A análise de dados pode se dar em diversos formatos. O método escolhido depende da matéria da sua pesquisa.

Métodos quantitativos, como pesquisas, indicadores de larga escala e priorização, respondem à pergunta “Quanto?”, mas estes podem deixar o “Por quê?” sem respostas. É aqui que os métodos para a coleta de dados qualitativos entram em cena.

Entendendo a coleta de dados qualitativos

A coleta de dados qualitativos examina diversos fatores para fornecer uma profunda compreensão acerca dos dados brutos. Enquanto métodos qualitativos envolvem a coleta, análise e gestão de dados, invés de contar respostas ou gravar dados numéricos, este método visa avaliar fatores como os pensamentos e sentimentos dos participantes de uma pesquisa. Métodos para a coleta de dados qualitativos vão além do registro de eventos para a criação de contexto.

Com esta visão aprimorada, pesquisadores podem:

• Descrever o ambiente. Entender onde as observações ocorrem pode adicionar significado aos números registrados.
• Identificar as pessoas envolvidas no estudo. Se a pesquisa for limitada a um determinado grupo de pessoas, seja isto intencional ou em função de dados demográficos, entre outros fatores, esta informação pode informar os resultados.
• Descrever o conteúdo do estudo. Por vezes, as atividades específicas envolvidas na pesquisa e a forma como mensagens sobre o estudo foram entregues e recebidas pode esclarecer alguns fatos sobre o estudo.
• Interagir com os participantes do estudo. Interações entre respondentes e pesquisadores podem fornecer informações valiosas sobre seus resultados.
• Esteja ciente de fatores externos. Eventos inesperados podem afetar os resultados de uma pesquisa. Métodos qualitativos para a coleta de dados permitem que pesquisadores possam identificar tais eventos e inseri-los na narrativa de seus resultados, algo que é quase impossível de se fazer utilizando apenas uma abordagem quantitativa.

Métodos qualitativos de pesquisa

Existem três métodos para a coleta de dados qualitativos comumente utilizados: o método etnográfico, a teoria fundamentada e o método fenomenológico.

A etnografia advém da antropologia, o estudo das sociedades e culturas humanas. A etnografia busca entender como as pessoas vivem suas vidas. Através deste método, pesquisadores podem se desviar das perguntas específicas e práticas que pesquisadores de mercado tradicionais usam e observar os participantes de forma indireta. Esta abordagem tem como objetivo revelar comportamentos da perspectiva de um participante, e não da visão dos pesquisadores.

A etnografia auxilia no preenchimento de lacunas quando um participante não é capaz de articular seus desejos ou os motivos por trás de suas decisões ou comportamentos. Em vez de, ou além de, perguntar para um participante por que este age de determinada forma, pesquisadores utilizam a observação para entender o porquê por trás destes desejos, decisões ou comportamentos.

A teoria fundamentada surgiu enquanto pesquisadores sociológicos buscavam fornecer um nível de legitimidade à pesquisa qualitativa – para fundamentá-la na realidade em vez de suposições. Antes deste método, a análise de dados qualitativos era realizada antes que quaisquer dados quantitativos fossem coletados, permanecendo assim desconectada do processo de coleta e análise de dados.

A teoria fundamentada utiliza os seguintes métodos:

• Observação de participantes. Pesquisadores inserem-se nas vidas diárias dos participantes. Outro termo para isto é “trabalho de campo.”
• Entrevistas. Estas podem variar quanto à sua formalidade, de conversas informais a entrevistas estruturadas.
• Coleta de documentos e artefatos. A teoria fundamentada geralmente vai além das observações e entrevistas. Pesquisadores podem fazer descobertas sobre um grupo de pessoas observando os materiais utilizados por eles. Por exemplo, as leis de uma comunidade local podem esclarecer opiniões e fornecer uma imagem mais clara quanto aos sentimentos dos residentes.

Por vezes, a verdadeira personalidade de uma pessoa pode ser descoberta apenas quando esta é realmente testada. Enquanto tal, a fenomenologia descreve como as pessoas experienciam determinados eventos ou encontros únicos. Este método mensura reações a ocorrências fora da norma, logo, é essencial entender o panorama completo, não apenas fatos e números.

Um exemplo de fenomenologia é o estudo das experiências de indivíduos envolvidos em um desastre natural. Para analisar dados de tais eventos, o pesquisador deve se familiarizar com estes dados; concentrar sua análise na matéria, período de tempo, entre outros fatores; e categorizar estes dados.

Concluir estas tarefas fornece ao pesquisador uma estrutura para ajudá-lo a compreender como um desastre natural impacta as pessoas. Juntos, o entendimento, foco e organização ajudam os pesquisadores a identificar padrões, determinar conexões, interpretar dados e explicar descobertas.

Cada um destes métodos para a coleta de dados qualitativos auxilia no esclarecimento de fatores que podem ser ofuscados em uma simples análise de dados. O uso de dados qualitativos é uma forma de adicionar contexto e realidade aos números. Por vezes, pesquisadores consideram interessante a utilização de uma abordagem híbrida, onde métodos para a coleta de dados qualitativos são usados juntamente com métodos quantitativos.

Comerciantes, cientistas, acadêmicos, entre outros, podem dar início a um estudo com uma hipótese predeterminada, mas sua pesquisa geralmente começa com a coleta de dados.

Inicialmente, os dados coletados são desestruturados. Diversos fatos e números podem ou não possuir algum contexto. O trabalho de um pesquisador é compreender estes dados, e o método para a coleta de dados escolhido geralmente ajuda-o a alcançar este objetivo.

Usando dados para determinar valores

Um dos métodos mais utilizados para a coleta de informações em pesquisas é a coleta de dados quantitativos. A análise quantitativa está relacionada à avaliação de um resultado numérico. Um exemplo clássico disso são os levantamentos, os quais fazem perguntas para coletar respostas buscando descobrir tendências, preferências, ações, opiniões e quaisquer outros elementos que podem ser contabilizados.

Métodos para a coleta de dados quantitativos são populares pois são relativamente diretos. Usando estes métodos, pesquisadores fazem perguntas para coletar conjuntos de fatos e números. Dados quantitativos são mensuráveis e expressos em formato numérico.

Enquanto este parece ser um conceito razoavelmente simples, como muitos aspectos de uma pesquisa, existem diversas abordagens à coleta de dados quantitativos que dependem da condução da pesquisa em questão.

Diferentes abordagens à pesquisa quantitativa

Pesquisadores utilizam quatro diferentes designs para pesquisas quantitativas primárias: descritivo, correlacional, experimental e quase-experimental.

A pesquisa descritiva explica o estado atual de uma variável usando uma coleta de dados observacional. Geralmente, o pesquisador começa sem uma hipótese, deixando que os dados indiquem a direção do estudo.

Um exemplo simples de pesquisa quantitativa descritiva é um estudo que coleta e tabela resultados de testes. Pesquisas descritivas frequentemente utilizam gráficos e tabelas para ilustrar seus resultados.

Enquanto uma abordagem descritiva é normalmente quantitativa, esta também pode ser qualitativa. A coleta de dados descritivos faz perguntas como “O que é X?”

A pesquisa correlacional visa coletar dados que apresentam relações entre diferentes acontecimentos. Uma correlação positiva é uma onde duas variáveis aumentam ou diminuem ao mesmo tempo. Uma correlação negativa se dá quando um aumento em uma variável indica uma diminuição em outra.

Também existe o resultado de correlação zero, onde o relacionamento entre duas variáveis é insignificante. Uma correlação ajuda a fazer previsões com base no histórico de relacionamentos, na determinação do valor e confiabilidade de um estudo.

Um exemplo de dados correlacionais é a forma como a altura de uma pessoa está frequentemente correlacionada ao seu peso – quanto mais alta uma pessoa, mais pesada ela será. Esta é uma correlação positiva.

Uma pesquisa experimental, também conhecida como “experimento verdadeiro”, utiliza o método científico para determinar a relação de causa e efeito entre variáveis. Este método utiliza controles para todos os fatores essenciais que podem potencialmente afetar o fenômeno de interesse. Usando o método experimental, pesquisadores aleatoriamente atribuem participantes em um experimento para os grupos de controle ou tratamento.

Pesquisas quase-experimentais, também conhecidas como “causais-comparativas”, são bastante similares às pesquisas experimentais. Como é geralmente impossível ou inviável controlar todos os fatores envolvidos, métodos quase-experimentais não controlam alguns destes, seguindo o método científico para estabelecer um relacionamento de causa e efeito nos aspectos restantes.

Em ambos os tipos de estudos, variáveis independentes são manipuladas. Porém, métodos experimentais para a coleta de dados utilizam uma atribuição e amostragem aleatória, enquanto métodos quase-experimentais não randomizam a atribuição ou amostragem, ou ambos.

Métodos experimentais são conhecidos por produzirem resultados interna e externamente válidos, o que significa que o estudo é bem conduzido ou estruturado (validade interna) e suas descobertas são aplicáveis ao mundo real (validade externa). Métodos quase-experimentais, por outro lado, produzem resultados de validade interna questionável.

Aplicação prática de métodos quantitativos

Existem diferentes maneiras de os pesquisadores colocarem em ação diferentes tipos de coleta de dados quantitativos sem usar experimentos.

Levantamentos quantitativos permitem que pesquisadores possam fazer questões fechadas e fornecer uma lista de possíveis respostas. Este método é mais fácil para respondentes, permitindo-os escolher a partir de um conjunto predeterminado de respostas. É a solução ideal para estudos de larga escala, pois estes podem se tornar bastante complicados ao utilizar os tipos de questões abertas geralmente associados com levantamentos qualitativos.

Como as perguntas são padronizadas, pesquisadores podem usar estes resultados para gerar generalizações. Questões fechadas, contudo, podem se provar limitadas, pois um respondente pode não encontrar sua resposta na lista de possíveis escolhas.

Entrevistas quantitativas são normalmente conduzidas presencialmente, pelo telefone ou pela internet. Estas permitem que pesquisadores possam não apenas coletar informações, mas também ajustar perguntas ao seu público a qualquer momento. Isto pode adicionar um pouco de “por quê?” ao “quanto” coletado através de meios quantificáveis.

Como a maioria das pesquisas envolve a coleta de dados, existem diversos métodos para a coleta primária, ou direta, de dados, incluindo levantamentos, questionários, observações diretas e grupos focais.

Enquanto a coleta de dados primários é considerada o método para a coleta de dados mais confiável e autêntico, existem diversos momentos onde métodos para a coleta de dados secundários podem ser de grande valor.

Entendendo a coleta de dados secundários

O que é a coleta de dados secundários e por que um pesquisador deveria utilizá-los além dos dados primários? Imagine dados secundários como dados de segunda mão. Estes representam a pesquisa e o banco de conhecimento de outra pessoa.

Dados de segunda mão podem adicionar insights a um projeto de pesquisa, além de que o uso de dados secundários é mais eficiente e barato que a coleta de dados primários. Então, como pode a pesquisa de outra pessoa ser tão valiosa para seu estudo independente? A resposta para esta pergunta envolve o entendimento sobre como diversas pesquisas são iniciadas hoje.

O papel do governo na pesquisa estatística

Por uma variedade de motivos, diversas entidades e agências governamentais coletam informações demográficas, entre outras informações, das pessoas. Governos coletam dados através de diversos meios, por vezes como parte de outras atividades. O censo é um dos principais exemplos de uma valiosa coleta de dados primários pelo governo que pode ser usado como método de coleta de dados secundários em outros estudos de pesquisa.

Diversas entidades governamentais e sem fins lucrativos se especializam na coleta de dados para alimentar os esforços de outros pesquisadores.

Pesquisas de fontes públicas são, geralmente, gratuitas.

Fontes públicas além do Departamento do Censo dos Estados Unidos incluem:

• Livro de Dados do Estado e da Área Metropolitana
• Resumo Estatístico dos Estados Unidos
• Perspectivas sobre a Indústria e Comércio dos EUA
• Escritório de Impressão do Governo dos Estados Unidos
• Administração de Pequenos Negócios
• Câmaras de Comércio locais
• Governos Municipais

Outras fontes de dados secundários

Enquanto governos são fontes de informações úteis, estes não são os únicos fornecedores de dados secundários. Fontes comerciais incluem associações de pesquisa e comércio, como bancos, empresas de capital aberto, entre outras.

Instituições educacionais também são fontes confiáveis de dados secundários. Muitas faculdades e universidades possuem esforços de pesquisa dedicados que utilizam dados para propósitos educacionais. Estes dados podem, por vezes, auxiliar outros em estudos não relacionados.

O valor dos dados secundários

Existem outras vantagens aos dados secundários além do fato de que estes são mais baratos que os dados primários; contudo, seu custo é um dos principais motivos pelos quais estes dados são usados. Se as informações que você precisa já estão disponíveis, simplesmente faz sentido usá-las invés de replicá-las.

Dados primários são, por vezes, desnecessários para um determinado objetivo de pesquisa. Primeiro, você deve determinar se as perguntas em sua pesquisa já foram feitas e respondidas. Se sim, poderá devotar seu orçamento para coleta de dados para expandir o que já foi determinado através de outros projetos não relacionados.

O preço da coleta de dados primários pode ser bastante considerável. Enquanto o uso de dados secundários pode ser mais barato, este também economiza tempo. Tempo possui seu próprio valor em pesquisas, permitindo uma maior ênfase no estudo dos resultados obtidos.

Por fim, o uso de dados secundários economiza seu tempo e dinheiro, facilitando um estudo mais aprofundado acerca da matéria da pesquisa. Juntamente com a pesquisa primária, dados secundários podem ajudar pesquisadores a obter um melhor entendimento sobre seus tópicos, preparar e organizar resultados de forma mais eficiente.

1. Entrevistas

Se você perguntasse a alguém que não faz ideia de como a análise de dados funciona qual é a melhor forma de coletar informações de outras pessoas, a resposta mais comum seria fazendo entrevistas.

Quase qualquer um pode criar uma lista de perguntas, mas a chave para entrevistas eficientes é saber o que perguntar. Eficiência ao entrevistar é essencial pois, de todos os métodos para a coleta de dados primários, a realização de entrevistas presenciais pode ser o mais caro.

Existem maneiras de limitar o custo de entrevistas, como conduzi-las por telefone ou através de uma conversa online. Porém, às vezes, uma entrevista presencial pode valer seu custo, pois o entrevistador possui a liberdade de ajustar suas perguntas de acompanhamento com base nas respostas em uma troca em tempo real.

Entrevistas também permitem o uso de questões abertas. Comparadas com outros métodos para a coleta de dados primários, como levantamentos, entrevistas podem ser mais personalizáveis e responsivas.

2. Observação

A observação envolve a coleta de informações sem fazer perguntas. Este método é mais subjetivo, pois exige que o pesquisador, ou observador, adicione seu próprio julgamento aos dados. Porém, em algumas circunstâncias, o risco de parcialidade é mínimo.

Por exemplo, se um estudo envolve o número de pessoas em um restaurante em um dado momento, a menos que o observador conte incorretamente, os dados devem ser relativamente confiáveis. Variáveis que exigem que o observador faça distinções, como quantas pessoas da geração Y visitaram um restaurante em um determinado período, podem introduzir potenciais problemas.

Em geral, a observação pode determinar a dinâmica de uma situação, o que geralmente não pode ser mensurado através de outras técnicas para a coleta de dados. Observações também podem ser combinadas com informações adicionais, como vídeos.

3. Documentos e registros

Às vezes, você pode coletar uma quantidade considerável de dados sem perguntar nada a ninguém. Pesquisas baseadas em documentos – e registros – utilizam dados existentes para um estudo. Frequências, atas de reuniões e registros financeiros são apenas alguns exemplos deste tipo de pesquisa.

O uso de documentos e registros pode ser mais eficiente e barato pois, desta forma, você está usando pesquisas que já foram predominantemente concluídas. Contudo, como o pesquisador possui menos controle sobre estes resultados, documentos e registros podem ser uma fonte de dados incompletos.

4. Grupos focais

Uma combinação de entrevistas, levantamentos e observações, o grupo focal é um método para a coleta de dados que envolve diversos indivíduos que possuem algo em comum. O objetivo de um grupo focal é adicionar um elemento coletivo à coleta de dados individuais.

Um estudo com grupo focal pode pedir que participantes assistam a uma apresentação, por exemplo, e então discutir seu conteúdo antes de responder um questionário ou perguntas, como em uma entrevista.

Grupos focais frequentemente usam perguntas abertas, tais como “Como você se sentiu sobre a apresentação?” ou “O que você gostou mais sobre o produto?” O moderador do grupo focal pode pedir ao grupo para relembrar a experiência compartilhada, invés de pensar no futuro.

Perguntas abertas ancoram a pesquisa em um determinado estado de espírito, eliminado interferências externas.

5. Histórias orais

À primeira vista, uma história oral pode soar como uma entrevista. Ambos os métodos para a coleta de dados envolvem perguntas. Mas uma história oral é definida de forma mais precisa como a gravação, preservação e interpretação de informações históricas com base nas opiniões e experiências pessoais de pessoas envolvidas nos eventos.

Diferente de entrevistas e levantamentos, histórias orais estão conectadas a um único fenômeno. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em estudar os efeitos de uma inundação em uma comunidade. Uma história oral pode esclarecer exatamente o que aconteceu. Esta é uma abordagem holística à avaliação que utiliza uma variedade de técnicas.

Como em entrevistas, o pesquisador pode se tornar uma variável de confusão. Uma variável de confusão é uma variável extra e não intencional que pode enviesar seus resultados, introduzindo parcialidade e sugerindo uma correlação onde não existe nenhuma.

Um exemplo clássico é a correlação entre as taxas de homicídio e vendas de sorvetes. Ambos os números, em determinados momentos, aumentaram ao mesmo tempo. Uma conclusão não científica pode implicar que quanto mais pessoas compram sorvete, mais altas as ocorrências de assassinato.

Contudo, existe uma terceira possibilidade de que uma variável adicional afeta ambas as ocorrências. No caso do sorvete/homicídios, a outra variável é o clima. Um clima mais quente é uma variável de confusão entre as taxas de homicídio e as vendas de sorvetes.

6. Questionários e levantamentos

Questionários e levantamentos podem ser usados para fazer perguntas com respostas fechadas.

Dados coletados a partir de questionários e levantamentos podem ser analisados de diferentes formas. Você pode atribuir valores numéricos aos dados para acelerar a análise. Isto pode ser útil caso esteja coletando uma grande quantidade de dados a partir de uma grande população.

Para serem significativos, levantamentos e questionários precisam ser cuidadosamente planejados. Diferente de uma entrevista, onde um pesquisador pode reagir à direção tomada pelas respostas de um respondente, um questionário mal elaborado pode levar o estudo a lugar nenhum rapidamente. Enquanto levantamentos são geralmente mais baratos que entrevistas, estes não serão úteis caso não sejam manipulados corretamente.

Levantamentos podem ser conduzidos como entrevistas, mas, na maioria dos casos, faz sentido conduzir levantamentos/pesquisas usando formulários.

Formulários online são uma forma moderna e efetiva de conduzir pesquisas/levantamentos. Diferente de pesquisas escritas, as quais são estáticas, as questões apresentadas em formulários online podem mudar de acordo com as respostas anteriormente fornecidas. Por exemplo, se você usa Jotform para criar seus formulários, caso alguém responda “não” a uma pergunta sobre alergias, este não terá que rolar por todas as seguintes perguntas relacionadas sobre alergias específicas. Em vez disso, eles serão encaminhados imediatamente para uma pergunta sobre um diferente tópico.

A criação de formulários moderna também enfatiza a coleta de dados móveis, permitindo que formulários possam ser facilmente acessados e preenchidos em dispositivos móveis.
Uma preocupação ao coletar dados eletronicamente na UE é seu Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (ou RGPD). Este regulamento recém-promulgado fornece proteções à privacidade de residentes e cidadãos da UE, podendo resultar em multas onerosas por seu descumprimento. Se você deseja saber mais sobre como certificar-se de que seus formulários estão em conformidade com RGPD, Jotform possui todas as informações que você precisa.

Imagine seu negócio como uma população substancial. Talvez você tenha uma enorme lista de clientes (algo que a maioria dos negócios adoraria ter), ou esteja tentando obter alguns insights sobre um grande grupo, como os residentes de uma grande cidade. Na maioria dos casos, não é algo prático tentar alcançar cada membro desta população.

Amostragem é o processo de identificar um subconjunto de uma população que reflita precisamente seu todo. Este pode ser um processo delicado, pois populações são, geralmente, diversas. Contudo, existem alguns métodos estatísticos que podem assegurar que um pequeno subconjunto de uma comunidade represente precisamente o grupo como um todo.

Existem cinco métodos de amostragem amplamente aceitos. Abaixo você poderá encontrar uma visão geral destes métodos, suas vantagens e desvantagens, e como estes podem ser utilizados em sua pesquisa.

Amostragem aleatória

Como seu nome indica, a amostragem aleatória envolve escolher respondentes sem nenhum método ou ordem, como retirar nomes de dentro de um chapéu. Enquanto a aleatoriedade pode não parecer científica, este método pode ser bastante útil em pesquisas, sendo, na verdade, o método de amostragem mais utilizado, pois uma amostra verdadeiramente aleatória elimina elementos que podem afetar a eficácia de um estudo.

A aleatoriedade requer algum planejamento. Por exemplo, escolher pedestres aleatoriamente na Times Square, em Manhattan, em uma tarde de sábado, fornecerá a um pesquisador um conjunto razoavelmente diverso de turistas. Esta não seria, contudo, uma boa maneira de testar Nova Iorquinos nativos, pois estes normalmente evitam a área, especialmente nos finais de semana.

Listas geradas por computador podem ajudá-lo a alcançar a aleatoriedade.

Amostragem sistemática

Considerada mais fácil que a amostragem aleatória, a amostragem sistemática segue um determinado conjunto de regras para criar uma certa regularidade na amostragem. Um exemplo seria entrevistar cada décimo cliente. Desde que siga o sistema de contagem, você saberá que existe algum tipo de ordem no processo.

A amostragem sistemática retém alguns dos benefícios da aleatoriedade, mas pode se provar muito rígida em casos onde, por exemplo, o pesquisador sabe que o sistema de contagem resultará em dados enviesados de uma forma ou outra – por exemplo, caso alguém esteja entrevistando cada décimo cliente e todos estes acabem sendo mulheres da mesma faixa etária.

Amostragem por conveniência

Este é o método de amostragem mais fácil de aplicar, mas também o menos confiável. A amostragem por conveniência envolve a coleta de informações a partir de quem estiver mais próximo e fácil de alcançar. Um exemplo seria fazer perguntas a colegas de trabalho no mesmo escritório, em vez de questionar todos os funcionários na empresa, pois ir até outros escritórios pode demandar bastante tempo e esforços. A amostragem por conveniência também pode envolver o uso de quaisquer dados que estejam disponíveis no momento.

Por vezes, a amostragem por conveniência pode se provar eficiente, como na obtenção de dados primários iniciais sobre impressões da marca ou produtos remodelados, onde a diversidade dos participantes ou critérios de inclusão podem ser menos importantes.

Amostragem por conglomerados

Na amostragem por conglomerados, um pesquisador utiliza subgrupos de uma população em vez de indivíduos. Grupos (ou clusters) são geralmente predefinidos, como municípios em um estudo sobre o efeito de um fenômeno em particular pelo país.

A amostragem por conglomerados pode ser subdividida em dois tipos – a amostragem por conglomerados em uma etapa, onde todos os indivíduos em um grupo são incluídos na amostra, ou em duas etapas, onde apenas indivíduos aleatórios dentro do grupo são escolhidos.

A principal vantagem da amostragem por conglomerados é que uma parte do trabalho já está pronta: um grupo já está claramente definido. Portanto, este pode ser mais eficiente que outros métodos. Contudo, pode haver parcialidade no estudo caso os grupos não representem corretamente a população como um todo.

Amostragem estratificada

Outro método que utiliza subgrupos é a amostragem estratificada. Este método para a coleta de dados envolve dividir uma população em subgrupos que compartilham características similares.

Por exemplo, um estudo pode dividir um grupo de respondentes por gênero ou idade. Quando os componentes são fáceis de determinar, como gênero ou idade, o risco de parcialidade é baixo, especialmente caso os dados sejam advindos dos respondentes. A amostragem estratificada reduz a parcialidade, mas, por vezes, características são difíceis de determinar, podendo assim frustrar o processo de amostragem ou dar brechas à parcialidade.

As amostragens estratificada e por conglomerados podem soar semelhantes. Aqui está sua diferença essencial: Na amostragem estratificada, os indivíduos são aleatoriamente selecionados a partir de cada grupo (ou estrato). Na amostragem por conglomerados, apenas alguns grupos são utilizados.

Existem diversos métodos que empresas podem utilizar para coletar e analisar as informações de clientes.

A chave para obter mais clientes através da pesquisa de mercado é transformar a coleta de dados em geração de leads. O resultado ideal é não apenas gerar mais leads, mas reconhecer as oportunidades que podem ser potencialmente transformadas em um aumento nas vendas.

Entendendo a geração de leads

Leads são o combustível do motor de vendas de uma empresa. No caso de atividades B2B, um lead de vendas é uma pessoa ou entidade que possui o potencial para ser convertido em um cliente ou consumidor. Para negócios que possuem uma grande presença e reconhecimento, leads podem ser amplamente definidos como a maioria dos membros de uma comunidade. Este é o caso de empresas B2C como Walmart e McDonald’s, as quais frequentemente gastam mais tempo e esforços tentando alcançar sua audiência como consequência.

Leads são identificados através de uma variedade de métodos, inclusive através da coleta de dados. Com cada vez mais indivíduos e negócios utilizando a internet para adquirir todos os produtos e serviços possíveis, fontes para a geração de leads online são bastante populares e eficientes. Quase 90% de todos os americanos usam a internet, e a pequena parcela da população que não a utiliza diariamente é tipicamente composta por adultos mais velhos.

Utilizando interações online para potencializar a geração de leads

Como os negócios alcançam uma grande porcentagem de pessoas online? Uma das maneiras mais eficientes de transformar o engajamento com o público em valiosos leads é usando formulários. Formulários permitem que empresas coletem dados essenciais de potenciais clientes, como nome, endereço de e-mail, setor, cargo, entre outros.

Enquanto é fácil entender como um formulário pode coletar este tipo de informação, o passo chave é gerar o engajamento com clientes em potencial e conseguir que estes forneçam as informações necessárias. Um método particularmente eficiente consiste em oferecer a estes clientes em potencial algo de valor em troca de suas informações.

Tal incentivo pode ser um cupom de desconto uma vez que este se tornar membro, uma lista baixável, e-book, ou whitepaper. Isto irá gerar uma interação positiva com potenciais clientes e uma associação com sua marca, fornecendo-lhes as ferramentas necessárias para abordá-los posteriormente.

Usando conteúdo fechado para capturar potenciais clientes

Usar um “portão” de conteúdo pode ajudá-lo a coletar as informações que deseja. Este “portão” de conteúdo exige que seus clientes em potencial forneçam suas valiosas informações para contato para, assim, poderem obter acesso ao material, cupons de desconto, ou quaisquer outros itens de valor que você esteja oferecendo. Você também pode monitorar este conteúdo para uso posterior. Sem este “portão”, indivíduos podem visualizar o conteúdo e seguir em frente sem conhecer os benefícios de seus produtos ou soluções.

Controlando o processo de geração de leads

O uso de formulários com conteúdo baixável é um método eficiente para a coleta de leads de alta qualidade. Contudo, sempre existe o risco de se coletar informações incorretas.

Por exemplo, um cliente em potencial nos estágios iniciais da compra de produtos e serviços pode ter uma menor probabilidade de usar seu endereço de e-mail verdadeiro devido ao medo de receber spam.

Existem diversas formas de combater a potencial interrupção de sua campanha para geração de leads. Primeiro, sistemas que utilizam tecnologias, como CAPTCHA, verificam que uma conta de e-mail é válida e asseguram que seu site não está sendo bombardeado por robôs.

Outro método é a limitação do Protocolo de Internet (IP), o qual restringe o número de downloads disponíveis para usuários com o mesmo endereço de IP. Negócios podem definir um número limite de downloads e o sistema irá desabilitar seu acesso uma vez que aquele número for atingido ou após um determinado intervalo de tempo.

Mais ferramentas para a geração de leads

Além da utilização de formulários fechados para a coleta de dados de leads, negócios podem utilizar redes sociais e Otimização para Motores de Busca (do inglês Search Engine Optimization, ou SEO). Redes sociais podem ajudá-lo a estabelecer sua marca como uma autoridade, além de conectar e engajar-se com clientes atuais e potenciais. Otimizar seu site pode ajudá-lo a colocar sua marca na frente de mais pesquisadores da Internet.

Quer você empregue formulários, redes sociais, SEO ou uma combinação destes métodos, tudo começa com uma estratégia para geração de leads ajustada de acordo com seu negócio e seus potenciais clientes.