A pesquisa quantitativa é um método sistemático que coleta dados numéricos para análise estatística, baseando-se no paradigma positivista e em modelos como regressão multivariada e teoria da decisão. Técnicas incluem domiciliar (entrevistas in loco), face to face (interações pessoais), central location (pontos estratégicos como shoppings), telefônicas (CATI), painel (longitudinais) e digital (online via CAWI). Academicamente, alinha-se à econometria e psicometria, validando hipóteses através de amostras representativas e escalas validadas (ex.: Likert).
Foca em generalização, mensurando prevalência de comportamentos, atitudes e tendências. Objetiva testar teorias (ex.: relação preço-demanda), segmentar mercados via clusterização e prever cenários com modelos preditivos. Para pesquisadores, é instrumental em estudos de causalidade (ex.: impacto de campanhas no market share) e validação de constructos (ex.: escalas de lealdade). Empresas aplicam-na para otimizar mix de marketing e políticas públicas para alocar recursos com eficiência.
Indica-se quando se busca precisão replicável: lançamentos de produtos, avaliação de políticas ou monitoramento de percepção (ex.: tracking de marca). Domiciliar e face to face oferecem profundidade contextual; digital e painel garantem agilidade e custo-benefício. Vantagens incluem escalabilidade, redução de viés de ambiguidade e capacidade de cruzamento de variáveis (ex.: demografia x consumo). Métodos como central location capturam públicos específicos (ex.: usuários de luxo), enquanto telefônicas atingem amostras diversificadas rapidamente. Estudos quantitativos geram insights como elasticidade-preço (ex.: +15% nas vendas pós-ajuste) ou identificação de nichos (ex.: millennials pagam 20% mais por ESG). Cases: varejos que redesenharam layouts via dados de fluxo em central location, ou marcas que ajustaram discursos após painéis revelarem mudanças culturais. Pesquisas robustas elevam a acurácia preditiva para >90%, com ROI 2x maior em estratégias baseadas em dados.
