Enquanto o mercado de TI brasileiro se prepara para crescer de forma acelerada em 2025, impulsionado por inteligência artificial e dados, a forma como fazemos pesquisa de mercado também está mudando. Em vez de relatórios esporádicos e planilhas manuais, times de marketing começam a operar como uma verdadeira sala de guerra de marketing, diante de um painel de BI em uma tela gigante, acompanhando o comportamento de clientes em tempo quase real. Nesse cenário, quem ainda depende apenas de perguntas declaradas, sem integrar dados transacionais, digitais e modelos preditivos, fica para trás. Este artigo mostra como usar tecnologia e IA para transformar pesquisa de mercado em um sistema contínuo de segmentação, otimização e inferência de modelos, com passos acionáveis para implementar em 90 dias.
Por que a pesquisa de mercado com IA é prioridade em 2025
Relatórios recentes, como as previsões da IDC para o mercado de TI brasileiro e o relatório do Observatório Softex, apontam crescimento consistente de investimentos em tecnologia, nuvem e IA. Esse movimento empurra as empresas para uma cultura orientada a dados, em que pesquisa de mercado deixa de ser um projeto pontual e passa a operar como um produto contínuo de insights. Em paralelo, estudos como o State of Data da Bain & Data Hackers mostram que a maioria das empresas brasileiras já testa IA generativa, mas poucas conseguem capturar valor real em decisões de marketing.
No contexto de pesquisa de mercado, isso significa sair da lógica de “estudo anual” para um modelo de monitoramento permanente. Em vez de responder somente a perguntas como “qual marca o consumidor prefere”, você passa a responder “qual segmento tem maior probabilidade de comprar esta oferta nas próximas quatro semanas”. As previsões de negócios com IA da PwC Brasil reforçam que quem conecta IA a geração de receita e inovação de produtos tende a performar melhor, especialmente em setores como varejo, consumo e serviços financeiros.
Um bom ponto de partida é fazer um diagnóstico rápido da maturidade atual. Pergunte se seu time consegue responder, em até 48 horas, a perguntas sobre comportamento de segmentos específicos, ou se depende de extrações manuais demoradas. Se a resposta ainda é um conjunto de arquivos em Excel dispersos e pesquisas isoladas, existe espaço claro para reposicionar sua pesquisa de mercado como um sistema integrado apoiado em modelos de segmentação e inferência em produção.
Fundamentos de uma pesquisa de mercado orientada por dados
Pesquisa de mercado orientada por dados começa escolhendo bem o problema de negócio, não a ferramenta. Em vez de “queremos rodar uma pesquisa de satisfação”, o ponto de partida deve ser “precisamos reduzir o churn em 10% em doze meses” ou “queremos aumentar em 20% a penetração em um segmento específico”. A partir daí, você mapeia quais decisões precisam ser tomadas regularmente e quais variáveis explicam melhor essas decisões.
Na prática, você precisa combinar três tipos de fonte de dados. Primeiro, dados internos estruturados, como CRM, ERP e analytics de produto. Segundo, dados digitais comportamentais, como navegação em site, eventos de app e interações em campanhas. Terceiro, dados primários de pesquisa, obtidos via enquetes, entrevistas ou painéis, por meio de plataformas como Qualtrics ou SurveyMonkey. Integrar essas fontes em um repositório central, como um data warehouse em BigQuery, Snowflake ou Redshift, é o passo que libera análises consistentes.
Também é essencial tratar privacidade e consentimento como parte do design do projeto, não como etapa final. Use a documentação oficial da LGPD pela ANPD como referência para definir bases legais, políticas de retenção e direitos de titulares. Crie desde o início um dicionário de dados simples, com definição de cada variável usada em pesquisa de mercado. Isso reduz retrabalho, facilita o treinamento de modelos e garante que diferentes áreas falem a mesma língua quando discutem segmentos e métricas.
Um checklist prático de fundamentos inclui: definir perguntas de negócio, listar fontes de dados disponíveis, mapear lacunas que exigem nova pesquisa, desenhar o fluxo de coleta e integração, escolher onde os dados serão armazenados e quais ferramentas de visualização e ativação serão usadas. Com esses elementos alinhados, o próximo passo é elevar a segmentação para outro nível.
Segmentação inteligente aplicada à pesquisa de mercado
Segmentação é o coração da pesquisa de mercado moderna. Em vez de segmentar apenas por faixa etária, região e renda, você pode combinar variáveis comportamentais, transacionais e atitudinais para criar clusters com muito mais poder explicativo. Estudos como o panorama do mercado de software da ABES e a pesquisa de uso de TI da FGVcia mostram que empresas mais maduras em tecnologia tendem a explorar muito melhor essas combinações de dados.
Um caminho evolutivo começa com regras simples, como RFM (recência, frequência, valor monetário) no CRM, e avança para modelos estatísticos e de machine learning. Você pode usar clustering, como k-means ou modelos de mistura, para encontrar grupos com comportamentos parecidos. Em seguida, enriquece esses grupos com variáveis de pesquisa declarada, como motivações, barreiras e percepções de marca. Isso aumenta muito o poder das campanhas segmentadas e da priorização de público em canais pagos.
Passo a passo para um projeto de segmentação em 30 dias
Primeiro, defina um objetivo de negócio claro, como “aumentar o ticket médio em 15% em clientes recorrentes”. Depois, selecione a base relevante, garantindo qualidade de dados mínima, sem duplicidades graves. Em seguida, escolha variáveis que façam sentido para o comportamento estudado, como frequência de compra, categoria preferida, canal de aquisição e resposta a promoções.
O próximo passo é rodar os modelos de segmentação e analisar se os clusters fazem sentido para o time de marketing e vendas. Traga stakeholders para validar se cada segmento é acionável, por exemplo, “caçadores de desconto”, “early adopters digitais” ou “tradicionais multicanal”. Por fim, conecte os segmentos a ações específicas, como campanhas personalizadas, ofertas exclusivas ou roteiros de atendimento. Essa segmentação inteligente alimenta diretamente o treinamento de modelos preditivos de próxima compra, churn ou propensão a responder pesquisas.
Treinamento, inferência e modelos em produção para pesquisa de mercado
Uma vez definidos os segmentos, chega o momento de usar IA para prever comportamentos e respostas. Aqui entram os conceitos de treinamento, inferência e ciclo de vida de modelo. No treinamento, você usa dados históricos para ensinar um modelo a reconhecer padrões, como quem tende a comprar determinado produto após uma campanha. Na inferência, o modelo aplica esse aprendizado em novos dados, gerando previsões em tempo quase real.
Na prática, você precisa de um pipeline mínimo de MLOps. Comece organizando os dados de treino, separando conjuntos de treinamento, validação e teste. Use ferramentas como Python, scikit-learn ou bibliotecas em nuvem para criar modelos de classificação, regressão ou recomendação. Documente as features usadas, as métricas de desempenho e as versões de modelo testadas. Isso é fundamental para auditoria, reprodutibilidade e melhoria contínua.
Pipeline mínimo viável de MLOps
O pipeline básico inclui ingestão de dados, transformação, treinamento automático, avaliação, deploy e monitoramento. Você pode orquestrar esse fluxo com ferramentas como Airflow, dbt ou serviços gerenciados na nuvem. O modelo em produção precisa ser exposto via API ou integrado a ferramentas de BI, CRM ou plataformas de marketing, permitindo que o time de negócios consuma insights sem fricção.
Por exemplo, um modelo de propensão pode alimentar um painel de BI, exatamente como o painel de BI em uma tela gigante da sua sala de guerra de marketing. O time visualiza probabilidade de compra por segmento, impacta campanhas em plataformas como Google Ads e Meta Ads e acompanha resultados quase em tempo real. Referências como as tendências de tecnologia da Forbes Brasil ajudam a enxergar como agentes de IA e automações avançadas vão tornar esse processo ainda mais dinâmico nos próximos anos.
Otimização, eficiência e melhoria contínua no fluxo de pesquisa
Com modelos rodando e segmentação ativada, o foco passa a ser otimização, eficiência e melhoria contínua. O grande risco é criar algo sofisticado que não se paga em resultados ou que dependa demais de especialistas técnicos. Por isso, é crucial definir métricas claras de eficiência, como tempo médio para responder a uma pergunta estratégica, custo por estudo, número de decisões suportadas por modelos e impacto incremental em receita ou redução de churn.
Um bom exercício é comparar o antes e depois da automação. Talvez, antes, você levasse quatro semanas para consolidar dados de pesquisa, CRM e mídia, entregando um relatório estático. Depois de automatizar integrações, padronizar dashboards e rodar inferência de modelos diariamente, você pode reduzir esse prazo para poucos dias ou até horas, liberando tempo da equipe para análise interpretativa. Experiências relatadas em estudos como a análise de tendências tecnológicas do Insper mostram justamente esse movimento de foco em produtividade e valor agregado.
Para garantir melhoria contínua, implemente um ciclo simples de experimentação. A cada mês, escolha uma hipótese de negócio, como “este novo benefício aumentará a retenção no segmento premium”. Defina qual modelo e quais sinais de pesquisa de mercado serão usados para medir o efeito. Rode o experimento, colete resultados, ajuste o modelo e atualize o painel de BI. Ao repetir esse ciclo, a eficiência tende a crescer e os modelos ficam mais alinhados à realidade do mercado.
Stack tecnológico para pesquisa de mercado de alto desempenho
Montar um stack tecnológico robusto para pesquisa de mercado não significa comprar todas as ferramentas disponíveis. Significa escolher uma arquitetura coerente com seu estágio de maturidade, seu orçamento e seus casos de uso prioritários. Uma visão típica inclui três camadas principais: dados, inteligência e ativação.
Na camada de dados, você conecta fontes como CRM, analytics, plataformas de pesquisa, mídia e dados externos a um ambiente central, geralmente um data lake ou warehouse em nuvem. Ferramentas de integração como Fivetran ou Stitch podem automatizar cargas, enquanto dbt ajuda a padronizar transformações. Referências como o State of Data da Bain & Data Hackers mostram que empresas mais maduras tendem a centralizar esses dados em poucos ambientes bem governados.
Na camada de inteligência, você constrói modelos de segmentação, previsão e recomendação, além de análises exploratórias. É aqui que entram os fluxos de treinamento e inferência discutidos anteriormente. Essa camada também pode incluir modelos de linguagem para análise de texto aberto de pesquisas, reviews e social listening, aproveitando tendências apontadas em estudos como as tendências de negócios com IA da PwC Brasil.
Por fim, na camada de ativação, você conecta tudo ao dia a dia dos times. Painéis em ferramentas como Power BI, Tableau ou Looker Studio apresentam os principais indicadores de pesquisa de mercado por segmento. Plataformas de automação e CRM, como RD Station, HubSpot ou Salesforce, usam scores de modelos para disparar jornadas automatizadas. Em um cenário ideal, sua sala de guerra de marketing acompanha esse painel de BI em uma tela gigante, tomando decisões com base em dados atualizados e inferências de modelo confiáveis.
Roadmap de 90 dias para evoluir sua pesquisa de mercado
Para muitos times, o maior desafio não é a tecnologia, e sim por onde começar. Um roadmap de 90 dias ajuda a transformar ambição em plano concreto. Nos primeiros 30 dias, foque em mapear perguntas de negócio prioritárias, fontes de dados disponíveis e indicadores críticos. Consolide tudo em um repositório simples, ainda que inicial, e construa um primeiro painel com métricas essenciais.
Entre os dias 31 e 60, escolha um caso de uso de segmentação com impacto claro, como redução de churn em um produto-chave ou aumento de conversão em um funil específico. Construa um modelo relativamente simples, documente features, defina como a inferência será consumida e conecte o resultado a uma ação concreta, como regras de mídia ou nutrição de leads. Use benchmarks do panorama do mercado de software da ABES e de estudos da pesquisa de uso de TI da FGVcia para calibrar expectativas de adoção interna.
Nos últimos 30 dias, formalize o ciclo de melhoria contínua. Defina uma cadência de revisões de modelo, ajustes de segmentação, testes A/B e atualizações de painel. Traga o time de marketing, produto, vendas e atendimento para rituais periódicos diante do painel de BI, revisando insights, priorizando ações e identificando lacunas de dados que exijam nova pesquisa. Com isso, sua pesquisa de mercado deixa de ser apenas um conjunto de relatórios e se torna um sistema vivo, conectado à estratégia e alimentado por IA.
Ao final desse processo, você terá construído uma base sólida para usar pesquisa de mercado como diferencial competitivo, não apenas como obrigação tática. Em um ambiente onde investimentos em tecnologia e IA seguem crescendo, como mostram a análise do Observatório Softex e as tendências de tecnologia da Forbes Brasil, quem dominar segmentação inteligente, treinamento de modelos e inferência contínua terá mais chances de capturar valor antes da concorrência. O próximo passo é escolher um caso de uso, montar seu pequeno time de sala de guerra e começar a testar ainda este trimestre.
