Segmentação de mercado, IA e tudo mais
Quando se trata de segmentação de mercado, não vejo com frequência casos realmente bem documentados. Em um nível mais simplista, pensamos em matrizes clássicas como BCG ou McKinsey. Mas o verdadeiro exercício de segmentação é muito mais complexo. Em certos contextos, aproxima-se do comportamento de um tensor: múltiplas dimensões, dependências cruzadas, pesos distintos, temporalidade e fatores contextuais que mudam o significado dos dados dependendo do eixo que está sendo analisado. Pensar como um tensor é praticar o Model Thinking, que continua sendo, acima de tudo, uma disciplina analógica. Requer um cérebro, não uma máquina. O desafio é necessariamente multidisciplinar, e é exatamente aí que os executivos sofrem, gastando muito tempo compensando equipes imaturas. Mesmo quando os operadores empresariais conseguem trazer dados quantitativos de ERP, CRM ou relatórios setoriais (que muitas vezes são escassos ou metodologicamente frágeis), o conjunto de informações deve ser normalizado. Este processo exige um conjunto adicional de competências: conhecimento estatístico, técnicas de limpeza de dados, conceitos de amostragem, modelagem dimensional e até lógica de sistemas para evitar colinearidade e redundância. Quando dados não estruturados são adicionados, o desafio aumenta ainda mais. Nestes casos, o problema não se limita à normalização: envolve interpretar, validar, reduzir ruído e converter a linguagem natural em estruturas que possam interagir com dados transacionais. É epistemológica, não apenas técnica. SEGMENTAÇÃO SÉRIA A segmentação séria não é um mero instantâneo do mercado. Ele traça e sobrepõe múltiplas camadas: dados sobre recursos humanos estratégicos (internos e competitivos), histórico de aquisição de ativos, maturidade tecnológica, receitas e margens, elasticidade de preços, atividade de mídia, opinião pública e mapas de ecossistemas que revelam a verdadeira posição dos participantes. tabelas relacionais, uso de linguagens de manipulação como SQL, Python ou R, estatística básica e aplicada, técnicas de visualização, clustering, análise de similaridade e, principalmente, capacidade de formulação de hipóteses. Sem hipóteses não há segmentação. Existe apenas ordenação de tabelas.A ERA DOS AGENTENa chamada era dos agentes (alguns já falam da década dos agentes) surge um arsenal complementar para apoiar estes processos. Agentes capazes de limpar e normalizar dados, agentes para web scraping e enriquecimento de dados, agentes que classificam e rotulam conteúdo usando LLMs como anotadores, agentes de automação estatística capazes de realizar clustering, PCA ou análise de rotatividade, agentes de reconciliação capazes de resolver desduplicação e correspondência probabilística e agentes de simulação competitiva projetados para testar cenários de elasticidade, movimentos de preços ou reações antecipadas de participantes do mercado. Entra em cena o RAG.Este artigo poderia listar os agentes disponíveis no ecossistema para uso imediato, mas trata fundamentalmente das capacidades que precedem a automação.Antes de qualquer automação, há um conhecimento fundamental: compreender verdadeiramente a disciplina da segmentação, conhecer princípios de comportamento do mercado e ter clareza sobre os modelos de informação que geram insights estratégicos para orientar o portfólio, a capacidade produtiva e a vantagem competitiva. Nenhuma GPU, por mais poderosa que seja, substitui essa clareza conceitual. E essa clareza não é necessariamente responsabilidade exclusiva da TI, do CTO ou das equipes de marketing (entendendo aqui o marketing, de acordo com a definição da American Marketing Association). A segmentação pertence a líderes multidimensionais capazes de se movimentar com fluidez entre estratégia, operações, dados, comportamento e finanças. A questão provocativa permanece: Esses líderes existem na perspectiva analógica, antes da automação? Muitas empresas tentam saltar diretamente da cultura subjetiva para a cultura algorítmica sem construir a cultura metodológica intermediária, e esta é uma das fontes silenciosas de fracasso hoje. Existe uma literatura robusta sobre segmentação e, deve ser dito, ela requer musculatura intelectual. Agradeço Malcolm McDonald e Ian Dunbar em Segmentação de Mercado. Peter Fader, da Wharton School, oferece uma visão mais financeira e orientada para preços em The Customer-Base Audit. Os LLMs não formam naturalmente suposições implícitas entre domínios, nem articulam camadas disciplinares cuja conexão depende do repertório humano e não foi previamente mapeada. Operam em corpora existentes; elas não originam novos paradigmas por si só. Em segundo lugar, a maior parte das escolas de gestão actuais, com excepção de um pequeno grupo de instituições altamente especializadas, tendem a não enfatizar este modo de pensar. Não por culpa, mas por design. A sua estrutura foi construída para servir as necessidades dos gestores ascendentes e não para cultivar a perspectiva mais ampla e integrativa exigida aos decisores a nível executivo. Esta lacuna no conhecimento da liderança de topo tem uma explicação estrutural: o público é relativamente pequeno e, portanto, não é o principal motor económico das instituições educativas. Como resultado, muitos líderes executivos encontram-se sem renovação contínua da sua matriz de conhecimento, mesmo numa era que promove a “aprendizagem contínua”. Um paradoxo do nosso tempo. Inscreva-se hoje.
Publicado: 2025-12-05 23:30:00
fonte: www.fastcompany.com
