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Por que usar questionários?

Nossa série Introdução às pesquisas trata da ciência por trás da pesquisa por questionários e de como ela vem se desenvolvendo ao longo do último século.

O foco principal é informar você sobre as novidades dos acadêmicos e profissionais em relação às práticas recomendadas da metodologia de pesquisa na elaboração de questionários, análise de dados e, mais recentemente, visualização de dados.

Não importa se você está interessado na quantidade de amigos que estarão presentes em um jantar, na opinião dos clientes sobre sua oferta de produto mais recente ou em como as pessoas votarão nas próximas eleições, as pesquisas normalmente são a melhor forma (e geralmente a mais confiável) de descobrir o que as pessoas pensam e desejam.

As pesquisas também são a melhor maneira de obter informações para fazer uma "comparação social" a fim de saber mais sobre outras pessoas. Afinal de contas, contexto é tudo.

Há pelo menos quatro principais motivos pelos quais as pessoas criam pesquisas. Dizemos "pelo menos" porque, com mais de 17 milhões de clientes, a plataforma SurveyMonkey está descobrindo outros usos interessantes para as pesquisas.

Veja dicas dos nossos especialistas sobre como elaborar ótimas pesquisas que proporcionam resultados confiáveis.

Os meios de comunicação usam pesquisas para dar destaque às histórias, indo além das poucas pessoas que podem ser citadas em um artigo. As histórias têm uma força muito maior quando sabemos que elas refletem algo que acontece com um número significativo de pessoas em vez de um pequeno grupo.

De maneira semelhante, nas pesquisas de atendimento ao cliente, é preciso saber se um cliente insatisfeito está comunicando uma reclamação única ou comum. Da mesma forma, ter um cliente satisfeito não significa que uma startup está no caminho para uma grande oferta pública inicial. As pesquisas ajudam a medir a representatividade de pontos de vista e experiências pessoais.

Quando são bem elaboradas, as pesquisas fornecem números concretos em relação às opiniões e aos comportamentos das pessoas. Esses números podem ser usados para tomar decisões importantes. Assim como políticos aspirantes estarão mais aptos a vencer uma eleição se souberem o que os eleitores realmente querem, o diretor de futebol de um time da liga infantil terá mais chance de vencer se identificar os problemas de um programa de treinamento com rapidez fazendo uma pesquisa com os treinadores e pais dos jogadores.

Geralmente, as pesquisas são usadas para tomar decisões individuais, como veicular uma campanha publicitária específica ou criar um novo serviço. No entanto, elas são ainda mais eficazes quando são repetidas ao longo do tempo.

Pesquisadores costumam concordar quanto à utilidade das tendências. Afinal de contas, fazer a mesma pergunta em momentos diferentes oferece um ponto de vantagem claro para saber como as mudanças estão acontecendo.

O censo demográfico, que é uma pesquisa por si só (embora seja enorme), é muito eficaz para catalogar as principais mudanças de perfil demográfico de um país, como sua composição racial. A pontuação NPS de uma empresa pode não fazer muito sentido sozinha, mas uma grande queda na pontuação no segundo trimestre certamente deixaria seus executivos perdidos procurando uma explicação, além de uma solução para o problema.

O modelo “Big data” está muito popular nos dias de hoje, mas também existem grandes limites. O termo se refere principalmente a dados implícitos, ou dados provenientes da observação e análise do seu comportamento e de outras pessoas, online e em outros meios.

Existe um número cada vez maior desses dados, mas também há falhas. O mecanismo de recomendação de compras da Amazon é um exemplo. Ele não sabe definir se Eliane, que é avó, adicionou ao carrinho o último jogo de videogame FIFA para ela ou para presentear o neto que está de aniversário. Isso polui as recomendações enviadas a ela com itens como jogos de videogame de outros esportes.

Para descobrir por que a Eliane adicionou o jogo FIFA ao carrinho, é necessário ter dados explícitos que complementem as descobertas dos algoritmos da Amazon. Como o próprio nome diz, dados explícitos são informações totalmente reveladas ou expressadas sem imprecisão ou ambiguidade.

Dados explícitos são insights obtidos diretamente do indivíduo, normalmente usando um método de pesquisa. Eles são intrinsecamente mais confiáveis para entender as motivações por trás das ações. Se a Amazon coletasse alguns dados explícitos fazendo uma pergunta simples, como "Você comprou este produto para dar de presente?", poderia evitar algumas recomendações inúteis para os clientes.

Talvez, a importância das pesquisas seja melhor descrita em um livro que não é sobre pesquisas. No seu livro clássico "Saída, Voz e Lealdade", Albert Hirschman, economista da Universidade de Princeton, examina as principais formas de reagir das pessoas ao se deparar com uma organização com desempenho ruim: elas podem "sair" e fazer negócios em outro lugar ou "dar voz" às suas preocupações para tentar mudar a situação internamente. A lealdade das pessoas a uma causa ou empresa afeta sua forma de agir: elas vão embora ou comunicam sua opinião.

Hirschman destaca que, em geral, as pessoas e empresas avaliam o número de saídas para identificar um problema. Por exemplo, temos menos clientes do que no mês passado? No entanto, quando você analisar esse fator, poderá ser tarde demais. A saída é um indicador defasado.

As organizações de todas as categorias são bem-sucedidas quando incentivam a comunicação em vez da saída. Motivar os clientes a expressar suas preocupações ajuda no envolvimento e reduz a chance de você vê-los saindo e gastando dinheiro em outro lugar.

Em outras palavras, a voz dos clientes é um alerta de que algo precisa melhorar.

Então, faça pesquisas para obter números concretos, comparar a uma referência, descobrir os motivos e dar voz aos seus respondentes.

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