações grandes, como a de um país ou estado inteiro. 

A amostragem por conveniência, como já pode estar imaginando, é um tipo de amostragem feita entrevistando um grupo de pessoas mais fáceis de alcançar. Esse tipo de amostragem muitas vezes é o mais fácil de conduzir e é bastante acessível. Para fazer uma pesquisa usando uma amostra por conveniência, a equipe de pesquisa pode ir a uma área pública movimentada e perguntar para as pessoas se elas querem ser entrevistadas. Essa população não é selecionada aleatoriamente, mas dependendo do tipo de dados que a equipe espera coletar isso pode não ser um problema. A amostragem por conveniência é muito usada em estudos-piloto em que uma empresa está tentando saber mais sobre a viabilidade ou a popularidade de uma proposta de produto. 

A amostragem em bola de neve é um método de amostragem não probabilística feito para ajudar a revelar informações sobre populações difíceis de alcançar ou “escondidas”. Com a amostragem em bola de neve, a equipe de pesquisa incentiva sua população já existente a entrar em contato com outros integrantes da população para ajudar a expandir o conjunto de dados. Embora isso crie vieses sistemáticos, é um dos melhores métodos para alcançar populações que tendem a evitar responder a pesquisas, como pessoas envolvidas em atividades ilegais. A amostragem em bola de neve não é tão usada quanto as outras, mas, embora seja problemática, já ajudou a colher dados em casos em que outros métodos falharam. 

A amostragem intencional é um tipo de amostragem em que a equipe de pesquisa seleciona diretamente (em vez de aleatoriamente) uma subpopulação representativa da população como um todo. Esse tipo de amostragem é muitas vezes chamada de “amostragem por julgamento” e envolve o conhecimento de alguém da equipe que conheça o grupo e suas características básicas. A amostragem intencional é muitas vezes característica de outras amostragens não probabilísticas, como a amostragem de cotas, mas envolve uma camada adicional de intervenção humana.

Quer saber mais sobre as práticas recomendadas de amostragem? Leia nosso Guia definitivo de pesquisa de mercado.

A amostragem com um painel de pesquisa de mercado, como o painel global integrado da SurveyMonkey, pode ajudar equipes de pesquisa e empresas a rapidamente acessar uma população grande e aleatória. Ao usar esses tipos de painéis de respondentes, você tem liberdade para controlar as perguntas que serão feitas, as populações a entrevistar e os tipos de pesquisa usados.

As populações podem ser divididas de várias maneiras. Perfil demográfico, localização geográfica, perfil profissional e outros fatores podem ser considerados. Esses painéis de respondentes podem ser usados para obter insights valiosos em pesquisas de mercado, no desenvolvimento de um produto, no monitoramento da marca e no comportamento dos consumidores. Ao usar um painel de respondentes para colher insights de um grupo específico, as empresas podem tirar conclusões cruciais sobre seu público como um todo. 

Cada tipo de método de amostragem terá vantagens e desvantagens. Por exemplo, embora uma amostragem aleatória simples possa diminuir vieses e ajudar a tirar conclusões sobre o público mais amplo, gerar uma amostra realmente aleatória pode muitas vezes ser algo bastante ineficiente. Além disso, talvez você queira saber sobre um subgrupo específico, em vez da população em geral. Ao mesmo tempo, embora a amostragem por conveniência possa ajudar a gerar dados rapidamente, essas amostras podem ser extremamente enviesadas e podem confundir suas conclusões finais.

Claramente, não existe um tipo de amostragem “melhor”. Para determinar qual tipo faz sentido para a sua campanha, você precisa começar determinando o que exatamente você espera descobrir com a pesquisa. Em seguida, pense nas outras variáveis relevantes, como limitações de tempo e orçamento, a linguagem usada nas perguntas e se a população que você deseja entrevistar pode ser acessada com facilidade.

Com um pouco de esforço para planejar melhor sua pesquisa, será mais fácil determinar qual tipo de amostragem será mais útil para você. Com uma boa compreensão dos diferentes tipos de amostragem e acesso a recursos valiosos, como os painéis de respondentes com 80 milhões de pessoas do SurveyMonkey Audience, é possível descobrir muito sobre uma população e conduzir pesquisas de mercado melhores.