Toda vez que uma nova tecnologia aparece no mercado, há grandes expectativas e dúvidas comuns que surgem quanto a sua confiabilidade. Quando a neurociência começou a ser aplicada à pesquisa de mercado não foi diferente. Porém, graças às metodologias embasadas no método científico, seus resultados quantitativos podem ser comparados e comprovados. No processo de verificar a efetividade da predição de vendas de neurociência, a Nielsen Consumer Neuroscience (CNS), por exemplo, mostrou que a combinação de suas métricas de EEG, biometria e reconhecimento facial, foram capazes de explicar 77% da variação de vendas devido à publicidade criativa. Portanto, os estudos em neurociência são um ótimo termômetro para se entender o comportamento de certa população, mesmo se forem utilizadas amostras pequenas.
Com relação ao tamanho das amostras, o interessante da metodologia científica é que existe um ponto a partir do qual aumentar o número de pessoas analisadas não interfere mais em seus resultados, ou seja, uma amostragem maior não significa maior precisão do resultado. Para cada nova metodologia, é preciso encontrar o respectivo ponto crítico, isto é, a amostra ideal – que será diferente em cada caso.
É de extrema importância uma boa definição de qual público deve ser analisado, pois isso garante que os resultados possam ser generalizados para a população representada na amostra. A amostra deve se adaptar ao objetivo, podendo ele ser medido pela efetividade de um material publicitário no público geral, em compradores ou não compradores do produto e marcas testadas.
Por exemplo, caso o intuito da campanha seja atrair novos consumidores, o ideal é que a pesquisa seja realizada apenas com não usuários daquele produto, para avaliar a afetividade no público-alvo. Outro ponto importante é a replicabilidade, que é a qualidade de apresentar o mesmo resultado quando o estudo é refeito. Um método confiável propiciará resultados semelhantes quando replicados os testes com amostra equivalente. A Nielsen Consumer Neuroscience (CNS) encontrou que não houve diferenças significativas na intenção de ação (probabilidade de gerar uma atitude positiva em relação ao estímulo) entre teste e reteste de anúncios. Um exemplo de variável que pode alterar o resultado em pesquisas de neurociência se refere às pré-ativações, que são contatos com estímulos que podem pré-ativar conceitos, memórias ou alterar a interação com um estímulo subsequente.
A CNS, com o intuito de verificar o impacto que um programa exercia na efetividade de um anúncio, realizou outro estudo. Utilizando grupos que assistiram a diferentes programas, e num grupo sem pré-ativação (grupo controle) foi encontrado que a programação anterior poderia aumentar ou diminuir a efetividade das propagandas testadas. Portanto, se o propósito da pesquisa é mensurar a efetividade do estímulo, por si só, a fim de otimizá-lo para construção da sua melhor versão final, o controle das pré-ativações é necessário. Não há apenas uma forma de fazer estudos. Entretanto, atentar-se para todas as variáveis, tamanho de amostra e desenho experimental utilizados, ajudará a entender a confiança estatística e a validade daquilo a ser estudado. O desenho de um estudo é extremamente importante para garantir a confiabilidade e a replicabilidade dos resultados e cada caso deve ser analisado individualmente para certificar-se de que a pergunta pode ser respondida com o que foi proposto.
Aline Costa é neurofisiologista da Nielsen Brasil (aline.costa@nielsen.com)
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