Visão Computacional vs Pesquisas: Qual é Melhor?
Você acabou de organizar um congresso de 2 dias. Enviou pesquisa de satisfação para 800 participantes. Recebeu 120 respostas (15%). Desses, 80% disseram que "gostaram muito" do evento. Mas quando você pergunta ao patrocinador "Quantas pessoas visitaram seu estande?", a resposta é... "Não sei, mas as pessoas pareciam interessadas".
O problema: Pesquisas capturam o que as pessoas acham que sentiram, não o que realmente aconteceu. E 70% das memórias são distorcidas após 48 horas (Kahneman). Você está tomando decisões de R$ 500 mil baseado em percepções falhas.
Os 3 Problemas Fatais das Pesquisas Pós-Evento
Por que pesquisas de satisfação não medem ROI real
1. Memória Falha
das memórias distorcidas após 48h
Pessoas lembram do que acharam que sentiram, não do que realmente sentiram. Viés de recência domina.
2. Viés de Seleção
taxa de resposta média
Só respondem extremos: muito satisfeitos ou muito insatisfeitos. 80% do meio não responde.
3. Racionalização
decisões inconscientes
Perguntar "por que você comprou?" gera respostas racionalizadas, não razões reais.
Comparação Direta: Pesquisas vs. Visão Computacional
Dados objetivos superam percepção subjetiva
| Aspecto | Pesquisas Pós-Evento | Visão Computacional |
|---|---|---|
| Precisão | Subjetiva (percepção) | Objetiva (95%+ acurácia) |
| Taxa de Cobertura | 12-18% respondem | 100% dos participantes |
| Viés | Alto (memória + seleção) | Mínimo (dados brutos) |
| Timing | Após o evento (dias/semanas) | Tempo real (durante evento) |
| Acionável | Difícil (opiniões vagas) | Fácil (métricas específicas) |
| Comparável | Difícil (perguntas mudam) | Fácil (mesmas métricas) |
| Custo | Baixo (mas valor limitado) | Médio (mas ROI alto) |
Exemplo Real: Pesquisa vs. Dados Comportamentais
O que as pessoas dizem vs. o que realmente fazem
O Que a Pesquisa Disse
Pergunta: "Qual sessão você mais gostou?"
Resposta popular: "Palestra do CEO sobre Inovação"
Pergunta: "Você visitou o estande do Patrocinador A?"
Resposta popular: "Sim, foi interessante"
Problema: Baseado em memória falha e viés de desejabilidade social
O Que os Dados Mostraram
Palestra do CEO:
• 65% de ocupação inicial
• 40% saíram nos primeiros 15 min
• Taxa de retenção: apenas 60%
Estande Patrocinador A:
• 1.200 passantes
• 180 visitantes (15% atração)
• Tempo médio: 1,8 min (baixo)
Solução: Dados objetivos revelam a verdade
O Que Visão Computacional Realmente Mede
Comportamento real, não percepção
Métricas de Fluxo
Métricas de Engajamento
Quando Usar Cada Abordagem
Pesquisas e visão computacional são complementares, não excludentes
Use Pesquisas Para:
- ✓Satisfação geral: "Você recomendaria este evento?"
- ✓Feedback qualitativo: "O que podemos melhorar?"
- ✓Intenções futuras: "Você voltaria no próximo ano?"
- ✓Contexto: Entender o "porquê" por trás dos números
Use Visão Computacional Para:
- ✓Métricas objetivas: "Quantas pessoas visitaram?"
- ✓Comportamento real: "Quanto tempo ficaram?"
- ✓Comparações: "Estande A vs. B - qual performou melhor?"
- ✓ROI mensurável: Provar valor com dados concretos
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Perguntas Frequentes sobre Visão Computacional vs. Pesquisas
Eagle Sight AI
Especialistas em Computer Vision
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