Antes dos agentes e muito antes da IA, segmentação de mercado continua sendo uma disciplina analógica, que exige pensamento multidimensional e hipóteses sólidas, não apenas ferramentas.

O trabalho real envolve lidar com dados frágeis, integrar camadas estruturadas e não estruturadas, e interpretar tensores de informação que revelam oportunidades e assimetrias competitivas. Este artigo trata justamente dessa camada anterior à automação: a clareza conceitual que líderes precisam recuperar antes de tentar saltar para a cultura algorítmica.

Tratando de segmentação de mercado, não conheci um caso realmente bem relatado no Brasil.

Se, em um nível mais simplista, pensamos em matrizes clássicas, como BCG ou McKinsey, o exercício de segmentação real é muito mais complexo. Em certos contextos, chega a se aproximar do funcionamento de um tensor: múltiplas dimensões, dependências cruzadas, pesos distintos, temporalidade e fatores contextuais que mudam o significado dos dados conforme o eixo analisado.

Pensar como um tensor é praticar “model thinking”, o que continua sendo, antes de tudo, uma disciplina analógica. Exige cérebro, não máquina.

O desafio é necessariamente multidisciplinar, e aí que está o sofrimento de executivos que gastam muito tempo com times imaturos.

Mesmo quando os operadores do negócio conseguem trazer dados quantitativos de ERP, CRM ou de relatórios setoriais (que, no Brasil, ainda são escassos e, não raro, metodologicamente frágeis), o conjunto de informações precisa ser normalizado. Esse processo demanda um conjunto adicional de competências: conhecimento estatístico, técnicas de limpeza de dados, noções de sampling, modelagem dimensional e até lógica de sistemas para evitar colinearidades e redundâncias.

Quando se adicionam dados desestruturados, o desafio se amplifica. Isso inclui desde um sentiment analysis mais sofisticado até insumos qualitativos vindos de equipes de campo, gravações de clientes ou informações mineradas de fontes terceiras.

Nesses casos, o problema não se limita à normalização: envolve interpretar, validar, reduzir ruído e converter linguagem natural em estruturas que possam dialogar com dados transacionais. É epistemológico, não apenas técnico.

A segmentação séria não é uma mera fotografia do mercado. Ela plota e sobrepõe (overplot) múltiplas camadas: dados de recursos humanos estratégicos (tanto internos quanto dos concorrentes), histórico de aquisição de ativos, maturidade tecnológica, receitas e margens, elasticidade de precificação, movimentos de mídia, opinião pública, além de mapas de ecossistema e da posição real dos players.

Uma boa segmentação revela receitas não obtidas, erros de posicionamento, falhas de precificação, clusters ignorados, assimetrias entre capacidade e discurso e até movimentos sutis de concorrentes que passam despercebidos nas instâncias táticas.

Todo esse processo exige outras competências igualmente essenciais: modelagem de datasets, domínio de tabelas relacionais, uso de linguagens de manipulação (como SQL, Python ou R), estatística básica e aplicada, técnicas de visualização, clustering, análise de similaridade e, sobretudo, capacidade de formular hipóteses. Sem hipóteses, não há segmentação. Há apenas ordenação de tabelas.

Na chamada era dos agentes (já se fala em década dos agentes), surge um arsenal complementar que pode apoiar esses processos.

Agentes capazes de limpar e normalizar dados, agentes de web scraping para enriquecer informações, agentes que classificam e etiquetam conteúdos usando LLMs como rotuladores, agentes de automação estatística aptos a executar clustering, PCA ou análises de churn, agentes de reconciliação de bases que resolvem problemas de deduplicação e matching probabilístico, além de agentes de simulação competitiva, capazes de testar cenários de elasticidade, movimentos de preço ou reações de players.

Em último caso (e não no primeiro como pensa o líder fora do centro tecnológico), entra o RAG.

Esse artigo poderia citar agentes disponíveis no ecossistema para uso imediato, mas trata de fato da capacidades que são anteriores à automação.

Antes de qualquer automação, existe o conhecimento basal: compreender realmente a disciplina de segmentação, conhecer princípios de comportamento de mercado e ter clareza dos modelos de informação que geram insights estratégicos para direcionar portfólio, capacidade produtiva e vantagem competitiva. Nenhuma GPU, por mais poderosa, substitui essa clareza conceitual.

E essa clareza não é, necessariamente, uma responsabilidade exclusiva da TI, do CTO ou das equipes de marketing  (entendendo marketing aqui segundo a definição da American Marketing Association).

Segmentação é um trabalho que pertence a líderes multidimensionais, capazes de transitar entre estratégia, operação, dados, comportamento e finanças com igual naturalidade.

A pergunta 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 essa é uma das fontes silenciosas de fracasso nesse momento.

Há literatura robusta sobre segmentação e, vale dizer, ela exige musculatura intelectual.

Gosto de Malcolm McDonald e Ian Dunbar, em “market segmentation” – vale conferir Strategic Marketing Expert | Malcolm McDonald.

Volto a citar Peter Fader, trazendo uma visão mais financeira e de precificação em “The Customer-Base Audit”.

Obviamente esses dois trabalhos dão um “glimpse” do pensamento por trás da ideia estruturada.

Finalmente, duas observações.

Primeiro, o que acabo de escrever não é algo que o ChatGPT, mesmo sendo um modelo “generativo”, produziria espontaneamente.

LLMs não fazem assunções implícitas com assuntos cruzados, nem articulam camadas disciplinares cuja conexão depende de repertório humano e não foram propostas antes. Elas respondem a partir de corpora “antigo”, não sintetizam paradigmas sozinhas.

Segundo, as escolas de negócios tradicionais não ensinam esse tipo de pensamento. E não ensinam porque não foram desenhadas para isso.

Seu público-alvo são gerentes em trajetória ascendente, não líderes executivos.

Essa escassez de conhecimento para alta liderança se “explica”: decorre do fato de que eles não fazem volume suficiente para justificar o modelo de negócio da educação empresarial.

Líderes executivos estão carentes de reposição de matriz de conhecimento na era do “continuing learning”.

É o paradoxo do nosso tempo.