Avanços Metodológicos Emergentes para Análise de Painéis Longitudinais na Pesquisa em Marketing

Prof. Dr. Luiz W. Tavares lwt@usp.br

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A análise de dados longitudinais e de painéis tornou-se fundamental para desvendar a dinâmica do comportamento do consumidor e avaliar o impacto temporal das estratégias de marketing. Este artigo aprofunda o debate metodológico ao integrar críticas recentes ao modelo cross-lagged tradicional, comparações sistemáticas entre abordagens de painel para inferência causal e avanços em métodos para lidar com confundimento não mensurado em estudos longitudinais. São discutidos os principais modelos e estimadores, como o RI-CLPM (Random Intercept CrossLagged Panel Model), o GCLM (Generalized Continuous-Lag Model), métodos de controle sintético e a inferência causal proximal, destacando suas vantagens, limitações e aplicações práticas. O artigo também explora como a incorporação de técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning potencializa a análise de grandes volumes de dados temporais, ampliando a capacidade de personalização, previsão e mensuração de brand equity digital. Ao final, propõe uma agenda de pesquisa que integra rigor estatístico, inferência causal robusta e inovação algorítmica, visando orientar tanto pesquisadores quanto profissionais de marketing na tomada de decisões baseadas em evidências dinâmicas e causais.