As 5 Tendências de Inovação e Metodologias que Redefinem a Pesquisa de Mercado em 2025

A pesquisa de mercado está em meio a uma transformação sísmica, impulsionada pela convergência de avanços tecnológicos, a demanda por insights mais profundos e uma compreensão crescente da complexidade do comportamento humano. Não se trata mais apenas de coletar dados, mas de criar inteligência estratégica, antecipar o futuro e atuar como um parceiro fundamental na tomada de decisões. Os papers do Congresso ESOMAR 2025 revelam um ecossistema vibrante de novas abordagens, onde a Inteligência Artificial (IA) não é um substituto, mas uma ferramenta de ampliação para a expertise humana, redefinindo o papel do analista e as fronteiras do que é possível.

Historicamente, a pesquisa de mercado dependia de metodologias muitas vezes lentas, retrospectivas e centradas em inquéritos que capturavam apenas o que os consumidores diziam – nem sempre o que faziam ou sentiam. O cenário atual, contudo, apresenta desafios sem precedentes: consumidores fragmentados em suas identidades e canais de comunicação, crescente preocupação com a privacidade dos dados, e uma sede insaciável por insights preditivos e em tempo real. Nesse contexto, a inovação metodológica se torna não apenas desejável, mas imperativa.

Os especialistas reunidos no Congresso ESOMAR 2025 destacam uma clara evolução: a pesquisa de mercado está cada vez mais velozmente movendo-se de um modelo de coleta de dados para um de criação de insights e parceria estratégica. A IA é a catalisadora dessa mudança, não apenas automatizando tarefas, mas aumentando a capacidade humana de observar, analisar e interpretar, levando a uma redefinição fundamental do nosso campo.

A partir dessa premissa, o congresso apresentou movimentos que devem reconfigurar a relação entre marcas e pessoas, bem como as metodologias que permitem essa compreensão. Confira abaixo as cinco grandes tendências que se destacam:

1. IA como “Cyborg de Pesquisa” e “Sous-Chef” na Pesquisa Qualitativa: Ampliando a Profundidade e Escala

A pesquisa qualitativa, em sua essência, busca profundidade e nuances. No entanto, sua escala e velocidade tradicionais podem ser limitantes. A primeira grande tendência observada nos papers da ESOMAR 2025 é a integração da IA para amplificar o trabalho do pesquisador qualitativo, não para substituí-lo. Essa abordagem híbrida combina a sensibilidade humana com a capacidade da máquina de processar grandes volumes de dados e identificar padrões.

A lógica central é que, enquanto os humanos trazem empatia, intuição e a capacidade de interpretar significados culturais profundos, a IA se destaca no processamento em larga escala, na identificação de padrões e na organização de informações. É uma colaboração onde a IA atua como um “sous-chef” eficiente, preparando e organizando os ingredientes, permitindo que o “chef” humano se concentre na criação e no toque final.

Um exemplo notável dessa tendência é o trabalho apresentado no paper “Creating a Research Cyborg: Using AI to go beyond words and numbers”. A IKEA, buscando entender a vida em casa de consumidores de baixa renda em cinco mercados globais, combinou etnografias imersivas de longa duração com a análise de mais de 3.000 fotografias de residências, processadas por uma IA customizada.

Conforme detalhado em Creating a Research Cyborg: “A Visão.AI não interpretava cultura, mas via mais do que qualquer ser humano jamais conseguiria, processando milhares de imagens em busca de padrões recorrentes invisíveis até para pesquisadores experientes.”

A IA categorizou zonas espaciais, uso de superfícies, tipos de objetos e padrões de desordem, gerando inspiração para produtos em escala e com precisão. No entanto, o insight bruto da IA era inerte sem a interpretação humana: “A etnografia, por sua vez, guiava a IA sobre onde olhar e preenchia o ‘porquê’ por trás da ação”. A IA identificava “pilhas” de objetos, mas a etnografia revelava que “uma pilha de caixas em uma geladeira em St. Louis parece desordem, mas para Michelle, é um arquivo de resiliência.”

Outro paper, “AI as a Sous-Chef: Scaling qualitative insights for global packaging decisions”, ilustra como a Orgain (Nestlé Health Science) usou moderadores de IA para conduzir 60 entrevistas qualitativas sobre embalagens em mercados culturalmente distintos como Japão e Austrália. A IA conduzia as entrevistas de forma assíncrona, em idiomas nativos, e realizava a análise preliminar de sentimentos e temas.

Em AI as a Sous-Chef: “A IA automaticamente marcava termos-chave, agrupava respostas e realizava análises preliminares de sentimentos – revelando temas como ‘natural’, ‘seguro’, ‘ingredientes visíveis’ ou ‘desobstruído’.”

No entanto, a equipe humana era essencial para detectar contrastes emocionais sutis entre os mercados, conectar a linguagem aos elementos de design visual e construir narrativas estratégicas para tomada de decisão. A IA acelerou o processo, mas a interpretação e a profundidade cultural vieram dos humanos.

A sinergia entre o “cyborg de pesquisa” e o “sous-chef de IA” representa um avanço significativo. Ela permite que pesquisadores qualitativos transcendam as limitações de tempo e escala, oferecendo insights mais ricos e contextualmente relevantes, ao mesmo tempo em que libertam os analistas para se concentrarem nas dimensões mais complexas e criativas da interpretação. É a união da capacidade analítica da máquina com a inteligência cultural e emocional do ser humano.

2. Dados Sintéticos e Agentes de IA: Simulando Realidades e Audiências para Superar Lacunas

Uma segunda tendência marcante é o uso crescente de dados sintéticos e agentes de IA para criar e interagir com simulações de consumidores. Esta metodologia visa preencher lacunas de dados, acelerar testes de hipóteses e explorar cenários que seriam inviáveis ou caros com dados reais.

A lógica subjacente é a necessidade de superar as limitações dos dados reais – seja por questões de privacidade, custo de coleta, dificuldade de acesso a nichos específicos ou a simples busca por maior velocidade na iteração. Dados sintéticos podem replicar as propriedades estatísticas de um conjunto de dados real sem expor informações sensíveis, enquanto os agentes de IA podem simular o comportamento do consumidor em ambientes controlados.

O paper “Bridging the Gaps: Integrating rare audiences into strategic quantitative research” da L’Oréal, Ifop e Fairgen, exemplifica o uso de “amostras aumentadas” para reforçar segmentos de baixa incidência. Eles utilizaram a tecnologia Fairboost para gerar “respondentes sintéticos” que refletem a lógica comportamental e estrutural do conjunto de dados original.

De Bridging the Gaps: “A tecnologia de IA de Fairgen foi treinada em pequenas amostras reais, variando de 20 a 60 respondentes por segmento. A IA então gerou impulsos sintéticos, que foram testados contra amostras de controle de mais de 200 respondentes reais para cada segmento.”

Os resultados mostraram que as amostras aumentadas por IA replicavam de perto os impulsos tradicionais e reduziam consistentemente as margens de erro, tornando possível uma análise robusta de segmentos raros para os quais a coleta de dados reais seria proibitiva.

Em “The Non-Human Consumer: Rethinking market research for a world where AI-assisted consumers are making the decisions”, a discussão se aprofunda nos “consumidores algorítmicos”. O paper propõe uma classificação desses consumidores em níveis de independência (assistido, colaborativo, delegante e autônomo), questionando como pesquisar decisões tomadas por sistemas de IA.

O paper The Non-Human Consumer destaca que “cerca de um terço dos consumidores globais já usa IA para comprar, um aumento de 47% apenas no ano passado.”

O estudo “Recalibrate Synthetic Data in Market Research: The benefits and risks as illustrated through real-world examples and use cases” complementa essa visão, explorando o uso de “gêmeos digitais” (digital twins) e agentes de IA para pesquisa. A Brox.ai, por exemplo, criou “painéis-sombra” (shadow panels) – réplicas comportamentais 1:1 de pessoas reais – para testar conceitos de forma rápida e a baixo custo. Esses gêmeos digitais, construídos a partir de ricos dados históricos e entrevistas em vídeo, podem prever como seus equivalentes do mundo real reagiriam a novos conceitos ou mensagens.

O uso de dados sintéticos e agentes de IA oferece um campo fértil para a pesquisa de mercado, permitindo iterações rápidas e a exploração de nichos antes inalcançáveis. Contudo, os papers enfatizam a necessidade crítica de validação rigorosa contra dados reais e a adesão a diretrizes éticas para evitar a propagação de vieses ou “alucinações” que poderiam levar a decisões de negócios equivocadas. É uma ferramenta poderosa para a exploração, mas a validação final ainda reside na realidade.

3. Medição Avançada do Inconsciente e Comportamental: Além do que é Dito e Consciente

A terceira tendência sublinha um movimento em direção a metodologias que desvendam os drivers mais profundos do comportamento do consumidor, indo além das respostas conscientes e do “dizer-fazer” (say-do gap). Isso inclui técnicas que exploram o inconsciente, as emoções e o comportamento em contextos realistas.

A lógica é que muitas decisões humanas são guiadas por processos automáticos e emocionais, e não por uma racionalidade pura. Para capturar esses insights, os pesquisadores estão recorrendo a ferramentas que medem reações fisiológicas, padrões comportamentais e preferências implícitas.

O paper “Unstereotype with Neuroscience for Lasting Social Change” apresenta uma metodologia pioneira na Turquia, combinando neurociência (fNIRs – espectroscopia funcional por infravermelho próximo) com métodos qualitativos tradicionais para estudar estereótipos.

Em Unstereotype with Neuroscience: “Com fNIRs, rastreamos reações emocionais a estímulos baseados na identidade no córtex pré-frontal (PFC). Os padrões de ativação nos mostraram quais conceitos estavam emocionalmente alinhados (por exemplo, ‘confiável’ e ‘idoso’) e quais desencadeavam rejeição inconsciente.”

Essa abordagem permitiu acessar vieses inconscientes e gatilhos emocionais, revelando a lacuna entre o que as pessoas dizem e o que sentem sobre grupos estereotipados.

“Ready, Set, Play!: Gamifying money talks with kids” demonstra como a gamificação e o design centrado na criança podem transformar a pesquisa em tópicos sensíveis. A mBank utilizou um jogo de tabuleiro personalizado para engajar crianças de 7 a 13 anos em pesquisas sobre comportamento financeiro, desvendando suas percepções e aspirações sobre dinheiro de forma lúdica.

O paper Ready, Set, Play! descreve como “o jogo foi projetado especificamente para simular o ecossistema financeiro no qual as crianças operam, integrando dicas comportamentais com elementos imaginativos que incentivavam a narrativa, a criatividade e a resolução de problemas.”

As crianças, ao “jogar”, tomavam decisões sobre poupança e gastos, revelando insights autênticos que métodos tradicionais não capturariam.

Outros papers reforçam essa busca pelo inconsciente e comportamental:

• “From Rigour to Relevance” da Air France-KLM utilizou uma análise conjunta avançada para simular a jornada de compra de passagens aéreas em três etapas. Isso revelou as reais trade-offs que os consumidores fazem, em vez de depender de suas declarações.
• “Colour Science Meets Consumer Insight” da Bose combinou IA preditiva de cores (iVisual) com experimentos comportamentais para identificar cores de fones de ouvido que “ressoam intuitivamente” com os consumidores, impactando as vendas.

Essas metodologias representam uma virada da pesquisa descritiva para a pesquisa preditiva e explicativa. Ao mergulhar nos aspectos não-verbais, não-conscientes e contextuais do comportamento, os pesquisadores obtêm insights mais robustos e acionáveis sobre as verdadeiras motivações dos consumidores, permitindo que as marcas desenvolvam produtos e comunicações mais ressonantes.

4. Análise de Pegada Digital Orientada por IA: Otimizando a Visibilidade e a Estratégia de Marca

A quarta tendência evidencia a capacidade da IA de processar vastas quantidades de dados digitais – a “pegada digital” dos consumidores – para oferecer insights preditivos e estratégicos sobre a visibilidade e o posicionamento de uma marca. Esta abordagem permite uma compreensão dinâmica do cenário competitivo e a influência direta nas narrativas online.

A lógica é clara: em um mundo onde a maior parte da interação e da busca de informações acontece online, o que as pessoas procuram e o que os algoritmos dizem sobre as marcas são indicadores cruciais. A IA permite transformar esses dados brutos em inteligência acionável em tempo real.

O paper “adidas’s “Share of Search” Initiative” é um exemplo brilhante. A adidas revolucionou seu brand tracking utilizando dados de busca orgânica para prever o momentum da marca muito antes de aparecer nos relatórios de vendas. O “Share of Search” (SoS) é definido como a proporção de buscas por uma determinada marca em relação ao total de buscas na sua categoria.

Conforme adidas’s “Share of Search”: “O SoS explicou uma média de 83% da variação na participação de mercado, ressaltando seu robusto poder preditivo.”

A adidas implementou um programa global que abrange 38 países, monitora mais de 100 marcas e analisa mais de 1,3 milhão de palavras-chave. Isso transformou o brand tracking de um exercício retrospectivo em uma ferramenta preditiva e estratégica, com impacto direto na previsão de demanda e alocação de recursos.

Outro paper inovador, “Cheers to AI: How “Generative Engine Optimisation” is transforming brand positioning and strategy” da Pernod Ricard e Ipsos, aborda o desafio de influenciar o que Large Language Models (LLMs) como o ChatGPT dizem sobre as marcas. A “Otimização de Mecanismos Gerativos” (GEO) é apresentada como a “nova SEO”.

Em Cheers to AI: “Com a adoção do ChatGPT acelerando (500 milhões de usuários ativos semanais), os consumidores recorrem cada vez mais a esses sistemas de IA não apenas para obter informações, mas para conversas, conselhos e inspiração sobre marcas e produtos.”

A metodologia GEO mapeia como as marcas são representadas nas saídas dos LLMs e identifica as fontes de informação que contribuem para essas respostas. Isso permite que as equipes de marketing e comunicação otimizem sua presença online para influenciar diretamente as narrativas geradas por IA.

Ambas as tendências convergem para a ideia de que a IA pode e deve ser utilizada para uma compreensão mais dinâmica e influente da marca no ambiente digital. O SoS oferece um espelho preditivo do interesse do consumidor, enquanto a GEO proporciona uma alavanca para moldar ativamente a narrativa da marca nos espaços de informação mais emergentes. Isso move o brand tracking de uma métrica passiva para uma ferramenta ativa de gestão e influência da marca.

5. Foresight Estratégico e Pensamento Sistêmico: Navegando na Incerteza do Futuro

A quinta e última tendência transcende a metodologia específica para abordar uma nova forma de pensar e planejar a pesquisa em um mundo de incerteza crescente. Trata-se do foresight estratégico e do pensamento sistêmico, que incentivam os pesquisadores a ir além das projeções lineares e a abraçar a complexidade, identificando “sinais fracos” e construindo múltiplos cenários futuros.

A lógica é que o mundo não é um sistema linear e previsível; é um “sistema vivo”, complexo e interconectado. Em vez de tentar controlar ou prever o incontrolável, o objetivo é desenvolver a capacidade de “escutar o sistema”, identificar pontos de virada e construir resiliência estratégica.

O paper “Strategic and Cultural Foresight: Imagining possible futures through a foresight approach to mobility, society and innovation in 2050” detalha como o Grupo Renault utilizou um projeto de foresight para explorar futuros plausíveis da mobilidade. Em vez de apenas analisar tendências, eles buscaram “perspectivas surpreendentes e não convencionais – baseadas em sinais fracos e fenômenos emergentes – para desafiar suposições e provocar novos pensamentos”.

De Strategic and Cultural Foresight: “O futuro é não-linear; para estar o mais próximo possível da realidade, que é complexa e incerta, a Brain Value trabalhou essas tendências de duas maneiras diferentes: 1. Interconectadas […] 2. Contraditórias […].”

Eles construíram quatro cenários distintos (Humanidade Aumentada, Regulamentação Harmoniosa, Eco-Autoritarismo e Países do Sul em Ascensão) para guiar o planejamento estratégico até 2030, capacitando a empresa a inovar com confiança em um mercado em constante mudança.

O paper “Beyond the Invisible Frame: How dialectical and systemic thinking can redefine our future” aprofunda essa perspectiva. Ele advoga por três mudanças cognitivas para navegar na “beira do caos”:

• Pensamento Sistêmico: Reconhecer que “sistemas vivos são complexos, interconectados e não-lineares”. Pequenos eventos podem ter enormes consequências inesperadas (o efeito borboleta). Isso gera “incerteza irredutível”, que desafia a fé nos dados isolados e na linearidade.
• Curiosidade Radical: Ir além do óbvio e do mainstream, buscando inspiração nas “bordas” – em artes, subculturas, patentes de países inesperados. Isso significa “dobrar as pontas para dentro”, ou seja, explorar o que está fora do campo de visão convencional.
• Pensamento Dialético: Aceitar que a realidade é composta por “verdades opostas que coexistem”. Não se trata de “ou isso ou aquilo”, mas de “ambos”. Isso permite abraçar paradoxos e tomar decisões mais informadas ao entender a complexidade do mundo.

Essas abordagens, embora mais conceituais, são fundamentais para a pesquisa de mercado do futuro. Elas equipam os analistas não apenas com ferramentas para coletar e processar dados, mas com uma mentalidade para interpretar o mundo em constante mudança. Em vez de prever o futuro, o objetivo é estar preparado para ele, cultivando agilidade e resiliência na tomada de decisões estratégicas. O pesquisador se torna um estrategista que consegue “ler a corrente” como um remador experiente, aproveitando a complexidade em vez de ser dominado por ela.

O Novo Analista de Pesquisa: Liderando na Era da Complexidade e da IA

A conclusão que emerge dessas tendências é clara: a pesquisa de mercado está no limiar de uma era de ouro, onde a profundidade do insight e a agilidade na sua aplicação serão os principais diferenciais. O pesquisador do futuro não será aquele que apenas gerencia pesquisas, mas sim um estrategista que:

• Colabora com a IA: Utilizando-a como uma extensão de suas capacidades para escalar a análise qualitativa, gerar dados sintéticos e processar volumes massivos de informações digitais.
• Mede o Inconsciente: Desvendando as verdadeiras motivações humanas através de metodologias comportamentais e neurocientíficas.
• Influencia a Narrativa Digital: Moldando a percepção da marca onde os consumidores buscam e encontram informações, incluindo os algoritmos de IA.
• Pensa em Sistemas: Abraçando a complexidade e a não-linearidade do mundo para construir cenários e guiar estratégias em tempos de incerteza.

Este é um momento de oportunidade extraordinária para os pesquisadores de mercado. A expertise em entender as nuances humanas será ainda mais valiosa quando amplificada pelas capacidades da IA. A jornada não é sobre “IA contra humanos”, mas sobre “IA com humanos”, onde a sensibilidade e capacidade interpretativa serão essenciais para dar significado aos dados e construir insights verdadeiramente estratégicos.

O futuro da pesquisa de mercado é colaborativo, multifacetado e profundamente humano, mesmo quando impulsionado pela máquina.

Zilda Knoploch é Mestre em Antropologia Social, especialista em Consumer Insights e  CEO da Arion Inovação & Inteligência