Qual é o valor de uma Pesquisa de Marketing?
Introdução
Em ambientes de negócios cada vez mais voláteis, ambíguos e competitivos, a capacidade de tomar decisões baseadas em dados não é apenas desejável: é uma exigência estratégica.
Dentro desse contexto, os conceitos de Expected Value of Perfect Information (EVPI) e Expected Value of Sample Information (EVSI) ganham relevância como ferramentas poderosas para avaliar o retorno potencial de decisões fundamentadas por dados adicionais.
Em essência, ambas as métricas tratam de algo central à prática da pesquisa de marketing: qual o valor real de reduzir a incerteza antes de tomar uma decisão?
Enquanto o EVPI representa o valor máximo que uma informação perfeita (sem erro) pode trazer a uma decisão, o EVSI quantifica o valor esperado de uma informação amostral, ou seja, aquela obtida via pesquisas, testes de conceito ou simulações, que ainda contém algum nível de incerteza.
Esses indicadores oferecem suporte racional à decisão de investir (ou não) em atividades de pesquisa, avaliações de mercado, testes de produto e, de forma geral, coleta e análise de dados adicionais.
Para executivos de marketing e profissionais de inteligência de mercado, compreender o valor esperado dessa informação adicional não é apenas um exercício teórico, pois trata-se de estabelecer um teto para investir em dados adicionais que irão ajudar a fundamentar decisões críticas.
Este post explora os fundamentos conceituais, aplicações práticas, implicações estratégicas e benefícios de utilizar EVPI e EVSI como instrumentos valiosos no processo decisório sobre “quando” e “quanto” investir em dados adicionais como a pesquisa de marketing.
Fundamentação conceitual
O EVPI (Valor Esperado da Informação Perfeita) é uma métrica de decisão baseada na Teoria da Utilidade Esperada.
Ele mede a quantia máxima que um tomador de decisão estaria disposto a pagar por uma informação que fornecesse certeza (absoluta) sobre o futuro estado do mundo (ou, em nosso caso, do mercado).
Em termos formais, o EVPI é a diferença entre o valor esperado da decisão baseada em uma “informação perfeita”, e o valor esperado da melhor decisão tomada sob incerteza (ou baseada nas informações disponíveis).
Matematicamente:
EVPI =
Valor Esperado com Informação Perfeita − Valor Esperado com Informação Atual
Já o EVSI (Valor Esperado com Informação Amostral) se refere ao valor esperado de uma informação adicional ainda imperfeita, geralmente obtida via estudos baseados em amostras.
Ele também se calcula como a diferença entre o valor esperado com a nova informação (ainda sujeita a incertezas) e o valor esperado com a informação atual.
Matematicamente:
EVSI =
Valor Esperado com Informação Amostral − Valor Esperado com Informação Atual
Ambos os conceitos vêm da Teoria da Decisão Sob Incerteza, e se beneficiam da aplicação do Teorema de Bayes para atualização de probabilidades.
EVPI e EVSI oferecem uma forma racional de avaliar o ROI de projetos ou programas de pesquisa, e servem como parâmetro quantitativo para alocar recursos em estratégias de inteligência de mercado.
Sua aplicação depende da modelagem precisa dos estados (resultados) possíveis do ambiente (mercado), dos resultados de decisões alternativas e das probabilidades associadas.
Isso requer uma base de dados robusta, técnicas de simulação, e uma estrutura de decisão clara.
Aplicações práticas
Na prática do marketing, EVPI e EVSI são aplicáveis em diversas situações que envolvem decisões com risco e incerteza. Por exemplo:
1. Lançamento de um novo produto:
Uma empresa de cosméticos está avaliando lançar uma nova linha de produtos antienvelhecimento. Com base nos dados atuais, ela estima em 60% a probabilidade de sucesso desse lançamento.
Mas há incertezas quanto à aceitação do público-alvo. A empresa pode realizar um programa de pesquisas (teste de conceito em uma amostra representativa e outros, por exemplo), e estimar o EVSI, para decidir se esse investimento vale a pena.
→ Se o EVSI for superior ao custo do programa de estudos, o investimento é economicamente justificável.
2. Escolha de canais de distribuição:
Um fabricante de bens de consumo está indeciso entre fortalecer sua presença no canal e-commerce ou investir em pontos físicos regionais.
Com simulações de diferentes cenários de ROI e probabilidades baseadas em dados históricos, pode-se calcular o EVPI para entender o valor da informação perfeita sobre qual canal terá melhor performance.
→ Embora essa informação perfeita seja inatingível, seu valor serve como teto para qualquer investimento em pesquisas.
3. Campanhas de marketing digital:
Antes de escalar uma campanha de mídia paga, o marketing pode realizar um teste A/B, com versões das campanhas.
O valor dessa experimentação pode ser mensurado pelo EVSI, ajudando a justificar (ou não) o custo dessa fase de testes preliminares.
Exemplo ilustrativo fictício
Imagine que uma empresa farmacêutica deseja lançar um novo suplemento alimentar voltado para o público sênior.
A equipe de marketing estima, com base em dados secundários, que há 60% de chance de o produto gerar um resultado positivo de R$ 2,0 milhões no primeiro ano, e 40% de chance de gerar um prejuízo de R$ 500k, devido à concorrência e ao comportamento de prescrição dos médicos.
Sem nenhuma informação adicional, o “Valor Monetário Esperado” (VME) é:
(60% × R$ 2,0 Mi) + (40% × -R$ 500 k) = R$ 1,0 Mi
Suponha que, com uma pesquisa perfeita (irrealizável na prática), saberíamos exatamente o resultado futuro e sempre escolheríamos a melhor ação.
Mas, digamos que existe uma opção de cancelar o lançamento caso as perspectivas de sucesso sejam ruins.
Com essa flexibilidade, o EPPI (Expected Payoff with Perfect Information) seria:
(60% × R$ 2,0 Mi) + (40% × R$ 0) = R$ 1,2 Mi
Neste novo cenário, o EVPI (teto de investimento) seria:
R$ 1,2M (com certeza) – R$ 1,0M (sem informação adicional) = R$ 200k
Se um programa de pesquisas custar R$ 100k e tiver um EVSI (valor com informação amostral) estimado de R$ 130k (o EVSI é, obviamente, sempre menor que o EVPI, e essa redução depende do grau de incerteza associado à informação adicional obtida) o investimento seria economicamente viável, com margem de ganho R$ 30k.
Caso o EVSI fosse menor que o custo das pesquisas, o programa deve ser revisto ou mesmo desconsiderado.
Tabela Resumo do Exemplo:
Benefícios e desafios
Benefícios:
· Tomada de decisão racionalizada: Com EVPI e EVSI, decisões sobre investir ou não em informações adicionais tornam-se baseadas em valor econômico real e não em intuições ou pressões.
· Otimização de recursos: Evita o desperdício com pesquisas irrelevantes ou redundantes, priorizando aquelas cujo valor esperado é superior ao custo.
· Justificativa executiva: Ao apresentar os valores de EVPI e EVSI, analistas conseguem articular melhor o ROI de projetos de pesquisa, facilitando a aprovação por comitês estratégicos.
· Integração com modelagem preditiva: Esses conceitos se integram bem com simulações, árvores de decisão e análises bayesianas, fortalecendo o arcabouço técnico da inteligência de mercado.
Desafios:
· Exigência de modelagem robusta: O cálculo de EVPI/EVSI requer modelagem quantitativa com estimativas precisas de probabilidades e resultados.
· Interpretação equivocada: Há quem confunda EVPI com o custo de uma pesquisa perfeita, o que pode gerar distorções na alocação de recursos.
· Limitações de dados históricos: Em mercados novos ou altamente dinâmicos, a ausência de dados confiáveis pode comprometer a validade dos cálculos.
· Custo computacional: Em análises complexas com múltiplas variáveis e cenários, os cálculos podem demandar simulações extensas, exigindo recursos analíticos avançados.
Considerações finais e recomendações
A mensuração do valor da informação, por meio de EVPI e EVSI, é uma ferramenta subutilizada, porém extremamente poderosa para qualificar decisões em marketing.
Em mercados onde dados são abundantes, mas a capacidade de interpretação é limitada, essas métricas oferecem clareza sobre onde e quando, realmente, vale a pena investir em pesquisas ou programas de inteligência, sendo por isso recomendável que os times de inteligência incorporem o raciocínio econômico por trás dessas métricas em seus relatórios e apresentações, reportando assim, além dos dados, como a informação gera valor tangível.
Recomenda-se, finalmente, o uso integrado de simulações, modelos bayesianos e análise de sensibilidade para enriquecer as estimativas de EVPI e EVSI,
Saiba Mais:
· Howard RA, Matheson JE. Influence diagrams. Decision Analysis. 2005;2(3):127-143. doi:10.1287/deca.1050.0020. ISSN 1545-8490. (gwern.net)
· Watson J. Economics of experimentation in digital marketing. Journal of Marketing Analytics. 2023;11(2):85-101. doi:10.1057/s41270-023-00226-6. ISSN 2050-3318 (impresso); 2050-3326 (online). (www.palgrave.com)
· University of Leeds (FutureLearn). Decision-making under Uncertainty [curso on-line]. FutureLearn; 2025. Disponível em: https://www.futurelearn.com/courses/complexity-and-uncertainty (6 semanas; ~6 h/semana; certificado CPD). (FutureLearn)
· MIT Sloan School of Management. 15.060 Data, Models, and Decisions. MIT OpenCourseWare; 2014. Disponível em: https://ocw.mit.edu/courses/15-060-data-models-and-decisions-fall-2014/ (licença CC-BY-NC-SA). (MIT OpenCourseWare)
Referências bibliográficas
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