O estudo sobre fast fashion feminino foi realizado entre os dias 6 e 11 de junho e contou com uma amostra de 1000 mulheres. Nesse artigo, vamos explicar o passo a passo do estudo, desde a definição da metodologia e amostra, até a análise de resultados.
Metodologia da pesquisa
O primeiro passo foi definir a metodologia da pesquisa. A MindMiners é especialista em pesquisa digital, majoritariamente via mobile, método que tem sido cada vez mais utilizado pela maior agilidade, engajamento dos respondentes e transparência, além de menor custo para obter respostas. Aqui, essa realidade só é possível por causa do nosso painel proprietário de respondentes, o MeSeems. Ele funciona como uma rede social de opinião (trata-se de um aplicativo) que reúne mais de 500.000 usuários e permite diversas segmentações dos respondentes, tanto sociodemográficas quanto comportamentais.
Perfil da amostra
O outro primeiro passo essencial para qualquer pesquisa é a definição de qual o perfil da amostra. No caso do estudo sobre fast fashion, entrevistamos mulheres entre 18 e 50 anos, de todas as regiões do país, classes A, B e C. Buscamos respeitar a proporção populacional do Brasil segundo o IBGE. Optamos por focar no consumo feminino, e por isso entrevistamos somente mulheres para esse estudo.
Margem de erro e nível de confiança
Com quantas pessoas temos que falar de modo que as respostas representem de maneira adequada o nosso universo de pesquisa? Na hora de definir o total da amostra, ou seja, o número total de respostas que queremos, temos que pensar primeiramente em dois conceitos básicos: margem de erro e nível de confiança. A margem de erro indica em que medida se pode esperar que os resultados da pesquisa sejam um reflexo das opiniões reais da população total e o nível de confiança representa o grau de certeza que você tem de que a amostra reflete com precisão as atitudes da população total.
Para mapearmos os geeks brasileiros, definimos uma margem de erro de 3% e um nível de confiança de 95%. O que isso significa na prática? Vamos analisar um dado para exemplificar. Na nossa pesquisa, 74% das pessoas disseram que consomem a marca Riachuelo. Com a margem de erro e o nível de confiança que determinamos, isso significa que sabemos com 95% de probabilidade que entre 71% e 77% do nosso universo consome essa marca. Se quiser entender mais a fundo esses conceitos, clique aqui.
Universo da pesquisa e tamanho da amostra
Agora que já definimos a margem de erro e o nível de confiança que queremos, falta ainda um passo para definição da amostra total. Precisamos ver qual o tamanho da população que será representada nessa pesquisa. O universo que vamos trabalhar são pessoas que possuem smartphone e são mulheres.
Então, dentro do universo MeSeems, com as características posse de smartphone e ser mulher, temos por volta de 250 mil usuárias. Esse é portanto o universo do nosso estudo. Tendo isso em vista, a calculadora amostral, que leva em conta a margem de erro e nível de confiança desejados, nos indica em torno de 1.000 pessoas. Interessante destacar que se quiséssemos uma margem de erro de 2% teríamos que falar com 2.000 pessoas e de 1% com 9.000 pessoas. Não valeria a pena, já que levaríamos mais tempo e teríamos um aumento de custo, tendo em vista que 3% já é uma margem de erro bastante adequada, possibilitando uma leitura precisa do cenário avaliado em se tratando de pesquisas de marketing. Já em pesquisas de cunho eleitoral por exemplo, onde variações muito pequenas podem influenciar a leitura e rumos do país, margens de erro menores são mais recomendadas.
Distribuição dos respondentes
Definida a nossa amostra de 1.000 respondentes, precisamos definir dentro dos perfis sociodemográficos estabelecidos, como fazemos a distribuição de respondentes. Procuramos sempre fazê-la próxima à distribuição da população brasileira de acordo com o IBGE para garantir uma boa representatividade (no caso das classes sociais forçamos um pouco em A e B por haver questões relacionadas à consumo e por se tratar de pesquisa digital).
Também sempre essencial garantir a qualidade das perguntas a serem feitas na pesquisa. O questionário é o principal documento que garante a qualidade das informações e no nosso estudo foi desenvolvido por especialistas do ramo, seguindo boas práticas na elaboração destes documentos.
Limpeza da base
Nossa coleta de respostas durou no total 5 dias, tendo acontecido entre os dias 6/06 e 11/06/2018. De acordo com nossas normas de boas práticas, profissionais de pesquisa e marketing não recebem a pesquisa. Além disso, sempre enviamos para um número de pessoas maior do que a amostra que queremos, já que naturalmente teremos perda de respostas por dois fatores: sempre excluímos maus respondentes (pessoas que responderam de modo excessivamente rápido, que não responderam de modo sério as perguntas abertas, que assinalaram sempre a mesma alternativa, entre outros) e em média por volta de 20% das pessoas que recebem a pesquisa não a respondem (embora seja uma taxa bastante baixa comparada a outros painéis, como os do tipo web).
Análise dos resultados
Por fim, chegou a hora de analisar os resultados. Sempre realizamos alguns filtros para comparar as respostas por diferentes perfis e temos à disposição alguns relatórios que a plataforma já disponibiliza de modo automático para tirarmos nossas conclusões.
Quer saber mais sobre métodos de pesquisa?
Como pudemos ver, um projeto de pesquisa vai muito além dos resultados. É necessário definir metodologia e amostra de forma cuidadosa, assim como realizar diversos controles de qualidade durante a coleta de respostas, para que possamos obter os dados relevantes que nos possibilitarão extrair os melhores insights.
Em nosso blog você poderá encontrar diversos artigos e ebooks que detalham cada um dos aspectos técnicos listados a seguir. Aqui estão algumas sugestões para você continuar se aprimorando:
– Desenvolvendo uma pesquisa de mercado
