Survey Intel · análise de pesquisa em camadas progressivas

Pesquisas de público são tratadas como aprendizado estatístico que serve a uma decisão concreta — não como relatório técnico. O objetivo nunca é "descrever os dados". O objetivo é responder: o que esse público pede que eu entregue?

Princípio central

Análise em camadas progressivas, não pipeline linear. Cada camada é gatilhada pelo que a anterior revelou. Pular camadas é OK quando o dataset não pede; forçar todas é pior que parar cedo.

L1 · Diagnóstico do dataset           ← sempre
L2 · Distribuições univariadas        ← sempre
L3 · Cruzamentos 2D                   ← se houver 2+ variáveis categóricas chave
L4 · Análise temática qualitativa     ← se houver campos abertos com >100 respostas substantivas
L5 · Segmentação acionável            ← se a decisão final exige falar com subgrupos
L6 · Avatar primário em profundidade  ← se houver UMA célula claramente dominante no cruzamento
L7 · Inteligência aplicada            ← se o uso for comunicação/venda/copy (não pesquisa acadêmica)
L8 · Materialização visual            ← se há audiência além do próprio analista