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Metodologia de pesquisa

Uma abordagem sistemática para a avaliação independente.

Aplicamos uma metodologia estruturada em várias etapas — incluindo revisão interna por pares e validação de dados — para garantir que nossas avaliações de tecnologia permaneçam transparentes, imparciais e reproduzíveis.

Filosofia de pesquisa

Metodologia da AIMultiple para realizar pesquisas objetivas e baseadas em dados sobre novos produtos e serviços de tecnologia B2B.

A tecnologia B2B é opaca e complexa. Os processos de vendas B2B dependem mais de relacionamentos pessoais do que de fatos relevantes. Analistas de B2B compartilham suas opiniões.

A pesquisa em tecnologia B2B é importante demais para ser opaca e complexa. Ela orienta gastos anuais na ordem de centenas de bilhões de dólares.

Nossa missão é ajudar as empresas a tomar melhores decisões tecnológicas por meio de insights relevantes e compartilhados de forma transparente.

Processo de pesquisa

A equipe da AIMultiple segue o princípio dos seis olhos: cada artigo da AIMultiple é lido por pelo menos três analistas do setor.

  • Os analistas do setor pesquisam tópicos e preparam suas conclusões em um rascunho. Eles são creditados como "Pesquisadores" nos créditos do artigo.
  • O rascunho é revisado por outro analista do setor. O revisor não é creditado na autoria do artigo. Seu objetivo é garantir que o artigo se baseie nas fontes mais recentes e confiáveis ou na experiência da nossa equipe com a tecnologia.
  • O analista principal, Cem Dilmegani, lê e finaliza o artigo. Ele é creditado como "Autor" no artigo.

Artigos selecionados também são lidos por membros da Rede de Líderes Empresariais da AIMultiple, e suas contribuições são usadas para verificação de fatos e para obter mais feedback dos usuários. Líderes empresariais,

  • São usuários ou gestores dos usuários da solução tecnológica que avaliam.
  • Não podem ser funcionários ou ex-funcionários, nem parceiros, de fornecedores de tecnologia nas áreas em que avaliam IA. Vários artigos para minimizar conflitos de interesse.

Princípios Orientadores

Simples e direto

Sites e analistas B2B frequentemente usam linguagem indireta e jargões.

Nosso objetivo é ser o mais conciso possível, explicando os pontos principais de forma direta.

Um tema pode incluir diversos tópicos relevantes para diferentes públicos. Estes serão explicados em seções distintas, e os usuários poderão navegar facilmente até a seção de seu interesse.

Relevante

Compartilhar informações em excesso é pior do que compartilhar informações insuficientes. Usuários corporativos têm prioridades concorrentes e a IA precisa de múltiplas pesquisas para auxiliá-los na tomada de decisões, compartilhando apenas informações relevantes.

Orientado por dados

A AIMultiple não endossa quaisquer produtos ou serviços, apenas compartilha informações relevantes sobre eles com base em fatos verificáveis.

Ético

A equipe da AIMultiple manterá sua independência e buscará evitar conflitos de interesse para preservar sua objetividade. Nosso objetivo é alcançar os mais altos níveis de transparência .

Conflitos de interesse inevitáveis (como comentários da AIMultiple sobre os serviços ou produtos de nossos clientes) são claramente destacados em nossos artigos. Para mais informações, consulte nossos compromissos éticos .

Critérios de Relevância

Os artigos da AIMultiple focam apenas nos pontos que importam.

Os produtos de tecnologia empresarial são complexos, possuindo centenas de funcionalidades que podem ser avaliadas de diversas maneiras. Além disso, estão em constante evolução, o que torna as avaliações um desafio. A AIMultiple não focará suas avaliações em...

  • Funcionalidades oferecidas por algumas soluções em um domínio . Os requisitos mínimos em uma categoria não levam as empresas a escolher um produto em detrimento de outro.
  • Diferenças estatisticamente significativas . A maioria dos benchmarks é realizada com um conjunto de dados limitado e, na maioria dos casos, pequenas diferenças não são estatisticamente significativas. O AIMultiple não publica diferenças que provavelmente não serão reproduzidas e concentra-se em diferenças estatisticamente significativas.

A AIMultiple está constantemente aprimorando sua metodologia de pesquisa e seus compromissos. Entre em contato caso tenha comentários ou sugestões.

Fontes de dados

Credibilidade dos dados

A influência dos fornecedores atinge todas as partes do ecossistema de informações B2B, incluindo a mídia, analistas do setor, influenciadores e plataformas de avaliação. Para garantir a validade dos nossos dados, nossas fontes de dados precisam ser confiáveis e atender aos seguintes critérios:

  • Clareza: O leitor deve perceber como os dados subjacentes foram acessados.
  • Verificável: O usuário deve ser capaz de verificar os dados que fundamentam nossas análises.
  • Relevante: Há muitos dados, mas poucos são relevantes para uma análise específica. Vamos nos concentrar nos relevantes.

Caso esses dados não estejam disponíveis, compartilharemos nossas descobertas, que serão resultado de um destes canais:

Na ausência de dados verificáveis, a equipe da AIMultiple também poderá compartilhar informações que não sejam verificáveis. Nesses casos, a AIMultiple esclarecerá no artigo que se trata de uma afirmação e não de um fato verificável.

Estes são os tipos típicos de dados usados na pesquisa da AIMultiple e suas frequências de atualização. Caso a equipe da AIMultiple utilize fontes de dados diferentes para esses campos, isso será claramente identificado no artigo.

Métricas de presença no mercado

Normalmente, utilizamos essas métricas, pois elas estão correlacionadas com maiores receitas para empresas de tecnologia B2B e podem ser verificadas publicamente.

Número de funcionários:

  • Justificativa: Para empresas que competem no mesmo segmento, existe uma correlação entre o número de funcionários e a receita. Essa correlação não é perfeita e estamos cientes de suas limitações.
    • Empresas com múltiplos produtos tendem a ter mais funcionários do que empresas focadas em um único produto. Isso não significa necessariamente que seus produtos sejam melhores do que os de empresas mais especializadas.
    • Empresas mais eficientes podem ser capazes de entregar produtos melhores com o mesmo número de funcionários do que empresas menos eficientes.
    • A antiguidade da força de trabalho é outro fator importante que não se reflete no número de funcionários.
    • O número de funcionários é uma das muitas métricas de custo. Uma equipe pequena com acesso a ótimos recursos (por exemplo, milhares de GPUs) pode entregar um produto melhor do que uma equipe grande com acesso a menos recursos.
  • Fonte: LinkedIn
  • Frequência de atualização: Mensal

Número de avaliações e avaliação média:

  • Justificativa: Para produtos concorrentes no mesmo segmento, existe uma correlação entre o número de avaliações de um produto e sua receita. Essa correlação não é perfeita e estamos cientes de suas limitações.
    • Alguns produtos realizam campanhas de avaliação em plataformas de avaliação, enquanto outros não, o que resulta em números diferentes de avaliações para produtos com popularidade semelhante.
    • As versões gratuitas podem impulsionar as avaliações, mas podem não melhorar a experiência do cliente para usuários pagantes.
    • As avaliações podem ser incentivadas, geradas automaticamente ou escritas pelos próprios vendedores ou seus parceiros.
  • Fonte: Duas das principais plataformas de avaliação dedicadas exclusivamente a esse tema. Por enquanto, não estamos incluindo plataformas de avaliação pertencentes a analistas do setor. Elas serão incluídas à medida que expandirmos nossa coleta de dados.
  • Frequência de atualização: Trimestral

Características

  • Fonte: Nossos benchmarks, sites de fornecedores, avaliações ou parceiros de fornecedores.
  • Frequência de atualização para
    • Sites de fornecedores: Diariamente. No entanto, nem todas as informações no AIMultiple são cobertas por esse modelo de atualização diária, e nossa equipe está trabalhando arduamente para garantir que todas as informações críticas no AIMultiple sejam atualizadas diariamente. Caso a atualização diária não esteja disponível, as atualizações serão realizadas no mínimo anualmente durante o período de atualizações.
    • Avaliações ou parcerias com fornecedores: No mínimo anualmente durante as atualizações.

Pode ser necessário contabilizar as funcionalidades para termos uma ideia da abrangência dos produtos em termos de recursos. Nesses casos, seguiremos este método:

  • Características binárias (ou seja, verdadeiro ou falso) são contabilizadas como 1 se forem verdadeiras. Por exemplo, para a característica "ISO 27001", se o produto possuir essa certificação, essa característica será contabilizada como 1.
  • Os atributos numéricos são contabilizados como 1 se tivermos identificado o valor numérico.
  • Funcionalidades que podem assumir múltiplos valores são contabilizadas pelo número de valores que o produto suporta. Por exemplo, se o produto oferece os valores "SAP" e "Dynamics" para a funcionalidade "Integrações com ERP", isso é contabilizado como 2.

Preços

Os preços podem ser exibidos em dólares, sem incluir centavos. Portanto, um preço de US$ 14,99/usuário/mês normalmente seria exibido como US$ 15/usuário/mês.

A fonte e a frequência de atualização são as mesmas descritas acima na seção de recursos.

Código aberto

Para serem incluídas em artigos que destacam soluções em uma categoria, as soluções de código aberto precisam ter sido atualizadas nos últimos 6 meses. Isso é verificado durante as atualizações e as soluções de código aberto desatualizadas são removidas de nossas páginas.

Correções e atualizações

Os produtos e serviços tecnológicos estão em constante evolução. Para merecer a confiança de nossos leitores, a equipe da AIMultiple desenvolveu um sistema de atualizações regulares:

  • Todos os artigos de pesquisa da AIMultiple são revisados pelo menos anualmente. A maior parte de nossa pesquisa é atualizada trimestralmente ou mensalmente.
  • Informações em constante mudança, como preços de produtos e disponibilidade de recursos, são atualizadas diariamente ou em algum intervalo entre diariamente e anualmente. Para mais detalhes, consulte a seção de fontes de dados.

Conteúdo de terceiros

Todos os artigos de pesquisa no AIMultiple são preparados por nossa própria equipe. O AIMultiple não hospeda nenhum conteúdo de terceiros, com exceção de:

  • Alguns dos vídeos compartilhados em artigos de pesquisa
  • Algumas das imagens compartilhadas em artigos de pesquisa. A fonte das imagens será destacada no artigo.

Versão

Esta é a versão 1.2 das diretrizes de pesquisa da AIMultiple, publicada em 3 de julho de 2024. Ela será implementada em todas as páginas da AIMultiple até 6 de janeiro de 2025.