UNIDADE 4 UNIP INTELIGENCIA DE MARKETING PESQUISA DE MERCADO

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INTELIGÊNCIA DE MARKETING: PESQUISA DE MERCADO
Unidade IV
7 EXEMPLOS PRÁTICOS E PRINCIPAIS INSTITUTOS DE PESQUISA
A pesquisa de mercado é largamente utilizada pelas organizações se levarmos em consideração os 
projetos ad hoc contratados junto a institutos de pesquisa, as pesquisas in‑house, os levantamentos de 
dados secundários e a compra de pesquisas abertas/omnibus.
• Pesquisas ad hoc: referem‑se a projetos de pesquisa encomendados junto a fornecedores e são 
realizados uma única vez, ou seja, não têm projeto de continuidade. Exemplo: os relatórios de 
pesquisa a seguir que foram encomendados para o autor e tiveram início, meio e fim.
• Pesquisas in‑house: são pesquisas feitas com os recursos internos da organização. Exemplo: 
pesquisa de preço realizada pelos vendedores.
• Levantamento de dados secundários: já explicado anteriormente, é a prática contínua de levantar 
dados disponíveis em várias fontes. Exemplo: pesquisa contínua de ofertas concorrentes em 
encartes/folhetos feita por varejos, como hipermercados.
• Pesquisas abertas/omnibus: são pesquisas feitas por organizações/institutos, sem que haja 
encomenda (ad hoc), e custeadas pela própria organização/instituto. Quando prontas, são 
comercializadas abertamente para vários compradores. Exemplo: pesquisa Nielsen de auditoria de 
varejo e pesquisa Ibope/Kantar de aferição de audiência televisiva.
7.1 Pesquisa de avaliação de produto
O relatório a seguir é de uma pesquisa real encomendado por uma rede de lojas de roupas femininas 
visando avaliar rapidamente a coleção que havia acabado de chegar nas lojas. O campo foi feito em 
um só dia e o projeto todo levou somente cinco dias entre planejamento, execução e apresentação, 
mostrando que é possível obter resultados rápidos.
O nome da rede, por motivos éticos, não pode ser revelado.
Objetivo
Esse relatório visa apresentar a avaliação feita pelas clientes das lojas XXX sobre a nova coleção. 
Além disso, busca entender a penetração do evento junto ao público.
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Unidade IV
Os dados levantados foram:
• avaliação de fatores da nova coleção;
• percepção de preço;
• fonte do convite para o evento;
• participação de eventos da concorrência.
Metodologia
Pesquisa estruturada não disfarçada em pontos de venda XXX.
O questionário de oito questões foi aprovado pelo cliente antes da aplicação.
A coleta de dados ocorreu no dia 8 de março de 2007 em duas lojas da capital. As clientes foram 
entrevistadas no ambiente da loja. Por se tratar de uma amostra pequena e ligada a um único dia e em 
poucas lojas, temos uma situação de amostra de conveniência.
O processo de amostragem por conveniência significa que o resultado da pesquisa não é representativo 
da população, sendo basicamente indicativo da realidade.
O tamanho da amostra não teve cálculo prévio por se tratar de processo de conveniência. A operação 
de campo completou 58 questionários.
Questionário
Questionário estruturado com pré‑codificação das questões fechadas e pós‑codificação das 
questões abertas.
Loja: _____________________ (não perguntar: observe se comprou algo e anote ao lado) 1 comprou
1. Qual sua nota de 0 a 10 para a diversidade das peças de nova coleção? _____________
2. Qual sua nota de 0 a 10 para a beleza da nova coleção? _____________
3. Qual sua nota de 0 a 10 para as cores da nova coleção? _____________
4. Na sua opinião, o preço das peças da nova coleção é adequado às notas que acabou de dar? 2 Sim 3 Não
5. Você recebeu um convite para conhecer a nova coleção?
4 Sim, por telefone 5 Sim, por correio 6 Não
6. Você já recebeu convites para outros coquetéis de lançamento de coleções antes? 7 Sim 8 Não ‑ ENCERRA
7. Para quais lojas você já recebeu convites? (até 3) ______________________________________________
8. Você já atendeu a outros convites de coquetéis de lançamento antes? 9 Sim 10 Não
Figura 42 
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Resultados
Os 58 questionários foram tabulados de modo simples para cada uma das questões. Tabulações 
cruzadas não são aplicáveis em uma amostra pequena como essa. Porém foi possível cruzar a maioria 
das variáveis por loja de aplicação do questionário.
A questão 7 admitia respostas múltiplas, portanto o total de respostas supera a quantidade de 
questionários. Nesse caso, a base de 100% é considerada como sendo 58.
Comprou algo:
Tabela 25
Comprou – total
Sim 60,3%
Não 39,7%
 100,0%
Comprou – Loja A
Sim 59,4%
Não 40,6%
 100,0%
Comprou – Loja B
Sim 61,5%
Não 38,5%
 100,0%
O comportamento em ambas as lojas foi semelhante.
Tabela 26 – Avaliação de diversidade das peças, beleza e cores da nova coleção
Nota diversidade
Total 9,2 
Loja A 9,4 
Loja B 8,8 
Nota beleza
Total 9,1 
Loja A 9,2 
Loja B 8,9 
Nota cores
Total 9,3 
Loja A 9,1 
Loja B 9,4 
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No geral, a avaliação foi excelente. As cores da nova coleção são o item com notas mais altas.
Tabela 27 – Percepção se o preço da nova coleção está adequado às notas que a cliente deu
Preço adequado – total
Sim 79,3%
Não 20,7%
 100,0%
Preço adequado – Loja A
Sim 78,1%
Não 21,9%
 100,0%
Preço adequado – Loja B
Sim 80,8%
Não 19,2%
 100,0%
É nítida a aceitação da política de preços da XXX.
Tabela 28 – Fonte do convite para o evento
Convidado XXX – total
Telefone 37,9%
Correio 19,0%
Passante 43,1%
 100%
Convidado XXX – Loja A
Telefone 43,8%
Correio 15,6%
Passante 40,6%
 100%
Convidado XXX – Loja B
Telefone 30,8%
Correio 23,1%
Passante 46,2%
 100%
A loja B da XXX, provavelmente por estar em shopping de maior movimento, teve grande parte da 
amostra composta por pessoas que passavam no local e entraram. Em ambas as lojas o convite por 
telefone provou ser o mais eficiente.
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Tabela 29 – Cliente é alvo de convites de outras lojas
Outro convite – total
Sim 63,8%
Não 36,2%
 100,0%
Outro convite – Loja A
Sim 62,5%
Não 37,5%
 100,0%
Outro convite – Loja B
Sim 65,4%
Não 34,6%
 100,0%
A maior parte afirma receber convites de outras lojas também.
Tabela 30 – Quais lojas convidaram para coquetel de lançamento (resposta múltipla)
Loja convidou
Zoomp 37,8%
Cori 29,7%
Bob Store 18,9%
Mob 17,2%
Daslu 10,8%
Guaraná 10,8%
N.Lembra 10,8%
Canal 8,1%
Le Lis Blanc 8,1%
Montag 5,4%
Babesh 2,7%
Farm 2,7%
Forum 2,7%
Gregory 2,7%
M.Officer 2,7%
Shoulder 2,7%
Base: 37 respondentes que afirmam 
terem sido convidados 
A Zoomp e a Cori foram as duas mais citadas.
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Tabela 31 – Cliente atendeu ao convite e foi ao coquetel
Atendeu convite
Sim 73,0%
Não 27,0%
 100,0%
Base: 37 respondentes que afirmam 
terem sido convidados
Conclusão
A maior parte da amostra mostrou avaliar com altas notas os quesitos pesquisados da nova coleção. 
Além disso, é fortemente influenciada por convites pelo telefone,demonstrando talvez a importância 
do contato humano com a cliente. A maior parte é convidada para lançamentos de diversas marcas e 
também atende a esses convites. Zoomp e Cori foram as mais citadas nesse caso.
 Observação
Esse relatório demonstra uma boa utilização de amostra não 
probabilística. Não havia necessidade de ter amostra representativa, pois o 
objetivo era ter rapidamente uma avaliação informal dos produtos sendo 
lançados. Essa técnica é excelente para pesquisas feitas internamente 
(in‑house), ou seja, sem contratação de institutos.
7.2 Análise de comportamentos de compra
Pesquisa quantitativa ou qualitativa visa entender comportamento de consumo/compra.
Análise de comportamentos socioeconômicos – qualitativa
Analisar comportamento de compra qualitativamente implica realizar entrevistas em profundidade 
e/ou focus groups discutindo fatores relativos aos hábitos de compra e consumo. Por ser qualitativa, 
essa pesquisa não vai trazer dados expressos em percentuais, e sim em expressões e palavra‑chave que 
podem ser convertidas em conceitos.
Imagine uma editora de livros didáticos contratando um projeto de pesquisa com entrevistas 
em profundidade junto a professores que definem os livros da bibliografia das disciplinas (um 
exemplo de cliente especificador). O projeto prevê entrevistar docentes responsáveis pelos planos 
de ensino/conteúdos de disciplinas através de um roteiro contendo:
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Roteiro para pesquisa em profundidade
Livros didáticos
Experiência do docente
Periodicidade de revisão de bibliografia
Critérios de seleção
Importância da editora
Importância de ser impresso ou digital
Influência de superiores na escolha
Influência de colegas docentes na escolha
Influência de alunos na escolha
Fontes de consulta
Figura 43 – Exemplo de roteiro para pesquisa em profundidade – livros didáticos
São agendadas por telefone entrevistas pessoais com 50 docentes responsáveis pelos conteúdos 
e bibliografias das disciplinas de suas instituições de ensino. O entrevistador cumpre a agenda e vai a 
cada local marcado para entrevistar o docente. Por se tratar de um entrevista de profundidade, o tempo 
dispendido é de 40 minutos, em média, sendo que em alguns casos a conversa passa de uma hora.
O roteiro da figura anterior é usado como guia da conversa, e logo no início o entrevistador pede 
autorização para gravar a conversa (registro). Os tópicos são abordados sem necessidade de ordenação 
e, muitas vezes, um tópico volta a ser discutido sob outra ótica ou exemplo.
Após as 50 entrevistas, as conversas gravadas são transcritas, e o texto gerado é analisado. Pontos 
em comum entre os docentes são sumarizados, bem como pontos discordantes. O roteiro original serve 
de sumário para ser preenchido pelo analista das transcrições.
Análise de comportamentos socioeconômicos – quantitativa
Analisar o comportamento de compra quantitativamente significa entrevistar uma população 
composta pelo público‑alvo, normalmente através de amostras, e obter dados sobre frequência/recência, 
locais, costumes etc. ligados à compra e consumo.
Imagine uma empresa fabricante de bebidas contratando uma pesquisa de hábitos de compra 
e consumo de vodca. Os resultados esperados envolvem percentuais de locais de compra, como 
supermercados, casas noturnas etc., locais de consumo, como rua, residência, pontos de encontro 
com amigos etc., hábitos de mistura, como frutas, energético etc., preferência de marca, preferência 
de varejo e outros.
Outro exemplo mais detalhado, dessa vez do mundo real: uma rede de atacado trabalha com o 
envio de um jornal de ofertas para o endereço de clientes cadastrados. A população dessa pesquisa foi o 
cadastro de clientes, e uma amostra de 1.112 clientes foi gerada a partir de um sorteio na base cadastral. 
Os resultados resumidos do relatório de pesquisa de comportamento estão a seguir:
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Tabela 32
1 – Em quais desses meios o(a) Sr(a). costuma ver ofertas de produtos?
Jornal de ofertas enviado para meu endereço 764 69,7%
Anúncios de ofertas em TV 480 43,8%
Tabloide/folheto disponível nas lojas 460 42,0%
E‑mail com ofertas enviados pelas lojas 128 11,7%
Anúncios de ofertas em revistas 120 10,9%
Anúncios de ofertas em jornais 108 9,9%
Encartes/folhetos de ofertas em jornais 100 9,1%
Anúncios de ofertas em rádio 100 9,1%
Nenhum 40 3,6%
TOTAL – resposta múltipla 2.300 
n= 1.112 100,0%
Tabela 33
2 – O(A) Sr(a). costuma verificar as ofertas no jornal de ofertas antes de 
fazer suas compras?
Sim 596 78,0%
Não 168 22,0%
TOTAL – resposta única 764 
n= 764 100,0%
Tabela 34
3 – As ofertas divulgadas no jornal de ofertas fazem o Sr(a). ir às compras 
mais vezes além do normal?
Sim 424 55,8%
Não 340 44,7%
TOTAL – resposta única 764 
n= 764 100,5%
Tabela 35
4 – As ofertas divulgadas no jornal de ofertas fazem o(a) Sr(a). comprar 
algo que não está programado?
Sim 552 72,6%
Não 212 27,9%
TOTAL – resposta única 764 
n= 764 100,0%
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Tabela 36
5 – Quais categorias de ofertas (produtos e preços) a seguir o(a) Sr(a). 
costuma consultar no jornal de ofertas?
Limpeza 456 59,7%
Carnes e aves 384 50,3%
Bebidas 384 50,3%
Frios e laticínios 336 44,0%
Higiene e perfumaria 336 44,0%
Produtos da cesta básica 300 39,3%
Mercearia e bomboniere 200 26,2%
Eletroeletrônico 192 25,1%
Descartáveis 120 15,7%
Marcas próprias 120 15,7%
Automotivo e ferramentas 80 10,5%
Plásticos 64 8,4%
Vidros 60 7,9%
Metais 36 4,7%
TOTAL – resposta múltipla 3.068 
n= 764 100,0%
Tabela 37
6 – Das categorias de ofertas apresentadas, tem alguma que o(a) Sr(a) 
acha que deve ser reforçada em termos de produtos e serviços?
Produtos da cesta básica 96 12,6%
Carnes e aves 92 12,0%
Higiene e perfumaria 80 10,5%
Bebidas 72 9,4%
Eletroeletrônico 64 8,4%
Frios e laticínios 60 7,9%
Marcas próprias 56 7,3%
Limpeza 52 6,8%
Mercearia e bomboniere 36 4,7%
Automotivo e ferramentas 24 3,1%
Descartáveis 16 2,1%
Metais 8 1,0%
Plásticos 4 0,5%
Vidros 4 0,5%
TOTAL – resposta múltipla 664 
n= 764 100,0%
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Analisando os resultados, podemos perceber que o envio do jornal de ofertas é eficiente: 70% dos 
clientes cadastrados veem as ofertas no jornal, e destes, 78% costumam verificar as ofertas antes de sair 
para as compras. Note que o “n” dos quadros muda: na primeira questão o “n” é 1.112, que é a amostra; 
na segunda questão o “n” é 764, que é o total da amostra que afirma ver as ofertas. Assim, de 70% da 
amostra que veem as ofertas (764 pessoas), 78% verificam antes de comprar (596 pessoas).
A eficiência desse meio de comunicação é confirmada por 56% dos que veem as ofertas e afirmam 
ir às compras mais vezes além do normal em função delas. Além disso, 73% dos que veem acabam 
comprando algo a mais do programado!
As questões 5 e 6 abordam as categorias de produtos nas ofertas. A questão 5 trata do hábito de 
consulta e a questão 6 do desejo de mais ofertas, o que permite projetar melhor as edições futuras do 
jornal de ofertas.
 Observação
Pode‑se observar nas tabelas os números absolutos e relativos. Nesse 
relatório, optou‑se por apresentar sequencialmenteas tabelas e incluir as 
análises no final. É um formato válido pois permite leitura rápida do texto, 
remetendo‑se à tabela quando necessário.
7.3 Determinação de perfil de público
Esse relatório de pesquisa real foi encomendado por uma loja de material de construção e 
acabamentos de São Paulo que, por questões éticas, não pode ser revelado:
• período: de 4 a 12 de julho de 2009;
• amostra: 279 entrevistas pessoais com clientes em ambiente de loja;
• amostragem de conveniência não probabilística.
Qualificação dos respondentes
As perguntas de qualificação envolvem sexo, idade, estado civil, quantidade de filhos e 
atividade profissional.
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Questão 1 – sexo
Feminino
63,8%
Masculino
36,2%
Figura 44 – Sexo
Tabela 38 
Sexo Count 
Feminino 178 63,8%
Masculino 101 36,2%
N= 279 100,0%
Questão 2 – idade
Até 17
2,9%
31 a 40
26,9%
18 a 24
11,5%
Mais de 51
16,8%
25 a 30
17,6%41 a 50
24,4%
Figura 45 – Faixa etária
Tabela 39 
Idade Count 
18 a 24 32 11,5%
25 a 30 49 17,6%
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31 a 40 75 26,9%
41 a 50 68 24,4%
Até 17 8 2,9%
Mais de 51 47 16,8%
N= 279 100,0%
Mais da metade da amostra tem entre 31 e 50 anos de idade. Ao cruzarmos sexo com idade, 
percebemos que a preponderância do sexo feminino ocorre em todas as faixas etárias.
30
25
20
15
Po
rc
en
ta
ge
m
10
5
0
18 a 24 31 a 40 Até 1725 a 30 41 a 50 Mais de 51
Idade
Masculino
Feminino
Figura 46 – Cruzamento sexo x idade
Vale lembrar‑se de que, no processo de selecionar o respondente nas lojas, muitas vezes foram 
abordados casais, e, na maioria das vezes, o homem indicou a mulher para responder a pesquisa.
Questão 3 – estado civil
Viúvo
2,9
Solteiro
32,6
Sep/divorc.
6,8
Casado
57,7
Figura 47 – Estado civil
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Tabela 40
Estado civil Count 
Casado 161 57,7%
Solteiro 91 32,6%
Separado/Divorciado 19 6,8%
Viúvo 8 2,9%
N= 279 100,0%
Questão 4 – quantos filhos
Nenhum
40,5%
Um
21,9%
Dois
20,1%
Três
12,5%
Quatro ou mais
5,0%
Figura 48 
Tabela 41
Filhos Count 
Nenhum 113 40,5%
Um 61 21,9%
Dois 56 20,1%
Três 35 12,5%
Quatro ou mais 14 5,0%
N= 279 100,0%
É interessante notar a preponderância de pessoas sem filhos na amostra. Domicílios sem crianças/
adolescentes têm maior disponibilidade proporcional de recursos para reformas/construção/decoração.
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Questão 5 – qual sua atividade profissional
Essa questão é mais adequada do que a tradicional abordagem de profissão ou cargo. A escala 
nominal desenvolvida permite separar diversas atividades profissionais e abre espaço para uma pergunta 
sequencial focada no ramo de atividade do cliente.
Estudante
5,4%Func. público
9,3%
Não trabalha
10,0%
Prof. liberal
12,9%
Dono de negócio
17,6%
Func. emp. privada
44,8%
Figura 49 
Tabela 42
Atividade profissional Count 
Funcionário de empresa privada 125 44,8%
Dono de negócio 49 17,6%
Profissional liberal 36 12,9%
Não trabalha 28 10,0%
Funcionário público 26 9,3%
Estudante 15 5,4%
N= 279 100,0%
A segunda atividade mais frequente, dono de negócio, inclui autônomos, como pintores, mestre de 
obras etc. Já profissionais liberais podem incluir arquitetos e designers.
Questão 6 – sua profissão tem a ver com construção/reforma?
Essa é questão sequencial citada anteriormente, e amarra o ramo de atividade da C&C com a questão 
padronizada de atividade profissional.
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Tabela 43
Prof. Reforma Count 
Não 245 87,8%
Sim 34 12,2%
N= 279 100,0%
Tabela 44
Qual profissão? Count 
Engenheiro 5 14,7%
Vendedor 5 14,7%
Arquiteto 4 11,8%
Design interior 4 11,8%
Mestre de obra 4 11,8%
Pintor 4 11,8%
Eletricista 3 8,8%
Comprador 2 5,9%
Pedreiro 2 5,9%
Paisagista 1 2,9%
N= 34 100,0%
Os 34 respondentes cuja profissão está relacionada com construção e reforma declararam sua 
profissão, e os mais frequentes foram engenheiro e vendedor.
Ao cruzarmos as duas questões de atividade profissional percebemos que somente funcionários de empresas 
privadas, donos de negócio e profissionais liberais estão relacionados à atividade de reforma/construção.
50
40
30
Po
rc
en
ta
ge
m
20
10
0
Do
no
 de
 ne
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Pro
f. l
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Ativ. prof.
Sim
Não
Prof. reforma
Figura 50 – Cruzamento atividade profissional x profissão ligada à reforma/construção
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Questão 6 – qual o principal motivo para entrar nessa loja hoje
Estou reformando
30,1%
Compras p/ casa
25,4%
Outro
22,9%
Estou construindo
13,6%
Pretendo reformar
6,1% Pretendo construir1,8%
Figura 51 
Tabela 45
Motivo Count 
Estou reformando 84 30,1%
Compras para casa 71 25,4%
Outro 64 22,9%
Estou construindo 38 13,6%
Pretendo reformar 17 6,1%
Pretendo construir 5 1,8%
N= 279 100,0%
O foco maior da amostra é reforma, seguido de compras para a casa. Os 64 respondentes que 
declararam ser outro motivo foram, então, perguntados qual era.
Tabela 46
Outro – qual? Count 
Comprar chuveiro 12 18,8%
Comprar tinta 10 15,6%
Pesquisar preços 7 10,9%
Acompanhando alguém 4 6,3%
Acompanhando um cliente 4 6,3%
Comprar decoração 4 6,3%
Comprar coisas para banheiro 3 4,7%
Comprar lustre 3 4,7%
Diversos 17 26,6%
N= 64 100,0%
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Tinta e chuveiro são os mais frequentes de outros. É interessante notar que, se fôssemos tabular 
essas respostas baseadas no total da amostra, teríamos 4,3% e 3,6%, respectivamente. Isso demonstra 
a importância dessas seções.
 Lembrete
Esse relatório real mostra como contextualizar as informações contidas 
nas tabelas e nos gráficos para atender ao objetivo proposto.
7.4 Principais fornecedores de pesquisa no Brasil
O mercado brasileiro conta com bons fornecedores nacionais e internacionais de serviços de pesquisa. 
Vamos citar alguns dos principais:
7.4.1 Ipsos
Fundada na França em 1975, é a terceira maior empresa de pesquisa e inteligência de mercado do 
mundo. Conta com 16 mil funcionários em 87 países. Com mais de 700 funcionários, está presente no 
Brasil desde 1997.
Oferece principalmente pesquisas de:
• propaganda e comunicação;
• fidelização de clientes e funcionários;
• entendimento de mercado, marca e inovação;
• mídia, conteúdo e tecnologia;
• pesquisa social e reputação corporativa.
7.4.2 Ibope/Kantar media
Líder de pesquisa de mídia na América Latina, o antigo Instituto Brasileiro de Opinião e Estatística se 
associou ao Grupo Kantar anos atrás e formou o Ibope KantarMedia, que tem duas divisões:
• consumo, investimento e monitoramento de mídia;
• opinião e comportamento.
Mais conhecido pela aferição de audiência televisiva (os famosos pontos de audiência da Rede 
Globo, por exemplo), o Ibope também tem relevância em pesquisas eleitorais e empresariais.
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Os serviços oferecidos são: consumo multimeios; investimento publicitário; fiscalização publicitária; 
audiência de rádio; audiência de TV; conhecimento da categoria; conhecimento do consumidor; 
conhecimento da marca; conhecimento do produto; conhecimento de comunicação; conhecimento 
da opinião pública; conhecimento de varejo; conhecimento de shopping; conhecimento imobiliário; 
consultoria estatística; e oficina de inteligência.
7.4.3 Datafolha
Começou como departamento de pesquisa do jornal Folha de S.Paulo, depois se tornou 
empresa independente que oferece serviços ao mercado (exceto pesquisas eleitorais, que são 
exclusividade do jornal).
É o único fornecedor de pesquisa do jornal: pesquisas eleitorais; levantamentos estatísticos; 
esportes; pesquisas de opinião pública; área de mídia; área de mercado; produtos contínuos (painéis); e 
terceirização de serviços de campo, planejamento, processamento e análises estatísticas.
 Lembrete
O Datafolha é responsável pela pesquisa evolutiva omnibus Top of Mind.
7.4.4 GFK
Fundada na Alemanha, é uma das maiores empresas de pesquisa de mercado do mundo, com cerca 
de 13 mil funcionários, atuando em mais de 100 países. Está presente há alguns anos no Brasil e tenta 
competir com o Ibope no mercado de aferição de audiência televisiva. Oferece pesquisas de atitudes, 
percepções e comportamento do consumidor.
8 MODELOS EMERGENTES E POSSIBILIDADES PARA O FUTURO DA PESQUISA 
DE MERCADO
A constante evolução das TICs (Tecnologias da Informação e Comunicação) traz avanços interessantes 
para a prática de pesquisa de mercado.
8.1 Interpretação e categorização de respostas de questões abertas
Discutimos anteriormente que o trabalhoso processo de codificação de questões abertas envolve o 
agrupamento de respostas parecidas em categorias que serão totalizadas. A tecnologia permite substituir 
o custoso trabalho humano por sistemas que interpretam o sentido da resposta e criam categorias de 
sentido comum.
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 Lembrete
Para uma pessoa codificar questões abertas, é preciso a digitação, 
o ordenamento, a leitura, a interpretação e a categorização de todas 
as respostas.
O processo é bastante sofisticado, pois deve levar em consideração:
• O sentido estrito das palavras e expressões. Por exemplo, diante da pergunta: “quais são seus 
tipos de música preferidos?”, uma resposta: “eu gosto de rock e música clássica” deveria isolar os 
termos específicos rock e música clássica para classificação/categorização.
• O sentido lato (amplo) das palavras e expressões. Por exemplo, diante da pergunta: “quais são seus 
tipos de música preferidos?”, uma resposta: “adoro Beatles e Chico Buarque” deveria converter os 
termos Beatles e Chico Buarque para rock e MPB, respectivamente.
• O sentido figurativo e interpretativo das palavras e expressões. Por exemplo, diante da pergunta: 
“quais são seus tipos de música preferidos?”, uma resposta: “ah, eu ouço todo tipo de música, 
menos ópera”, deveria interpretar a resposta para tabular todas as categorias existentes no banco 
de dados exceto a categoria ópera.
A chave do sistema é aprendizado. Evert et al. (2016) descrevem técnicas do estado da arte 
em processamento de linguagem natural e machine learning (máquinas que aprendem ou 
computadores que acumulam aprendizado) voltados para a interpretação de largos blocos de 
texto com avaliação/interpretação das polaridades associadas.
Por exemplo, diante da questão “qual sua opinião sobre a atuação dos EUA na guerra contra o 
terrorismo?”, como você interpretaria esta resposta: “acho que os gringos só conseguem atingir peixe 
pequeno. Os figurões escapam mesmo que sanções econômicas junto aos Estados financiadores 
consigam reduzir sua atuação.”?
O tom da resposta é favorável ou desfavorável aos EUA? Ou é neutro? Perceba a complexidade 
exigida de uma máquina para interpretar! Uma interpretação humana possível é:
• Os EUA atuam contra o terrorismo, mas o efeito não é grande.
• Somente os soldados são pegos, mas os generais e os executivos que dão as ordens, não.
• Sanções econômicas aos Estados que financiam o terrorismo reduzem o apoio que estes dão 
aos terroristas.
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Somente um sistema com a capacidade de aprender com o tempo aliado a um enorme banco 
de dados consegue chegar perto dessa interpretação. As técnicas que Evert et al. (2016) descrevem 
permitem esse tipo de aplicação.
8.2 Cool hunters/Caçadores de tendências
Há uma crescente tendência em levantar dados por observação junto a diferentes perfis sociográficos 
ou tribos. A rápida evolução dos modismos e a consequente velocidade da obsolescência de produtos e 
serviços impulsionou a criação de uma modelagem de pesquisa de observação denominada cool hunter, 
que em tradução livre seria o equivalente a caçadores de coisas legais. A adaptação para o português 
gerou um palatável e compreensível caçador de tendências.
Essa metodologia implica ter pesquisadores que realizam observação participante, ou seja, são da 
mesma tribo e comungam dos mesmos interesses, tendo como tarefa observar e registrar comportamentos 
emergentes, abandono de produtos, aceitação e rejeição a marcas e seus motivos e outros tópicos.
Lima (2015) cita como exemplo a Unilever, que utiliza os serviços de um time interno de antropólogos, 
sociólogos e cool hunters para detectar tendências a tempo de desenvolver produtos.
A caça a tendências não é nova. Popcorn (1991) lançou um livro de importância seminal no início dos 
anos 1990 chamado Relatório Popcorn, no qual descreve as tendências que se avizinhavam na época. 
Hoje, mais de um quarto de século depois, as tendências sugeridas por ela se confirmaram com firmeza. 
Esse livro foi fruto de muito trabalho envolvendo várias metodologias, inclusive a de observação.
O modelo emergente dos cool hunters envolve a oferta de serviços de pesquisa de observação 
participante. Segundo Meirinhos e Osório (2016), a observação participante é um método interativo de 
coleta de dados que requer a participação ativa do pesquisador, que está observando, nos acontecimentos 
e nos fenômenos. Por exemplo, um pesquisador de 18 anos de idade participa ativamente de festas, 
shows e baladas com outras pessoas da mesma faixa etária e gostos semelhantes, e registra fatores para 
análise posterior.
O modelo é utilizado em outras áreas, diferentes de pesquisa de marketing. A área de moda trabalha 
com esse conceito há tempos.
 Saiba mais
Conheça os caçadores de tendências lendo:
SHOR, E., Os novos luxos. Página 22, FGV, n. 59, p. 47‑48, dez. 2011/
jan. 2012. Disponível em: <http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/
pagina22/article/download/29703/28552>. Acesso em: 17 maio 2017.
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8.3 Google Trends
O Google tem uma ferramenta (<https://trends.google.com.br/trends/>) que apresenta em ordem 
as palavras e os termos mais pesquisados na ferramenta de busca padrão, ou seja, traz as chamadas 
matérias em altae, ao clicar em um dos tópicos, abre‑se uma página com os artigos mais relevantes e os 
gráficos mostrando o interesse no tópico ao longo do tempo. É possível pesquisar em função do estado 
do Brasil ou de outro país no mundo.
Essa ferramenta gratuita apresenta uma tendência crescente das organizações mapearem fatores 
que contribuem para sua reputação.
Exemplo de aplicação
Explore <https://trends.google.com.br/trends/> e busque palavras‑chave de assuntos do seu 
interesse. Veja a relevância de suas bandas preferidas, seu time de futebol, suas marcas favoritas etc.
8.4 Big data
Big data é uma expressão relativamente nova: surgiu em 2005 com o Google e rapidamente foi 
absorvido por empresas e pela academia. É o conjunto de dados estruturados e não estruturados, imenso 
e complexo, que milhões de aplicativos coletam e armazenam a cada segundo.
Por dados estruturados, entenda‑se quaisquer dados que permitam processamento em conjunto: sexo, 
idade, nome, lugar da multa, volume de vendas, peso do container, preço praticado, valor da ação etc.
Por dados não estruturados entenda‑se quaisquer conteúdos que não permitem processamento em 
conjunto: fotos, imagens, ilustrações, vídeos etc.
Claro que não se trata de um único e gigantesco banco de dados. Na verdade, é somatória de todos 
os bancos de dados existentes!
Pense no gigantesco conjunto de dados que o Facebook armazena sobre você: postagens suas; 
postagens de outros carregadas; likes; e comentários feitos.
Não para por aí! Qualquer site ou aplicativo que você acessa a partir do Facebook vai para o seu 
banco de dados, bem como todas as interações que fizer.
Se formos pensar no Google, então o volume de dados se multiplica por mil, por assim dizer. 
Pesquisas que você faz (palavras‑chave), links clicados, imagens vistas, lugares visualizados no Google 
Maps, passeios feitos no Street View e muito mais.
Acrescente todas as interações digitais que você faz no dia a dia: Waze, sites de notícias, 
e‑commerces, bancos, sites de comparação de preços, jogos, chats, Skype etc. Veja que tudo, sem 
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exceção, captura dados diversos (de navegação, perfil, interesse, localização geográfica, caminho 
a percorrer/percorrido etc.).
Todos esses bancos de dados espalhados na nuvem estão acumulando bilhões de bytes por segundo, 
e não descansa nunca.
Trabalhar o Big data como fonte de dados secundários é tarefa para sistemas computacionais 
avançados com hardware e software de ponta, certo? Não necessariamente. Há ferramentas gratuitas 
em distribuição Linux que permitem arranhar pedaços dessa gigantesca montanha de dados.
Mas então quem tem acesso a tudo isso? A resposta é óbvia: ninguém. Pode‑se afirmar que os 
serviços de inteligência das grandes potências conseguem acessar muito mais do que as empresas 
privadas, mas nem mesmo estes conseguem ter acesso a tudo.
Uma vez que o Google é um repositório gigantesco de dados, quaisquer parcerias que ele tenha com 
outras empresas amplia o volume de possibilidades. Idem para o Facebook.
A natureza gigantesca e, em parte, não estruturada dos dados, aliada aos milhões de fontes 
diferentes, torna a pesquisa de mercado tendo como referência o Big data uma tarefa complicada 
– mas recompensadora para quem aceita o desafio. Uma das técnicas é o Data Mining, que 
consiste em algoritmos que ficam minerando dados 24 horas por dia seguindo algum critério, 
como “localizar todas as mulheres moradoras de Recife acima de 30 anos que demonstraram 
interesse em maquiagem entre os dias 10 e 12 de dezembro de 2014 e que já viajaram para 
exterior ao menos duas vezes na vida”. Não há, provavelmente, um banco de dados único que 
possa trazer respostas para essa pergunta. Porém, combinando o acesso a diversos bancos de 
dados unidos por alguma chave comum (CPF, por exemplo), é possível obter essa lista.
 Saiba mais
Conheça mais aplicações e tendências do Big data, ao ler:
BRETERNITZ, V. J.; SILVA, L. A. Big data: um novo conceito gerando 
oportunidades e desafios. Revista Eletrônica de Tecnologia e Cultura, v. 2, n. 
2, p. 106‑113, 18 out. 2013.
MAYER‑SCHONBERGER, V.; CUKIER, K. Big data: como extrair volume, 
variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana. São 
Paulo: Elsevier Brasil, 2014.
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8.5 Possibilidades futuras
A pesquisa acadêmica e empresarial atual levanta diversos fatores de análise que certamente irão 
impactar a atividade mercadológica e, num recorte mais estrito, a pesquisa de mercado.
8.5.1 Comportamento coletivo
Essa área de estudo, no que se refere à marketing e à pesquisa de mercado, trata das dinâmicas que 
levam grupos de pessoas a participar coletivamente, mesmo sem se conhecerem, de ações criadas por 
outras pessoas ou organizações.
A Psicologia é uma ciência que estuda há tempos essas manifestações, mas a sociedade digital ampliou 
enormemente a capacidade das pessoas (e organizações) de se comportarem a favor ou contra algo.
Se pensarmos num nível mais básico, temos os famosos haters da internet. Amaral e Coimbra (2014) 
definem hater como o sujeito que fala mal dos outros nos espaços de interação e conversação da 
internet. Basta entramos na seção de comentários de alguma notícia que inevitavelmente teremos posts 
recheados de raiva e ambiguidade normalmente protegidos pelo anonimato.
Sabedores desse fato, há empresas especializadas em gerar a discórdia na internet criando perfis 
falsos que falam mal de marcas, produtos e afins. Um fabricante de veículos, por exemplo, pode contratar 
empresas desse tipo para espalhar boatos sobre defeitos de veículos concorrentes ou de elogiar os 
veículos do contratante.
Independentemente da intencionalidade psicológica (ou utilidade estratégica remunerada) do hater, 
este pode fazer um belo estrago em reputações de pessoas, produtos e marcas.
Outra forma de comportamento coletivo incentivado (ou derivado) da internet é o crowdsourcing. 
Stephen, Zubcsek e Goldenberg (2016) definem crowdsourcing como fonte de informações oriundas 
de uma multidão, ou seja, pessoas que se unem para conjuntamente resolver problemas, desenvolver 
produtos e serviços, testar ideias, criar conteúdo e muito mais.
Pode parecer equivalente ao cooperativismo, e é, com a adição do elemento internet, que permite 
que pessoas desconhecidas entre si compartilhem um dos objetivos anteriores. Um exemplo conhecido 
de crowdsourcing é a Wikipédia. Todos os verbetes dessa enciclopédia digital são de autoria de pessoas, 
como nós, que querem colaborar com o conhecimento.
Uma versão mais aplicada de crowdsourcing é o crowdfunding, que nada mais é que a busca de 
financiamento (funding) para iniciativas de interesse coletivo através de contribuições pessoais na forma de 
investimento. Sites como o <www.vakinha.com.br> permitem que qualquer pessoa crie uma campanha de 
arrecadação de fundos para uma causa qualquer, sendo o próprio site o meio de pagamento/transferência. 
Causas que variam de ajuda para doentes ou instituições, pessoas que perderam tudo, despesas de 
casamento e outras são comuns em iniciativas desse tipo. O Facebook também é um canal para divulgar 
campanhas, dividir o cachê de um artista para tocar em algum lugar, financiar a produção de uma obra 
artística, como filme, livro ou disco, pagar a fiança de algum colega em apuros e assim por diante.
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Unidade IV
Uma das possibilidades da pesquisa de mercado atuar no conceito do comportamento coletivojá está esboçada na forma dos sites de pesquisas remuneradas já discutido anteriormente. O 
formato atual é simples, mas traz problemas, e uma evolução identificando positivamente o 
respondente é a alternativa viável.
8.5.2 Eye tracking com pesquisa de observação em ambientes não controlados
Eye tracking é uma tecnologia de coleta de dados desenvolvida nos anos 1960 onde uma câmera 
voltada para os olhos do pesquisado registra as rápidas movimentações e paradas diante de um 
estímulo visual.
O conceito de eye tracking refere‑se a um conjunto de tecnologias 
que permite medir e registar os movimentos oculares de um indivíduo 
perante a amostragem de um estímulo em ambiente real ou controlado, 
determinando, deste modo, em que áreas fixa a sua atenção (volume de 
fixações visuais gerado), por quanto tempo e que ordem segue na sua 
exploração visual (existência de eventuais padrões de comportamento 
visual) (BARRETO, 2012, p. 168).
Vários institutos de pesquisa no mundo possuem equipamentos modernos que, em ambiente 
controlado, como uma sala ou laboratório, registram os movimentos oculares de pessoas expostas a 
anúncios e conseguem, com isso, melhorar a atenção e o foco em determinadas áreas estratégicas da 
peça promocional.
Porém, os equipamentos para coleta de dados representam um problema, já que os aparelhos são 
visíveis e é impossível realizar uma pesquisa disfarçada.
O desenvolvimento futuro de eye tracking implica câmeras de alta definição espalhadas em 
ambientes não controlados, como lojas de varejo para que registrem os pontos focais de seus 
clientes. Imagine poder montar o layout de uma loja otimizando o posicionamento físico de 
produtos, placas de preços, avisos de promoções etc. baseado no padrão de movimentação e foco 
dos olhos de clientes.
Outra possibilidade é utilizar as câmeras dos smartphones para capturar o movimento dos olhos 
de seus portadores, a fim de garantir que o anúncio – que está na tela – realmente está sendo visto 
com atenção.
Há ainda um outro modelo, similar ao do smartphone, que utiliza a câmera no alto dos laptops e dos 
monitores de computador para registro similar.
O problema tecnológico esbarra na capacidade de alta definição das câmeras, da localização 
estratégica delas e da capacidade de processamento do hardware associado.
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 Lembrete
O YouTube tem um enorme acevo de vídeos demonstrando a técnica e 
a aplicação do eye tracking em diversas áreas da ciência.
8.5.3 Lógica fuzzy aplicada à pesquisa de mercado
O conceito de lógica fuzzy envolve a interpretação de termos vagos e imprecisos, e segundo Lin et 
al. (2016) o conceito passou a ser desenvolvido na década de 1960. A lógica fuzzy procura interpretar 
expressões como essas:
• A farmácia está a “alguns metros” do posto de gasolina.
• A previsão para amanhã na praia é “parcialmente” nublado.
• Se eu não emagrecer “alguns” quilos, vou continuar “mal”.
No primeiro caso, como uma pesquisa de mercado poderia tabular esse dado? No segundo caso, 
parcialmente está localizado entre quais limites exatamente? No terceiro caso, de quantos quilos 
estamos falando e qual o limite entre estar bem e mal?
Note que as palavras entre aspas são imprecisas e vagas. São termos fuzzy!
Quando, em pesquisa de mercado, surgem termos fuzzy, a tendência é tratá‑los em contagem 
equivalente. Por exemplo, numa questão aberta, 3% dos respondentes avaliam a praça como suja. Mas 
é possível que a escala de sujeira deles (e dos outros respondentes que não afirmaram isso) seja muito 
diversa e não agrupável.
Porém, em nome da objetividade e das necessidades de mensurar tudo o que for possível, a 
pesquisa de mercado começa a ter mecanismos para ir incorporando elementos da lógica fuzzy em 
sistemas estatísticos.
Lin et al. (2016) propõem um modelo estatístico de defuzzification for fuzzy data ou, em tradução 
livre, desfuzificação de dados fuzzy. Trata‑se de utilizar questionários bidimensionais que requerem 
que o respondente aponte o peso relativo X para um fator de análise, além de sua adesão (ou grau do 
sentimento) para o fator Y.
Por exemplo: escolha as idades adequadas para:
• começar o interesse em se casar (A);
• atingir o pico de interesse em se casar (B);
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Unidade IV
• idade máxima para o pico de interesse em se casar (C);
• idade máxima para o interesse em se casar terminar/esvanecer (D).
O modelo estatístico de lógica fuzzy proposto, a partir das respostas dadas, apresenta o gráfico 
trapezoidal a seguir e permite que o respondente refine sua resposta movendo com o mouse (ou dedo) 
os pontos A, B, C ou D à vontade. Fica claro que o instrumento de coleta deve necessariamente ser em 
meio computacional.
10 20 30 40 50 60 IdadeDA
B C
‑0,2
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
u(x)
De 24 Até 55
34 ‑ 39
Figura 52 – Exemplo de questão utilizando lógica fuzzy (a idade ideal para casamento 34~39)
Note que a proposta abre infinitas possibilidades de mensurar termos fuzzy como alto, baixo, caro, 
barato, sujo, limpo, jovem, velho, saudável, doente, bom, ruim etc.
 Resumo
Nesta unidade começamos apresentando exemplos práticos de 
relatórios de pesquisa contendo objetivo, metodologia, questionário e 
análises. Também apresentamos quatro dos maiores institutos de pesquisa 
do Brasil e os tipos de serviços que prestam. Discutimos também modelos 
emergentes e possibilidades futuras para a pesquisa de mercado.
Os exemplos práticos foram baseados em três experiências vividas 
no mercado sem citação dos clientes por motivos éticos. O relatório da 
pesquisa de avaliação de produto apresentado foi o resultado de uma 
operação de campo rápida e sem representação estatística, mas muito 
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INTELIGÊNCIA DE MARKETING: PESQUISA DE MERCADO
eficiente para avaliar uma nova coleção de roupas chegando numa 
rede de lojas femininas. A pesquisa de comportamento de compra 
apresentada era voltada para a eficiência de um jornal de ofertas como 
um impulsionador de compras de um grande atacadista. A terceira 
pesquisa real apresentada, de perfil de público, foi encomendada por 
uma loja de material de construção e acabamentos e definiu o perfil 
demográfico de seus clientes.
Os quatro institutos de pesquisa apresentados – Ipsos, Ibope, Datafolha 
e GFK – estão entre os maiores do mercado brasileiro e oferecem uma larga 
faixa de serviços de pesquisa, sendo fornecedores naturais de profissionais 
de marketing, vendas e administração.
A discussão de modelos emergentes e possibilidades futuras mostra o 
que já existe de novo e o que provavelmente será oferecido em breve em 
termos de tecnologia e metodologia de pesquisa de mercado.
 Exercícios
Questão 1. Uma rede de atacado trabalha com o envio de um jornal de ofertas para o endereço 
de clientes cadastrados. A população dessa pesquisa foi o cadastro de clientes, e uma amostra de 1.112 
clientes foi gerada a partir de um sorteio na base cadastral. Os resultados da tabulação estão a seguir: 
Em quais desses meios o sr. (a) costuma ver ofertas de produtos?
Jornal de ofertas enviado para meu endereço 764 69,7%
Anúncios de ofertas em TV 480 43,8%
Tabloide/folheto disponível nas lojas 460 42,0%
E‑mail com ofertas enviados pelas lojas 128 11,7%
Anúncios de ofertas em revistas 120 10,9%
Anúncios de ofertas em jornais 108 9,9%
Encartes/folhetos de ofertas em jornais 100 9,1%
Anúncios de ofertas em rádio 100 9,1%
Nenhum 40 3,6%
TOTAL2.300 
n= 1.112 100,0%
A partir do texto e da tabela apresentados, avalie as afirmativas a seguir e a relação proposta 
entre elas. 
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Unidade IV
I – Essa questão não é de resposta múltipla.
Porque
II – Ocorreram 2.300 respostas. 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
A) As afirmativas I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
B) As afirmativas I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
C) A afirmativa I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. 
D) A afirmativa I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
E) As afirmativas I e II são proposições falsas.
Resposta correta: alternativa D.
Análise das afirmativas
I – Afirmativa incorreta. 
Justificativa: a tabela mostra que a somatória das respostas foi de 2.300, e o tamanho da amostra 
é de 1.112. Portanto, os respondentes puderam dar mais de uma resposta para a mesma questão, o que 
caracteriza uma questão de resposta múltipla.
II – Afirmativa correta. 
Justificativa: a tabela mostra que a somatória das respostas foi de 2.300.
Questão 2. Texto 1 – Eye tracking é uma tecnologia de coleta de dados desenvolvida nos anos 1960, 
onde uma câmera voltada para os olhos do pesquisado registra as rápidas movimentações e paradas 
diante de um estímulo visual. Vários institutos de pesquisa no mundo possuem equipamentos modernos 
que, em ambiente controlado, como uma sala ou laboratório, registram os movimentos oculares de 
pessoas expostas a anúncios e com isso conseguem melhorar a atenção e o foco em determinadas áreas 
estratégicas da peça promocional.
Texto 2 – Um estudo conduzido por pesquisadores da Rice University, em Houston (EUA), mostrou 
que marcas faciais podem tirar o foco de recrutadores. Cento e setenta e um respondentes ouviram 
o áudio de uma entrevista de emprego enquanto viam a foto do candidato em uma tela. Uma parte 
dos participantes viu imagens de pessoas com cicatrizes no queixo ou marcas de nascença. A outra, 
de pessoas sem qualquer marca facial. Os primeiros não conseguiam tirar os olhos das marcas faciais 
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INTELIGÊNCIA DE MARKETING: PESQUISA DE MERCADO
durante a entrevista, segundo revelou um sistema de eye tracking, que observa e registra o movimento 
rápido dos olhos. Os candidatos com cicatrizes também tiveram uma avaliação inferior à dos que não 
possuíam qualquer marca no rosto (adaptado de http://exame.abril.com.br/carreira/5‑pesquisas‑que‑
provam‑que‑aparencia‑importa‑sim‑para‑a‑carreira/).
A partir dos textos apresentados, avalie as afirmativas a seguir e a relação proposta entre elas. 
I – Eye tracking é um método para fazer pesquisa de observação em ambientes não controlados.
Porque
II – Registra os movimentos oculares dos pesquisados, ou seja, observa os pontos focais dos 
participantes. 
A respeito dessas afirmativas, assinale a opção correta:
A) As afirmativas I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
B) As afirmativas I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
C) A afirmativa I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. 
D) A afirmativa I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
E) As afirmativas I e II são proposições falsas.
Resposta desta questão na plataforma.
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FIGURAS E ILUSTRAÇÕES
Figura 1
QUESTIONNAIRE_0001.JPG. Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/
File:Questionnaire_0001.jpg>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 2
TELEHANDELSHUSET_SARAH_POULSEN_20130307_7F_(8585130041).JPG. Disponível em: <https://
commons.wikimedia.org/wiki/File:Telehandelshuset_Sarah_Poulsen_20130307_7F_(8585130041).jpg>. 
Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 3
DICE_2IN1_D6.JPG. Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Dice_2in1_d6.JPG>. 
Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 5
GUSTAV_ADOLF_CLOSS_‑_DIE_SCHIFFE_DES_COLUMBUS_‑_1892.JPG. Disponível em: <https://
commons.wikimedia.org/wiki/File:Gustav_Adolf_Closs_‑_Die_Schiffe_des_Columbus_‑_1892.jpg>. 
Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 6
Disponível em: HK_WESTWOOD_WELLCOME_SHOP_INTERIOR_AISLE_CORRIDOR_%E8%B3%BC%E
7%89%A9%E6%89%8B%E6%8E%A8%E8%BB%8A_SHOPPING_CARTS_APRIL‑2012.JPG. <https://
upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/86/HK_Westwood_Wellcome_Shop_interior_aisle_corrid
or_%E8%B3%BC%E7%89%A9%E6%89%8B%E6%8E%A8%E8%BB%8A_shopping_carts_April‑2012.
jpg>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 8
RORSCHACH_LIKE_INKBLOT.SVG. Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/
File:Rorschach_like_Inkblot.svg>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 9
OBSERVADORES‑DE‑P%C3%A1SSAROS‑DIQUE‑AVES‑1321539/. Disponível em: <https://pixabay.com/
pt/observadores‑de‑p%C3%A1ssaros‑dique‑aves‑1321539/>. Acesso em: 9 maio 2017.
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Figura 10
BANCA‑DE‑JORNAIS‑VALPARA%C3%ADSO‑CHILE‑261639/. Disponível em: <https://pixabay.com/pt/
banca‑de‑jornais‑valpara%C3%ADso‑chile‑261639/>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 11
R%C3%A9GUA_E_COMPASSO.JPG. Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/
File:R%C3%A9gua_e_compasso.jpg>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 20
ASSITENTE_SOCIAL_ATUANDO_NO_PROJETO_ARQUITETO_DE_FAMILIA.JPG. Disponível em: <https://
commons.wikimedia.org/wiki/File:Assitente_Social_atuando_no_projeto_Arquiteto_de_Familia.JPG>. 
Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 28
CALCULADORA_MODELO_TI‑83_MARCA_TEXAS_INSTRUMENTS‑_2014‑07‑04_02‑14.JPG. 
Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Calculadora_Modelo_TI‑83_Marca_Texas_
Instruments‑_2014‑07‑04_02‑14.jpg>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 29
SERVI%C3%A7O‑MULHER‑FONE‑DE‑OUVIDO‑AJUDA‑1660847/. Disponível em: <https://pixabay.com/
pt/servi%C3%A7o‑mulher‑fone‑de‑ouvido‑ajuda‑1660847/>. Acesso em: 9 maio 2017.
Figura 30
ENTREVISTA‑CONVERSA%C3%A7%C3%A3O‑SESS%C3%A3O‑2071228/. Disponível em: <https://
pixabay.com/pt/entrevista‑conversa%C3%A7%C3%A3o‑sess%C3%A3o‑2071228/>. Acesso em: 9 
maio 2017.
REFERÊNCIAS
Textuais
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#eunãomerecoserestuprada. Contemporânea, v. 13, n. 1, p. 294‑310, maio/ago. 2015.
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<http://www.ipoll.com>
<http://www.kwiksurveys.com>
<http://www.myiyo.com>
<http://www.opinioesdevalor.com.br>
<http://www.opineganhe.com>
<http://www.opinionbox.com>
<http://www.opinionbureau.com>
<http://www.opinionoutpost.com>
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<http://www.pt.surveymonkey.com>
<http://www.surveyplanet.com>
<http://www.survio.com/br>
<http://www.survs.com>
<http://www.tapreasearch.com>
<http://www.thepanelstation.com>
<http://www.toluna.com>
<http://www.your‑surveys.com>
Exercícios
Unidade I – Questão 1. FUNDAÇÃO CESGRANRIO. Liquigás (Petrobras) 2014: Profissional de Vendas – 
Júnior. Questão 67. 
Unidade II – Questão 2: INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS ANÍSIO 
TEIXEIRA (INEP). Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (Enade) 2015. Tecnologia em 
Marketing. Questão 33. Disponível em: <http://download.inep.gov.br/educacao_superior/enade/
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Informações:
www.sepi.unip.br ou 0800 010 9000