Como as empresas descobrem se existe mercado para um produto?

Sobre o Projecto

Num mercado cada vez mais competitivo, as empresas procuram ganhar vantagem, fidelizar clientes e aumentar receitas.

Isso geralmente leva a criação de novos produtos, lançamento de campanhas, estudo de percepção da marca e satisfação dos clientes.

Mas existe um desafio: como uma empresa pode saber se criar um novo produto é importante sem fazer um grande investimento?

É aqui que surge a inferência estatística.

A inferência estatística permite utilizar dados de uma amostra para tirar conclusões sobre uma população, considerando a incerteza dessas conclusões.

Para compreender essa ideia, precisamos de dois conceitos fundamentais: 1) população: o grupo de estudo e 2) amostra: uma parte desse grupo, selecionado para fornecer informação sobre a população.

Imaginemos uma empresa com uma base de 50.000 clientes que deseja avaliar o interesse dos clientes pelo novo produto. Conversar com todos os clientes poderia ser caro e demorado. Para resolver isso, a empresa pode recorrer a inferência e selecionar uma amostra de clientes, ou seja, uma parcela que representa todos os clientes da empresa, para que o resultado do estudo esteja próximo da realidade, caso o estudo fosse realizado exatamente com todos os clientes da empresa.

Porque recorrer a inferência estatística nos negócios

No livro a startup enxuta, o escritor Eric Reis apresenta uma abordagem de desenvolvimento de produtos centrada no contacto com o cliente, por meio do framework "customer development". A lógica é simples: antes de investir demasiado numa solução, é necessário aprender com o mercado.

E a inferência estatística pode ajudar nesse processo, com ela, a empresa pode descobrir se há necessidade e mercado para a solução/produto, que preço cobrar pelo produto e a percepção de valor da marca. Isso permite a empresa testar a solução com clientes reais, reduzir custos e direcionar o investimento.

A inferência não é garantia de sucesso, mas ajuda a eliminar riscos e reduzir incertezas para tomar boas decisões.