Uma empresa farmacêutica identifica uma desaceleração nas vendas de determinado medicamento. Os indicadores comerciais mostram a evolução do desempenho por região, canal e período. Pesquisas anteriores oferecem informações sobre o comportamento dos prescritores, enquanto outras bases reúnem dados sobre acesso ao tratamento e características dos pacientes. Apesar desse conjunto de informações, permanece uma questão fundamental: o que explica a mudança observada?
A resposta pode envolver alterações na preferência dos médicos, dificuldades de acesso, movimentações da concorrência ou uma combinação desses fatores. Cada hipótese sugere decisões diferentes. Entretanto, os indicadores disponíveis não permitem, necessariamente, distinguir qual delas merece maior atenção.
Essa situação hipotética ilustra um problema relevante para a inteligência de mercado: a disponibilidade de dados não assegura a compreensão dos fenômenos que eles procuram representar. Entre identificar um comportamento e explicar suas causas existe um trabalho de investigação e interpretação que não pode ser substituído pela simples acumulação de informações.
Mais importante, porém, é reconhecer que diferentes explicações podem conduzir a decisões empresariais bastante distintas. Uma perda de preferência entre os prescritores pode justificar a revisão do posicionamento e da comunicação de um produto. Dificuldades de acesso podem exigir iniciativas junto aos diferentes agentes envolvidos na jornada do paciente. Já problemas de disponibilidade no canal de distribuição demandariam intervenções de natureza operacional.
O desafio, portanto, não consiste apenas em compreender por que determinado indicador se modificou, mas em identificar quais evidências podem ajudar a distinguir essas explicações e orientar a escolha entre alternativas.
A diferença entre medir, compreender e explicar
Os sistemas de informação permitem acompanhar diferentes dimensões do desempenho empresarial. Indicadores comerciais registram vendas e participação de mercado; pesquisas investigam percepções e comportamentos; bases operacionais descrevem processos e interações com clientes. Cada fonte oferece uma perspectiva sobre a realidade. O problema surge quando a capacidade de mensuração é confundida com a capacidade de explicação.
Uma queda nas vendas pode ser identificada com precisão sem que suas causas sejam conhecidas. Da mesma forma, uma pesquisa pode revelar mudanças na intenção de prescrição sem demonstrar que elas se converteram em alterações efetivas de comportamento. Os dois resultados são relevantes, mas respondem a perguntas distintas.
A própria definição de qualidade da informação depende de múltiplas dimensões. Uma revisão sistemática publicada em 2024, que examinou 58 estudos sobre sistemas de informação em saúde, identificou 14 critérios utilizados para avaliar a qualidade dos dados. Entre eles estão precisão, consistência, completude, atualidade e relevância. A revisão também identificou falta de uniformidade nas dimensões e nos métodos empregados para essa avaliação [1].
Essa constatação tem uma implicação importante: dados tecnicamente corretos podem ser insuficientes para determinada decisão. Uma base pode apresentar registros completos e consistentes, mas não conter as variáveis necessárias para compreender o comportamento que se pretende investigar. Não basta, portanto, dispor de uma extensa e confiável base de dados. É necessário avaliar sua pertinência em relação ao problema empresarial e, principalmente, sua capacidade de contribuir para a decisão que precisa ser tomada.
No campo regulatório, a European Medicines Agency (EMA) publicou, em março de 2026, orientações específicas para avaliar a qualidade de dados utilizados na avaliação de medicamentos. O documento reforça a necessidade de examinar a adequação das informações ao contexto em que serão utilizadas. Embora essa orientação tenha finalidade regulatória, ela oferece um princípio pertinente à inteligência de mercado: a utilidade de uma base não pode ser avaliada independentemente da pergunta que se pretende responder [2].
Integrar informações significa investigar hipóteses
As informações costumam ser produzidas para atender a necessidades específicas. A área comercial acompanha resultados de vendas; Marketing investiga posicionamento e percepção de marca; Market Access examina condições de acesso; equipes de pesquisa estudam comportamentos de públicos-alvo.
Essas perspectivas são complementares, mas sua integração exige mais do que reunir indicadores em um mesmo relatório.
Podemos ilustrar essa questão retomando o exemplo da empresa farmacêutica que enfrenta desaceleração comercial.
A equipe de vendas pode identificar perda de participação em determinadas regiões. Uma pesquisa com médicos pode indicar estabilidade na preferência declarada pelo produto, enquanto informações sobre acesso podem sugerir dificuldades em segmentos específicos de pacientes.
Nenhuma dessas evidências precisa estar incorreta. A aparente contradição pode decorrer das diferentes populações, períodos e comportamentos representados em cada fonte.
A preferência declarada por um medicamento não equivale necessariamente à prescrição efetiva. A prescrição, por sua vez, não garante que o paciente consiga iniciar ou manter o tratamento. E os registros comerciais podem refletir variações de estoque, distribuição e demanda em momentos diferentes.
Integrar essas informações exige compreender como cada indicador foi produzido, quais fenômenos representa e quais relações podem ser estabelecidas entre eles.
Mas a contribuição mais importante dessa integração está na possibilidade de avançar sobre as hipóteses explicativas.
Se a desaceleração comercial estiver concentrada em segmentos sujeitos a maiores restrições de acesso, enquanto a preferência dos prescritores permanecer relativamente estável, as barreiras de acesso passam a merecer investigação prioritária. Isso não demonstra, por si só, uma relação causal, mas modifica a avaliação das possíveis explicações.
Se, por outro lado, a queda de desempenho ocorrer em segmentos com condições de acesso semelhantes, acompanhada de mudanças na preferência ou na prescrição efetiva, a hipótese de perda de competitividade pode ganhar relevância.
Essas possibilidades exigiriam análises específicas, considerando a comparabilidade entre populações, a sequência temporal dos eventos e a influência de outros fatores. O importante é que cada hipótese indica quais evidências devem ser examinadas e quais decisões poderiam ser afetadas por seus resultados.
É nesse processo que a integração deixa de ser apenas uma consolidação de informações e passa a contribuir para a compreensão do problema.
Dashboards são instrumentos importantes para monitorar indicadores, identificar desvios e acompanhar resultados. Sua utilidade, no entanto, depende da capacidade de relacionar o que apresentam às decisões que precisam ser tomadas.
Identificar quais regiões apresentam maior queda de vendas é uma questão descritiva. Investigar por que essas regiões apresentam comportamentos diferentes exige examinar hipóteses explicativas. Determinar se a empresa deve rever sua estratégia comercial, investigar barreiras de acesso ou modificar o posicionamento do produto constitui uma questão de decisão.
Essas três perguntas estão relacionadas, mas não são equivalentes.
Uma análise pode demonstrar que regiões com menor cobertura comercial apresentam desempenho inferior. Isso não significa, necessariamente, que ampliar a cobertura produzirá melhores resultados. Outros fatores podem influenciar simultaneamente as duas variáveis, incluindo características do mercado, intensidade competitiva ou condições de acesso.
Confundir associação com causalidade pode levar a investimentos orientados por interpretações insuficientemente fundamentadas.
As recomendações conjuntas da ISPOR e da International Society for Pharmacoepidemiology (ISPE), publicadas em 2017, destacam a importância da definição de hipóteses, da transparência e da possibilidade de reprodução dos estudos que utilizam dados do mundo real para apoiar decisões em saúde [3].
Embora voltadas à produção de evidências em saúde, essas recomendações reforçam um princípio metodológico que também merece atenção na inteligência de mercado: o rigor analítico depende da consistência entre a pergunta investigada, as informações disponíveis e os métodos empregados.
A contribuição de um insight está justamente em modificar a compreensão do problema e, consequentemente, a avaliação das alternativas disponíveis.
A contribuição de diferentes perspectivas analíticas
A integração de informações exige reconhecer tanto as possibilidades quanto os limites de cada fonte.
Dados quantitativos permitem identificar padrões, diferenças entre segmentos e associações relevantes. Pesquisas qualitativas podem contribuir para compreender motivações, percepções e circunstâncias que não aparecem diretamente nos registros transacionais. A análise econômica acrescenta questões relacionadas a incentivos, restrições, custos e escolhas dos agentes envolvidos.
Essas abordagens não são intercambiáveis. Sua contribuição depende da maneira como são articuladas para investigar determinado problema.
No setor de Beauty, consideremos uma marca de dermocosméticos que identifica crescimento expressivo das vendas em um canal digital. O resultado pode parecer suficiente para justificar a ampliação dos investimentos nesse canal.
Entretanto, diferentes mecanismos podem explicar o crescimento. A marca pode estar conquistando novos consumidores, recebendo clientes anteriormente atendidos por outros canais ou registrando um aumento temporário associado a condições promocionais. Também é possível que o crescimento das vendas não seja acompanhado por evolução proporcional da recompra ou da rentabilidade.
Cada interpretação conduz a implicações distintas para a alocação de recursos.
Se o crescimento decorrer predominantemente da aquisição de novos consumidores, com taxas de recompra e margens economicamente sustentáveis, a ampliação dos investimentos poderá ser uma alternativa consistente.
Se representar principalmente a migração de consumidores de outros canais da própria marca, parte do crescimento observado poderá corresponder à substituição de vendas, e não à expansão efetiva do negócio.
Se estiver associado a descontos elevados e não se traduzir em recompra, a manutenção dos investimentos exigirá uma avaliação mais cuidadosa de sua contribuição econômica.
A análise dos dados transacionais pode ajudar a distinguir clientes novos e recorrentes, desde que existam identificadores adequados. Pesquisas com consumidores podem investigar motivações de escolha e percepções sobre os canais. A análise econômica pode examinar sensibilidade a preços, custos de aquisição, rentabilidade e possíveis efeitos de substituição entre canais.
O objetivo não é utilizar o maior número possível de métodos, mas selecionar evidências capazes de diferenciar explicações concorrentes e avaliar suas consequências para o negócio.
Também é necessário reconhecer quando as bases não permitem estabelecer essas relações. Registros de diferentes canais podem utilizar identificadores incompatíveis, dificultando a identificação de um mesmo consumidor. Pesquisas realizadas em períodos distintos podem representar populações que não são diretamente comparáveis.
A Organização Mundial da Saúde ressalta que a análise significativa de dados de serviços de saúde depende do conhecimento de sua qualidade e recomenda avaliações sistemáticas das informações utilizadas no planejamento e no monitoramento [4].
Embora o contexto seja diferente do marketing empresarial, o princípio permanece pertinente: conclusões confiáveis exigem atenção às condições de produção dos dados.
Em determinadas situações, a integração das informações existentes será suficiente para esclarecer uma questão. Em outras, revelará precisamente quais lacunas precisam ser investigadas por uma nova pesquisa.
Ambos os resultados podem representar avanços na compreensão do mercado.
Quando uma análise realmente muda uma decisão
A qualidade de uma análise não deveria ser avaliada exclusivamente pela sofisticação das ferramentas empregadas ou pela quantidade de indicadores produzidos. Seu valor depende da contribuição efetiva para uma decisão.
Isso não significa que todo estudo precise apresentar uma resposta definitiva. Em mercados complexos, frequentemente existem limitações que impedem conclusões inequívocas. Uma análise pode ser útil justamente por demonstrar que determinada explicação é menos provável, que uma hipótese permanece sem sustentação ou que os riscos de uma decisão são maiores do que se imaginava.
Na indústria farmacêutica, por exemplo, reconhecer que uma queda de desempenho está concentrada em determinados perfis de pacientes pode modificar as prioridades de investigação. A empresa pode descobrir que precisa compreender melhor as condições de acesso antes de ampliar investimentos em promoção comercial.
Em outros casos, a análise pode indicar que as informações disponíveis não permitem distinguir adequadamente duas hipóteses.
A decisão passa, então, a envolver uma avaliação sobre o custo de obter novas evidências, o risco de agir com a informação existente e as consequências de adiar uma iniciativa.
Essa perspectiva introduz uma questão frequentemente negligenciada na produção de inteligência de mercado: qual é o valor da informação adicional para a decisão que precisa ser tomada?
Uma nova pesquisa pode ser indispensável quando existe uma lacuna relevante, mas também pode acrescentar pouco quando a dificuldade está na interpretação de resultados anteriores ou na ausência de uma pergunta suficientemente definida.
Mesmo uma informação capaz de reduzir a incerteza pode não justificar o investimento necessário para obtê-la, caso seus resultados dificilmente modifiquem a alternativa escolhida.
Por outro lado, quando existem diferentes caminhos estratégicos, com custos e consequências relevantes, informações capazes de alterar a escolha entre eles podem apresentar elevado valor para a organização.
Isso significa que a necessidade de novas pesquisas não deveria ser definida apenas pela existência de perguntas sem resposta. O critério mais importante é compreender se a informação adicional tem potencial para modificar a decisão e se o benefício esperado dessa redução de incerteza justifica seu custo.
A maturidade em inteligência de mercado não se expressa apenas na capacidade de coletar, armazenar e visualizar informações. Ela depende também da habilidade de reconhecer os limites das evidências disponíveis, formular hipóteses e estabelecer relações entre diferentes dimensões do mercado.
Isso exige uma mudança de perspectiva: em vez de considerar a produção de dados como finalidade, tratá-la como parte de um processo de investigação orientado por decisões empresariais.
É nessa articulação que pesquisa, analytics e economics podem contribuir de maneira complementar.
A pesquisa permite investigar comportamentos, percepções e mecanismos que nem sempre são observáveis nas bases existentes. Analytics contribui para identificar padrões, examinar relações e avaliar a consistência das hipóteses. Economics acrescenta a análise das escolhas, das restrições e das consequências econômicas das alternativas disponíveis.
O valor dessa combinação não está simplesmente na diversidade de técnicas utilizadas, mas na capacidade de selecionar e relacionar as evidências necessárias para compreender um problema e apoiar uma decisão.
A Minds4Health atua nessa interface, integrando diferentes fontes de informação e perspectivas analíticas para investigar problemas de negócio nos mercados de Health & Beauty.
Nosso trabalho parte do entendimento de que produzir conhecimento relevante não significa necessariamente produzir mais dados, mas saber quais informações são necessárias, como interpretá-las e de que maneira podem contribuir para escolhas mais fundamentadas.
Antes de ampliar a produção de dados, portanto, vale examinar quais decisões continuam sem respostas claras, quais incertezas realmente importam e que evidências poderiam modificar as alternativas consideradas.
Afinal, uma análise não se transforma em insight apenas porque revela algo que não sabíamos. Seu valor está, sobretudo, na capacidade de mudar aquilo que compreendemos e, a partir disso, aquilo que decidimos fazer.
Referências
Common data quality elements for health information systems: a systematic review. 2024. PMID: 39223578. Disponível em: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39223578/.
European Medicines Agency. Data quality framework for EU medicines regulation: application to real-world data. Amsterdam: EMA; 2026. Documento EMA/503781/2024. Disponível em: https://www.ema.europa.eu/en/about-us/how-we-work/data-regulation-big-data-other-sources/data-quality-framework-medicines-regulation.
Berger ML, Sox H, Willke RJ, Brixner DL, Eichler HG, Goettsch W, et al. Good practices for real-world data studies of treatment and/or comparative effectiveness: recommendations from the joint ISPOR-ISPE Special Task Force on Real-World Evidence in Health Care Decision Making. Value Health. 2017;20(8):1003-1008. doi: 10.1016/j.jval.2017.08.3019.
World Health Organization. Data quality assurance (DQA). Geneva: WHO; 2023. Disponível em: https://www.who.int/data/data-collection-tools/health-service-data/data-quality-assurance-dqa.
