Publicado em Aug 27, 2020
Historicamente, capturar o insight diagnóstico em um conceito padrão ou teste de pacote envolvia expor os respondentes a estímulos e, em seguida, perguntar o que gostavam ou não na oferta por meio de perguntas abertas. Embora essa abordagem certamente tenha seus méritos, ela exige que os respondentes digitem verbais inteligíveis que, então, precisam ser codificados para quantificar o entendimento. Como alternativa, as respostas textuais são frequentemente convertidas em nuvens de palavras, o que pode ser um tanto enganoso, pois se baseiam apenas na contagem de palavras e não levam em consideração o contexto.
Nos últimos anos, ferramentas mais tecnologicamente avançadas e eficazes surgiram para fornecer uma visão diagnóstica mais eficiente e robusta. O mapeamento de calor é uma daquelas soluções que ganhou popularidade porque sintetiza percepções em um formato esteticamente agradável que é facilmente compreensível para pesquisadores experientes, bem como para novatos em pesquisa de mercado.
Originalmente, os mapas de calor eram uma oferta personalizada, o que significa que levavam várias horas (se não vários dias) para processar e gerar dados. A Toluna reconheceu a necessidade de uma visão diagnóstica mais rápida e recursos integrados de mapeamento térmico automatizado em nossa plataforma de pesquisa. Os usuários da plataforma podem fazer upload de imagens de conceito ou pacote de maneira rápida e fácil e, em seguida, lançar uma pesquisa para nosso painel online de 30 milhões de membros para coletar e destilar rapidamente a percepção do consumidor sobre sua oferta. Assim que a pesquisa estiver no ar, os clientes recebem acesso imediato à nossa ferramenta de visualização de dados online, que lhes permite visualizar os dados do mapa de calor de algumas maneiras diferentes:
Além de fornecer aos clientes uma visão rápida e de alto nível de um conceito ou pacote, os mapas de calor são mais visualmente atraentes do que as nuvens de palavras e são mais econômicos do que a codificação open-end.
Para ilustrar a eficácia dos mapas de calor, recentemente realizamos um estudo paralelo no qual metade dos entrevistados foi exposta a uma imagem e depois foi solicitada a digitar tudo o que gostaram na imagem. A outra metade foi exposta à mesma imagem, mas foi solicitada a utilizar a ferramenta de mapeamento de calor e clicar nas áreas da imagem que considerassem mais atraentes.
Nossa amostra foi composta por 478 consumidores americanos. 234 completaram o exercício de mapeamento de calor e 244 responderam à pergunta aberta. A amostra foi balanceada para cotas nacionalmente representativas de idade e gênero.
Criamos uma nuvem de palavras a partir das respostas abertas e comparamos com a saída do mapa de calor.
Se esta fosse a única ferramenta em que tivéssemos que confiar, seria difícil entender o que os entrevistados realmente gostam nessa imagem. Parece que os entrevistados podem ter gostado da criança e da mensagem no quadro-negro, mas isso não é claro ou certo rapidamente.
Em comparação, não há dúvida ao utilizar a abordagem de mapeamento de calor quanto ao que está impulsionando o apelo para a imagem. Uma rápida olhada confirma nossa hipótese a partir da nuvem de palavras de que os entrevistados gostam da mensagem no quadro-negro. No entanto, o quadro negro é coberto por escrito, e o mapa de calor revela que os respondentes consideram a afirmação “Diga não a não” mais atraente, com a atenção concentrada no primeiro “Não”. Não fomos capazes de derivar esse nível de detalhes perspicazes das nuvens de palavras.
Portanto, além de serem eficientes em termos de tempo e custo, os mapas de calor também fornecem uma resposta mais precisa sobre as fontes de atratividade ou áreas de aprimoramento para suas ofertas. Certifique-se de que está colhendo o nível máximo de percepção. Modernize e agilize seu processo de teste de pacote e conceito com o heatmapping da Toluna. Conecte-se com um membro de nossa equipe hoje.