Os quatro tipos de design de pesquisa – tudo o que você precisa saber

Ao realizar pesquisas, você precisa ter uma ideia clara do que deseja alcançar e como realizá-lo. Um bom projeto de pesquisa permite coletar dados precisos e confiáveis ​​para tirar conclusões válidas.

Nesta postagem de blog, descreveremos os principais recursos dos quatro tipos comuns de design de pesquisa com exemplos da vida real de UnderArmor, Carmex e muito mais. Então, você pode facilmente escolher a abordagem certa para o seu projeto.

Índice

O projeto de pesquisa envolve a escolha da metodologia certa, a seleção dos métodos de coleta de dados mais apropriados e a elaboração de um plano (ou estrutura) para analisar os dados. Em suma, um bom desenho de pesquisa nos ajuda a estruturar nossa pesquisa.

Os profissionais de marketing usam diferentes tipos de design de pesquisa ao conduzir pesquisas.

Existem quatro tipos comuns de projeto de pesquisa: descritivo, correlacional, experimental e de diagnóstico. Vamos dar uma olhada em cada um com mais detalhes.

Os quatro tipos de projeto de pesquisa

Os pesquisadores usam projetos diferentes para atingir diferentes objetivos de pesquisa. Aqui, discutiremos como escolher o tipo certo, os benefícios de cada um e os casos de uso.

A pesquisa também pode ser classificada como quantitativa ou qualitativa em um nível superior. Alguns experimentos exibem características qualitativas e quantitativas.

Experimental

Um projeto experimental é usado quando o pesquisador deseja examinar como as variáveis ​​interagem umas com as outras. O pesquisador manipula uma variável (a variável independente) e observa o efeito em outra variável (a variável dependente).

Em outras palavras, o pesquisador quer testar uma relação causal entre duas ou mais variáveis.

Em marketing, um exemplo de pesquisa experimental seria comparar os efeitos de um comercial de televisão versus um anúncio on-line realizado em um ambiente controlado (por exemplo, um laboratório). O objetivo da pesquisa é testar qual propaganda chama mais atenção entre pessoas de diferentes faixas etárias, gêneros, etc.

Outro exemplo é um estudo do efeito da música na produtividade. Um pesquisador atribui participantes a um dos dois grupos – aqueles que ouvem música enquanto trabalham e aqueles que não – e medem sua produtividade.

O principal benefício de um projeto experimental é que ele permite ao pesquisador traçar relações causais entre as variáveis.

Uma limitação: esta pesquisa requer muito controle sobre o ambiente e os participantes, dificultando sua replicação no mundo real. Além disso, é bastante caro.

Melhor para: Testar uma relação de causa e efeito (ou seja, o efeito de uma variável independente sobre uma variável dependente).

correlacional

Um projeto correlacional examina a relação entre duas ou mais variáveis ​​sem intervir no processo.

O design correlacional permite que o analista observe as relações naturais entre as variáveis. Isso resulta em dados que refletem mais as situações do mundo real.

Por exemplo, os profissionais de marketing podem usar o design correlacional para examinar a relação entre a fidelidade à marca e a satisfação do cliente. Em particular, o pesquisador procuraria padrões ou tendências nos dados para ver se existe uma relação entre essas duas entidades.

Da mesma forma, você pode estudar a relação entre atividade física e saúde mental. O analista aqui pediria aos participantes que completassem pesquisas sobre seus níveis de atividade física e estado de saúde mental. Os dados mostrariam como as duas variáveis ​​estão relacionadas.

Melhor para: Compreender até que ponto duas ou mais variáveis ​​estão associadas entre si no mundo real.

Descritivo

A pesquisa descritiva refere-se a um processo sistemático de observar e descrever o que um sujeito faz sem influenciá-lo.

Os métodos incluem pesquisas, entrevistas, estudos de caso e observações. A pesquisa descritiva visa reunir uma compreensão aprofundada de um fenômeno e responder quando/o quê/onde.

As empresas SaaS usam design descritivo para entender como os clientes interagem com recursos específicos. As descobertas podem ser usadas para detectar padrões e obstáculos.

Por exemplo, os gerentes de produto podem usar gravações de tela do Hotjar para observar o comportamento do usuário no aplicativo. Dessa forma, a equipe pode entender com precisão o que está acontecendo em um determinado estágio da jornada do usuário e agir de acordo.

Brand24, uma ferramenta de escuta social, triplicou sua taxa de conversão de inscrição de 2,56% para 7,42%, graças à localização de pontos de atrito no formulário de inscrição por meio de gravações de tela.

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Melhor para: Coleta de dados imparciais que revelam comportamentos ou fenômenos recorrentes.

Diagnóstico

A pesquisa diagnóstica determina a causa raiz de um problema e encontra a solução mais eficaz. É frequentemente usado em marketing para identificar áreas de melhoria ou oportunidades potenciais de crescimento.

O projeto de pesquisa diagnóstica consiste em três etapas:

• Iniciação, que inclui coleta de dados e definição do problema.
• Diagnóstico, que compreende análise de dados, teste de hipóteses e estabelecimento de objetivos.
• Soluções, que definem a melhor solução possível.

Nas equipes de produtos, um projeto de diagnóstico envolveria a análise do feedback e das avaliações dos clientes para identificar as áreas em que uma empresa pode melhorar. Isso ajudaria a identificar onde uma oferta de produto precisa mudar – preços, recursos ausentes, atendimento ao cliente etc.

A pesquisa diagnóstica fornece um diagnóstico preciso de um problema e identifica áreas de melhoria.

Melhor para: Compreender as causas subjacentes de um problema e como resolvê-lo.

Exemplos de Design de Pesquisa

Vamos explorar como marcas líderes empregam diferentes tipos de design de pesquisa. Na maioria dos casos, as empresas combinam vários métodos para obter uma visão abrangente de um problema e encontrar uma solução.

Under Armour

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A UnderArmour dobrou sua participação de mercado entre os tênis de corrida, referindo-se à pesquisa diagnóstica e descritiva.

A equipe teve como objetivo projetar um produto inovador melhorando constantemente seus sapatos em resposta ao feedback em tempo real dos atletas. Para isso, a empresa distribuiu tênis gratuitamente para mais de 10.000 atletas. Usando a Qualtrics, a empresa pesquisou os participantes para obter seus comentários.

Então, com todos os insights coletados, a equipe iterou seu design. Assim nasceu o tênis de corrida acolchoado UA HOVR™.

O produto resultante recebeu o prêmio Runner’s World Recommendation Award de 2019.

Dica profissional: Use o design de pesquisa descritiva para adaptar seu produto às necessidades dos clientes, observando seu comportamento natural e abordando o feedback.

carmex

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A Carmex Labs trabalhou com a empresa de pesquisa MRR para medir as reações dos clientes à embalagem e ao produto da empresa de cuidados com os lábios. O objetivo era encontrar a causa das baixas vendas em um mercado recém-lançado.

A equipe moderou um grupo de foco on-line ao vivo. Os participantes viram amostras de produtos, enquanto o processamento de linguagem natural AI e NLP identificou temas-chave no feedback do cliente.

Isso ajudou a descobrir os principais motivos do baixo desempenho e orientou as mudanças na embalagem.

Tweezerman

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Uma marca de beleza Tweezerman recorreu ao design de pesquisa descritiva para rastrear a saúde de sua marca e validar ideias de produtos.

A Tweezerman utilizou o SurveyMonkey Audience para coletar feedback quantitativo do consumidor e informar sua estratégia de negócios global. Essa abordagem ajudou a Tweezerland a validar 10 de 50 produtos e obter uma compreensão profunda de seu público.

Lembrar: Para realizar uma pesquisa de mercado, tudo o que você precisa é lançar uma pesquisa simples com o direcionamento certo.

Introdução ao design de pesquisa

O design da pesquisa é o seu projeto para responder a perguntas por meio da coleta de dados. Quando bem feito, fornece informações granulares sobre um problema e informa as decisões de negócios.

Para começar, mapeie suas perguntas, defina seu problema e pense em quais dados você deseja receber como resultado. Em seguida, escolha o método de design de pesquisa correto.

Agora está tudo pronto!