A importância da pesquisa de mercado
Pesquisa de mercado não é apenas uma etapa “nice to have”: ela organiza perguntas, reduz incertezas e conecta estratégias de marca a resultados.
Em 2025, com pressões de orçamento e abundância de dados, essa disciplina volta ao centro — tanto para orientar o mix de mídia quanto para preparar a adoção responsável de Inteligência Artificial (IA) em marketing.
Evidências recentes mostram que percepções sobre canais e métricas nem sempre batem com o desempenho real, o que torna a pesquisa — e a qualidade dos dados — um imperativo estratégico.
Por que a pesquisa é estratégica no processo de marketing
A pesquisa estrutura a tomada de decisão em três frentes:
- O quê decidir (objetivos e hipóteses);
- Com base em quê (fontes e métodos);
- Como aferir impacto (métricas e modelos).
Sem essa base, as organizações tendem a superestimar táticas “fáceis de medir” e subinvestir na construção de marca — erro que corrói crescimento de longo prazo.
Benchmarks globais indicam, por exemplo, que canais subestimados (como rádio e podcasts) podem entregar ROIs altos, enquanto a “mensurabilidade percebida” de digitais não garante melhor retorno.
Além disso, marcas que param de anunciar perdem receita futura; já um ganho nas métricas de marca tende a elevar vendas — sinais de que equilíbrio entre performance e branding é essencial.
Como iniciar um estudo de mercado
Aqui na Palco acreditamos que todo estudo começa por uma decisão a tomar.
Trocamos o “entender o mercado” por uma pergunta decisória específica: devemos reposicionar o produto A? priorizar canal B? revisar preços? expandir para a região C?
A partir daí, formulamos os objetivos de pesquisa.
Em seguida, as questões de pesquisa e KPIs-alvo são derivados e são selecionadas as fontes e métodos coerentes com a pergunta:
- Qualitativo: para explorar linguagem e barreiras;
- Quantitativo: para dimensionar e comparar;
- Testes/experimentos: para estimar efeito causal;
- Desk research: para mapear tendências e competição.
Planejamos a amostra (critérios de inclusão, quotas mínimas, tamanho amostral com poder estatístico) e os instrumentos (roteiro/questionário) com escalas válidas.
Para reduzir vieses e assegurar imparcialidade, revisamos tecnicamente os instrumentos (evitando perguntas indutivas e ordens enviesadas), treinamos moderadores para condução neutra, aplicamos cegamento de marcas quando possível e mantemos protocolos de privacidade e trilhas de transformação dos dados.
Por fim, planejamos as saídas. Esboçamos o “relatório ideal” antes da coleta: quais tabelas, cruzamentos e decisões esperamos obter? Esse esboço alinha expectativas, evita perguntas desnecessárias e foca o time no que realmente precisa ser decidido.
Erros comuns
Um erro recorrente dos nossos clientes é começar a pesquisa sem problema definido.
Os times mergulham em dados e saem com relatórios extensos, porém pouco acionáveis. O antídoto é iniciar pela decisão que precisa ser tomada e por hipóteses claras, o que dá foco ao questionário, às entrevistas, aos recortes de análise e ao que será considerado “sucesso”.
Outro tropeço frequente é confundir o que é mensurável com o que é eficaz. Métricas fáceis (cliques, views) nem sempre antecipam vendas, margem ou construção de marca.
Ligar indicadores de curto prazo a resultados de negócio e proteger investimento mínimo em alcance e memória de marca evita que o imediatismo corroa o crescimento futuro.
Também é comum negligenciar a amostra. Coletar apenas com quem é “fácil” e acessível distorce conclusões. Definir quotas mínimas para segmentos relevantes, critérios de inclusão, tamanho amostral adequado e isenção na coleta reduz esse risco.
Por fim, há o risco de “automatizar o ruído” com IA. Treinar modelos em dados sujos consolida vieses e leva a decisões piores — só que mais rápidas. Contratar especialistas capacitados garante método adequado, questionários sem vieses da empresa, coleta neutra e leitura analítica imparcial.
Pesquisa de mercado é o mapa; IA é o motor. Sem mapa, o motor só acelera.
Comece por objetivos claros, métodos coerentes e dados confiáveis; use a pesquisa para equilibrar performance e construção de marca; e então escale com IA.
O resultado é um marketing mais eficiente no curto prazo e mais valioso no longo prazo, porque cada decisão nasce de evidência — e aprende com ela.
