6 passos para integrar big data e pesquisa de mercado

Big data e pesquisa de mercado são duas ferramentas de coleta de informações que as empresas devem empregar para ter sucesso na era moderna.

Em termos de como funcionam dentro de uma organização, existem duas escolas principais de pensamento: competição e colaboração.

No modelo competitivo, ambos são realizados em tandem, buscando insights independentes. Cada um deve apresentar suas ideias às funções de gestão e convencer os tomadores de decisão a investir em suas propostas. É uma prática fácil de implementar, mas vem com um grande problema – desperdício.

Combinar Big Data e pesquisa de mercado é uma proposta muito difícil, mas os benefícios potenciais são imensos. A melhoria mais notável está na eficiência. Atribuir a ambas as funções a resolução do mesmo problema significa que é mais provável que sejam descobertos insights complementares e que as propostas nunca sejam ignoradas devido apenas à falta de financiamento.

Em segundo lugar, o Big Data resolve o desafio de escala que a pesquisa de mercado enfrenta, e a pesquisa de mercado resolve as questões psicológicas e comportamentais que os dados sozinhos não podem responder. Como obter sinergia entre as duas funções é motivo de muito debate – mas o modelo criado pela Flex MR, chamado Insight Engine, foi criado para aprimorar os atributos de ambos e garantir que a eficiência máxima seja alcançada.

O modelo Insight Engine para aproveitar o melhor do big data e da pesquisa de mercado

1 – Colete

Junte os dados em um único armazém de dados (data warehouse).

2 – Preveja

• Analise big data para prever tendências de comportamento;
• Use análise preditiva para testar se as tendências são confiáveis;
• Projete os impactos das tendências nos seus custos totais.

3 – Selecione

• Participantes de grupos de acordo com as chances de adotar a tendência descoberta;
• Convide consumidores selecionados para participar de uma pesquisa qualitativa;

4 – Foco

• Explique atitudes e valores por trás das tendências encontradas através dos dados;
• Use estudos diários, grupos de foco e comunidades;
• Construa, a partir das respostas, histórias centradas nos indivíduos que participaram;
• Formule hipótese para teste em escala.

5 – Escala

• Escolha tendências-chave a partir das histórias para testar em uma amostra maior;
• Analise o resultado para confirmar ou descartar hipótese;

6- Revise

• Integre feedback quantitativo no armazém de dados;
• Use os resultados para melhorar capacidade de previsão;
• Repita o processo e fique na frente da concorrência.

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Foto: Charles Deluvio.