Sumário
No trade marketing, tomar decisões estratégicas exige mais do que feeling: é preciso baseá-las em dados confiáveis. Mas nem sempre a resposta está só nos números. Por isso, cruzar dados quantitativos e qualitativos se tornou essencial para obter uma visão completa do PDV e agir com mais precisão.
O que são dados quantitativos e qualitativos?
Dados quantitativos: informações numéricas e objetivas. Ex: quantidade de visitas realizadas, preço médio, número de rupturas, volume de vendas.
Dados qualitativos: informações mais subjetivas ou descritivas. Ex: percepção do shopper, feedback da equipe de campo, avaliações sobre organização do PDV.
Sozinhos, esses dois tipos de dados fornecem apenas uma parte da história. Juntos, eles ajudam a validar hipóteses, identificar gargalos e tomar decisões com mais segurança.
Um exemplo prático: se os dados quantitativos mostram que a exposição de um produto está correta, mas os qualitativos indicam que o shopper não o encontra com facilidade, há um insight valioso para reposicionamento ou sinalização no ponto de venda.
Por que integrar os dois tipos de dados?
A combinação de dados qualitativos e quantitativos permite:
Análises mais profundas e contextuais
Correção de erros com base em múltiplas fontes
Maior confiabilidade nas decisões
Justificativas mais consistentes para ações com clientes e líderes
Quando aplicados em conjunto, esses dados reduzem o risco de decisões enviesadas e garantem uma atuação mais estratégica da equipe de trade.
Como cruzar esses dados no dia a dia?
O primeiro passo é garantir que os dados estejam sendo coletados com frequência e de forma padronizada, tanto em formulários objetivos (quantitativos) quanto em comentários e observações da equipe de campo (qualitativos).
Depois disso, o ideal é ter uma plataforma de análise de dados que permita visualizar esses indicadores em conjunto. Com o Data Analytics do Involves Stage, por exemplo, você pode:
Visualizar dados em dashboards interativos
Criar alertas automáticos para desvios ou oportunidades
Cruzar informações de execução, cobertura, preço e percepção
Comparar performance por canal, promotor ou região
Quando os dados não se cruzam bem: o problema da inconsistência
Cruzamentos de dados só funcionam quando a base está sólida. Infelizmente, muitas operações de trade esbarram em relatórios incompletos, informações contraditórias ou indicadores que não se conversam. Esse é um sinal clássico de inconsistência de dados.
Esse problema pode surgir por diversos motivos:
Falta de padronização nos formulários de coleta
Campos subjetivos mal definidos ou mal preenchidos
Atualizações manuais que geram versões conflitantes
Ausência de processos claros de validação
Quando os dados não “falam a mesma língua”, todo o esforço de análise e tomada de decisão fica comprometido. O time perde tempo cruzando planilhas, os erros se multiplicam e as decisões são baseadas em achismos — exatamente o oposto do que se espera de uma operação orientada por dados.
A boa notícia é que esse cenário pode ser evitado. Com ferramentas adequadas e processos bem definidos, é possível estruturar uma gestão de dados confiável, integrada e útil para diferentes áreas da empresa. Isso inclui não apenas a equipe de campo, mas também quem está na retaguarda, analisando e planejando as ações de execução.
👉 Entenda em mais detalhes Os impactos da inconsistência de dados na tomada de decisões de trade marketing.
Aumente a confiabilidade na gestão de dados da sua operação
Integrar dados quantitativos e qualitativos transforma a forma como sua equipe atua no trade. Em vez de decisões baseadas apenas em números ou percepções isoladas, você passa a operar com um diagnóstico completo da realidade do PDV.
Com ferramentas como o Data Analytics Involves Stage, esse cruzamento de dados se torna automatizado, dinâmico e altamente confiável. Isso significa mais agilidade, menos erros e resultados sustentáveis.
