Neste artigo vamos te apresentar um checklist rápido e prático para você usar sempre que for enviar/compartilhar os resultados de sua pesquisa de mercado com clientes. Vamos falar de pesquisa, mas os exemplos funcionam para insights, data reports, social listening e qualquer outro tipo de dados que você possa estar avaliando.
A ideia é evitar problemas durante a apresentação ou leitura dos resultados (ou pelo menos minimiza-los se aparecerem) e não se estressar em um momento tão crucial.
Compartilhar as descobertas da sua pesquisa é um dos últimos passos do processo de profissionais de marketing e planejamento. É o que todo mundo está esperando quando se realiza uma pesquisa de mercado. Então, lembrem-se de caprichar 100% das vezes!
Checklist: o que fazer antes de enviar uma análise para seus clientes ou colegas de time
Essa é uma lista simplificada para todos os profissionais que trabalham com dados utilizarem. Você deve criar o hábito de segui-la sempre que for enviar insights e dados para seus clientes (ou quando for compartilhá-los com seus colegas de time):
- Fazer o debriefing ou debrief;
- Incluir amostra, filtros e enunciados das perguntas próximo aos gráficos (pensando em pesquisa de mercado);
- Buscar reports e dados secundários;
- Garantir que suas recomendações sejam acionáveis.
1) O que é debriefing em pesquisa de mercado?
Debrief é um verbo. Significa questionar alguém após a conclusão de uma tarefa.
De modo geral, um debrief ou debriefing pode ser composto por perguntas como:
- Qual era o resultado principal esperado?
- Quais eram as quebras/cotas na amostra que seu cliente solicitou (no caso de pesquisa de mercado)?
- Quais objetivos não foram respondidos? E por que isso aconteceu?
- Qual é o próximo passo a ser dado? Sempre tenha entregáveis claros, e alinhados com os objetivos do cliente.
Essas são as perguntas que um debrief precisa apresentar para que se possa avaliar uma situação, identificar onde sua pesquisa ou coleta de dados falhou e onde deu certo, e entender os motivos da falha ter acontecido. Assim, é possível você encontrar alternativas para consertar os problemas e aprimorar os resultados antes de enviar ao cliente. Ou pelo menos evita-las na próxima pesquisa.
Debriefing é o hábito de revisitar e questionar algo depois da tarefa ter sido completa.
Em pesquisa, debrief é o hábito de rever o briefing que o cliente ou parceiro interno lhe passou quando contratou seus serviços. Se seu cliente lhe informou que o problema da pesquisa era "entender como os consumidores da marca X, buscam informações e realizam pagamentos", a apresentação dos resultados precisa ter respostas ao objetivo dele. Você pode ter um único slide que vá direto ao ponto e responda isso ou criar uma narrativa com storytelling, que passa pela jornada do consumidor daquela marca.
Importante destacar que os exemplos de perguntas, neste artigo, no debrief sejam discutidas e alinhadas previamente a entrega dos resultados, ou seja, na fase do briefing. Assim antes de iniciar o projeto elas vão estar claras, discutidas com o cliente e sendo respondidas tanto na fase de questionário como análise de resultados.
Nossa sugestão é que o documento de briefing (onde teremos alinhado todos os objetivos, e escopo) seja revisitado em cada etapa da pesquisa, sempre junto ao cliente ou seu time interno. Queremos garantir que o objetivo foi atendido visando entender onde ele foi aplicado ao negócio. Acesse um modelo de briefing para seus próximos jobs.
2) Incluir informações básicas próximas aos gráficos de dados
Esse é um dos principais erros que os profissionais realizam: a) Esquecer de colocar qual é a amostra respondente junto com os gráficos, b) Não colocar uma nota que existe um filtro naquela pergunta e c) Não incluir qual foi o enunciado daquela pergunta em sua pesquisa.
Você está lendo um relatório e se depara com "60% dos consumidores têm o hábito de...". Sua primeira reação tem que ser: 60% de quantos respondentes? Existem perguntas filtros aqui? E como essa pergunta foi feita?
- 60% de quantos respondentes? Sessenta por cento pode ser um grande número quando trabalhamos com uma amostra de 1.000 casos, são 600 pessoas declarando a mesma resposta. Agora se a pergunta foi realizada com 50 pessoas e tivemos esse percentual de 60%, entendemos que somente 30 pessoas responderam esse hábito.
Aqui tudo depende de qual metodologia você está pensando, por exemplo, para um pré-teste de campanha publicitária, se 60 pessoas de 100 falaram que seu anúncio está confuso: ele está confuso e precisa ser re-feito, simples. Agora, para realizar um planejamento de lançamento de produto nas 5 regiões do país, 60 respostas de 100 é pouco representativo, e não deve ser levado como a sua única consideração. - Existem perguntas filtros? Quem respondeu essa pergunta, foi todo mundo da sua amostra ou você filtrou alguns respondentes de acordo com as respostas deles? Quando não temos essa informação na apresentação, podemos tomar decisões erradas ou enviesadas.
Por exemplo, na minha pesquisa a amostra englobava homens e mulheres, mas algumas perguntas foram realizadas somente com as mulheres, isso precisa estar claro em minha apresentação. É essencial sempre saber quem é o respondente daquela pergunta e quantas pessoas responderam. - Como a pergunta foi feita? Sempre coloque o enunciado da pergunta em sua apresentação. Dessa forma, quem estiver lendo os resultados consegue ter a certeza de como a pergunta foi feita. Lembrem-se: uma mesma pergunta pode ser analisada de diferentes maneiras.
Fazer o básico bem feito sempre vai agradar mais seus clientes.
3) Olhar reports e dados secundários antes de enviar seus insights para clientes ou para sua própria empresa
Um hábito interessante é olhar outras fontes de dados para complementar suas análises. Em pesquisa de mercado seus resultados nunca vão englobar todos os pontos e visões possíveis, essa hora que entram os dados secundários, estudos disponibilizados abertamente e reports globais. Você pode incluir links para outras fontes em sua apresentação, isso mostra para o cliente que você estudou o mercado, e fez além do "básico" que era enviar os resultados.
É aquela expressão americana "go the extra mile", ou seja, estar disposto a fazer um esforço a mais para alcançar algo.
4) Garantir que as recomendações sejam acionáveis
Esse é um ponto importante e rápido de explicar. Quando enviamos um dado ou insight para clientes, muito se é falado em trazer ações entregáveis. É seu colocar no lugar do cliente.
Vamos pensar em pesquisa de mercado. Se o objetivo do cliente era entender a aceitação de uma nova embalagem em comparação com a antiga, o que ele quer, além dos dados, é uma recomendação final: "Eu devo ou não devo mudar minha embalagem?".
Só que precisamos sempre pensar na praticidade de fazer aquela determinada ação, não adianta trazer uma recomendação que não seja alcançável ou possível. Sempre conheça o mercado, budget e possibilidades dos seus negócios e clientes, comece a pensar como um cientista de dados.
5) Bônus: verificar, sempre, a veracidade das análises
Vamos do básico ao avançado com essa dica bônus. Uma ação básica é revisar os números e gráficos antes de enviar apresentações e insights para seus clientes, tenha sempre certeza que os dados estão corretos.
Já uma opção mais avançada é utilizar de testes estatísticos para compreender e comparar estatisticamente as respostas de dois ou mais grupos de respondentes. Dado um nível de confiança (usualmente 95%), é possível verificar se há ou não diferença estatística significativa entre as respostas dos grupos comparados. Essa funcionalidade está disponível na plataforma de pesquisa da MindMiners. Veja um exemplo prático em nossa central de ajuda.
Para concluirmos, lembre-se sempre que este documento, insight ou apresentação muitas vezes pode rodar o mundo. Seja claro para possibilitar que qualquer nível de profissional que necessite ler os dados entenda o que deve ser feito a partir daí.
