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Modelos de Vigilância Tecnológica e Inteligência Competitiva

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Produzido por departamentos de inovação do País Basco, o livro Modelos de Vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva é um excelente documento que busca definir a inteligência competitiva e apresentar um mapa dessa disciplina nas regiões e países que estão mais desenvolvidos na área: Reino Unido, Suécia, Israel, Coréia do Sul, Japão, Canadá, Estados Unidos, México e Brasil. Através de mapeamentos de organizações, assim como as estruturas típicas da inteligência competitiva pública e privada nestes países.

A publicação é incrivelmente sistemática e direta. Utilizando diversos gráficos mostra como funciona a inteligência competitiva nos diferentes locais pesquisados. No primeiro capítulo, que se dedica a definir a inteligência competitiva e suas áreas, são apresentados os quatro principais tipos propostos pelo GTI Lab: inteligência de marketing; inteligência estratégica e social; inteligência técnica e tecnológica; e inteligência de competição.

O gráfico abaixo mostra essa divisão e o que cada um desses tipos de inteligência compreende:

Avançando na discussão, o livro mostra uma versão da famosa pirâmide sobre a transformação de dados brutos em informação aplicável da seguinte forma. Notem como são mostradas as ações de um nível ao outro e as áreas de inteligência de negócios, inteligência competitiva e inteligência organizacional:

Quando trata do Brasil, o documento explica as particularidades do desenvolvimento da disciplina no país. Atividade que tomou forma aqui a partir dos anos 90, foi fruto de uma iniciativa do Ministério de Ciência e Tecnologia. Ao contrário de diversos outros países, a motivação inicial foi fomentada por cientistas e pesquisadores, ao contrário de militares. Ainda é relativamente incipiente e as empresas estão começando a se conscientizar de sua importância. Não existe uma estrutura pública para atender as necessidades das atividades de inteligência competitiva no país, enquanto as iniciativas privadas internas. A ABRAIC exerce uma considerável influência, mas o mercado ainda não incorporou todas as possibilidades de serviços que podem ser oferecidos e utilizados.

O documento ainda traz os cinco desafios para a área, segundo a presidente da ABRAIC:

  • Certificação do profissional de IC
  • Melhora e desenvolvimento de métodos e ferramentas, especialmente na tríade Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação
  • Unificação da linguagem e terminologia
  • Divulgação das práticas de IC em todas organizações, incluindo as de pequeno porte
  • Esclarecer as dúvidas e inquietações existentes entre as atividade de inteligência, pesquisa e espionagem

Este pequeno resumo refere-se apenas a uma parte ínfima da publicação. Acessem a publicação e outros materiais desenvolvidos pela BEAZ Bizkaia.

Análise no Trabalho Etnográfico

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Continuando com a série de resumos das palestras do NewMR, vamos falar rapidamente da “Analysis in Etnographic Work” realizada por Neil McPhee, da Nuance Research e ETHNOS Consultants.

Em primeiro lugar, McPhee fala que a etnografia é a ferramenta menos compreendida no mercado. É vendida de forma inadequada por agência, comprada de forma inadequada por clientes, vista como vigilância por clientes e percebida de forma extremamente simplista por muitos clientes e agências.

McPhee mostra um gráfico que liga a Análise a: Dados sobre Comportamento; Observações e Notas; Codificação de Ações e Eventos; Análise de Vídeos e Transcrições; Apoio de Computadores e Ferramentas de Análise Qualitativa; Objetivos do Cliente.

Citando a velha máxima “se você não sabe para onde está indo, qualquer caminho pode ser feito”, McPhee explica a importância de saber exatamente que problema ou desafio deve ser resolvido.

Armazenar dados é essencial: vídeos, notas, diagramas e outros permitem contabilizar e perceber padrões de comportamento. McPhee cita um estudo sobre comportamento em cozinhas, pro exemplo: em uma hora, é possível contar o uso do fogão, lixeira, tempo de procura por utensílios, número de vezes em que a participantes se curvou para pegar algo etc.

Transcrições textuais podem ser muito úteis com um bom sistema de QDA e codifição, além de tempo e equipe disponíveis.

Qual o escopo de dados e tópicos que estão sendo buscados? Cultura? Economia? Meio ambiente? Família? Educação? Redes Sociais? Estratificação? Definindo bem isto, as perguntas específicas podem ser realizadas.

A etnografia procura por: eventos espontâneos e comportamentos; relação com ambientes internos e externos; interações. McPhee explica o processo de análise, baseado na Grounded Theory:

As abordagens e ferramentas de análise podem ser variadas. Fala do armazenamento de dados e padrões à mão livre, uso do excel para formalizar e cruzar informações e uso de softwares especializados como o Atlas/ti.

Etnografia, por Ray Poynter

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Ray Poynter é um pesquisador de marketing que fomenta a área do NewMR – New Marketing Research. Autor do excelente livro Handook of Online and Social Media Research, Poynter também é criador e coordenador da rede NewMR.org que produz periodicamente eventos – presenciais e online – sobre a área. Já falei aqui sobre dois eventos, um sobre text analytics e outro sobre neurociência, através do resumo das palestras “Mídias Sociais: a próxima fronteira para text analytics” e “Neurociência explicada“. No último mês, a rede NewMR organizou um evento sobre Etnografia. Abaixo um pequeno resumo da palestra ‘Ethnography 101”, na qual Ray Poynter introduziu o tema. Não esqueça de se inscrever para os próximos eventos da NewMR: apenas os participantes recebem acesso aos slides e gravações.

Segundo Ray Poynter, a etnografia está localizada nos estudos das pessoas dentro do contexto social. Etnografia está localizada dentro do domínio da pesquisa de marketing qualitativa. Se baseia n experiência vivida: existe um abismo entre perguntar coisas às pessoas e observá-las enquanto elas vivem e experienciam coisas e eventos.

Citando Willis e Trondman, “etnografia é uma família de métodos que envolvem contato social direto e contínuo com os agentes sociais, e em registrar ricamente o encontro, respeitando, armazenando e representando ao menos parcialmente em seus próprios termos, a irredutibilidade dos seres humanos”.

Etnografia tipicamente inclui: pesquisa de campo; observação participante, discussões informais e outros métodos; coleta não estruturada e heterogênea   de dados; pequeno número de casos; explicações como resultados.

Os papéis do pesquisador etnógrafo pode variar em um espectro que vai do observador ao participante, como mostra a imagem acima.

Em seguida, Ray Poynter cita alguns estudos que podem ser posicionados em uma matriz que classifica as experiências dos objetos de estudo de acordo com a “Disposição a Compartilhar” e “Auto Consciência”:

Etnografia é situada. Ray Poynter cita um estudo que realizou em três cafés Starbucks. A pesquisa etnográfica é situada porque aquelas dinâmicas que ele observa são típicas daquelas três lojas, naquele ano e naquele período. O pesquisador etnógrafo deve estar atento à reflectividade. O pesquisador possui uma cultura, histórico, background e objetivos que devem ser levados em conta no momento da interpretação dos dados. As ações do pesquisador também devem ser consideradas. No caso em questão, Poynter cita alguns exemplos de possíveis interferências no ambiente: talvez ele estava no lugar preferido de alguém ou talvez a repetição de sua presença ali mudou o comportamento de alguém.

Utilizando uma definição de Denzin, Poynter ainda diz que “etnografia é um modo de pesquisa e escrita que produz descrições e relatos sobre os modos de vida do escritor e sobre quem está se escrevendo”.

Confira o NewMR e não perca os próximos eventos.

Quão intensa é a sua próxima inovação?

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Em recente artigo na Harvard Business Review, Geof Tuff da Monitor apresentou (com o apoio da Open) um interessante infográfico sobre os dez tipos de inovação propostos pela Doblin. Segundo Tuff, uma ideia inovadora terá sucesso se atender a 6 ou mais tipos de inovação:

Os dez tipos são: 1. Modelo de Negócio; 2. Networking; 3. Processo de Aplicação; 4. Processo Principal; 5. Performance do Produto; 6. Sistema do Produto; 7. Serviço; 8. Canal; 9. Experiência do Consumidor; 10. Marca . Leia mais e veja laguns cases no site da HBR.

Futuros da Pesquisa de Mercado

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Fazer previsões sempre é algo extremamente complicado e polêmico. Esse é um dos motivos da apresentação abaixo chamar-se “Futures of Market Research”. Apresentada por Robert Moran, o slideshow mostra cinco tendências que estão moldando o setor: abundância de dados; mudança do “perguntar” para o observar; democratização, convergência; e o imperativo estratégico. A apresentação se baseia largamente no artigo já referência “The Shape of Marketing Research in 2021“, escrito pelo Moran com outros seis profissionais e pesquisadores. Também inclui dados do Greenbook Research Industry Trends 2011, que já mencionamos aqui no blog.

O gráfico acima mostra diversos tipos de serviços convergindo entre dados, insights, previsões e estratégias. Outro esquema particularmente interessante é o seguinte, no qual Moran utiliza a metodologia STEP para argumentar sobre as tendências observadas. STEP é acrônimo para Social, Technological, Economic e Politic: quatro óticas que devem sempre estar presentes na análise e inteligência organizacional. Quando ao Social, Moran fala da fragmentação, ascensão dos sites de redes sociais e considerações pessoais sobre privacidade. Quando ao Tecnológico, Moran fala sobre a compressão do tempo, explosão dos dados, novas ferramentas observacional, telefonia móvel e geolocalização. Quanto ao aspecto Econômico, temos a globalização, o consumo nas economias emergentes, demandas dos cilentes e substitutos não-tradicionais. E, quanto aos aspectos Políticos, questões de privacidade relacionadas a pesquisa observacional e mineração de dados.

Em seguida, Moran apresenta “22 futuros plausíveis”, a partir da ênfase nos aspectos econômicos, tecnológicos ou sociais. Por fim, diz que as empresas de insight da nova geração irão moldar o mercado, através de ações como: melhorar a pesquisa de ‘listening’; transformar diferentes fluxos de dados em insights; desenvolvar capacidade de previsão etc. Veja o documento completo: