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Marketing Research: Current State and Next Steps
PESQUISA EM MARKETING: ESTADO ATUAL E PRÓXIMOS PASSOS
Universidade Nove de Julho
This work is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.
Received: 15 June 2018
Accepted: 27 August 2018
We highlight the current state-of-the-art and identify trends that are likely to shape the role of marketing research in the future. We discuss the growing importance of marketing research and some of the factors that are driving its importance. The redefinition of the marketing researcher and the line of demarcation between marketing research and marketing management, and thus the distinction between marketing researchers and marketing managers, that is becoming thinner and thinner, is described. The sheer availability of secondary data is driving their importance. In a paradigm shift, more and more marketing research is and will be undertaken as part of normal on-going business operations, rather than in response to specific marketing problems or opportunities. The use of Big data will continue to grow. We briefly comment on interpretive methods, postmodern marketing research, neuromarketing research, and computer-assisted qualitative research. In terms of quantitative research, the use of data mining in the automated discovery of intriguing patterns in a database that have a profit-making potential for a firm is expected to grow. We expect that more marketing decisions will become automated. Finally, we discuss the new fields of social media and marketing research, and mobile marketing research and make some projections for the future.
As we have stepped into the new millennium, marketing research is becoming more and more important. This trend is firmly in place and marketing research is expected to experience continued growth as long as competitively driven economies of the world expand. While there are several factors driving this trend, the three most important are globalization, technology, and competition. Each of these factors is briefly discussed.1
This world has become a global market place. As evidence, as of 2018, U.S. companies conduct almost as much business overseas as they do in the U.S. Close to 50 percent of production, sales, and profits are from overseas business, and the amount paid in foreign taxes is more than that paid in U.S. taxes. What is driving globalization? While many factors may be cited, flat or declining birth rates in developed countries have led to saturated markets for many product categories. On the other hand, the markets for these same product categories have, and are, expanding at a phenomenal rate in many developing countries due to the emergence of a substantial middle class in these nations. Thus, many of the multinational companies (MNCs) based in developed countries are seeking to penetrate these developing markets in order to experience continued growth. Marketing research is essential in gaining knowledge for firms seeking to enter these new markets.
Likewise, technological advances have shrunk the barriers of distance, time, language, lifestyles and culture. Such advances have increased the speed of business and enabled firms to be more responsive to markets through flexible manufacturing, and reduced cycle times in channel operations. Instant communication and continuous, real time customer feedback have assumed new significance because the costs for misreading consumer perceptions and preferences and signals from the marketplace become increasingly steeper. As the main tool for detecting and interpreting signals and customer feedback, marketing research has assumed a critical role in capturing the voice of the customer and shifts in the marketplace. Advances in technology have enhanced the importance, scope, effectiveness, and efficiency of marketing research leading to its increased use.
Thirdly, competition has intensified. Many companies are involved in a cat and dog fight with closest competitors, for example Coco-Cola and PepsiCo. In such an intensely competitive environment, marketing research has become critically important in order to survive, leave alone, to thrive. No company can expect to do well without reliance on marketing research.
One may ask who is a marketing researcher? Who in the organization does marketing research? In the last century of the past millennium, marketing research was a staff function within an organization, if there was a place for it. The role of the marketing researcher was a well-defined with certain qualifications and a set place in the organization. Other than interfacing in specific marketing research projects, marketing researchers had little interaction with marketing managers and did not participate in marketing decision making. Likewise, external providers of marketing research had little interaction with marketing managers.
However, as we have moved in to the new millennium, this line of demarcation between marketing research and marketing management, and thus the distinction between marketing researchers and marketing managers, is becoming thinner and thinner. Marketing researchers are participating more and more in marketing decision making. Likewise, marketing managers are participating more and more in conducting marketing research. The distinction between marketing researchers and marketing managers will disappear in the near future. The answer to the questions of who is a marketing researcher? Who in the organization does marketing research? will be everyone working in marketing. Thus, the answer to the question “marketing researcher or marketing manager?” is “marketing researcher and marketing manager,” with every person in the marketing department wearing both hats. The transition of marketing personnel to researchers and managers has already begun. The availability of more data, better decision tools and decision support systems, as well as the better education of marketing managers and researchers is facilitating this transition. Senior managers can now directly access internal and external secondary data from the microcomputers in their offices, analyze them, and make decisions. Thus, managers are acting more frequently as marketing researchers. Conversely, marketing researchers are participating more and more in the marketing decision making process and, thus, acting more like marketing managers.
In the past, much marketing research, particularly custom marketing research was undertaken in response to specific marketing problems or opportunities. Another paradigm shift is that more and more marketing research is and will be undertaken as part of normal on-going business operations, rather than in response to specific marketing problems or opportunities. Under the new paradigm, marketing research will be part of normal business activities. This will be true for secondary data obtained from syndicated sources as well as primary data collected by the firm. Firms like Procter & Gamble (P&G) routinely obtain UPC scanner data of weekly sales for a wide range of product categories. Such data are obtained not only for P&G brands but also for competing brands. These data, whether obtained from secondary or primary sources, become a part of the decision support system (DSS) of the organization and are used to make marketing decisions.
Secondary data will become more and more important. The sheer availability and usefulness of such data will drive their importance. More and more marketing research problems will be addressed based on secondary data alone or largely based on secondary data. This will be made possible due to the extensive nature of secondary data available over the Internet, from business, government, and syndicated sources. This will include single-source data that provide integrated information on household variables, including media consumption and purchases, and marketing variables, such as product sales, price, advertising, promotion, and in-store marketing effort. The availability and use of such data will greatly increase. Another manifestation of this phenomenon will be the building of large databases by combining customer transaction records with secondary information available from external sources in order to practice database marketing. Database marketing is also likely to grow as it enables efficient targeting at a microscopic, even individual, level.
The use of Big data will continue to grow. The term big data denotes a voluminous amount of structured, semistructured, and unstructured data with the potential to be mined for information. Big data sets of interest to many businesses will include traditional structured databases of inventories, orders, and customer information, as well as unstructured data from the Web, social networking sites, and intelligent devices. New approaches to storing and analyzing data have emerged that rely less on data schema and data quality. Instead, raw data with extended metadata are aggregated in a data lake. Accuracy in big data will lead to more confident decision making, and better decisions resulting in greater operational efficiency, cost reduction, and reduced risk.
We briefly comment on interpretive methods, postmodern marketing research, neuromarketing research, and computer-assisted qualitative research.
More human-oriented research methodologies, such as ethnography, will be employed to understand nascent and emerging consumer issues. Many daunting issues facing researchers concern emotion, metaphor, nonverbal communication, and visual imagery. Not only do customers represent their experiences internally in these ways, but managers do, as well. Thus, we expect to see a marked increase in marketing researchers' utilization of alternative qualitative research techniques, such as ethnography. The imperative for globalization will lead researchers to view customer experiences through the eyes of those from other cultures.
Interpretive research procedures such as those used in grounded theory research, critical theory, semiotics, hermeneutics, or phenomenology, and historical analysis must be considered distinct from postmodern marketing research. While researchers espousing methodological pluralism would include interpretive research in the realm of science, the unbridled relativism inherent in much postmodern research challenges would challenge many such pluralists. While interpretivists would take an epistemological position that knowledge is objective (and in some situations most readily perceptible through interpretivist methods), the postmodern would take the position that knowledge is subjective, and that meaning is undecidable. Postmodern research is rooted in the humanities, where art and not science is the focus. Literary analysis techniques have been used by postmodern researchers in analyzing a variety of "texts" to discern assumptions and meanings not readily evident otherwise. While managers, in general, are unlikely to share the postmodern disposition on a large scale, such research will find growing acceptance in industries that employ the arts, such as fashion, film, and entertainment.
Neuromarketing research applies the principles of neuroscience to marketing research to examine consumers’ sensorimotor, cognitive, and affective response to marketing stimuli. Tools such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) that were originally developed to see brain tumors are now being used to see how consumers react to different stimulants. Electroencephalography (EEG) and Steady State Topography (SST) are employed to measure activity in specific regional spectra of the brain response. Sensors measure changes in a person’s physiological state. Also known as biometrics, these include heart rate, respiratory rate, and galvanic skin response. The use of these devices allows a researcher to place an item such as a brand in front of a person and see exactly what part of the brain the product affects and how strongly. These tools help measure the emotional and thought processes associated with decision making and highlight how the brain functions during a decision-making process. By discovering what elements trigger positive brain responses, marketers may be able to devise more appealing products or more effective advertising campaigns. We need more and rigorous research evidence that neuromarketing research indeed measures what it claims to measure. Until such evidence is forthcoming, the use of such methods, at least in the United States, is unlikely to take off on a wide spread basis.
More integrated use of qualitative data with computer-driven analysis techniques will occur. Free-response data from open-ended questions on surveys can be content analyzed with neural network modeling of text using software tools such as CATPAC. CATPAC methodically scans a text document and builds neural networks based on the grammatical classification of words and syntactic patterns of language it has in its memory. Such tools allow sophisticated coding of text, visual images, audio recordings, and streaming video. In addition, these tools also boost theory development through the construction of conceptual modeling diagrams. Therefore, we expect that such tools will see increased applications in a growing trend of analyzing qualitative data, including those available on social media, using sophisticated techniques.
Technologies such as data warehousing enable data mining by capturing and managing tremendous amounts of data. Server-based computers and inexpensive data storage have allowed businesses to capture more and more information about their transactions. In business-to-business marketing, where often the firm knows the customer, enterprise resource planning (ERP) systems, such as those constructed with software from SAP, Inc. allow compilation of customer histories. These histories can then be accessed by sales and marketing personnel to gain an understanding of key segments and help formulate marketing programs. For example, a salesperson with dozens of lines of packaging materials can identify which lines of product a customer has not been ordering even though orders of such product would be beneficial to the client. In short, the ERP system can serve as a tool for learning about customer consumption habits and we expect their use to grow. Applications for data mining in both business-to-business and consumer marketing settings will continue to grow. We will see increased applications in segmenting markets, targeting customers, developing new products, discovering cross-selling and up-selling opportunities, managing customer churn, detecting important changes in customer behavior, customer retention, and discovering patterns in satisfaction and tracking studies.
The use of data mining in the automated discovery of intriguing patterns in a database that have a profit-making potential for a firm is expected to grow. Induction techniques for discovery, such as neural networks or genetic algorithms, are well suited for discovering relationships and patterns from data. Neural network models are useful in marketing contexts, which are fast changing, such as predicting customer attrition, or direct mail response. Genetic algorithms (GAs) are used to solve prediction and classification problems and to construct decision rules similar to those obtained from decision-tree models. The GA is a model of machine learning which derives its behavior from a metaphor of evolutionary processes in nature where genetic material is shared between two members of a species and outcomes (regeneration or termination) occur. A GA is particularly useful in solving poorly structured problems because it attempts to find many solutions simultaneously. It is best suited for running on a data set with a small number of relevant variables. Perhaps, such a data set might be derived from a larger original data set using decision-tree modeling. In this way, a tandem use of machine-based tools would be appropriate.
We expect that marketing researchers will be increasingly called on to deal with problems that are fluid and vaguely defined. Therefore, genetic algorithms will see a lot more applications than in the past. Along with the increased use of data-driven modeling, modeling which is not entirely data-driven will be employed more frequently. Latent class analysis is one of these partially data-driven types of modeling and allows researchers more precision in estimating model parameters. This increased precision is obtained because systematic consumer heterogeneity is detected at the segment level.
In concluding this section, we expect that more marketing decisions will become automated. This represents a shift from marketing decision support systems to marketing decision automation. Machine learning and artificial intelligence (AI) programs will look for repeatable patterns by using complex algorithms. As data become more available, analysis techniques become more powerful, models will become more refined and routine decisions will be increasingly automated. Thus, managers will be enabled to shift more of their attention away from short-run, tactical issues to long run, strategic ones concerning innovations and new market selection
Social media embody social computing tools commonly referred to as Web 2.0. These Web applications facilitate interactive information sharing, user-centered design, and collaboration on the World Wide Web. Examples of social media include social networking sites (e.g., Facebook), video sharing (e.g., YouTube), photo sharing (e.g., Flickr), music sharing (e.g., Last FM), bookmarking (e.g., Delicious), voice networking (e.g., Skype), wikis (e.g., Wikipedia), product and service reviews (e.g., TripAdvisor), virtual worlds (e.g., Second Life), multiplayer games (e.g., Farmville), Web-based communities (e.g., Homeschool.com), blogs (e.g., Direct2Dell), and microblogs (e.g., Twitter). A Web 2.0 site allows its users to interact with other users or to change Web site content in contrast to noninteractive Web sites where users are limited to the passive viewing of information that is provided to them. Good social media networks use all the tools available: discussion, chat, webcast, photo, video, podcasts, animation, surveys, games, and virtual worlds. Because people interact in different ways, it is desirable to give them as many tools as possible. Moreover, the cost of providing all these tools has become reasonable.
All social media share certain common characteristics that make them very relevant as a domain for conducting marketing research. Social media are marked by user-generated content that blurs the distinction between professional and amateur content. Key social interactions develop around the user-generated content. Users are able to rate, rank, comment on, review, and respond to the new world of media, a factor that is driving the success of social media. People form online communities by combining one-to-one (e.g., email and instant messaging), one-to many (Web pages and blogs), and many-to-many (wikis) communication modes.
Marketing researchers can make use of these new social networks, and the open source social computing tools from which they are built, to extend the boundaries of research offerings. These social communities open up new avenues for understanding, explaining, influencing, and predicting the behaviors of consumers in the marketplace. Thus, they can be used in a variety of marketing research applications including segmentation, idea generation, concept testing, product development, brand launches, pricing, and integrated marketing communications.
Social media are not without limitations. While the standard for objectivity is high for journalists, expectations about objectivity among bloggers and other social media users are lower. Social media users may not be representative of the target population in many marketing research applications. As a source of samples, social media suffer from at least two biases: first, from self-selection in that the respondents can self-select themselves into the sample and, second, from advocacy. Yet, as long as these limitations are understood, insights from social media analysis can uncover useful information that can inform marketing decisions. We advocate the use of social media as an additional domain in which to conduct marketing research to supplement and complement, but not to replace, the traditional ways in which research is conducted.
A handful of marketing research firms have emerged that specialize in social media conversation mining services. They listen in on online conversations, report on activity, and assess influence. These services charge from a few hundred to a few thousand dollars per month and differ in the features they offer. The analysis of social media data and the use of such firms is expected to register continued growth.
By mobile marketing research (MMR) we mean marketing research, such as a survey, that is conducted or administered to potential respondents on their mobile devices. The rapid development and increasing use of mobile devices such as smartphones, phablets, tablets, and the Internet of Things (IoT) are creating great opportunities for marketing research. With mobile use claiming 8 of every 10 minutes people spend on social media, MMR holds great promise. The mobile user base is huge and is only expected to continue growing. In the United States, nearly 60 percent of the people use cell phones as their primary means of communication. Globally, there are over 2 billion smartphone users who spend the majority of their time in apps. Mobile Internet usage has eclipsed desktop. MMR can be conducted via international survey platforms such as Confirmit (www.confirmit.com), through the mobile services of access panels such as Research Now (www.researchnow.com), or through a specialist provider such as MobileMeasure (mobile-measure.com) or Locately (locately.com).
There are many advantages to conducting marketing research by reaching consumers via their mobile devices. Mobile marketing research can execute the principles of traditional research with reach, scale, and affordability. MMR has the potential to reach a broader audience, get faster results, lower costs, and elicit higher-quality responses. Respondents can answer at their convenience. They are more engaged because surveys are short and the interface is easy to use. Global Positioning System (GPS) and other location technologies can deliver surveys to the target audience based on their current or past locations. Thus, feedback can be obtained from shoppers while they are inside the stores (or at other moments of discovery), minimizing the time between experience and feedback and improving the quality of responses. MMR is appealing in many developing economies, where the mobile phone is often the most frequently used information gathering, computing, and communication device for consumers and businesses.
MMR also has several disadvantages. Surveys must be kept short, succinct, and simple. The norm is to ask no more than 15 questions with the entire process taking less than 15 minutes; some advocate surveys should take less than three minutes. Many surveys are not suitable for distribution or viewing on mobile devices. There can be issues with the survey design itself and the ability to keep the respondent engaged on the mobile screen. The questions that can be asked are definitely more limited than those suitable on Web sites accessed by personal computer or other modes of survey administration. Another serious limitation is the use of video in mobile research due to bad streaming and rendering. Sample representativeness may be another serious issue. In surveys aimed at the general population, those people who do not own a mobile phone or device cannot become part of the sample. MMR is also faced with other difficulties. There are high costs for incentives and an intensive recruitment of respondents. On the other hand, respondents have to pay the costs for Internet usage via mobile phone or device. Additionally, there are also technical difficulties that may occur, such as incompatible software and the low transmission rate of data. Although restrictions concerning the use of mobile phone numbers and issues surrounding data protection and lack of anonymity are limiting the use of MMR, most of these limitations have lessened due to advances in technology and more and more people using mobile phones. Our perspective is that MMR is unlikely to replace traditional marketing research methods but in many projects could be used to complement and enhance the findings obtained by traditional techniques.
As we step into the new millennium, the field of marketing research holds great promise. In this paper, we have attempted to combine theoretical and practitioner perspectives to identify the issues and trends pertinent in the new millennium. It will be fascinating to watch how these trends unfold.
Nós realçamos aqui o estado de arte atual e identificamos tendências que, provavelmente, moldarão o futuro da pesquisa em marketing. Discutimos o crescimento da importância da pesquisa em marketing e alguns dos fatores que estão conduzindo sua importância. Apresentamos a redefinição do pesquisador de marketing e da linha de demarcação entre pesquisa em marketing e gestão de marketing e, assim, a distinção entre pesquisadores de marketing e gerentes de marketing, que está se tornando cada vez mais tênue. A vasta disponibilidade de dados secundários está impulsionando a importância da pesquisa. Em uma mudança de paradigma, mais e mais pesquisa em marketing é e será realizada como parte normal das operações de negócios em curso, ao invés de ser uma resposta a problemas de marketing específicos ou a oportunidades. O uso do big data continuará a crescer. Aqui também comentamos brevemente sobre os métodos interpretativos, pesquisa de marketing pós-moderna, pesquisa em neuromarketing, e pesquisa qualitativa assistida por computador. Em termos de pesquisa quantitativa, espera-se que o uso de mineração de dados na descoberta automatizada de padrões intrigantes, em um banco de dados que tenha um potencial lucrativo para uma empresa, cresça. Nós esperamos que mais decisões de marketing se tornem automatizadas. Finalmente, discutimos os novos campos de mídias sociais e pesquisa em marketing, além de pesquisa de marketing realizadas por meio de telefones celulares, e fazemos algumas projeções para o futuro.
À medida que entramos no novo milênio, a pesquisa em marketing está se tornando cada vez mais importante. Essa tendência está firmemente estabelecida e espera-se que a pesquisa em marketing continue a crescer, enquanto as economias competitivas do mundo se expandirem. Embora existam vários fatores que impulsionem essa tendência, os três mais importantes são a globalização, a tecnologia e a concorrência. Cada um desses fatores é aqui discutido brevemente.1
Este mundo se tornou um mercado global. Como evidência, a partir de 2018, as companhias dos Estados Unidos conduzem quase tantos negócios no exterior quanto o fazem no próprio país. Perto de 50% da produção, vendas e lucros são advindos de negócios no exterior, e o montante de impostos pagos no mercado estrangeiro é maior que o pago nos Estados Unidos. O que está conduzindo a globalização? Enquanto muitos fatores podem ser citados, taxas de natalidade baixas ou em declínio nos países desenvolvidos levaram à saturação de mercados para muitas categorias de produtos. Por outro lado, os mercados dessas mesmas categorias de produtos têm, e estão, expandindo-se em taxas fenomenais em muitos países em desenvolvimento, devido ao aumento de uma classe média substancial nessas nações. Portanto, muitas companhias multinacionais com bases em países desenvolvidos estão buscando penetrar nesses mercados em desenvolvimento, a fim de experimentar crescimento contínuo. Pesquisa em marketing é essencial para o ganho de conhecimento para empresas que buscam entrar nesses novos mercados.
Da mesma maneira, avanços tecnológicos vêm estreitando as barreiras de distância, tempo, linguagem, estilo de vida e cultura. Tais avanços têm aumentado a velocidade dos negócios e permitido às firmas serem mais responsivas a mercados, por meio de fabricação flexível e tempos de ciclo reduzidos nas operações de canal. A comunicação instantânea e o feedback contínuo e em tempo real dos clientes assumiram novo significado, pois os custos de se interpretar mal as percepções e preferências do consumidor e os sinais do mercado se tornam cada vez mais exorbitantes. Enquanto ferramenta principal para detectar e interpretar os sinais e feedback dos consumidores, a pesquisa de marketing assume um papel crítico na captação da voz do consumidor e das mudanças de mercado. Avanços tecnológicos têm realçado a importância, o escopo, a efetividade e a eficiência da pesquisa em marketing, conduzindo ao aumento de seu uso.
Em terceiro lugar, a concorrência tem se intensificado. Muitas companhias estão envolvidas em uma luta como de cães e gatos com seus concorrentes mais próximos, como, por exemplo, a Coca-Cola e a PepsiCo. Em um ambiente tão intensamente competitivo, a pesquisa em marketing tem se tornado criticamente importante para poder sobreviver, deixar viver, prosperar. Nenhuma companhia pode esperar ter sucesso sem confiar na pesquisa em marketing.
Alguém pode perguntar: quem é o pesquisador de marketing? Quem, na organização, faz a pesquisa de marketing? No último século do milênio passado, essa pesquisa era uma função pessoal dentro da organização, se havia um lugar para isso. O papel do pesquisador de marketing era bem definido, com certas qualificações e um lugar definido na organização. Além de interagir em projetos de pesquisa de marketing específicos, os pesquisadores de marketing tinham pouca interação com os gerentes de marketing e não participavam das tomadas de decisões de marketing. Assim também, provedores externos de pesquisas de marketing tinham pouca interação com os gestores da área.
Entretanto, enquanto entramos no novo milênio, esta linha demarcatória entre a pesquisa em marketing e a gestão de marketing e, portanto, a distinção entre pesquisadores de marketing e gestores de marketing, está se tornando mais e mais tênue. Pesquisadores de marketing estão participando, cada vez mais, de tomadas de decisão em marketing. Da mesma forma, gerentes de marketing estão, cada vez mais, conduzindo pesquisas de marketing. A distinção entre pesquisadores e gestores de marketing desaparecerá em um futuro próximo. A resposta para a questão sobre quem é o pesquisador de marketing? Quem, na organização, faz pesquisa em marketing? Estarão todos trabalhando em marketing? Portanto, a resposta para a questão “pesquisador de marketing ou gestor de marketing?” é “pesquisador de marketing e gestor de marketing”, com cada pessoa no departamento de marketing usando ambos os chapéus. A transição de pessoal de marketing para pesquisadores e gestores já começou. A disponibilidade para uso de mais dados, ferramentas para melhores decisões e sistemas de suporte de decisão, assim como a melhor educação de gestores e pesquisadores de marketing, vêm facilitando essa transição. Gestores experientes podem agora acessar diretamente dados internos e externos de microcomputadores em seus escritórios, analisá-los e tomar decisões. Portanto, gestores estão agindo mais frequentemente como pesquisadores de marketing. Inversamente, pesquisadores de marketing estão atuando, mais e mais, nos processos de tomada de decisão e, portanto, agindo como pesquisadores de marketing.
No passado, muito da pesquisa em marketing, principalmente a pesquisa em marketing customizada, era feita em resposta a problemas de marketing específicos ou a oportunidades. Outra mudança de paradigma é que mais e mais pesquisas em marketing são e serão realizadas como partes das operações cotidianas de negócios em andamento, e não em resposta a problemas ou oportunidades específicas de marketing. Sob o novo paradigma, a pesquisa em marketing será parte normal das atividades de negócios. Esta será a realidade para dados secundários obtidos de fontes sindicadas independentes, bem como para dados primários coletados pela firma. Empresas como a Procter & Gamble (P&G) obtêm rotineiramente dados dos scanners de códigos de barras de vendas semanais, vindos de uma ampla gama de categorias de produtos. Esses dados são obtidos não apenas para marcas da P&G, mas também para as marcas concorrentes. Tais dados, obtidos de fontes secundárias ou primárias, tornam-se parte do sistema de suporte de decisões (SSD) da organização e são usados para tomar decisões de marketing. Dados secundários se tornarão cada vez mais importantes. A vasta disponibilidade e a utilidade desses dados impulsionará sua importância. Cada vez mais, problemas de pesquisa de marketing serão abordados com base apenas em dados secundários, ou, pelo menos, serão largamente baseados em dados secundários. Isso será possível devido à natureza extensiva dos dados secundários disponíveis na internet, advindos de fontes comerciais, governamentais e privadas. Essa tendência de pesquisa incluirá dados de fonte única, que fornecem informações integradas acerca de variáveis domésticas, incluindo consumo e compras por meio das mídias, e variáveis de marketing, como vendas de produtos, preço, propaganda, promoção e esforço de marketing na loja. A disponibilidade e uso de tais dados aumentará consideravelmente. Outra manifestação desse fenômeno será a construção de grandes bases de dados pela combinação de registros de transações do consumidor com dados secundários de informações disponíveis, vindos de fontes externas, para a prática de marketing de banco de dados. É provável que bancos de dados de marketing também cresçam, visto que permitem um direcionamento eficiente para o nível microscópico, até mesmo para o nível individual.
O uso do big data continuará a crescer. O termo big data denota uma quantidade volumosa de dados estruturados, semiestruturados e desestruturados, com o potencial de serem extraídos para informação. O conjunto de interesses do big data, para muitas empresas, incluirá bancos de dados estruturados tradicionais de inventários, pedidos e informações do consumidor, bem como dados não estruturados da web, sites de redes sociais e dispositivos inteligentes. Novas abordagens para armazenar e analisar dados vêm emergindo e dependem menos do esquema dos dados e da qualidade dos dados. Ao invés, os dados brutos com metadados estendidos são agregados em um lago de dados. A precisão no big data levará a uma tomada de decisão mais confiante e a melhores decisões, resultando em maior eficiência operacional, redução de custos e redução de riscos.
Comentaremos brevemente sobre métodos interpretativos, pesquisa em marketing pós-moderna, pesquisa em neuromarketing e pesquisa qualitativa assistida por computador.
Metodologias de pesquisa mais humanamente orientadas, tais como etnografia, serão adotadas para entenderem-se questões do consumidor nascentes e emergentes. Muitas questões temerárias enfrentadas por pesquisadores são relativas à emoção, à metáfora, comunicação não verbal e imagens visuais. Não apenas os consumidores representam suas experiências externas dessas maneiras, os gestores também o fazem. Então, nós esperamos testemunhar um aumento significativo, por parte dos pesquisadores, do uso das técnicas de pesquisa qualitativa alternativas, tal como a etnografia. O imperativo por globalização levará os pesquisadores a verem as experiências dos consumidores através dos olhos de consumidores de outras culturas.
Procedimentos de pesquisa interpretativos são aqueles usados em pesquisas de grounded theory (teoria fundamentada), teoria crítica, semiótica, hermenêutica ou fenomenologia, e análises históricas devem ser consideradas distintas da pesquisa em marketing pós-moderna. Enquanto os pesquisadores defensores do pluralismo metodológico incluem a pesquisa interpretativa no campo da ciência, o relativismo descontrolado inerente a muitos desafios de pesquisa pós-moderna desafiam muitos desses pluralistas. Enquanto os interpretativistas adotam a posição epistemológica de que o conhecimento é objetivo (e em algumas situações seria mais prontamente perceptível por meio de métodos interpretativistas), o pós-moderno assumiria a posição de que o conhecimento é subjetivo, e esse significado seria irresolúvel. Pesquisa pós-moderna está fundamentada nas humanidades, nas quais a arte e não a ciência é o foco. Técnicas de análise literária têm sido usadas pelos pesquisadores pós-modernos, na análise de uma variedade de tipos de "textos" para discernir suposições e significados que, de outra maneira, não são identificados facilmente. Embora os gerentes, em geral, provavelmente não compartilhem a disposição pós-moderna em grande escala, esse tipo de pesquisa terá crescente aceitação em indústrias que empregam as artes, tais como moda, cinema e entretenimento.
Pesquisa em neuromarketing aplica os princípios da pesquisa em marketing para examinar as respostas sensório-motores, cognitivas e afetivas de consumidores expostos aos estímulos de marketing. Ferramentas como a imagem de ressonância magnética funcional (RMf), que são originalmente desenvolvidas para investigar tumores cerebrais, estão sendo agora usadas para estudar como os consumidores reagem a diferentes estímulos. Eletroencefalogramas (EEG) e a topografia de estado estável (TEE) são empregadas para medir atividade responsiva em regiões espectrais específicas do cérebro. Sensores medem alterações no estado psicológico de uma pessoa. Também conhecidas como biometrias, esses recursos incluem medidas de batimentos cardíacos, respiratórios e resposta galvânica da pele. O uso desses dispositivos permite a um pesquisador colocar um item, como uma marca de produto, em frente a uma pessoa e verificar exatamente que parte e com qual intensidade essa marca afeta a resposta do cérebro. Essas ferramentas auxiliam na medição dos processos emocionais e de pensamento associados à tomada de decisão e destacam como o cérebro funciona durante o processo decisório. Descobrindo quais elementos ativam respostas cerebrais positivas, profissionais de marketing podem ser capazes de conceber produtos mais atraentes e campanhas publicitárias mais efetivas. Precisamos de mais e mais rigorosas evidências de que a pesquisa em neuromarketing realmente mede o que afirma medir. Até que tais evidências cheguem, é improvável que o uso de tais métodos, ao menos nos Estados Unidos, decole e seja divulgado amplamente.
O uso mais integrado de dados qualitativos com técnicas de análise computadorizadas ocorrerá. Os dados de resposta livre a perguntas abertas em pesquisas podem ser analisados, com base em modelagem de redes neurais de texto, usando-se ferramentas de software, como o CatPAC. O CatPAC escaneia metodologicamente um documento de texto e constrói redes neurais baseadas na classificação gramatical das palavras e padrões sintáticos de linguagem que o software tem na memória. Tais ferramentas permitem a codificação sofisticada do texto, de imagens visuais, gravações de áudio e transmissão de vídeos. Também, essas ferramentas impulsionam o desenvolvimento da teoria, por meio da construção de modelos de diagramas conceituais. Assim, esperamos que tais ferramentas proporcionem aumento de aplicações, em uma tendência crescente de análise de dados qualitativos, incluindo aqueles disponíveis nas mídias sociais, usando técnicas sofisticadas.
Tecnologias como o data warehousing permitem a mineração de dados, capturando e gerenciando tremendas quantidades deles. Computadores baseados em servidores e armazenamento acessível de dados têm permitido às empresas capturar mais e mais informações sobre suas transações. Em marketing business-to-business, no qual, frequentemente, a empresa conhece o consumidor, sistemas de planejamento de recursos empresariais (PRE), como aqueles construídos com softwares da empresa SAP, permitem compilar os históricos dos consumidores. Esses históricos podem então ser acessados pelo pessoal de vendas e de marketing para obtenção e compreensão dos segmentos-chave e ajudam na formulação de programas de marketing. Por exemplo, um vendedor com dúzias de linhas de materiais de embalagens pode identificar quais linhas de produto um consumidor não tem pedido, mesmo que a compra de tais produtos pudessem beneficiar o cliente. Em resumo, o sistema PRE pode servir como ferramenta de aprendizagem sobre os hábitos de consumo do cliente e nós esperamos que seu uso cresça. Aplicações de mineração de dados, tanto no business-to-business quanto nas configurações de marketing do consumidor, continuarão a crescer. Nós testemunharemos o aumento dessas aplicações em segmentação de mercados, consumidores-alvo, desenvolvimento de novos produtos, descobertas de cross-selling e oportunidades de up-selling, gerenciamento de rotatividade de clientes, detecção de mudanças importantes no comportamento do consumidor, na retenção do cliente, e na descoberta de padrões de satisfação e estudos de rastreamento.
O uso de mineração de dados na descoberta automatizada de padrões intrigantes em um banco de dados que tenha um potencial lucrativo para uma firma deverá crescer. Técnicas de indução para descoberta, como as redes neurais ou algoritmos genéticos, são próprios para a descoberta de relações e padrões advindos dos dados. Modelos de rede neural são úteis em contextos de marketing, os quais mudam rapidamente, como a previsão do desgaste do cliente ou da resposta de mala direta. Algoritmos genéticos (AGs) são usados para resolver problemas de previsão e classificação e para regras de construção de decisão similares àquelas obtidas dos modelos de árvores de decisão. O AG é um modelo de aprendizado da máquina, que deriva seu comportamento de uma metáfora de processos evolutivos na natureza, na qual o material genético é compartilhado entre dois membros de uma espécie e os resultados (regeneração e terminação) ocorrem. Um AG é particularmente útil para resolver problemas mal estruturados porque procura encontrar várias soluções simultaneamente. AG é mais adequado para execução em um banco de dados com um pequeno número de variáveis relevantes. Pode ser que tal conjunto de dados possa ser derivado de um conjunto de dados original maior que usa a modelagem em árvore de decisão. Dessa forma, o uso combinado de ferramentas baseadas em máquinas seria apropriado.
Nós esperamos que pesquisadores de marketing sejam, cada vez mais, chamados para lidar com problemas que sejam fluidos e definidos vagamente. Assim, algoritmos genéticos têm muito mais aplicações que no passado. Junto com o crescimento do uso de modelagem baseada em dados, também a modelagem que não seja inteiramente baseada em dados será empregada mais frequentemente. Análise de classe latente é um desses tipos de modelagem parcialmente baseadas em dados e permite aos pesquisadores mais precisão na estimação dos parâmetros de modelos. Essa precisão crescente é obtida porque a heterogeneidade sistemática do consumidor é detectada no nível de segmento.
Para concluirmos esta seção, esperamos que mais decisões de marketing sejam automatizadas. Isto representa uma mudança dos sistemas de suporte a decisões de marketing para a automação dessas decisões. Os programas de aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) procurarão padrões repetitivos, por meio de algoritmos complexos. À medida que os dados se tornam mais disponíveis, as técnicas de análise tornam-se mais poderosas, os modelos se tornam mais refinados e as decisões rotineiras serão cada vez mais automatizadas. Assim, os gerentes poderão empregar mais a atenção usada nas questões táticas de curto prazo para as estratégicas de longo prazo, ou seja, para as questões estratégicas relacionadas às inovações e à nova seleção de mercado.
As mídias sociais incorporam ferramentas de computação social comumente chamadas de Web 2.0. Essas aplicações da web facilitam o compartilhamento interativo da informação, desenho centrado no usuário e colaboração na World Wide Web. Exemplos de mídia social incluem sites de redes sociais (por exemplo, o Facebook), compartilhamento de vídeos (como o YouTube), compartilhamento de fotografias (por exemplo, o Flickr), compartilhamento de música (por exemplo, Last FM), marcadores de favoritos (por exemplo, o Delicious), rede de vozes (por exemplo, Skype), wikis (por exemplo, Wikipedia), opiniões sobre produtos e serviços (por exemplo, o TripAdvisor), mundos virtuais (por exemplo, Second Life), jogos de múltiplos jogadores (por exemplo, Farmville), comunidades baseadas na web (por exemplo, Homeschool.com), blogs (por exemplo, Direct2Dell), e micro blogs (por exemplo, Twitter). Um site Web 2.0 permite aos usuários interagirem com outros ou mudar o conteúdo do site, em contraste com sites da web não interativos, nos quais os usuários estão limitados à visualização passiva das informações que são fornecidas. Boas redes de mídia social usam todas as ferramentas disponíveis: discussão, bate-papo, webcast, fotos, vídeos, podcasts, animação, surveys, jogos e mundos virtuais. Porque as pessoas interagem de maneiras diferentes, é desejável dar a elas tantas ferramentas quanto possível. Além disso, o custo para se providenciarem todas essas ferramentas está se tornando razoável.
Todas as mídias sociais compartilham certas características comuns, que as tornam bastante relevantes, como se fossem um domínio para a realização de pesquisas de marketing. As mídias sociais são marcadas por conteúdo gerado pelo usuário, o que confunde a distinção entre conteúdos profissional e amador. Interações sociais principais se desenvolvem em torno do conteúdo gerado pelo usuário. Os usuários são capazes de avaliar, classificar, comentar, revisar e responder ao novo mundo da mídia, um fator que está impulsionando o sucesso das mídias sociais. As pessoas formam comunidades on-line, combinando modos de comunicação um-para-um (por exemplo, e-mails e mensagens instantâneas), um-para-muitos (páginas da web e blogs) e muitos-para-muitos (wikis).
Os pesquisadores de marketing podem fazer uso das novas redes sociais e das ferramentas de computação social de código aberto, a partir das quais são construídas, para ampliar as fronteiras das ofertas de pesquisa. Essas comunidades sociais abrem novos caminhos para entender, explicar, influenciar e prever os comportamentos dos consumidores no mercado. Assim, as comunidades podem ser usadas em várias aplicações de pesquisa de marketing, incluindo segmentação, geração de ideias, testes de conceito, desenvolvimento de produtos, lançamentos de marcas, preços e comunicações de marketing integradas.
As mídias sociais não são um recurso sem limites. Embora o padrão de objetividade seja alto para os jornalistas, as expectativas sobre a objetividade entre os blogueiros e outros usuários de mídia social são menores. Os usuários de mídia social podem não ser representativos de uma população-alvo em muitos aplicativos de pesquisa em marketing. Como fonte de amostras, as mídias sociais sofrem de, pelo menos, dois vieses: primeiro, o da autosseleção, na medida em que os respondentes podem se autosselecionar na amostra e, segundo, o viés da defesa de direitos. No entanto, desde que tais limitações sejam compreendidas, os insights da análise sobre a mídia social podem revelar informações úteis para as decisões de marketing. Nós defendemos o uso das mídias sociais como um domínio adicional para realizar pesquisas de marketing, para suplementar e complementar, mas não para substituir, as formas tradicionais pelas quais a pesquisa é conduzida.
Um grande número de empresas de pesquisa de marketing tem surgido e se especializado em serviços de mineração de conversação de mídia social. Tais empresas ouvem conversas on-line, relatam atividades e avaliam influência. Para tais serviços, cobram de algumas centenas a alguns milhares de dólares por mês, e diferem nas características de serviços que oferecem. Espera-se que a análise de dados de mídia social e o uso de tais empresas registrem crescimento contínuo.
Por pesquisa em marketing móvel (PMM), queremos dizer pesquisa me marketing, tais como surveys, que são conduzidas ou submetidas a respondentes potenciais em seus dispositivos móveis. O rápido desenvolvimento e uso crescente de dispositivos móveis, tais como telefones celulares, phablets, tablets, e a Internet das Coisas, vêm criando grandes oportunidades para a pesquisa em marketing.
Com o uso dos dispositivos móveis tomando oito de cada 10 minutos que as pessoas gastam em mídias sociais, a PMM é uma grande promessa. A base de usuários móveis é enorme e espera-se que continue crescendo. Nos Estados Unidos, quase 60% das pessoas usam os telefones celulares como principal meio de comunicação. Globalmente, existem mais de dois bilhões de usuários de smartphones que passam a maior parte do tempo em aplicativos. O uso da internet móvel eclipsou o computador. A PMM pode ser realizada por meio de plataformas de pesquisa internacionais, como a Confirmit (www.confirmit.com), por meio dos serviços móveis de painéis de acesso, como o Research Now (www.researchnow.com), ou por meio de um provedor especializado, como o MobileMeasure (medida móvel.com) ou Locately (locately.com).
Existem várias vantagens em se conduzirem pesquisas em marketing, atingindo os consumidores por meio de seus dispositivos móveis. A pesquisa em marketing móvel pode executar os princípios da pesquisa tradicional, com alcance, escala e acessibilidade. A PMM tem potencial para atingir um público mais amplo, obter resultados mais rápidos, reduzir custos e obter respostas de melhor qualidade. Os entrevistados podem responder conforme sua conveniência e são mais engajados porque as pesquisas são curtas e a interface é fácil de usar. O Sistema de Posicionamento Global (Global Positioning System – GPS) e outras tecnologias de localização podem fornecer pesquisas para o público-alvo, com base em seus locais correntes ou passados. Assim, o retorno pode ser obtido dos compradores enquanto ainda estão dentro das lojas (ou em outros momentos da descoberta), minimizando o tempo entre a experiência e o retorno e melhorando a qualidade das respostas. A PMM é atraente para muitas economias em desenvolvimento, nas quais o telefone celular é frequentemente o dispositivo de coleta, computação e comunicação de informações mais utilizado por consumidores e por empresas.
PMM também apresenta várias desvantagens. Surveys devem ser curtas, sucintas e simples para os dispositivos. A regra é não perguntar mais de 15 questões, com todo processo levando menos de 15 minutos, sendo que alguns afirmam que surveys deveriam levar menos de três minutos para serem respondidas nos aparelhos. Várias surveys não são próprias para distribuição ou visualização em dispositivos móveis. Pode haver questões com o desenho da survey e a habilidade de manter o respondente engajado na tela do dispositivo. As perguntas que podem ser feitas são, definitivamente, mais limitadas que aquelas próprias para os sites da web, acessadas de computadores pessoais ou outros modos de administradores de surveys. Outra séria limitação é o uso de vídeo em pesquisas móveis, devido à transmissão e à renderização ruins. A representatividade da amostra pode ser outro problema sério. Em surveys dirigidas à população geral, as pessoas que não possuem um telefone móvel ou outro dispositivo não podem fazer parte da amostra. PMM também enfrenta outras dificuldades. Há custos altos para incentivos e um recrutamento intensivo de respondentes. Por outro lado, os entrevistados têm que pagar os custos de uso da internet, via telefone celular ou outro dispositivo. Além disso, também existem dificuldades técnicas que podem ocorrer, como softwares incompatíveis e baixo acesso para a transmissão de dados. Embora as restrições relativas ao uso de números de telefones celulares e problemas relacionados à proteção de dados e à falta de anonimato limitem o uso da PMM, a maioria dessas limitações vêm diminuindo, devido aos avanços tecnológicos e ao fato de cada vez mais pessoas usarem telefones celulares. Nossa perspectiva é que não é provável que a PMM tome o lugar de métodos de pesquisa em marketing tradicionais, mas que, em muitos trabalhos, possa ser usada para complementar e aumentar os achados obtidos pelas técnicas tradicionais.
Enquanto entramos em um novo milênio, o campo de pesquisa em marketing sustenta grandes promessas. Neste artigo, procuramos combinar perspectivas teóricas e práticas para identificar as questões e tendências pertinentes no novo milênio. Será fascinante assistir como essas tendências se desdobrarão.
