Você pode nos falar quais foram os 5 últimos sites que você visitou ontem à noite?
Para falar a verdade, você não consegue. 29% dos entrevistados não mencionam nenhum dos sites visitados usando o “Medidor de Dados Passivos (Meter)”, um aplicativo que monitora o comportamento online deles. Outros 28% acertaram apenas um site em sua lista. Sim, as pessoas apresentam um desempenho ruim quando precisam lembrar de suas atividades online.
Isso acontece por uma série de razões; nossa memória é absolutamente sobrecarregada quando precisa relembrar de um comportamento online: o aumento do número de eventos, a redução do tempo dedicado a cada atividade, as multitarefas e o baixo nível de atenção tornam extremamente difícil para os participantes da pesquisa ter uma recordação precisa. Gerald Zaltman, professor da Harvard Business School, disse em seu clássico livro ‘Afinal, o que os clientes querem?’ (título original: ‘How Customers Think’): “a correlação entre a intenção do que é falado e o comportamento de fato geralmente é baixa e negativa”, mostrando que o mesmo princípio se aplica à recordação declarada.
De acordo com o relatório GRIT (GreenBook Research Industry Trends) emitido no segundo semestre de 2017, apenas 35% das empresas fornecedoras de Pesquisa de Mercado usam atualmente a análise de Big Data, necessária para lidar com o grande volume de dados que um medidor de dados passivo (Meter) produz. Tendo em conta que é difícil nomear um caminho para compra em qualquer categoria que não tenha sido impactada pela digitalização (de vestuário a torradeiras, de celulares a carros) as marcas de diversas indústrias podem estar seriamente perdendo oportunidades com seus consumidores digitais. Temos um grande “elefante branco na sala” , pensando que a indústria de pesquisa de mercado que está limitando sua capacidade de criação.
Como analisar o comportamento online dos consumidores.
Para monitorar comportamento online temos basicamente dois caminhos: uma medição centrada no site ou centrado no usuário.
- Medição centrado no site: Quando os usuários visitam um site, ele deixam um rastro no servidor que eles visitaram que poderia ser analisado e interpretado para razões de pesquisa. Todavia, essas “pegadas” ou “logs” só ficam disponíveis para o dono do servidor web, e também faltam informações nelas quando pesquisadores estão tentando entender quem está por trás delas (muitas dessas pegadas são robôs).
- Medição centrado no usuário: Usuários que topam participar de pesquisas podem instalar um aplicativo (um medidor passivo de dados - meter) que monitora a navegação no browser e o uso de aplicativos para fins de pesquisa de mercado, normalmente em troca de incentivos. Como esses usuários são pré-identificados, essa metodologia foca melhor em “quem” por trás do “o que”, e fornece uma visão mais compreensiva do caminho do usuário ao longo de diferentes websites e dispositivos. Todavia, como é impossível obrigar a todos a instalarem o aplicativo, a medição passiva de dados (Meter) tem uma tendência intrínseca que qualquer estrutura de amostra tem.
Pesquisas de mercado centradas no entendimento de conteúdos de sites, tem sido muito adotadas por empresas por algum tempo, uma vez que elas normalmente precisam de conteúdo para gerenciar sua presença online e personalizar seus produtos e conteúdos na web. Portanto, alguns clientes finais de empresas de pesquisa de mercado estão bem aptos para lidar com dificuldades técnicas que a análise de Big Data traz.
No entanto, quando se trata de analisar os concorrentes e o posicionamento no mercado, a medição centrada no usuário é a ferramenta preferida, e é necessário um medidor passivo junto com fornecedores de pesquisa de mercado que possam entender esses dados. Hoje em dia, o paradoxo é que nem todos os fornecedores já tiveram a oportunidade de lidar com grandes conjuntos de Big Data e, portanto, não possuem o conhecimento técnico. Há esperança, no entanto. A boa notícia é que já existe um ecossistema de dados comportamentais online para os fornecedores de pesquisa de mercado, que inclui coletores de dados comportamentais, ferramentas para análise de big data e analista de dados ou de big data.
Para adotar dados de comportamento online, siga as seguintes instruções:
- Escolha um bom fornecedor para a coleta dos dados de comportamento: Sobre a privacidade dos dados. De acordo com o RGPD (Regulamento
Geral de Proteção de Dados), as IPI (Informações Pessoais Identificáveis) são definidas como, informações que podem ser usadas para distinguir ou rastrear a identidade de um indivíduo, isolada ou em combinação com outras informações pessoais ou de identificação. Então, IPI não é só seu e-mail ou endereço residencial; o rastreio do seu telefone celular, geoloc também pode se tornar IPI. Tendo a certeza que os participantes concordaram em ser rastreados, e tenham dado um consentimento claro e explícito, isso é obrigatório. Como mostrou o escândalo do Facebook / Cambridge Analytica, esses consentimentos não podem ser camuflados em “termos e condições” ou nos jargões jurídicos. Seja minucioso com o seu provedor de dados comportamentais e faça todas as verificações possíveis. Dica: se não houver a opção de "aceito", você pode ter um problema. Quando você vê empresas com “caixas pretas” ou que não estão dispostos a divulgar como fazem a coleta dos seus dados, isso geralmente significa que o consentimento não é explícito.
- Contrate talentos e aprenda sobre as ferramentas: apenas com dados não móveis (desktops), um painel de 200 participantes pode gerar cerca de um milhão de linhas por mês - sim, o big data não é apenas uma palavra da moda e o seu Excel não pode suportar isso tudo. Para analisar esses grandes volumes de dados, são necessárias linguagens estatísticas de programação como o R ou Python, então embarque nessa. Outro aspecto fundamental é entender a relevância das classificações. Analisar uma coleção de URLs ou aplicativos pode ser complicado e exaustivo sem uma identificação adequada, por isso, não ignore o processo de marcação e categorização necessário. Lembre-se de que um tamanho não serve para todos, pois, para pesquisa, talvez você deva estabelecer uma classificação específica (por exemplo, eu devo incluir o Uber na categoria "viagem"? E quanto ao GasBuddy?).
- Não fique preso no meio do briefing da pesquisa: Tenha perguntas muito específicas ou aceite a descoberta dos dados, mas nunca, nunca, pare no meio. Por exemplo: “quais sites são mais populares para futuras mamães e mães de bebês?” Essa é uma pergunta específica que os dados comportamentais podem rastrear de forma precisa. Ou “quais pontos de contato online impulsionam as compras na categoria de bebidas alcoólicas?” De novo, os dados comportamentais on-line são a chave para esse tipo de questão, mas, nesse caso, uma jornada de exploração é necessária. Você só será capaz de saber quais dados são realmente úteis depois de mergulhar fundo neles. A curiosidade é sua ferramenta mais valiosa nesse caso.
E finalmente não se esqueça do “Porque”.
Não podemos depender de respostas das pessoas para entender os consumidores digitais. Os profissionais da indústria de pesquisa de mercado precisam enfrentar essa nova realidade e adotar dados comportamentais passivos via pesquisa online. No entanto, para as questões certas, fazer perguntas ainda é uma ferramenta poderosa. Não se esqueça de que o "porque" não vem apenas de dados de comportamento. Uma combinação única de pesquisa e dados comportamentais online irá te ajudar a obter mais valor.
Uma das coisas mais difíceis para uma empresa estabelecida fazer é interromper; seus instintos humanos gritam contra isso. Lembre-se de que a interrupção representa uma oportunidade, por isso, mova os recursos antes que seja tarde demais ou você será interrompido por outros.
Confie no processo e se reinvente.
