AULA 2 PESQUISA DE MERCADO

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PESQUISA DE MERCADO 
Aula 2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Lucas Magalhães de Andrade 
 
 
 
 
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CONVERSA INICIAL 
Na rota de aprendizagem anterior, já tratamos da diferença entre a 
abordagem qualitativa e quantitativa na pesquisa de mercado. Enquanto a 
abordagem qualitativa explora as características que compõem o fenômeno de 
marketing estudado, a quantitativa mensura essas características e testa suas 
relações. 
Nesta rota de aprendizagem, vamos discutir com mais detalhes os 
métodos quantitativos para a pesquisa de mercado. Assista ao vídeo com a 
introdução do professor sobre o assunto. 
 
CONTEXTUALIZANDO 
A pesquisa exploratória tem um grande valor gerencial. Mas será que seus 
resultados são suficientes para uma tomada de decisão precisa? Imagine que 
uma montadora de carros está trabalhando na produção de um novo modelo de 
carro. Em uma fase exploratória, podemos identificar quais os atributos que os 
consumidores buscam nesse produto (segurança, conforto e design, por 
exemplo), mas como saber qual deles é o mais valorizado pelo público-alvo da 
empresa? Como podemos conhecer a importância que o público-alvo dá a cada 
um desses atributos? 
Esse tipo de questão é muito importante quando precisamos pensar e 
desenvolver ações de marketing. Para atender a esse tipo de demanda, 
utilizamos as pesquisas do tipo conclusivo. 
 
Pesquise 
Ao longo desta rota de aprendizagem você se deparará com ferramentas 
que podem ajudar a encontrar as informações necessárias para solucionar a 
situação gerencial descrita acima. Ao longo da rota, imagine como essas 
ferramentas podem dar suporte à decisão de lançamento do novo modelo de 
automóvel. 
 
TEMA 1 – CONCEPÇÃO DE PESQUISA DESCRITIVA: LEVANTAMENTO E 
OBSERVAÇÃO 
Leitura obrigatória: páginas 108 a 127 do livro da disciplina. 
 
 
 
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Como visto anteriormente, a pesquisa descritiva é aplicável quando se 
pretende conhecer como determinados aspectos estão presentes no ambiente. 
Esse tipo de pesquisa tem uma aplicação bastante relevante para a tomada de 
decisão, pois, com ela, podemos ter uma noção quantificada dos aspectos que 
devemos considerar e, desta forma, é possível monitorá-los. 
É preciso ter certo cuidado com esse tipo de pesquisa, pois ela só nos 
mostra o que está acontecendo; não podemos extrair nenhuma conclusão 
confiável sobre o porquê de estar acontecendo. Isto significa que não podemos 
inferir causalidade (Wilson, 2008). 
Você certamente está familiarizado com as pesquisas de intenção de 
voto, bastante presentes na mídia. Além das eleições nacionais, é comum que 
sejam discutidas as corridas eleitorais de outros países. Observe atentamente 
as duas imagens abaixo: 
 
Figura 1: Pesquisa de intenção de voto interseccional 
 
 
Fonte: http://diariodonordeste.verdesmares.com.br/cadernos/politica/online/eunicio-
lidera-pesquisa-ibope-para-governador-do-ceara-1.1063457 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Figura 2 
 
 
Fonte: http://oglobo.globo.com/brasil/intencoes-de-voto-em-dilma-aecio-campos-caem-
12740563 
 
 
A pesquisa eleitoral que normalmente é divulgada nos noticiários é um 
exemplo de pesquisa descritiva, e podemos conferi-la nas figuras 1 e 2. Ela 
retrata aproximadamente qual a porcentagem do total de eleitores que pretende 
votar em cada candidato. 
Além disso, esse tipo de pesquisa é executado por meio de levantamento 
– é selecionada uma amostra de participantes que deverá responder a um 
questionário estruturado, diferentemente da pesquisa qualitativa, que usa 
questões abertas. Mas, se as perguntas abertas oferecem maior riqueza de 
detalhes e maior flexibilidade nas respostas, por que usamos perguntas 
fechadas em pesquisas de levantamento? 
O questionário estruturado consiste em uma sequência de perguntas 
padronizadas aplicadas em uma ordem pré-definida (Malhotra, 2011). Na 
prática, isso significa que todos os respondentes vão responder a mesma 
pergunta, na mesma ordem, com a mesma variedade de alternativas. Isso 
simplifica bastante o processo de análise dos dados; uma vez que o objetivo 
desse tipo de pesquisa é gerar um resultado que possa ser generalizado para a 
população, precisamos de um número maior de respondentes do que o que é 
aceito na pesquisa qualitativa. Nesse caso, o questionário estruturado é o que 
viabiliza essa operação, já que facilita muito o tratamento dos dados em grandes 
quantidades. 
Existem basicamente dois tipos de pesquisa de levantamento (também 
chamada survey): a interseccional e a longitudinal (Babbie, 2003). Sua diferença 
 
 
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pode ser vista nas figuras 1 e 2. Repare que, na figura 1, aparece apenas uma 
porcentagem de intenção de voto para cada candidato. Isso acontece porque a 
pesquisa mensura essa variável dentro de um recorte de momento único no 
tempo, significando que, durante o intervalo em que a pesquisa foi conduzida, 
realizou-se apenas uma amostragem, e essa amostra respondeu à pesquisa 
uma única vez, portanto, a pesquisa abrange apenas um momento no tempo. 
Quando há essas características, este modelo é chamado de pesquisa de 
levantamento (ou survey) interseccional (Babbie, 2003). 
Já na figura 2, você pode perceber que cada candidato possui mais de 
uma mensuração de intenção de voto. Isso acontece porque, dentro do intervalo 
de tempo abrangido pela pesquisa, foram realizadas mais de uma amostragem, 
e mais de uma aplicação do questionário; portanto, a pesquisa retrata uma 
evolução temporal, descrevendo como as intenções de voto mudaram em uma 
certa quantidade de momentos no tempo (quatro momentos, no caso da figura 
2). Esse tipo de pesquisa é chamado de pesquisa de levantamento longitudinal 
(Babbie, 2003). 
Para finalizar, vamos falar um pouco sobre outra técnica de obtenção de 
dados: a observação. Note que todas as técnicas de obtenção de dados 
primários que discutimos até agora implicam que o pesquisador interaja 
diretamente com o respondente. No entanto, em alguns casos, essa interação 
não é necessária ou, até mesmo, é desaconselhável. 
Os métodos observacionais são baseados no registro sistemático dos 
acontecimentos que têm relação com o fenômeno estudado (Malhotra, 2011). 
No entanto, já que estamos falando sobre a pesquisa descritiva, é importante 
diferenciar quando o método observacional é utilizado de forma conclusiva e 
quando serve para a pesquisa exploratória. 
É muito simples. A pesquisa observacional pode ser estruturada ou não 
estruturada. Segundo Malhotra (2011), a observação estruturada – quando o 
pesquisador tem critérios bem definidos sobre quais acontecimentos serão 
observados e registrados – é utilizada na pesquisa conclusiva. Por outro lado, 
a observação não estruturada – os acontecimentos são observados de forma 
mais flexível, sem que haja uma lista prévia dos comportamentos que devem ser 
registrados –, é uma ferramenta usada na pesquisa exploratória. 
 
 
 
6 
TEMA 2 – CONCEPÇÃO DE PESQUISA CAUSAL: EXPERIMENTAÇÃO 
Leitura obrigatória: páginas 127 até 139 do livro da disciplina. 
No tema anterior, ressaltamos que a pesquisa do tipo descritiva 
normalmente não é suficiente para inferir causalidade, isto é, não podemos dizer 
o que causou os resultados encontrados. Contudo, em alguns casos, queremos 
uma explicação para o comportamento de uma variável. É nesse momento que 
a pesquisa causal entra em ação. 
O que é causalidade? De forma bastante simples, podemos dizer que há 
causalidade quando a variação de uma variável (X) modifica uma outra variável 
(Y): a variação da variável X aumenta as chances de ocorrer uma variaçãona 
variável Y (Aaker, Kumar, & Day, 2001). 
Imagine que uma fábrica de alimentos descobriu uma nova fórmula para 
sua massa de pizza, que resulta em um produto com muito menos sódio e 
calorias. Será que promover esses atributos na embalagem do produto irá 
aumentar a preferência dos consumidores por ele? Em outras palavras, 
queremos saber se o fato de anunciar os atributos saudáveis do produto pode 
aumentar a preferência dos consumidores para ele. 
Quando falamos de causalidade, sempre teremos, pelo menos, uma 
variável dependente e uma variável independente. A variável dependente, 
como o nome sugere, é aquela que tem sua variação dependendo de outra. A 
variável independente é aquela de quem a variável dependente depende. Ou 
seja, o valor apresentado pela variável dependente depende do valor da variável 
independente. 
Você consegue identificar no exemplo da fábrica de alimentos qual 
variável é a dependente e qual é a independente? 
Se olhar com cuidado, vai perceber que estamos falando de duas 
variáveis. Vamos chamar a divulgação na embalagem de variável X e, a 
preferência do consumidor, de Y. Fica nítido que o que queremos realmente 
saber é se X (divulgação) aumenta Y (preferência pelo produto). Logo, a 
divulgação dos atributos na embalagem é a variável independente; a preferência 
do consumidor pelo produto é a variável dependente. Em uma relação de 
causalidade, a variável causadora é a variável independente, enquanto a 
variável resultante é a variável dependente (Aaker, Kumar e Day, 2001). 
No entanto, precisamos tomar cuidado, afinal, o simples fato de haver uma 
relação entre a variação de duas variáveis não quer necessariamente dizer que 
 
 
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uma variável está causando a variação na outra variável. Segundo Aaker et al. 
(2001), para podermos inferir causalidade, existem três condições que devem 
estar presentes: 
 Variação concomitante: significa que, quando ocorre uma variação 
na variável independente, a variável independente necessariamente 
deve ter alguma alteração. Por exemplo, se queremos afirmar que a 
presença de cartazes promocionais de um produto no ponto de venda 
(PDV) causa aumento nas vendas desse item, as vendas do item 
quando há propaganda no PDV devem apresentar um valor diferente 
do que quando não há propaganda; 
 Sequência temporal de acontecimentos: a alteração da variável 
causadora deve acontecer antes da variação da variável resultante. 
No exemplo usado no item anterior, o aumento nas vendas deveria 
ocorrer depois da implantação da propaganda no PDV. Se isso não 
acontecer, não podemos dizer que o aumento nas vendas foi resultado 
da propaganda no PDV; 
 Eliminação de explicações alternativas: dificilmente uma variável é 
afetada por apenas uma variável. Portanto, quando verificamos que a 
variável dependente sofre alteração, precisamos tomar cuidado para 
que essa alteração não seja resultado de alguma outra variável, além 
da variável dependente. Retome o exemplo do efeito da propaganda 
no PDV sobre as vendas. Imagine que, ao mesmo tempo que foi 
introduzida a propaganda no PDV, houve um aumento no preço de um 
produto concorrente. Nesse caso, se notarmos aumento nas vendas, 
é bem possível que tenha sido um resultado da variação do preço do 
concorrente, portanto, não podemos atribuir isto à propaganda no 
PDV. Quanto maior a capacidade de um experimento de eliminar as 
explicações alternativas, maior a validade interna desse estudo. 
 
Vamos observar, agora, o que são as validades interna e externa. 
Quando conduzimos um experimento, devemos ter duas coisas em 
mente: 1) as relações encontradas entre as variáveis devem ser válidas, ou seja, 
não podem ser atribuídas a outras variáveis. Quando alcançamos isso, dizemos 
que o estudo tem validade interna; 2) espera-se que a relação encontrada seja 
generalizável, ou seja, pode ser encontrada em situações reais, não apenas no 
 
 
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ambiente do estudo. Nesse caso, dizemos que o estudo tem validade externa 
(Malhotra, 2011). 
Para que um estudo tenha validade externa, ele precisa ser generalizável. 
Isso significa que existe uma boa chance de que os resultados encontrados na 
amostra sejam replicados em toda a população do estudo. Precisamos tomar 
cuidado com isso, pois o conceito de generalização normalmente é entendido de 
forma equivocada. Imagine, por exemplo, que um experimento mostrou que a 
recomendação de uma marca por um amigo causa no consumidor um maior 
desejo de comprar a marca, e o pesquisador defende que esse resultado pode 
ser generalizado. Isso não quer dizer que todas as pessoas que recebem uma 
recomendação de um amigo passam a desejar comprar a marca. 
Certamente, na amostra utilizada para o estudo, apareceram participantes 
que tiveram uma reação diferente da maioria. Ora, esperamos que a população 
se comporte de forma parecida com a amostra. Logo, não é porque o resultado 
não é verdadeiro para todas as pessoas que ele não pode ser generalizado. 
 
TEMA 3 – MEDIÇÃO E ESCALONAMENTO 
 Leitura obrigatória: páginas 144 até 163 do livro da disciplina. 
Como discutimos anteriormente, os dados primários podem ser obtidos 
de forma qualitativa ou quantitativa. Na rota de aprendizagem 1, já discutimos a 
pesquisa de mercado com dados qualitativos, portanto, vamos, a partir de agora, 
perceber como a pesquisa de mercado emprega dados quantitativos. 
Como o nome sugere, a pesquisa quantitativa apresenta as 
características quantificáveis de uma variável – aquilo que podemos mensurar. 
Quando tratamos de medição e escalonamento, falamos da elaboração de 
instrumentos de medida para as variáveis que a pesquisa pretende avaliar. É 
como se criássemos “réguas” para medir conceitos, tais como: atitude do 
consumidor com relação à marca, intenção de compra, percepção sobre a 
qualidade do produto, dentre inúmeras outras variáveis. 
Existem várias técnicas aplicáveis à mensuração de variáveis relevantes 
para a pesquisa de mercado. Algumas variáveis são fáceis de mensurar e podem 
até ser observadas, como o gênero do respondente (embora essa característica 
possa apresentar maior complexidade, dependendo do assunto investigado). 
Por outro lado, algumas particularidades não podem ser observadas. Como 
quantificar o grau de satisfação de um cliente? Como podemos descrever em 
 
 
9 
números quanto um cliente se sente conectado a uma determinada marca? 
Quando nos deparamos com essas variáveis abstratas (constructos), 
precisamos encontrar ferramentas que nos permitam observar suas 
manifestações, pois somente assim poderemos mensurá-las (Goodwin, 2010). 
Nesse ponto, podemos perceber a importância de o pesquisador estar 
afinado com a teoria que envolve os aspectos relevantes para a pesquisa, pois 
é na literatura científica que consultamos como os constructos que queremos 
medir se manifestam na realidade, de um jeito que possamos mensurá-los. Por 
exemplo, se queremos mensurar a satisfação dos clientes com relação a um 
produto, seria suficiente perguntar quanto o usuário está satisfeito com o 
produto? Na verdade, não, pois o que os respondentes entendem como 
“satisfação” pode não ser exatamente o que o que o pesquisador tinha em 
mente. 
Nesse caso, o primeiro passo para estabelecer os procedimentos de 
medição é definir muito claramente o conceito das variáveis que estão sendo 
estudadas. Com base nessa definição, podemos escolher os melhores 
elementos a observar, e elaborar uma série de perguntas que refletem como o 
respondente se posiciona naquela variável. 
Como você viu no texto de Mady (2014), existem basicamente duas 
modalidades de escalas, as comparativas e as não comparativas. Vamos discutiras escalas comparativas e, no tema seguinte, as não comparativas. 
As escalas comparativas não dão uma medida exata de uma variável. 
Na verdade, a função desses instrumentos é a de avaliar um elemento em 
relação a outro. Imagine que você precisa avaliar se, em uma situação de 
decisão de compra, os consumidores teriam preferência por uma marca em 
relação às marcas concorrentes. Nesse caso, em lugar de apresentar cada 
marca e perguntar ao consumidor qual a probabilidade de que ele a compre, 
seria mais aconselhável apresentar um conjunto de marcas e pedir que o 
respondente indique qual delas escolheria. 
Essa forma de mensuração é comparativa, pois não mede a preferência 
do consumidor pela marca como uma variável isolada, mas em comparação com 
outras marcas. As escalas comparativas são muito usadas na pesquisa de 
marketing por meio do método da Análise Conjunta. A explicação a seguir está 
baseada nos trabalhos de Aaker et al. (2001) e Hair (2005). 
A análise conjunta funciona da seguinte forma: 
 
 
10 
 Seleciona-se um determinado número de atributos que serão testados; 
 Criam-se opções com todas as combinações possíveis desse atributo; 
 Pede-se que o respondente indique sua preferência entre as opções 
apresentadas. 
 
Veja, a seguir, um exemplo bastante simples de como são apresentadas 
as combinações. Para esse exemplo, vamos pedir que as pessoas escolham 
entre duas opções, considerando dois atributos de refrigerante: marca (Coca-
Cola vs. Pepsi) e sabor (tradicional vs. light). Se considerarmos todas as 
combinações possíveis desses atributos, teríamos 4 opções: Coca-Cola 
tradicional, Coca-Cola light, Pepsi tradicional e Pepsi light. 
Apresentando todas essas opções em pares, a pessoa teria de fazer as 
seguintes escolhas: 
 
 Imagine que você está em uma pizzaria com sua família. Entre estas 
opções de refrigerante, qual seria sua escolha? 
 Coca-Cola tradicional X Pepsi tradicional 
 
 Imagine que você está em uma pizzaria com sua família. Entre estas 
opções de refrigerante, qual seria sua escolha? 
 
 Coca-Cola tradicional X Pepsi light 
 
 Imagine que você está em uma pizzaria com sua família. Entre estas 
opções de refrigerante, qual seria sua escolha? 
 
Coca-Cola tradicional X Coca-Cola light 
 
 Imagine que você está em uma pizzaria com sua família. Entre estas 
opções de refrigerante, qual seria sua escolha? 
Pepsi tradicional X Pepsi light 
 
 
Analisando as escolhas em cada cenário apresentado, o pesquisador 
pode inferir os atributos mais importantes na decisão. Obviamente, você poderia 
 
 
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acrescentar mais atributos, como, por exemplo, apresentar opções que 
combinassem marca, sabor, preço e tamanho da embalagem. Contudo, deve 
sempre ter em mente que cada variação acrescentada aumentará o número de 
alternativas que o respondente avaliará. Tenha cuidado para que a pesquisa não 
seja muito cansativa. 
 
TEMA 4 – TÉCNICAS DE ESCALONAMENTO NÃO COMPARATIVO 
Leitura obrigatória: páginas 163 até 172 do livro da disciplina 
Ao contrário das escalas comparativas, as escalas não comparativas 
buscam o que seria uma medida real de um objeto de estudo, ou seja, seu valor 
absoluto, não relativo a um outro objeto. O fato de a escala ser não comparativa 
não significa a impossibilidade de comparar dois objetos; constitui, apenas, que 
a medida de cada um deles deve ser vista como independente. 
Vamos observar um exemplo para tornar esta ideia mais concreta. 
Imagine que uma empresa pretende iniciar um programa de doação, mas 
gostaria de contribuir para uma causa social que fosse coerente com a imagem 
de sua marca. Esse conceito é tratado na literatura como congruência causa-
marca, e quer dizer que os consumidores percebem uma certa semelhança entre 
a atividade que a empresa exerce e a causa que a empresa apoia. Para uma 
fábrica de brinquedos, por exemplo, contribuir para a extinção do trabalho infantil 
provavelmente seria visto como mais congruente do que contribuir para o 
combate ao desmatamento. 
Nesse caso, imagine que uma fábrica de café gostaria de adotar uma 
causa social. Após algumas discussões, a diretoria levantou duas causas que 
poderiam ser apoiadas: o combate ao desmatamento e o combate à exploração 
do trabalho infantil nas áreas rurais do Brasil. Ambas as causas podem ser vistas 
como relacionadas à atividade da empresa, mas a diretoria gostaria de saber 
qual seria mais apropriada aos olhos dos consumidores. 
Se utilizássemos uma escala comparativa, apresentaríamos ao 
respondente as duas causas, perguntando-lhe qual relaciona-se mais com a 
atividade da empresa. Dessa forma, não saberíamos quanto realmente o 
consumidor acha que a causa e a marca são congruentes; apenas que uma 
causa tem mais conexão com a marca do que a outra. 
Já com uma escala não comparativa, poderíamos perguntar, 
separadamente, quanto o respondente acredita que cada causa tem a ver com 
 
 
12 
a atividade da empresa, possibilitando uma medida mais precisa. Veja o exemplo 
a seguir, que contém uma escala adaptada de um estudo de Becker-Olsen, 
Cudmore e Hill (2006). 
 
Na sua opinião, o combate ao desmatamento e à atividade da fábrica de 
café são: 
 1 2 3 4 5 6 7 
Nem um pouco 
relacionadas 
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Muito relacionadas 
Dissimilares 
 
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Similares 
Inconsistentes 
 
 
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Consistentes 
Não-complementares ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Complementares 
Fonte: adaptado de Becker-Olsen et al. (2006) 
 
Como você viu no texto de Mady (2014), as escalas não comparativas têm 
alguns pontos, os quais representam a intensidade que o respondente exibe de 
uma variável. Você costuma responder pesquisas de mercado? Se sim, já deve 
ter percebido o uso de escalas com tamanhos diferentes. Observe os três 
exemplos abaixo. 
 
Indique abaixo seu grau de satisfação com o atendimento em nosso 
restaurante: 
 Muito insatisfeito ( ) ( ) ( ) Muito satisfeito 
 
Muito 
insatisfeito 
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Muito 
satisfeito 
 
Muito 
insatisfeito 
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Muito 
satisfeito 
 
Note que, nas três opções, estamos perguntando a mesma variável: o 
grau de satisfação ou insatisfação do cliente. Mas, por que são usadas escalas 
com tamanhos diferentes? Como podemos escolher quantos pontos usar em 
uma escala? 
 
 
13 
Basicamente, podemos dizer que o tamanho da escala deve-se à sua 
precisão. Observe no exemplo que, na primeira opção, em que perguntamos o 
grau de satisfação utilizando apenas três pontos, o respondente não tem muita 
opção – ou está muito insatisfeito, indiferente ou muito satisfeito. Dessa forma, 
não podemos diferenciar clientes que estão muito satisfeitos daqueles que estão 
simplesmente satisfeitos. Ao adotarmos 5 pontos, o respondente pode escolher 
entre dois níveis de satisfação e dois de insatisfação, além de ter um ponto 
neutro, que representa indiferença. 
Para simplificar a compreensão, vamos usar uma metáfora: é como se 
medíssemos uma mesma distância usando uma trena que marca apenas 
metros, outra que marca centímetros e, por fim, uma que marca também 
milímetros. Quanto maior a escala que usamos, maior é a precisão com que 
conseguimos captar as diferenças do fenômeno. Há uma recomendação muito 
seguida por pesquisadores: para grande parte dos fenômenos de marketing, 
uma escala de 5 ou 7 pontos é suficiente para captar diferenças (Likert, 1932). 
Existem diversas escalas desenvolvidas paramensurar os mais diversos 
constructos de marketing, o que pode facilitar o desenvolvimento de uma 
pesquisa, já que o processo de elaboração de um instrumento de medida pode 
ser trabalhoso. 
A medição deve ser um procedimento extremamente cuidadoso, pois será 
a base para as conclusões do estudo. Se o instrumento de medida de uma 
variável falhar em refleti-la, pode conduzir a uma decisão gerencial ruim. Ao 
tratar das dificuldades de escolha de instrumentos de medida adequados para 
os constructos de marketing, Churchill (1979) aplica uma metáfora dos 
estudiosos da computação: garbage in, garbage out – se os dados que você usa 
para alimentar um sistema são lixo, o resultado do processo também será lixo. 
Em outras palavras, se utilizar mensurações defeituosas de uma variável, as 
análises que você fizer dessa variável serão também defeituosas. Por isso, ao 
escolher um instrumento de medida, o pesquisador deve ficar atento a alguns 
indicadores: a validade e a confiabilidade do instrumento. 
Para medir uma variável, não basta elaborar uma série de perguntas 
sobre ela, pois existem várias armadilhas que podem fazer com que as respostas 
obtidas não sejam realmente o que o respondente pensa, mas o resultado de 
algum viés. Babbie (2006), por exemplo, relata o caso de uma pesquisa em que 
os participantes foram mais favoráveis a medidas de assistência governamental 
 
 
14 
quando se utilizou o termo “a pessoas pobres” do que quando se utilizou “a 
pessoas recebendo benefícios” – este é só um exemplo de situação em que a 
forma como uma pergunta é feita gera um viés na resposta obtida. Vamos 
discutir melhor esses vieses mais adiante, quando falarmos sobre a elaboração 
de questionários. 
A validade e a confiabilidade são critérios de qualidade de um instrumento 
de medida, ou seja, mensuram o quanto ele é capaz de refletir exatamente como 
a variável se manifesta no mundo real. A confiabilidade é a capacidade de um 
instrumento de gerar o mesmo resultado se aplicado várias vezes a um mesmo 
objeto (Babbie, 2006). Imagine que uma pessoa sobe em uma balança, e seu 
peso apontado é de 80 quilos; se ela descer da balança e subir novamente nas 
mesmas condições, espera-se que a mesma continue apontando 80 quilos, ou 
algo muito parecido; em caso contrário, ela não é um instrumento confiável, pois 
seus resultados não são consistentes. Em uma pesquisa de mercado, que 
normalmente é aplicada em amostras e por vezes medindo conceitos muito 
abstratos, também se espera que não haja muita variação. Uma pesquisa de 
intenção de voto, para ser considerada confiável, deve apresentar resultados 
parecidos se aplicados em amostras escolhidas com os mesmos critérios. 
A validade de um instrumento é o quanto ele reflete o conceito correto da 
variável medida (Babbie, 2006). Será que podemos, por exemplo, usar o número 
de vezes em que o consumidor compra de uma determinada marca como uma 
mensuração da lealdade do consumidor a ela? Essa não seria uma medida 
válida, pois a teoria nos mostra que a repetição da compra é apenas um dos 
indicadores da lealdade, e deve aparecer entre outras condições, como 
respostas afetivas e preferência mesmo diante de ofertas especiais de outras 
marcas, por exemplo (Van den Brink, Odekerken-Schröeder & Pauwels, 2006). 
Portanto, uma medida válida da lealdade à marca deveria contemplar, também, 
essas outras condições. 
 
TEMA 5 – ELABORAÇÃO DE QUESTIONÁRIOS E FORMULÁRIOS 
 Leitura obrigatória: páginas 172 até 195 do livro da disciplina. 
 
Antes de discutirmos a elaboração do instrumento de coleta de dados, 
vamos retomar, rapidamente, o propósito de uma pesquisa de mercado. Uma 
pesquisa de mercado tem a função de obter, no ambiente, informações que 
 
 
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sirvam como uma base confiável ao processo de decisão (Malhotra, 2011). A 
própria função da pesquisa de mercado reflete a importância do processo de 
elaboração do instrumento de coleta, afinal, é por meio dele que serão tiradas 
as conclusões do estudo. 
Aliás, como já discutimos, a qualidade do resultado da pesquisa depende 
da qualidade dos dados utilizados para chegar a esse resultado (lembra-se do 
garbage in, garbage out?). Devemos ter em mente que a fase de coleta de dados 
é uma das que mais consomem recursos durante o processo de pesquisa de 
mercado (Malhotra, 2011). Além disso, uma decisão equivocada decorrente de 
uma pesquisa malfeita pode trazer resultados desastrosos para a organização. 
Logo, o pesquisador não pode “se dar ao luxo” de coletar dados errados. 
Como um exemplo de quão grave pode ser um erro na coleta de dados, 
vejamos um caso clássico, ocorrido quando a Coca-Cola resolveu mudar sua 
fórmula, em 1985. Leia este caso no link a seguir: 
http://economia.estadao.com.br/noticias/geral,ha-30-anos-um-erro-
historico-da-coca-cola,1676413 
 
Como você pode ver, o erro da Coca-Cola não foi o de tomar a decisão 
sem antes consultar o que o público pensaria. Pelo contrário: foi feita uma ampla 
pesquisa para testar a aceitação do novo sabor pelo mercado. O que está em 
tese é que o planejamento da pesquisa ignorou aspectos que, no final, se 
mostraram essenciais para a decisão em questão. É verdade que, em 1985, as 
teorias que explicam a relação dos consumidores com as marcas ainda estavam 
começando a se desenvolver; deste modo, não podemos dizer que os gestores 
negligenciaram esse aspecto por incompetência. 
Em 1988, foi publicado um trabalho considerado um marco, dando início 
à discussão de que a relação dos consumidores com suas marcas vai além da 
relação de troca pensando apenas nos benefícios funcionais. Nesse estudo, Belk 
(1988) defende que existem casos em que a relação de consumo pode até ser 
uma parte integrante da personalidade do indivíduo; em alguns deles, as 
escolhas de consumo ultrapassam o cálculo prático dos benefícios funcionais do 
produto e passam a considerar como o mesmo pode ajudar a reforçar a 
identidade do indivíduo. 
Já que estamos falando de equívocos na coleta de dados, qual foi o 
equívoco da equipe responsável pela pesquisa de lançamento da New Coke? 
 
 
16 
De certa forma, podemos dizer que os dados coletados não eram suficientes 
para responder ao problema de pesquisa, cujo objetivo era descobrir como seria 
a aceitação da nova fórmula de Coca-Cola pelos clientes. A equipe fez testes 
cegos com cerca de 200 mil pessoas (ou seja, as pessoas experimentaram a 
fórmula nova e a antiga sem saber qual era qual), e a nova fórmula foi a preferida. 
Mas, se analisarmos com cuidado, o objetivo da pesquisa não era simplesmente 
saber qual fórmula agradava mais ao consumidor, mas, sim, se as pessoas 
estariam dispostas a substituir a fórmula antiga pela nova. Nesse caso, o 
instrumento de coleta não foi capaz de captar os dados mais essenciais para a 
conclusão. 
Na pesquisa quantitativa, uma das principais formas de coletar 
informações ainda é o questionário estruturado. Vamos discutir alguns cuidados 
que devem ser tomados em sua elaboração. 
Observe a charge a seguir: 
 
 Figura 3: Cuidados com a elaboração de questionários estruturados 
 
Fonte: http://metodologiaci.blogspot.com.br/2010/09/pesquisa-sobre-valores-
politicos.html 
 
Na charge, o pesquisador pergunta ao respondente se ele acha que o 
Brasil é um país corrupto, e oferece “sim” ou “não” como opções de resposta. 
Antes de oferecer a sua, o respondente pergunta: “Quem tá ganhando?”, ou seja, 
ele quer saber qual das respostas foi a mais assinalada pelas pessoas 
entrevistadas até o momento. Esse é um caso chamado de viés de resposta. 
Dependendo da forma como um instrumento de coleta é construído, ele 
pode acabar induzindo aresposta do respondente. Obviamente, isso deve ser 
evitado, já que queremos a resposta mais sincera possível, que reflita da melhor 
 
 
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maneira possível a realidade. Aliás, considerando que grande parte das 
pesquisas de mercado estuda conceitos abstratos – que não podem ser 
observados concretamente –, a capacidade do questionário de refletir esses 
conceitos abstratos é uma questão essencial para o sucesso da pesquisa. 
Vamos elencar alguns cuidados que devem ser tomados na construção 
de questionários, segundo Babbie (2003) e Malhotra (2006): 
 Questões filtro: insira, no questionário, questões que permitam saber 
se a pessoa se enquadra no público-alvo da pesquisa. Por exemplo: 
se a pesquisa pretende entender o comportamento de jogadores de 
jogos eletrônicos (gamers), deve haver uma pergunta sobre a 
quantidade de tempo que a pessoa gasta com esse tipo de atividade; 
 Viés de memória: nem sempre conseguimos lembrar dos eventos 
com precisão. Por exemplo: se você perguntar para uma pessoa hoje 
como ela tomou a decisão de comprar um computador, adquirido há 
seis meses, pode ser que ela não se lembre com detalhes, portanto, a 
resposta não seria confiável; 
 Falta de clareza das perguntas: se a pessoa não conseguir 
compreender o que o pesquisador gostaria de saber, é quase certo 
que não saberá dar uma resposta que reflita realmente como pensa, 
sente, ou se comporta. Daí a importância de usar uma linguagem clara 
para o público-alvo, e realizar o pré-teste do questionário, que pode 
captar dificuldades de compreensão; 
 Perguntas tendenciosas: as pessoas normalmente têm consciência 
das normas sociais e, mesmo que você garanta o anonimato da 
resposta, muitas pessoas podem não se sentir à vontade para 
responder questões muito sensíveis. Imagine perguntar: “Você estaria 
disposto a pagar mais caro por um produto ecologicamente correto se 
soubesse que as opções mais baratas são extremamente nocivas para 
o meio ambiente?” Provavelmente, muitas pessoas responderiam que 
sim a essa pergunta, simplesmente por acharem que essa é a resposta 
socialmente desejável, levando a conclusões equivocadas; 
 Cansaço: questionários que exijam muita reflexão ou que sejam muito 
longos podem levar as pessoas a responder sem prestar muita 
atenção, ou mesmo desistir do questionário; 
 
 
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 Viés de ancoragem: a ancoragem é um efeito decorrente de quando 
a pessoa responde a uma pergunta baseando-se em respostas 
anteriores. Observe: 
1) Você acha perigoso as pessoas dirigirem depois de beber? 
2) Você costuma dirigir depois de beber? 
 
É muito provável que a pessoa que respondeu “sim” para a primeira 
pergunta responda “não” para a segunda, simplesmente para manter a coerência 
entre o que diz e o que faz. Note que, nesse caso, além do efeito da ancoragem, 
a primeira pergunta é tendenciosa. 
Existe uma forte crítica ao uso de questionários para obter dados sobre 
os fenômenos de marketing, principalmente porque essa ferramenta não 
necessariamente representa a realidade, mas o que o respondente afirma sobre 
ela. O neuromarketing é um método que busca superar essa limitação, 
procurando respostas não nas declarações das pessoas, mas na análise de suas 
respostas fisiológicas. No link a seguir, você assistirá a um vídeo que introduz o 
neuromarketing e suas principais vantagens: 
https://www.youtube.com/watch?v=RpXYNSHAHjo 
 
TROCANDO IDEIAS 
Como visto nesta rota de aprendizagem, a pesquisa de mercado muitas 
vezes se depara com situações nas quais é necessário medir algo que acontece 
apenas na mente das pessoas. Vimos também que, atualmente, o método mais 
comum para medir essas variáveis é a aplicação de questionários estruturados. 
Discuta com seus colegas as limitações desse método e os cuidados que 
podemos tomar para minimizar seus efeitos. 
 
NA PRÁTICA 
Imagine que o departamento de marketing de uma fabricante de 
cosméticos identificou, em uma pesquisa recente, que a maioria de seus clientes 
se identifica como sendo do gênero feminino. Com o objetivo de conquistar maior 
aceitação do público que se identifica como do gênero masculino, a marca está 
criando uma linha de produtos com uma nova proposta. Para promovê-la, a 
 
 
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equipe desenvolveu uma peça publicitária que pretende veicular na televisão 
para todo o território brasileiro. 
Antes de dar início à campanha, a empresa gostaria de contratar uma 
pesquisa de marketing que mostrasse seu potencial de estimular o público-alvo 
a consumir seus produtos. 
Diante desse cenário: 
 Identifique o problema gerencial enfrentado pela empresa; 
 Descreva como uma pesquisa experimental poderia contribuir para a 
decisão gerencial e sugira uma definição do problema de pesquisa. 
 
Solução proposta 
A equipe de marketing está planejando alcançar um novo público. Sendo 
assim, a situação gerencial enfrentada está em como conquistar a atenção de 
um mercado-alvo para os produtos da empresa. 
Ao propor uma peça publicitária como ferramenta para aumentar a 
intenção de compra do público-alvo, queremos, na verdade, saber se a 
propaganda atua como uma variável independente que pode causar um 
aumento na intenção de compra (a variável dependente). Para investigar esse 
tipo de relação, o tipo de pesquisa recomendado é a pesquisa experimental. 
 
SÍNTESE 
A pesquisa conclusiva nos permite avaliar o cenário estudado de uma 
forma bastante objetiva. Esse tipo de pesquisa se divide em: 
 Pesquisa descritiva: usada quando queremos saber como uma 
variável se manifesta na população. Essa pesquisa descreve o cenário 
em que precisamos tomar a decisão de marketing; 
 Pesquisa causal: esse tipo de pesquisa nos ajuda a entender as 
relações de causalidade, ou seja, como uma variável pode influenciar 
a outra. 
 
Tanto a pesquisa descritiva quanto a causal são de abordagem 
quantitativa. Isso quer dizer que precisamos de instrumentos para mensurar 
(quantificar) as variáveis estudadas. A esse processo, damos o nome de 
“medição e escalonamento”. 
 
 
 
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REFERÊNCIAS 
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BECKER-OLSEN, K. L., CUDMORE, A. B., & Hill, R. P. The impact of perceived 
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research, 2006, p. 46-53. 
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GOODWIN, C. J. Research in psychology: methods and design. John Wiley & 
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HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 
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MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing: uma orientação aplicada. 6. ed. 
Porto Alegre: Bookman, 2011. 
VAN DEN BRINK, D.; ODEKERKEN-SCHRÖEDER, G. & PAUWELS, P. The 
effect of strategic and tactical cause-related marketing on consumer's brand 
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WILSON, A. Marketing research. In. Baker, M. J., & Hart, S. J. (eds.). The 
marketing book. Oxford: Elsevier, 2008, p. 140-155.