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.
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Before agents and long before AI, market segmentation remains an analog discipline, requiring multidimensional thinking and solid hypotheses, not just tools.
The real work involves dealing with fragile data, integrating structured and unstructured layers, and interpreting information tensors that reveal opportunities and competitive asymmetries. This article deals precisely with this layer prior to automation: the conceptual clarity that leaders need to recover before trying to jump into algorithmic culture.
When it comes to market segmentation, I didn't know of a really well-reported case in Brazil.
If, on a more simplistic level, we think of classic matrices such as BCG or McKinsey, the actual segmentation exercise is much more complex. In certain contexts, it comes close to the functioning of a tensor: multiple dimensions, cross-dependencies, different weights, temporality and contextual factors that change the meaning of the data according to the axis analyzed.
Thinking like a tensor is to practice “model thinking”, which remains, above all, an analogue discipline. It requires a brain, not a machine.
The challenge is necessarily multidisciplinary, and this is where the suffering of executives who spend a lot of time with immature teams lies.
Even when business operators are able to bring quantitative data from ERP, CRM or sectoral reports (which, in Brazil, are still scarce and, often, methodologically fragile), the set of information needs to be standardized. This process demands an additional set of skills: statistical knowledge, data cleaning techniques, notions of sampling, dimensional modeling and even systems logic to avoid collinearities and redundancies.
When you add unstructured data, the challenge becomes amplified. This includes everything from more sophisticated sentiment analysis to qualitative inputs from field teams, customer recordings or information mined from third-party sources.
In these cases, the problem is not limited to normalization: it involves interpreting, validating, reducing noise and converting natural language into structures that can dialogue with transactional data. It is epistemological, not just technical.
Serious segmentation is not a mere snapshot of the market. It plots and overplots multiple layers: strategic human resources data (both internal and competitors), asset acquisition history, technological maturity, revenues and margins, pricing elasticity, media movements, public opinion, as well as ecosystem maps and the real position of the players.
Good segmentation reveals unobtained revenues, positioning errors, pricing flaws, ignored clusters, asymmetries between capacity and discourse and even subtle movements of competitors that go unnoticed in tactical instances.
This entire process requires other equally essential skills: dataset modeling, mastery of relational tables, use of manipulation languages (such as SQL, Python or R), basic and applied statistics, visualization techniques, clustering, similarity analysis and, above all, the ability to formulate hypotheses. Without hypotheses, there is no segmentation. There is only ordering of tables.
In the so-called era of agents (we are already talking about the decade of agents), a complementary arsenal has emerged that can support these processes.
Agents capable of cleaning and normalizing data, web scraping agents to enrich information, agents that classify and tag content using LLMs as labelers, statistical automation agents capable of performing clustering, PCA or churn analysis, base reconciliation agents that solve deduplication and probabilistic matching problems, in addition to competitive simulation agents, capable of testing elasticity scenarios, price movements or player reactions.
In the last case (and not the first as the leader outside the technological center thinks), the RAG enters.
This article could mention agents available in the ecosystem for immediate use, but it is actually about capabilities that predate automation.
Before any automation, there is basic knowledge: truly understanding the segmentation discipline, knowing market behavior principles and being clear about the information models that generate strategic insights to direct portfolio, production capacity and competitive advantage. No GPU, however powerful, can replace this conceptual clarity.
And this clarity is not necessarily the exclusive responsibility of IT, the CTO or the marketing teams (understanding marketing here according to the definition of the American Marketing Association).
Segmentation is a job that belongs to multidimensional leaders, capable of moving between strategy, operations, data, behavior and finance with equal ease.
The provocative question remains: do these leaders exist from an analog perspective, before automation?
Many companies try to jump directly from subjective culture to algorithmic culture, without building the intermediate methodological culture, and this is one of the silent sources of failure at this moment.
There is robust literature on segmentation and, it is worth mentioning, it requires intellectual muscle.
I like Malcolm McDonald and Ian Dunbar, in “market segmentation” – worth checking out Strategic Marketing Expert | Malcolm McDonald.
I quote Peter Fader again, bringing a more financial and pricing view in “The Customer-Base Audit”.
Obviously these two works provide a “glimpse” of the thinking behind the structured idea.
Finally, two observations.
First, what I just wrote is not something that ChatGPT, even though it is a “generative” model, would produce spontaneously.
LLMs do not make implicit cross-subject assumptions, nor do they articulate disciplinary layers whose connection depends on human repertoire and have not been proposed before. They respond from “old” corpora, they do not synthesize paradigms alone.
Second, traditional business schools don't teach this type of thinking. And they don't teach because they weren't designed for that.
Your target audience is upwardly mobile managers, not executive leaders.
This scarcity of knowledge for senior leadership is “explained”: it arises from the fact that they do not produce enough volume to justify the business model of corporate education.
Executive leaders are in need of replenishing their knowledge matrix in the era of “continuing learning”.
It is the paradox of our time.
