ads:
UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ – UFC
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO, ATUÁRIA, CONTABILIDADE
E SECRETARIADO – FEAACS
MESTRADO PROFISSIONAL EM ADMINISTRAÇÃO E CONTROLADORIA
FRANCISCO VICENTE SALES MELO
SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE CONSUMIDORES RESIDENCIAIS DE
ENERGIA ELÉTRICA
FORTALEZA
2009
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
FRANCISCO VICENTE SALES MELO
SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE CONSUMIDORES RESIDENCIAIS DE
ENERGIA ELÉTRICA
Orientador: Prof. Dr. Luiz Carlos Murakami
FORTALEZA
2009
Dissertação submetida à coordenação do
Programa de Pós-graduação em
Administração e Controladoria da
Universidade Federal do Ceará (UFC),
como requisito parcial para obtenção do
título de Mestre Profissional em
Administração e Controladoria.
ads:
M485s Melo, Francisco Vicente Sales
Segmentação do mercado de consumidores residenciais de energia
elétrica. / Francisco Vicente Sales. – Fortaleza, 2009.
109 f.; 30 cm.
Orientador: Prof. Dr. Luiz Carlos Murakami.
Dissertação de Mestrado – Universidade Federal do Ceará,
Faculdade de Economia, Administração, Atuária, Contabilidade e
Secretariado (FEAACS).
1.
Segmentação de mercado, 2. Energia elétrica, 3. Data Mining e
4. CHAID.
FRANCISCO VICENTE SALES MELO
SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE CONSUMIDORES RESIDENCIAIS DE
ENERGIA ELÉTRICA
Aprovado em 09 / 11 / 2009.
BANCA EXAMINADORA
__________________________________________
Prof. Dr. Luiz Carlos Murakami (UFC)
Orientador
__________________________________________
Prof. Dr. Hugo Osvaldo Acosta Reinaldo (UFC)
Membro interno
__________________________________________
Prof. Dra. Ana Augusta Ferreira de Freitas (UECE)
Membro externo
Dissertação submetida à coordenação do
Programa de Pós-graduação em
Administração e Controladoria da
Universidade Federal do Ceará (UFC),
como requisito parcial para obtenção do
título de Mestre Profissional em
Administração e Controladoria.
Dedico a minha esposa e a meus pais.
“Se, a princípio, a idéia não é absurda, então não há esperança para ela”.
Albert Einstein
AGRADECIMENTOS
Se não fossem todas as pessoas que fazem parte do meu convívio, dificilmente teria
conseguido finalizar mais esta etapa da minha vida. Por isso, venho agora agradecer a todos
pelo apoio dado neste período de dedicação e isolamento que tive que passar.
Primeiramente, agradeço a Deus pelas forças dadas a mim e por não ter deixado
fraquejar nos momentos de dificuldades. Em seguida, agradeço ao meu orientador Prof. Dr.
Luiz Carlos Murakami, pelo seu apoio, contribuições, receptividade, paciência e sua visão
sistêmica do processo de investigação científica, além de ter acreditado na minha proposta de
pesquisa desde o início do curso.
Agradeço muito a minha esposa Drª. Sonia Rebouças da Silva Melo pela paciência e
incentivos motivacionais no período da realização deste trabalho. Agradeço também aos meus
pais pelo apoio e pela compreensão nos momentos em que fiquei mais distante deles.
Faço um agradecimento especial a Profª. Drª. Ana Augusta de Freitas pelas palavras de
força e excelentes contribuições dadas neste trabalho antes do curso, na qualificação e depois
da qualificação. Ao amigo Cleone Francisco Brito, pelas ajudas dadas com relação à extração
e formatação das bases de dados. Meus sinceros agradecimentos aos dois.
Aos professores do mestrado, Claudia Buhamra, Hugo Acosta, Érico Marques,
Serafim Ferraz e ao coordenador do curso, Augusto Cabral, pelas palavras amigas e
motivadoras. Aos amigos mais próximos do mestrado, Natália Sena, Liliane Araújo, Marcos
Saraiva, Reginauro Catunda, José Ocelo e Carlos Falconiere.
Por último, quero agradecer a Companhia Energética do Ceará por ter acreditado no
meu potencial e financiado parte do curso. Sem essa fundamental contribuição, com certeza
não teria nem iniciado o mestrado. Agradeço ainda a todos os colegas dessa empresa e da
Universidade Estadual do Ceará, instituições nas quais atuo profissionalmente.
RESUMO
As distribuidoras de energia elétrica procuram tratar seu mercado desconsiderando o fato de
ser, aparentemente, monopólio, ou seja, procuram sempre oferecer qualidade aos seus clientes
para se manterem competitivas no mercado de distribuição, além de evitarem o risco de perda
concessão nos casos de má prestação de serviço. Para contribuir com essas melhorias que
estão relacionadas ao marketing dessas empresas, acredita-se que seja necessário identificar
segmentos que caracterizem os grupos de consumidores de energia elétrica diferentes dos
segmentos clássicos utilizados neste setor. O objetivo deste trabalho é analisar segmentos de
consumidores residenciais de energia elétrica através de modelagem de dados categóricos. A
estrutura metodológica foi construída a partir da Knowledge Discovery in Databases (KDD),
que contempla o processo de Data Mining. A amostra utilizada corresponde aos dados de
628.339 consumidores obtidos junto ao cadastro de clientes de uma distribuidora de energia
elétrica situada na região Nordeste do Brasil, sendo a amostra correspondente a
aproximadamente 23,3% dos consumidores da empresa. Para a modelagem dos dados e
construção dos segmentos, utilizou-se a técnica Chi-Square Automatic Interaction Detection
(CHAID) proposta por G. Kass em 1980. Como resultados, verificou-se que para explicar o
faturamento médio de energia dos consumidores residenciais, a classe de consumo é a
principal variável em todas as análises realizadas. Após esta variável, as outras duas mais
significantes são grau de escolaridade e aquela que indica se o cliente comprou ou não outros
produtos ofertados pela distribuidora. Conclui-se que os diversos segmentos de mercado
identificados para o mercado de consumidores residenciais de energia elétrica, podem ser
úteis para o desenvolvimento de estratégias de marketing mais direcionadas, sendo estas
possíveis de adequação para identificação de novas oportunidades de negócio. Sugere-se a
aplicação de bases psicográficas em cada um dos grupos identificados com objetivo de
identificar os estilos de vida desses consumidores. Acredita-se que a partir desses segmentos,
seja possível melhorar as características desses grupos identificados.
Palavras-chave: Segmentação de mercado, energia elétrica e CHAID.
ABSTRACT
The dealers of electric energy try to treat its market disrespecting the fact of being, seemingly,
monopoly, that is to say, they always try to offer quality to its customers for if they maintain
competitive in the distribution market, besides they avoid the risk of loss concession in the
cases of bad service installment. To contribute with those improvements that are related to the
marketing of those companies, it is believed that is necessary to identify segments that
characterize the groups of consumers of electric energy different from the classic segments
used in this section. The objective of this work is to analyze residential consumers' of electric
energy segments through to model of categorical data. The methodological structure was built
starting from Knowledge Discovery in Databases (KDD) that contemplates Data Mining
process. The used sample corresponds to the 628.339 consumers' data obtained the a dealer's
of electric energy customers' cadaster placed in the Northeast area of Brazil close to, being
approximately the corresponding sample the 23,3% of the consumers of the company. For the
to model of the data and construction of the segments, technical Chi-Square Automatic
Interaction Detection was used (CHAID) proposed by G. Kass in 1980. As results, it was
verified that is the main variable in all the accomplished analyses to explain the medium
revenue of the residential consumers' energy, the consumption class. After this variable, the
other ones two more significant they are educational degree and that that the customer is
indicated bought or not other products market for the dealer. It is ended that the several
identified market segments for the residential consumers' of electric energy market, they can
be useful for the development of addressed marketing strategies, being these possible of
adaptation for identification of new business opportunities. He/she suggests himself the
application of bases psychographics in each one of the groups identified with objective of
identifying those consumers' lifestyles. It is believed that to leave of those segments, be
possible to improve the characteristics of those identified groups.
Keywords: Market segmentation, electrical energy and CHAID.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
FIGURA 1 – Etapas de uma análise de cluster..................................................................... 31
FIGURA 2 – Fases do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD) ................ 35
FIGURA 3 – Fases do CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) . 37
FIGURA 4 – Árvore de decisão ........................................................................................... 54
FIGURA 5 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de mercado do
Ceará .....................................................................................................................................
58
FIGURA 6 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de mercado de
Fortaleza ...............................................................................................................................
65
FIGURA 7 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de consumidores
que não compraram produtos ofertados pela distribuidora ..................................................
71
FIGURA 8 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de consumidores
que compraram produtos ofertados pela distribuidora .........................................................
79
QUADRO 1 – Classes e subclasses de consumo de energia ................................................ 15
QUADRO 2 – Bases para a segmentação de mercado ......................................................... 21
QUADRO 3 – Variáveis independentes para categorização dos segmentos ....................... 44
QUADRO 4 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o
Ceará .....................................................................................................................................
62
QUADRO 5 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para
Fortaleza ...............................................................................................................................
69
QUADRO 6 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID
considerando apenas os clientes que não consumiram produtos e serviços ofertados pela
distribuidora de energia ........................................................................................................
76
QUADRO 7 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID
considerando apenas os clientes que consumiram produtos e serviços ofertados pela
distribuidora de energia ........................................................................................................
81
QUADRO 8 – Variáveis preditoras eleitas e não eleitas pelo CHAID com relação aos
segmentos de consumidores que compram com relação aos que não compram produtos ...
82
QUADRO 9 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o
Ceará de acordo com a nova simulação ...............................................................................
88
QUADRO 10 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o
Ceará de acordo com a nova simulação ...............................................................................
90
SUMÁRIO
1
INTRODUÇÃO
...........................................................................................................
1
1.1 HIPÓTESES DE PESQUISA ................................................................................. 4
1.2 OBJETIVOS ...........................................................................................................
4
1.2.1 Geral .......................................................................................................... 4
1.2.2 Específicos ................................................................................................. 4
1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO ........................................................................... 5
2
O MERCADO DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
........................
6
2.1 O PAPEL DA AGÊNCIA REGULADORA ANEEL ............................................ 9
2.2 ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE DISTRIBUIDORES DE ENERGIA
ELÉTRICA: DO OBJETIVO ÀS ATIVIDADES ........................................................
11
2.3 INDO ALÉM DA DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA: BREVES
CONSIDERAÇÕES .....................................................................................................
12
2.4 SEGMENTAÇÃO UTILIZADA NO SETOR ELÉTRICO ................................... 14
3
SEGMENTAÇÃO DE MERCADO
.......................................................................... 17
3.1 OBJETIVOS DA SEGMENTAÇÃO ..................................................................... 18
3.2 BASES PARA SEGMENTAÇÃO ......................................................................... 19
3.2.1 Segmentação geográfica ......................................................................................
21
3.2.2 Segmentação demográfica ................................................................................... 22
3.2.3 Segmentação sociocultural .................................................................................. 23
3.2.4 segmentação por uso e por uso-situação ..............................................................
25
3.2.5 Segmentação por benefício .................................................................................. 25
3.2.6 Segmentação psicográfica ................................................................................... 26
3.2.7 Segmentação híbrida ............................................................................................
29
3.3 MÉTODOS DE PESQUISA UTILIZADOS EM SEGMENTAÇÃO ....................
29
3.3.1 Análise fatorial e de cluster ................................................................................. 29
3.3.2 Análise discriminante .......................................................................................... 31
3.3.3 Chi-square automatic interaction detection (CHAID) ........................................ 32
4
METODOLOGIA
.......................................................................................................
34
4.1 DATA MINING .....................................................................................................
36
4.2 PROCEDIMENTOS DE SELEÇÃO DOS DADOS ..............................................
39
4.2.1 Compreensão do negócio .....................................................................................
39
4.2.2 Compreensão e preparação dos dados ................................................................. 40
4.3 MODELAGEM: TÉCNICA DE ANÁLISE DE DADOS ..................................... 50
4.3.1 A técnica CHAID ................................................................................................ 51
4.3.2 A Árvore de decisão ............................................................................................ 53
5
RESULTADOS
........................................................................................................... 55
5.1 SEGMENTOS DE MERCADO ESTADO DO CEARÁ ....................................... 55
5.2 SEGMENTOS DE MERCADO PARA FORTALEZA ......................................... 63
5.3 SEGMENTOS DE MERCADO DE CONSUMIDORES QUE NÃO
COMPRARAM PRODUTOS E SERVIÇOS OFERTADOS PELA
DISTRIBUIDORA DE ENERGIA ..............................................................................
69
5.4 SEGMENTOS DE MERCADO DE CONSUMIDORES QUE COMPRARAM
PRODUTOS E SERVIÇOS OFERTADOS PELA DISTRIBUIDORA DE
ENERGIA .....................................................................................................................
76
5.5 NOVAS SIMULAÇÕES DE SEGMENTOS DE MERCADO ............................. 83
6
CONCLUSÕES
........................................................................................................... 92
REFERÊNCIAS BIBL
IOGRÁFICAS
..................................................................... 96
APÊNDICE A – Tabela de Categorias de profissões amostra Estado ......................... 104
APÊNDICE B – Tabela de Categorias de profissões amostra Capital ......................... 105
APÊNDICE C – Tabela de Municípios do Estado ....................................................... 106
1
1 INTRODUÇÃO
Os consumidores, constantemente, mudam suas preferências mesmo em mercados nos
quais os produtos e serviços ofertados são mais homogêneos. As necessidades pessoais e a forma
de viver atrelado às influencias ambientais, como os fatores interpessoais e intrapessoais podem
alterar a predisposição do consumidor.
A liberdade que os consumidores têm para escolher seus produtos e serviços, nem sempre
é possível quando esses são ofertados por organizações consideradas monopolistas. Tem-se como
exemplo as distribuidoras de energia elétrica que, após o processo de privatização, vêm
procurando reinventar-se para melhorar os resultados financeiros e manter-se, não apenas como
uma simples distribuidora de energia elétrica, mas, como empresa de serviços. Essas empresas
procuram tratar seu mercado desconsiderando o fato de ser monopólio, ou seja, procuram sempre
oferecer qualidade aos seus clientes para manterem-se competitivas no mercado de distribuição,
além de evitarem o risco da perda da concessão nos casos de má prestação de serviço.
Em 1998, o setor elétrico brasileiro passou por intensas transformações devido às
privatizações. Tais transformações visavam reduzir os custos e os impactos ambientais incorridos
na produção de energia elétrica. Outro objetivo dessa mudança era estimular a competição na
geração e na comercialização de energia, além da introdução de mecanismos para incentivar a
regulação deste segmento que se caracteriza como monopólio natural (transmissão e
distribuição), procurando ainda criar mecanismos para garantir o funcionamento eficiente do
setor elétrico (PIRES, 1999).
Segundo Pires (1999), o modelo proposto pelo governo para as privatizações adotou uma
estratégia gradual, pretendendo, de forma gradativa, reduzir a dívida pública, melhorar a
eficiência produtiva e resgatar a capacidade de investimento das empresas. O governo priorizou a
venda das empresas distribuidoras de energia elétrica, pois entendia que dificilmente
conseguiriam atrair interessados para os ativos de geração. Desta forma, além de privatizar as
distribuidoras federais Light e Escelsa, o governo estimulou a venda de distribuidoras estaduais,
com ajuda do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES). Do ponto de
vista estratégico do governo, o processo foi tão eficiente que, hoje, praticamente todas as
distribuidoras são geridas pela iniciativa privada.
2
Passados esses anos, depois de tantas mudanças, observa-se que as empresas do setor
elétrico brasileiro, especificamente as distribuidoras de energia, estão bem consolidadas e estão
procurando aperfeiçoar-se para melhorar a prestação dos serviços ao cliente. Não é simples
desenvolver estratégias atraentes aos consumidores de energia elétrica, já que este serviço é
considerado como essencial e, muitas vezes, surpreendê-los não é tarefa fácil. Acredita-se que o
primeiro passo é conhecer suas características, necessidades e, até mesmo de forma aprofundada,
seus valores e estilos de vida para que as estratégias de marketing sejam mais direcionadas. Com
essa ação, as distribuidoras buscam aperfeiçoar a prestação de serviços de energia elétrica, além
de possibilitar meios para o desenvolvimento de novos produtos e serviços de acordo com as
necessidades dos clientes.
Nesse momento, surge o órgão regulador como agente promotor da competição e da
mudança de postura das distribuidoras de energia e as orienta para o mercado. Uma vez por ano,
as distribuidoras têm acesso às pesquisas de satisfação realizadas pela agência reguladora e com
essas informações elas procuram identificar os pontos para melhorias e conhecem as que
obtiveram os melhores resultados. Esse novo contexto abre as portas para o desenvolvimento de
estratégias de marketing, fornecendo meios para que as distribuidoras de energia possam manter
o direito de concessão através de melhorias no processo de comercialização.
Na perspectiva de buscar melhorias, as distribuidoras precisam acompanhar as tendências
do marketing. No século XXI, essas tendências aparecem dando uma crescente ênfase na
qualidade, no valor, na satisfação dos consumidores, no desenvolvimento de relacionamento, em
administrar processos gerenciais integrando funções administrativas, em marketing direto e pela
internet, em serviços e tecnologia industrial, na ética do marketing e na psicologia do
consumidor, que busca entender o comportamento de consumo, dentre outras.
Observa-se que o consumidor é o responsável pelas mudanças no marketing, pois o que
faz os profissionais de marketing perceber novos rumos são as mudanças de comportamento das
pessoas. Rocha e Christensen (1999) asseguram que as alterações no comportamento dos
consumidores são, muitas vezes, o resultado das adaptações a mudanças ambientais. Dentro da
mesma perspectiva desses autores, Giglio (1996) afirma que a empresa precisa acompanhar,
constantemente, os clientes indo ao encontro das expectativas deles, pois, é o consumidor quem
acaba mostrando os possíveis rumos da empresa.
3
Frente a essas tendências, a segmentação de mercado, que distinguem os grupos de
consumidores no mercado é bastante utilizada nas estratégias de marketing (BOONE; KURTZ,
1998). Aparentemente é uma ferramenta antiga e pouco utilizada, no entanto, observa-se que ela
é fundamental para direcionar as ações de marketing das organizações. Não se tem muitos
registros de estudos de segmentação de consumidores de energia elétrica no Brasil, assim,
acredita-se que esse estudo pode preencher essa lacuna, tanto na academia quanto no mercado em
si.
Dentre os trabalhos existentes, pode-se citar o de Silva e Jannuzzi (2009). Esses autores
apresentam a segmentação clássica de grandes clientes de energia elétrica utilizadas no setor e
apresentam doze potenciais formas de segmentar os grandes clientes. As formas propostas são:
localização geográfica, valor da fatura, setor de atividade, composição acionária, gestão
empresarial, formas e características da utilização da energia nas unidades consumidoras, grau de
sofisticação tecnológica, relação custo-benefício do cliente, fatores comuns de compra de
energia, marca associada ao cliente, fatores situacionais (como urgência, aplicação e volume de
energia), características pessoais do comprador e ex-clientes que migraram do mercado cativo
para o livre ou vice-versa (SILVA; JANNUZZI, 2009, p. 9).
As contribuições são relevantes para os estudos de segmentação de consumidores de
energia, porém, os autores trabalharam apenas os clientes de alta tensão, ou seja, o grupo A de
consumidores. Este estudo procurará identificar segmentos que caracterizem os grupos de
consumidores de energia elétrica, residenciais, ligados em baixa tensão, ou seja, clientes do grupo
B. A idéia é proporcionar meios para que as empresas desse setor de atividade identifiquem
grupos de consumidores homogêneos e possam visualizar novas oportunidades de negócio, com
base nos dados internos de seus clientes, não ficando reféns da segmentação clássica utilizada
pelas distribuidoras no Brasil.
Do ponto de vista mercadológico e social, o estudo torna-se relevante uma vez que as
distribuidoras de energia vêm investindo em inovação nos seus negócios não se limitando a
fornecer a seus clientes somente energia elétrica, mas abranger o seu mercado de atuação. Essa
tendência fica mais evidente porque esse mercado geralmente cresce de acordo com o
crescimento dos domicílios da população. Além disso, são especializadas em distribuição e
realizam poucos estudos de marketing.
4
Embora o objetivo seja segmentar o mercado, não se pretende propor nenhum modelo de
segmentação específico para o setor elétrico brasileiro, mas sim, apresentar uma metodologia que
possa facilitar a identificação de grupos de consumidores através da modelagem de dados
categóricos, utilizando grandes bases de clientes existentes nas distribuidoras de energia elétrica,
que venha contribuir no desenvolvimento de suas ações estratégicas de marketing. Nesse
contexto, surge o seguinte problema de pesquisa: Como se configuram os grupos de
consumidores residenciais de energia elétrica do estado do Ceará e da cidade de Fortaleza?
1.1 HIPÓTESES DE PESQUISA
1) Através da modelagem de dados categóricos, é possível identificar segmentos de
mercado de consumidores residenciais de energia elétrica que permitam identificar novas
oportunidades de negócio para o mercado de distribuição;
2) Existem diferenças na formação dos grupos de consumidores que compram com
relação aos que não compram outros produtos e serviços ofertados por distribuidoras de
energia elétrica.
1.2 OBJETIVOS
Nesta parte do trabalho serão apresentados o objetivo geral e os específicos do estudo.
1.2.1 Geral
Analisar segmentos de consumidores residenciais de energia elétrica através de
modelagem de dados categóricos.
1.2.2 Específicos
1) Identificar a formação de grupos de consumidores residenciais de energia elétrica a
partir da variável faturamento médio de energia;
5
2) Identificar o perfil dos grupos de consumidores de energia elétrica residenciais do
estado do Ceará e da cidade de Fortaleza a partir da variável faturamento médio de
energia;
3) Verificar se existe diferenças na formação de segmentos de consumidores que
compram com relação aos que não compram outros produtos e serviços ofertados por
distribuidoras de energia.
1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO
O presente trabalho está organizado de maneira a apresentar inicialmente considerações
sobre o mercado de distribuição de energia elétrica no Brasil, demonstrando novos rumos das
distribuidoras e a idéia de geração de novos negócios nesse setor. Posteriormente, faz-se uma
revisão dos conceitos de segmentação de mercado, verificando sua importância para o
desenvolvimento de estratégias de marketing. Em seguida, são apresentadas as bases de
segmentação de mercado e suas diferenças. Após esse levantamento acerca do assunto estudado,
seguem-se a metodologia com o detalhamento do processo metodológico de investigação seguido
da análise dos resultados e conclusões.
6
2 O MERCADO DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA
No final do século XIX, a eletricidade começou a ser produzida no Brasil. O que marcou
essa nova trajetória foi à inauguração da hidrelétrica de Ribeirão do Inferno, localizada em
Diamantina na cidade de Minas Gerais e da usina de Marmelos Zero, em Juiz de Fora nos anos de
1883 e 1889, respectivamente. Até a primeira década do século XX foi constituído no país um
grande número de pequenas usinas geradoras de energia elétrica que visavam os serviços
públicos instalados nas cidades (DIAS, 2008).
Segundo Dias (2008), os primeiros concessionários de serviços de energia foram os
pequenos produtores e distribuidores, organizados como empresas de esfera municipal geridas
por fazendeiros, empresários e comerciantes locais. Na época, a distribuição era considerada
como uma atividade acessória da geração, visto que as usinas localizavam-se nos melhores
aproveitamentos de quedas de água próximas das áreas urbanas.
De acordo com a Constituição de 1891, as concessões para distribuição dos serviços de
energia eram outorgadas pelos governos municipais, cabendo aos governos estaduais, a
responsabilidade quanto às questões de aproveitamento e utilização das quedas de água. Os
primeiros contratos de concessão eram cedidos por muitos anos. A concessão chegava a ser de 80
a 90 anos e ainda se tinha garantias financeiras por parte do estado. Mesmo com os princípios
liberais existentes nesta constituição, os contratos possuíam cláusulas que preservavam o poder
regulador da esfera concedente, ainda que restrito ao governo federal (DIAS, 2008).
Em 1899, foi autorizado o funcionamento da São Paulo Railway, Light and Power
Company LTDA. A empresa era canadense e deu início à atuação do grupo Light no Brasil, onde
no mesmo ano passou a ser denominada de São Paulo Tramway Light and Power Company LTD.
A partir daí, o capital nacional passou a conviver com investimentos estrangeiros, determinando,
na segunda metade da década de 1920, um contexto de monopólio e desnacionalização do setor
elétrico brasileiro.
Ao passo que a indústria de suprimento de energia desenvolvia-se era possível verificar
um processo de formação de arquipélagos de ilhas elétricas contemplando a geração e
distribuição de energia para mercados em desenvolvimento. Na medida em que esse mercado
vinha sendo explorado, surgiram necessidades de ampliação, onde o crescimento econômico
ficou condicionado à construção de redes de transmissão de energia. Em 1950, o
7
desenvolvimento econômico passa a ganhar ritmo tornando tais investimentos indispensáveis.
Entretanto, as organizações estrangeiras não se demonstravam interessadas em efetuá-los. À
medida que o Brasil assume tais investimentos à custa de endividamento e expansão fiscal, inicia-
se a transição de um modelo privado para um estatal (SALTORATO, 2002).
Essa transição foi acelerada pelo governo federal, no momento em que fez a aquisição dos
ativos das empresas do grupo Amforp, sancionada pela Lei nº. 4.428, de acordo com o tratado
firmado em Washington nos Estados Unidos em novembro de 1972. Passados mais 7 (sete) anos,
o governo federal fez mais uma aquisição e desta vez, foi às empresas do grupo Light: a Light
Serviços de Eletricidade S.A. (Light), subsidiária da Eletrobrás (Rio de Janeiro) e a Eletricidade
de São Paulo S.A. (Eletropaulo), controlada pelo governo do estado de São Paulo.
Depois de assumir, de fato, toda estrutura do setor elétrico, o estado começa a ter
problemas financeiros em sua gestão. Segundo Mendonça (2004), a crise energética mundial e a
elevação das taxas de juros, a partir da segunda metade da década de 1970, fez com que o setor
elétrico brasileiro passasse a ter dificuldades de investimento. Alguns analistas consideram que o
“estado Brasileiro estaria diante de uma crise de demanda ocasionada pelos excessivos
compromissos assumidos nas áreas econômica e social nas décadas anteriores, o que teria se
agravado com a promulgação da Constituição em 1988” (MENDONÇA, 2004, p. 61).
Na década de 1980, as empresas energéticas passam a fazer parte de um cenário de
empresas endividadas, sem recursos para investir em manutenção e expandir o sistema elétrico.
Segundo Rosa (2001), os fatores que contribuíram com essa crise foram os altos juros flutuantes
de empréstimos contraídos na época dos petrodólares abundantes, na década de 1970; a
inadequação dos prazos curtos destes empréstimos contraídos com o longo prazo das obras do
setor elétrico; a compressão das tarifas usadas pelo governo como instrumento de política
econômica, especialmente para atenuar a inflação; a equalização tarifária após 1974, por ter
permitido abuso nos custos; e o superfaturamento das empreiteiras, das obras e dos equipamentos
do setor elétrico.
Ao longo dos anos 80, os problemas tornavam-se mais graves. De acordo com Rosa
(2001), a situação econômica financeira do sistema elétrico tornou-se tão grave que despertou nos
interessados pelo setor, preocupações quanto ao seu destino. Nesse mesmo período, foi criado o
Plano de Recuperação Setorial elaborado pelo Ministério das Minas e Energia em parceria com a
Secretaria de Planejamento e Ministério da Fazenda. Esse plano foi aprovado e submetido ao
8
Banco Mundial em novembro de 1985 que se prontificou em apoiar a sua implantação. Os
objetivos mais relevantes seriam a capitalização de suas concessionárias, a redução do nível de
endividamento do setor e a progressiva elevação da remuneração dos ativos de 7% para 10%,
entre os anos de 1986 e 1989 (ROSA, 2001).
Nesse cenário, reorganizar o setor elétrico brasileiro tornava-se imprescindível, em
especial no que se refere ao encaminhamento de mudanças institucionais, à revisão da
matriz energética, à política tarifária e de financiamento, bem como à eventual
participação de agentes privados. A forma, contudo, no enfretamento dessas questões,
está diretamente relacionada ao tipo de atuação pretendida para o estado brasileiro e a
opção política econômica adotada durante a década de 90 (LANDI, 2006, p. 95).
Frente a esses problemas, o processo de privatização do setor elétrico foi realizado de
forma gradual, com intuito de reduzir a dívida pública, melhorar a eficiência produtiva e resgatar
a capacidade de investimento das empresas. O governo procurou priorizar a venda das
distribuidoras por entender que, dificilmente, conseguiria atrair interessados para os ativos de
geração. Dessa forma, além de privatizar as distribuidoras federais como a Light e a Escelsa, o
governo estimulou a venda de distribuidoras estaduais através do Programa de Estímulo às
Privatizações Estaduais (PEPE) (PIRES, 1999).
Esse programa foi estimulado pelo Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e
Social (BNDES), através da antecipação de recursos financeiros aos estados, após aprovação do
plano de privatização pelas assembléias legislativas em cada estado. Os estímulos proporcionados
pelo banco resultaram em um bom nível de privatizações das empresas e até fevereiro de 2000,
cerca de 65% já tinham sido transferidas para iniciativa privada (PIRES, 1999).
Segundo Dias (2008), havia um consenso de que o novo modelo do setor elétrico, além de
enfatizar o papel da iniciativa privada, deveria ressaltar aspectos como a necessidade de criação
de um mercado competitivo no atacado, a importância do livre acesso à transmissão, o
fortalecimento do produtor independente, a desverticalização do setor e a liberalização
progressiva de consumidores.
A estrutura centralizada da operação do sistema elétrico brasileiro e o forte poder que esse
mercado tem tornado-se um desafio bastante acentuado quando tentam introduzir nesse mercado
a competição e a comercialização simultaneamente. Para superar esses desafios, o governo
trabalhou uma série de mecanismos, como o estímulo à entrada na geração e a livre escolha do
fornecimento de energia por parte dos consumidores de grande porte (PIRES, 1999).
9
Segundo Pires (1999), a crise financeira da união e dos estados que inviabilizou a
manutenção das linhas de transmissão e expansão da oferta de energia, a má gestão das empresas
de energia e a inadequação do regime regulatório (inexistência na prática de órgão regulador),
motivaram a busca de alternativas para a implantação das reformas setoriais. Em meados dos
anos 90, a trajetória de reformas foi implementada num processo ad hoc e gradual que só
adquiriu um caráter mais abrangente, consistente e coordenado a partir de 1997. Ainda segundo o
mesmo autor:
As principais políticas regulatórias que antecederam a constituição do novo modelo
institucional e que nem sempre tiveram efeito prático são: a) Lei 8.631/93, que eliminou
o regime de equalização tarifária e remuneração garantida, criou a obrigatoriedade da
celebração de contratos de suprimento entre geradoras e distribuidoras de energia e
promoveu um grande encontro de contas entre os devedores e credores do setor; b)
Decreto 915/93, que permitiu a formação de consórcios de geração hidrelétrica entre as
concessionárias e autoprodutores, e o Decreto 1.009/93, que criou o Sistema Nacional de
Transmissão de Energia Elétrica (Sintrel); e c) Lei 8.987/95, conhecida como Lei das
Concessões, regulamentada, no caso do setor elétrico, pela Lei 9.074/95, que dispõe
sobre o regime concorrencial na licitação de concessões para projetos de geração e
transmissão de energia elétrica. Esta lei cria a FIG. jurídica do produtor independente de
energia elétrica12 e estabelece a possibilidade de os consumidores livres13 terem direito
à contratação de energia, inicialmente, de produtores independentes e, após cinco anos,
14 de qualquer concessionária ou produtor de energia (
PIRES, 1999, p. 13)
.
O novo modelo institucional foi inaugurado pela Lei 9.427 e esse 1996 que estabeleceu a
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) e através da Lei 9.648/98 que definiu as tarifas,
regras de entrada e estrutura de mercado (PIRES, 1999). A criação da ANEEL marcou a reforma
regulatória do setor, “tendo em vista a tradição de regulação implícita das empresas de energia
elétrica exercida pelo departamento Nacional de Águas e Energia Elétrica (DNAEE), órgão
subordinado ao Ministério de Minas e Energia” (PIRES, 1999, p. 13).
2.1 O PAPEL DA AGÊNCIA REGULADORA ANEEL
No decorrer do processo de privatização, as dificuldades enfrentadas não foram poucas.
Além disso, o setor elétrico foi alvo do conflito de interesses entre o estado, investidores e
consumidores. Enquanto, o estado estava voltado para necessidade de arrecadação fiscal e
possibilidade de transferir para o consumidor obrigações típicas de financiamento pelos
contribuintes na condução de políticas sociais, os investidores desejavam maximizar o retorno de
10
suas aplicações, enquanto os consumidores almejavam obter energia com preço baixo
(ANTUNES, 2006). Esses conflitos geraram problemas no processo de gerenciamento, surgindo
a necessidade de criar um órgão independente para regulamentação do setor.
A ANEEL foi criada para regular e fiscalizar a produção, transmissão, distribuição e
comercialização de energia elétrica de forma alinhada com as políticas e diretrizes do governo
federal. Além desses papéis, Antunes (2006, p. 24) considera que o órgão deve “garantir tarifas
justas, zelo pela qualidade do serviço, criação de ambiente favorável aos investimentos, estimulo
a competição entre os operadores e promoção da universalização dos serviços”. Antunes (2006,
p. 24) comenta, que de acordo com a Lei 9.427/96, além dessas atribuições compete a ANEEL:
• Implementar as políticas e diretrizes do governo federal para a exploração da
energia elétrica e o aproveitamento dos potenciais hidráulicos;
• Promover as licitações destinadas à contratação de concessionárias de serviço
público para produção, transmissão e distribuição de energia elétrica e para a
outorga de concessão para aproveitamento de potenciais hidráulicos;
• Definir o aproveitamento ótimo de que tratam os §§ 2º e 3º do artigo 5º da Lei nº.
9.074, de 7 de julho de 1995 (A lei estabelece normas para outorga e prorrogações
das concessões e permissões de serviços públicos e dá outras providências);
• Celebrar e gerir os contratos de concessão ou de permissão de serviços públicos de
energia elétrica, de concessão de uso de bem público, expedir as autorizações, bem
como fiscalizar, diretamente ou mediante convênios com órgãos estaduais, as
concessões e a prestação dos serviços de energia elétrica;
• Dirimir, no âmbito administrativo, as divergências entre concessionárias,
permissionárias, autorizadas, produtores independentes e autoprodutores, bem como
entre esses agentes e seus consumidores;
• Fixar os critérios para cálculo do preço de transporte de que trata o § 6º do artigo 15
da Lei nº. 9.074, de 7 de julho de 1995, e arbitrar seus valores nos casos de
negociação frustrada entre os agentes envolvidos;
• Articular com o órgão regulador do setor de combustíveis fósseis e gás natural os
critérios para fixação dos preços de transporte desses combustíveis, quando
destinados à geração de energia elétrica, e para arbitramento de seus valores, nos
casos de negociação frustrada entre os agentes envolvidos.
A ANEEL trabalha para acompanhar e fiscalizar o setor elétrico brasileiro, buscando gerar
benefícios à sociedade. E como qualquer outra agência reguladora, tem como pressuposto ser um
organismo técnico, no qual seus atos são baseados com autonomia e determinação legal,
descartando qualquer possibilidade de ser um organismo com características e atitudes políticas.
Além da regulação, existe um órgão que trata de contribuir com o desempenho do mercado de
distribuição de energia, e esse órgão é a Associação Brasileira de Distribuidores de Energia
Elétrica (ABRADEE), criada para contribuir com o desenvolvimento do setor de distribuição de
energia elétrica no país.
11
2.2 ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE DISTRIBUIDORES DE ENERGIA ELÉTRICA: DO
OBJETIVO ÀS ATIVIDADES
Na busca de melhorar o desempenho e manter qualidade nas atividades das distribuidoras
de energia elétrica, foi criada a ABRADEE. Embora tenha sido criada formalmente em 1995, a
associação já fazia história desde 1975 com a criação do Comitê de Distribuição (CODI), que se
dedicava ao desenvolvimento do setor de distribuição de energia elétrica no território brasileiro.
A ABRADEE é uma associação sem fins lucrativos que trabalha com 48 (quarenta e oito)
concessionárias de distribuição de energia elétrica privadas e estatais. Esse grupo de
concessionárias é responsável pelo atendimento de 99% do mercado brasileiro de energia. A
organização tem como missão contribuir para a excelência na gestão operacional e econômico-
financeira de suas associadas com foco no atendimento ao cliente (ABRADEE, 2009). Para
atingir essa missão, os seus objetivos são (ABRADEE, 2009):
• Representar judicial ou extrajudicialmente as suas associadas;
• Prestar serviços de apoio no campo técnico, comercial, econômico, financeiro,
jurídico, político e institucional;
• Fomentar a mútua colaboração e a assistência entre as associadas;
• Promover e realizar estudos e pesquisas;
• Realizar acordos e convênios de cooperação técnica e de troca de informações com
entidades nacionais e internacionais, visando o desenvolvimento e a capacitação das
associadas;
• Preparar estudos e propostas para a solução de problemas, em colaboração com os
poderes constituídos, no âmbito de questões relacionadas com o setor de
distribuição;
• Promover e realizar cursos, seminários e outros, bem como a edição de publicações
e informações.
A ABRADEE procura facilitar as relações entre as distribuidoras de energia e os agentes
sociais. Atua no âmbito legal e regulamentar do setor elétrico, interagindo, permanentemente,
com órgãos do poder executivo e legislativo (federal e estadual) e com o órgão regulador. Além
disso, suas atividades são voltadas para a orientação através de informações que auxiliam no
processo de gestão das distribuidoras (ABRADEE, 2009). As atividades voltadas para manter os
sistemas de informações para a gestão das associadas são (ABRADEE, 2009):
• Realizar pesquisa anual, de âmbito nacional, para conhecer o grau de satisfação dos
clientes com a qualidade dos serviços prestados por nossas associadas;
• Promover a premiação anual das melhores empresas de distribuição;
12
• Realizar seminários de melhores práticas e manter processos de benchmarking;
• Realizar Seminário Jurídico;
• Promover e apoiar eventos de interesse das associadas;
• Coordenar projetos de elaboração e revisão da normalização técnica atinente à área
de distribuição de energia elétrica;
• Desenvolver e disponibilizar estudos em todas as áreas da distribuição;
• Desenvolver e/ou contratar pareceres jurídicos para nossos associados;
• Membro mantenedor do Comitê Brasileiro de Eletricidade - CB3 da Associação
Brasileira de Normas Técnicas;
• Administrar contratos de consultoria especializada para desenvolvimentos de
projetos específicos de interesse das associadas;
•
Manter relacionamento externo com entidades congêneres nacionais e
internacionais.
Uma de suas principais atividades é a pesquisa anual de âmbito nacional. Nessa pesquisa
a ABRADEE vem trabalhando nas seguintes categorias: responsabilidade social, qualidade da
gestão, avaliação pelo cliente, gestão operacional, gestão econômico-financeira e evolução do
desempenho para distribuidoras com o número de consumidores superior a 500 mil
consumidores, como também, responsabilidade social, qualidade da gestão, avaliação pelo
cliente, evolução do desempenho para distribuidoras de energia que tem até 500 mil
consumidores.
Essas pesquisas auxiliam as distribuidoras no desenvolvimento de estratégias de gestão
voltadas tanto para organização em si, quanto para os clientes. Os resultados geralmente são
analisados pelas distribuidoras que procuram investir nos pontos que estão com maior
deficiência, objetivando melhores colocações na premiação realizada pela associação. Observa-se
que os indicadores são fundamentais para o desenvolvimento das distribuidoras de energia e
beneficia diretamente os consumidores. Porém, a pesquisa trata apenas de indicadores de
satisfação, fazendo-se necessárias pesquisas de outras naturezas para identificação de novas
oportunidades de negócio através da identificação dos perfis de seus consumidores.
2.3 INDO ALÉM DA DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA: BREVES
CONSIDERAÇÕES
Após mais de 10 anos do início de processo de privatização, período em que o mercado de
energia elétrica passou por grandes transformações, vê-se, ainda hoje, que as distribuidoras de
energia procuram inovar com o desenvolvimento de novos negócios. Aparentemente, essas
empresas só comercializam energia elétrica, mas ao longo dos anos observam-se grandes
13
movimentações de distribuidoras, buscando novas oportunidades de negócio atreladas ao serviço
elétrico. Algumas distribuidoras de energia elétrica no Brasil já apresentam alguns exemplos de
investimentos em novos negócios.
Visando um futuro crescimento no mercado de veículos elétricos que dependem da rede
elétrica, em 2003, a CPFL Energia passou a investir em pesquisas voltadas para a promoção
desse tipo de transporte no Brasil. A empresa acredita que a tendência é de crescimento no uso
desses veículos, pois, além do alto valor no preço do petróleo esses veículos apresentam
vantagens relacionadas às questões ambientais. Os veículos elétricos, geralmente, são tri-
combustível (gasolina, álcool e eletricidade), surgindo, assim, um novo nicho de mercado para as
concessionárias de energia (GAZETA DE BARÃO, 2005).
Outro exemplo recente é o da empresa CELG de Goiás que anunciou em 2008 sua entrada
no mercado de telecomunicações. A idéia foi criar a CELG Telecomunicações e Serviços para
formar um tripé de subsidiárias para atender as áreas de distribuição, geração e transmissão de
energia, além de telecomunicações (GAZETA MERCANTIL, 2008).
O investimento anunciado foi de R$ 25 milhões, sendo R$ 14 milhões em 2008 e R$ 11
milhões ao longo de 2009 e 2010. A tecnologia permitirá que a CELG utilize sua própria rede de
cabos, no qual o usuário ligará o computador ou o telefone diretamente na tomada de energia. A
nova empresa será uma subsidiária integral de capital fechado da holding CELGPAR e vai
utilizar a tecnologia Power Line Communications (PLC), que oferece serviços de transmissão de
dados, voz e imagens por meio da internet (GAZETA MERCANTIL, 2008).
Esses exemplos demonstram grandes investimentos em novos negócios no mercado de
distribuição. Porém, existem vários projetos de menor investimento, que algumas distribuidoras
de energia vêm apostando, como por exemplo: arrecadação de produtos de afinidades (seguros)
através da conta de energia, prestação de serviços elétricos especializados, serviços de eficiência
energética, venda de kit’s de ligação da energia e serviços de arrecadação de valores através da
conta de energia.
A comercialização desses produtos e serviços gera receitas atrativas, proporcionando
crescimento nos lucros das distribuidoras de energia elétrica. Embora seja importante a
identificação de quais empresas prestam esses serviços e seus rendimentos, não será feita
divulgação dos seus nomes e nem estado onde atuam por falta de acesso aos dados, além de não
ser objeto do estudo.
14
2.4 SEGMENTAÇÃO UTILIZADA NO SETOR ELÉTRICO
A segmentação empregada de forma clássica no mercado de distribuição de energia
elétrica é habitualmente realizada por níveis de tensão, classe tarifária e setores da economia.
“Essa segmentação tem como principais objetivos à diferenciação de tarifas e também o
planejamento de expansão do mercado, ou seja, o foco na oferta contínua de energia elétrica,
visando eliminar possíveis desequilíbrios de mercado” (SILVA; JANNUZZI, 2009, p. 3).
As principais divisões realizadas nesse setor são grupo A e grupo B. De acordo com a
Resolução nº 456/2000 da ANEEL, o grupo A (média e alta tensão) é composto de unidades
consumidoras com fornecimento em tensão igual ou superior a 2,3 KV, ou, ainda atendidas em
tensão inferior a 2,3 KV a partir de sistema subterrâneo de distribuição. Conforme Aneel (2000),
é subdividido nos seguintes subgrupos:
• Subgrupo A1 – tensão de fornecimento igual ou superior a 230 kV;
• Subgrupo A2 – tensão de fornecimento de 88 kV a 138 kV;
• Subgrupo A3 – tensão de fornecimento de 69 kV;
• Subgrupo A3a – tensão de fornecimento de 30 kV a 44 kV;
• Subgrupo A4 – tensão de fornecimento de 2,3 kV a 25 kV;
• Subgrupo AS – tensão de fornecimento inferior a 2,3 kV, atendidas a partir de
sistema subterrâneo de distribuição e faturadas neste Grupo em caráter opcional.
Já, o grupo B, os clientes de menor porte (baixa tensão) é composto de unidades
consumidoras com fornecimento em tensão inferior a 2,3 KV. Conforme Aneel (2000), é
subdividido nos seguintes subgrupos:
• Subgrupo B1 – residencial;
• Subgrupo B1 – residencial baixa renda;
• Subgrupo B2 – rural;
• Subgrupo B2 – cooperativa de eletrificação rural;
• Subgrupo B2 – serviço público de irrigação;
• Subgrupo B3 – demais classes;
• Subgrupo B4 – iluminação pública.
A Resolução nº 456/2000 da ANEEL, ainda, estabelece quais as classes e subclasses de
consumo de energia para efeito de aplicação de tarifas. As divisões são feitas de acordo com o
tipo de unidade de consumo que receberá o fornecimento. O Quadro 1 apresenta as classes de
consumo com as referidas subclasses, conforme a resolução.
15
Classe de Consumo Subclasse
Residencial Residencial
Residencial baixa renda
Industrial Industrial
Comercial, serviços e outras
atividades Comercial
Serviços de Transporte, exclusive tração
elétrica
Serviços de Comunicações e
Telecomunicações
Outros Serviços e outras atividades
Rural Agropecuária
Cooperativa de Eletrificação Rural
Indústria Rural
Coletividade Rural
Serviço Público de Irrigação Rural
Escola Agrotécnica
Poder Público Poder Público Federal
Poder Público Estadual ou Distrital
Poder Público Municipal
Iluminação Pública Iluminação Pública
Serviço Público Tração Elétrica
Água, Esgoto e Saneamento
Consumo Próprio Próprio
Canteiro de Obras
Interno
Fonte: Adaptado Resolução nº 456/2000 da ANEEL.
Quadro 1 – Classes e subclasses de consumo de energia.
As divisões realizadas caracterizam segmentos de mercado considerando apenas aspectos
de fornecimento. Com as alterações advindas das mudanças do setor elétrico, observa-se que
existem limitações nesse tipo de segmentação. No trabalho de Silva e Jannuzzi (2009), os autores
apresentam a segmentação clássica de grandes clientes de energia elétrica utilizadas no setor e
apresentam doze potenciais maneiras de segmentar os grandes clientes.
As formas propostas pelos autores são: localização geográfica, valor da fatura, setor de
atividade, composição acionária, gestão empresarial, formas e características da utilização da
energia nas unidades consumidoras, grau de sofisticação tecnológica, relação custo-benefício do
cliente, fatores comuns de compra de energia, marca associada ao cliente, fatores situacionais
16
(urgência, aplicação e volume de energia), características pessoais do comprador e ex-clientes
que migraram do mercado cativo para o livre ou vice-versa (SILVA; JANNUZZI, 2009, p. 9).
As contribuições são relevantes para os estudos de segmentação de consumidores de
energia, porém, os autores trabalharam apenas os grandes clientes, ou seja, o grupo A dos
consumidores. Sabendo-se que os clientes de baixa tensão ou grupo B também são possíveis de
ser segmentado o estudo procurará identificar segmentos específicos dessa massa de
consumidores, procurando identificar os grupos homogêneos, com intuito de identificar
necessidades para proporcionar outros serviços além do fornecimento de energia elétrica. O
próximo capítulo apresentará as mais diversas formas de segmentação utilizadas no mercado.
17
3 SEGMENTAÇÃO DE MERCADO
Aparentemente, o termo segmentação vem sendo utilizado em relação a uma
multiplicidade tão grande de situações que é prudente empregá-lo de modo mais limitado e
acertado (VEIGA-NETO, 2002). De acordo com Richers e Lima (1991), a segmentação não deve
referir-se ao setor de atividade, canais de distribuição ou produtos, mas sim, ao mercado. Os
autores afirmam ainda que, como técnica ou como estratégia, a segmentação só faz sentido se
puder contribuir para que uma instituição ou empresa comercial possa introduzir seus produtos ou
serviços de forma a aumentar sua participação nos mercados que escolheu como principais. É
notório perceber que as pessoas estão, constantemente, em mudança, no entanto, para os
profissionais de marketing, a única certeza é que os consumidores mudam dependendo da fase da
vida que se encontram.
Se não fosse a diversidade humana possivelmente, não seria necessária a segmentação de
mercado. O motivo que faz esta ferramenta de marketing ser utilizada e ter um papel de suma
importância como estratégia competitiva são as diferentes origens, estilos de vida, valores,
interesses e desejos das pessoas, assim como, seus traços comportamentais, culturais e sociais.
Schiffman e Kanuk (2000, p. 31), concordam que “a diversidade no mercado global torna a
segmentação de mercado uma estratégia atraente, viável e potencialmente muito lucrativa”. Com
isso, o método de segmentação de mercado permite formular ações estratégicas e táticas, visando
atender de forma mais ampla e dirigida às expectativas, necessidades e desejos dos consumidores
de cada segmento identificado.
Quando uma empresa decide trabalhar o seu mercado com segmentos específicos, existe
uma grande possibilidade de que seus clientes fiquem mais satisfeitos. Isso acontece devido à
facilidade de identificar os reais desejos e necessidades dos clientes, e supri-los com produtos ou
serviços que vão estar de acordo com suas aspirações, possibilitando assim, uma possível
fidelização deles. As empresas, em contrapartida, ganham quando identificam que todos os seus
clientes estão satisfeitos, isto quando ocorre, beneficia também os colaboradores que se motivam
pelo fato de ser um dos principais contribuintes no sucesso da empresa junto ao seu mercado.
Segundo Smith (1956), a segmentação de mercado versa na capacidade de observar um mercado
heterogêneo, diversos grupos homogêneos menores que demonstram preferências frente aos
produtos ou aos serviços com características similares.
18
Para Lamb Jr., Hair Jr. e McDaniel (2004, p. 206), “o termo mercado significa diferentes
coisas para diferentes pessoas”. Ainda, completam afirmando que um mercado é composto por
pessoas ou organizações com desejos e necessidades e com recursos e disposição para consumir
algo. Um grupo de pessoas ou organização que não possua qualquer uma dessas características
não é um mercado. Richers e Lima (1991) apresenta quatro opções distintas que o administrador
deve focalizar em suas opções de segmentação: a opção do ramo de atividade, que está
relacionando com as considerações relativas ao seu mercado concorrente; a opção dos segmentos
de mercado, que está relacionada às oportunidades; a opção relacionada com a distribuição, cuja
estratégia baseia-se em adaptações e a opção da comunicação, que se está amparada na escolha
da mídia (RICHERS; LIMA, 1991).
O trabalho de seleção dos segmentos para atingir os mercados-alvo é tarefa do marketing,
que busca encontrar os nichos do mercado em que a empresa atua. Simpson (2001) acredita que o
marketing de nicho é o processo de direcionar-se para um segmento relativamente pequeno com
um composto de marketing especializado. Embora se tenha definições semelhantes a essa, ainda
se vê profissionais dessa área procurando identificar nichos somente através de divisões de sub-
grupos dos segmentos ou, meramente, definem um grupo por determinadas semelhanças
estereotipas. Isto pode gerar distorções nas decisões de marketing, já que as variações e as
mudanças das pessoas no ambiente são dinâmicas. Um dos fatores mais importante na
identificação de nichos é a identificação de grupos com características semelhantes.
3.1 OBJETIVOS DA SEGMENTAÇÃO
Em relação aos objetivos, Veiga-Neto (1999) considera que seu objetivo é evitar o
desperdício de energia e de trabalho em mercados pouco interessantes para a empresa. A
segmentação permite o aprofundamento no conhecimento das necessidades e desejos do
consumidor que são, gradualmente, aumentados na medida em que novas variáveis, como por
exemplo, os perfis comportamentais, são combinados. Desta maneira, proporciona aos
administradores a possibilidade de traçar um perfil aproximado do tipo de preferências de
consumo dos grupos homogêneos de consumidores.
Os segmentos são formados por agrupamentos de consumidores que as tenham mesmas
características e sejam bastante heterogêneos em relação aos outros. A idéia é que os grupos
19
homogêneos sejam facilmente identificados com características semelhantes. Segundo Pinto
(apud TOMANARI, 2003), os mercados são pessoas, pessoas são indivíduos e os indivíduos são
individuais em suas preferências, necessidades, gostos e idiossincrasias. O autor, ainda, afirma
que a busca desses grupos homogêneos de consumidores talvez seja o objetivo, por excelência,
da atividade de marketing.
Observa-se que estes fatores são os maiores responsáveis pelo desenvolvimento dos
estudos sobre comportamento do consumidor dentro da perspectiva do marketing, enquanto a
segmentação de mercado objetiva dividir o mercado em segmentos menores e homogêneos, os
estudos de comportamento e psicologia do consumidor objetivam entender como os
consumidores comportam-se em grupos ou individualmente.
3.2 BASES PARA SEGMENTAÇÃO
Os grandes agregados do mercado podem ser substituídos por subdivisões em segmentos
menores do mercado-alvo (SANDHUSEN, 1998). Para ser dado o primeiro passo no
desenvolvimento de uma estratégia de segmentação deve-se fazer a seleção da base ou das bases
mais adequadas nas quais serão segmentadas (SCHIFFMAN; KANUK, 2000). As bases da
segmentação de mercado são entendidas de distintas formas, cada autor apresenta análises
diferenciadas para essa ferramenta de marketing.
Os pontos em comum que podem ser encontrados na maioria das obras referem-se a
variáveis geográficas, demográficas, psicográficas (valores e estilos de vida) e comportamentais
(ETZEL, WALKER, STANTON, 2001; SCHIFFMAN; KANUK, 2000; SANDHUSEN, 1998;
RICHERS; LIMA, 1991; SIMPSON, 2001; HOOLEY; SAUNDERS, 1996; SHETH; MITTAL;
NEWMAN, 2001; LAMB Jr., HAIR Jr.; McDANIEL, 2004; BLACKWELL; MINIARD;
ENGEL, 2005; ENGEL; BLACKWELL; MINIARD, 2000).
Alguns autores apresentam outras bases para segmentação diferente das quatro que foram
apresentadas anteriormente. Como exemplo de obras que apresentam outras variáveis, Schiffman
e Kanuk (2000) citam mais quatro bases: sociocultural, relacionada com o uso, por uso-situação e
híbrida. Rocha e Christensen (1999) demonstram as cinco variáveis que foram demonstradas
anteriormente e acrescenta a variável de produto. Utilizando como base as segmentações
20
apresentadas por Schiffman e Kanuk, (2000) foi elaborado o Quadro 2 com as categorias de
segmentação de mercado e as variáveis que podem ser selecionadas no processo.
Bases para segmentação Variáveis
Segmentação geográfica
Região
Tamanho da cidade
Concentração
Clima
Norte, Sul, Leste, Oeste, Nordeste, Sudeste.
Regiões metropolitanas, interior, capitais.
Urbana, suburbana, exurbana, rural.
Frio, quente, temperado.
Segmentação demográfica
Idade
Sexo
Estado civil
Renda
Formação educacional
Ocupação
Menos de 10, 11-15, 16-20, 21-25.
Masculino, feminino.
Solteiro, casado, morando juntos, divorciado.
Abaixo de $ 1.000, $ 1.001-$ 1.500, mais de 2.000.
Ensino fundamental, Ensino médio completo ou
incompleto, Ensino superior completo ou
incompleto, pós-graduação.
Comércio, indústria, serviços, militar, agricultura.
Segmentação psicográfica
Estilos de vida
Necessidades
Atitudes
Valores
Personalidade
Preocupados com status, intelectuais, objetivos,
econômicos, entusiastas da vida ao ar livre.
Abrigo, segurança, auto-estima, afeição.
Atitude positiva, atitude negativa.
Honestidade, fidelidade, lealdade, família, amizade.
Experimentadores, extrovertidos, agressivos,
dogmáticos brandos.
Segmentação sociocultural
Cultura
Religião
Raça
Classe econômica
Ciclo de vida familiar
Brasileira, americana, italiana, européia.
Católica, protestante, judia.
Negro, oriental, hispânico.
A, B, C, D, E.
Jovens casados, solteiros, casados com filhos e sem
filhos.
Segmentação relacionada com o uso
Taxa de uso
Estado de consciência
Lealdade à marca
Grandes usuários, médios usuários.
Consciente, sem consciência, interessado, entusiasta.
Alguma, forte, nenhuma.
21
Segmentação por uso e uso-situação
Tempo
Objetivo
Localização
Pessoa
Trabalho, lazer, manhã, noite.
Presente, pessoal, lanche, diversão, prêmio.
Casa, trabalho, loja, casa de amigo.
Pessoal, membros da família, amigos, colegas.
Segmentação por benefício
Aceitação social, conveniência, durabilidade,
economia, preço baixo.
Segmentação híbrida
Perfis demográficos/psicográficos
Geodemografia
SRI VALS™
Combinação de perfis demográficos e psicográficos
dos segmentos de consumidores.
“América Latina”, “Literatos Jovens”, “Suburbia”.
Atualizado, satisfeito, crente, realizador, esforçado,
experimentador, fazedor, batalhador.
Fonte: adaptado de Schiffman e Kanuk (2000).
Quadro 2 – Bases para a segmentação de mercado.
3.2.1 Segmentação geográfica
A segmentação geográfica pode ser considerada como uma das mais antigas entre as
formas de segmentação (ROCHA; CHRISTENSEN, 1999). Este tipo de segmentação propõe
dividir o mercado em partes geográficas diferentes como países, estados, cidades, municípios,
bairros e, até mesmo, conjuntos. Quando a empresa instala-se em um determinado local, procura
identificar se naquela região existe público para o seu tipo de produto ou serviço que irá oferecer.
Segundo Schiffman e Kanuk (2000), a teoria subjacente à estratégia de segmentação
geográfica é baseada nas pessoas que moram na mesma área compartilhando algumas
necessidades e desejos semelhantes. Essas necessidades e desejos diferem-se de outras pessoas
que residem em outras regiões. Algumas diferenças são devido aos aspectos climáticos, onde se
pode exemplificar o estado do Ceará que a população não costuma utilizar roupas de frio,
diferentemente dos habitantes da região do Sul, mas todos são brasileiros.
De acordo com Sheth, Mittal e Newman (2001), os recursos naturais e econômicos de
qualquer região ou localidade geográfica podem restringir as atividades das pessoas. A
localização ajuda a moldar os estilos de vida dos consumidores que também são, em parte,
moldados pela demografia. A união entre características geográficas e demográficas possibilita
estudos geodemográficos. Conforme Sheth, Mittal e Newman (2001, p. 415), “a premissa
22
subjacente é de que as pessoas com características demográficas semelhantes tendem a viver em
regiões geográficas semelhantes”.
3.2.2 Segmentação demográfica
A segmentação demográfica é a que mais aparece em pesquisa. Variáveis como: idade,
gênero (sexo), estado civil, estrutura familiar, escolaridade, profissão, renda, nacionalidade e
etnia, contribuem para o processo de segmentação. Schiffman e Kanuk (2000) afirmam que a
informação demográfica é o modo mais acessível e eficiente no que diz respeito a custos para
identificar um mercado-alvo. Tratando-se da variável idade, Solomon (2002, p. 27) considera que
apesar das pessoas com a mesma faixa etária se diferenciarem pelos seus modos, elas tendem a
“compartilhar um conjunto de valores e experiências culturais comuns que mantêm ao longo da
vida”.
A diferenciação quanto ao gênero começa bem cedo. De acordo com Solomon (2002),
muitos produtos ou serviços já são feitos direcionados para homens ou para mulheres. O autor
completa considerando que a estrutura familiar ou o tamanho da família, além do estado civil de
uma pessoa, também é uma variável importante, pois têm um grande efeito sobre as prioridades
da família e como os gastos são realizados (MOWEN; MINOR, 2003; SOLOMON, 2002).
Jovens solteiros e/ou recém-casados são os que mais gostam de exercícios, divertem-se em bases,
baladas, cinemas e shoppings centers. Já as famílias, procuram diversão em lugares mais
tranqüilos como parques, ambientes com locais para crianças e etc. (SOLOMON, 2002;
McCARTHY; PERREAULT, 1997).
As variáveis demográficas podem ser utilizadas sozinhas ou em forma de combinações
para descrever comportamentos de acordo as subculturas cujos membros compartilham os
mesmos valores e crenças. Utilizando-se de uma combinação de escolaridade, profissão e renda,
é possível desenvolver uma medida de classe social e combinando idade, estado civil e números
de filhos, é possível obter uma medida de estágio de ciclo de vida familiar (MOWEN; MINOR,
2003). Nesta base de segmentação utiliza-se também de variáveis como número de pessoas da
família ou domicílio, profissão ou ocupação, renda, bairro nacionalidade e etnia (MOWEN;
MINOR, 2003; SOLOMON, 2002; SHETH, MITTAL; NEWMAN, 2001; SCHIFFMAN;
KANUK, 2000).
23
3.2.3 Segmentação sociocultural
A segmentação sociocultural é o tipo de segmentação cujas variáveis são sociológicas e
antropológicas como classes sociais, ciclo de vida familiar, cultura e subcultura (SCHIFFMAN;
KANUK, 2000). Uma classe social ou econômica pode ser considerada como um grupo de
indivíduos que têm status social semelhante levando, em consideração, critérios diversos. O
critério econômico é o mais importante, pois muitas vezes, determina as classes e, claramente, a
classe dominante aparece e este critério é o mais estudado. Como exemplo, em aproximadamente
12 anos, utilizou-se no Brasil o critério ABA/ABIPEME (Associação Brasileira de
Anunciantes/Associação Brasileira dos Institutos de Pesquisa de Mercado) para classificação
econômica. Esse modelo de classificação foi sugerido com apoio de experiências correspondentes
em vários países, tais como, Argentina, França, Estados Unidos, Inglaterra, México e Canadá,
além de experiências com outros sistemas no próprio Brasil (KARSAKLIAN, 2004).
O Critério de Classificação Econômica do Brasil enfatiza sua função de estimar o poder
de compra das pessoas e famílias urbanas, abandonando a pretensão de classificar a população
em termos de “classes sociais”. A divisão de mercado definida pelo critério é, exclusivamente de
classes econômicas (ABEP, 2003). Segundo Veiga-Neto (2002), o estudo que resultou na
formação da nova proposta de classificação almejava dois objetivos de fundamental importância:
(1) montar um sistema de pontuação da população que fosse eficiente e capaz de apresentar sua
capacidade de consumo; e (2) estabelecer “cortes” na distribuição dessa população que permitisse
discriminar os grandes grupos de consumidores. Esse critério foi construído para definir grandes
classes que atendam às necessidades de segmentação (por poder aquisitivo) da grande maioria
das empresas. Não pode, entretanto, como qualquer outro critério, satisfazer todos os usuários em
todas as circunstâncias (ABEP, 2003).
A cultura é o principal determinante do comportamento e dos desejos das pessoas. À
medida que cresce, a criança adquire alguns valores, percepções, determinam preferências para si
e vai moldando seu comportamento tendo como base o seu aprendizado. Para alguns, cultura tem
a ver com crença, sentimento e pensamento. Para outros, cultura é sinônimo de comportamento.
Para outros, ainda, é a interação de valores e comportamento que define a cultura. Para os
estudiosos que consideram cultura, incluindo tanto o comportamento como as normas sociais, as
ações e ideais são interativos (BLISS, 1976). As sociedades são distintas umas das outras, mas o
24
que vale ressaltar é que, mesmo sendo de uma mesma sociedade, as pessoas têm suas culturas
diferentes. Por isso, pode-se considerar que o termo cultura seria mais bem empregado no plural:
culturas.
É comum que as pessoas falem sobre cultura associando um perfil cultural a toda uma
sociedade, mas, mesmo estando na mesma sociedade e em um grupo com comportamentos
idênticos, cada pessoa tem sua própria cultura adquirida em seu ambiente familiar e em seu
convívio social. Ao contrário das características biológicas inatas, a cultura é aprendida. Na
infância os costumes, valores, crenças e hábitos que são ensinados pelos pais, formam a cultura.
Os antropólogos interessam-se, primeiramente, por identificar o tecido da sociedade em si e
acreditam que existem três maneiras distintas de aprendizagem cultural: aprendizagem formal, na
qual os adultos e pessoas mais velhas ensinam a alguns membros da família como se comportar;
aprendizagem informal, onde a criança aprende primeiramente imitando o comportamento de
outras pessoas, tais como a família, amigos, super-heróis da televisão e aprendizagem técnica,
adquiridas na escola com professores em um ambiente instrutivo, que ensinam o que, como e
porque algo deve ser feito (SCHIFFMAN; KANUK, 2000).
A cultura das pessoas em uma sociedade não é totalmente integrada por todos os
indivíduos que a compõem. Ocorre que grandes grupos podem ter padrões de comportamento,
estilos de vida, maneira de falar e religião que os separam dos outros membros da sociedade.
Como exemplo, um grande grupo de evangélicos petencostais da cidade de Fortaleza tem padrões
comportamentais e maneiras de vivência diferentes de outras pessoas que compõem a cidade.
Assim, o grupo de evangélicos é uma subcultura da sociedade fortalezense. Schiffman e Kanuk
(2000) definem subcultura como um grupo cultural distinto que existe como um segmento
identificável dentro de uma sociedade maior e mais complexa. A cultura busca satisfazer
necessidades das pessoas dentro de uma sociedade oferecendo ordem, direção e orientação em
todas as fases da solução dos problemas humanos. Fornece métodos de satisfação de
necessidades psicológicas, pessoais e sociais.
Para cumprir o papel de satisfação das necessidades Schiffman e Kanuk (2000) afirmam
que a cultura precisa evoluir, continuamente, de modo a funcionar segundo os interesses da
sociedade. Neste sentido, o profissional de marketing precisa monitorar atenciosamente o
ambiente sociocultural, a fim de comercializar com mais eficiência um produto existente ou
desenvolver novos produtos. Esses profissionais utilizam várias técnicas de mensuração para o
25
desenvolvimento de estudos sobre a cultura como testes projetivos utilizados por psicólogos que
estudam sobre motivação, personalidade e as técnicas de mensuração de atitude empregadas por
sociólogos e psicólogos sociais em seus estudos sobre cultura (SCHIFFMAN; KANUK, 2000).
Nota-se que existe uma grande influência dos fatores culturais nos valores e atitudes das pessoas
em uma sociedade.
3.2.4 Segmentação por uso e por uso-situação
A segmentação relacionada com o uso está relacionada à utilização de um produto ou
serviço. Segundo Schiffman e Kanuk (2000), este tipo de segmentação faz a diferenciação entre
grandes usuários, médios usuários, pequenos usuários e não usuários de um determinado produto
ou serviço específico ou marca. Já a segmentação por uso-situação é aquela em que o consumidor
irá consumir ou comprar algo em uma determinada situação. Pode-se exemplificar que em
períodos festivos como nas festas de final de ano, aumenta-se o consumo de peru, mas, esse tipo
de segmentação, não se fixa somente a isto.
As empresas devem estar atentas ao mercado, principalmente as que produzem produtos
ou serviços que são bastante utilizados em datas comemorativas como: dia dos namorados e das
mães, onde se registra uma demanda expressiva por flores e bombons; na Páscoa, cresce a venda
de chocolate. Enquanto, a segmentação por uso-benefício é uma ferramenta estratégica para
atender os consumidores em determinados períodos especiais, a segmentação por benefício “pode
ser usada para posicionar várias marcas em uma mesma categoria de produtos” (SCHIFFMAN;
KANUK, 2000, p. 44).
3.2.5 Segmentação por benefício
Para Rocha e Christensen (1999), a segmentação por benefício parte do ponto de vista de
que os consumidores podem estar procurando benefícios diferentes em um mesmo produto.
Segundo Halley (1968), os consumidores estão sempre buscando obter benefícios frente aos
produtos oferecidos pelas empresas com interesse em ter valor agregado no produto em que
adquiriu. Segundo Schiffman e Kanuk (2000, p. 44), “os estilos de vida em mutação
desempenham um papel importante na determinação dos benefícios que são importantes para os
26
consumidores e fornecem as empresas oportunidades para novos produtos e serviços”. Os
benefícios estão relacionados muitas vezes à qualidade e durabilidade dos produtos, a baixo
custo, a rapidez no atendimento e qualidade nos serviços. Verifica-se que muitos consumidores
acreditam que a rapidez no atendimento é um benefício, pois está automaticamente beneficiando
com o fator tempo de espera é o caso das filas de caixa rápido em supermercados.
3.2.6 Segmentação psicográfica
A segmentação psicográfica é utilizada no desenvolvimento de uma compreensão
profunda de como os consumidores se comportam no cotidiano e em determinados momentos,
essa segmentação defini segmentos específicos e eles podem ser dos mais diversos, desde que
atendam as necessidades da empresa com relação ao tipo de consumidores que deseja identificar.
Para uma empresa desenvolver um produto para mulheres que gostam de produtos com requinte e
são aventureiras, deve se identificar segmentos com essas características. Exemplo: mulheres de
25 a 40 anos de idade que são orientadas por status e gostam de praticar esportes radicais.
Identificado este segmento, a probabilidade de se obter resultados satisfatórios aumenta
significativamente.
Há muitos anos, os profissionais de marketing perceberam que oferecer um único
composto de marketing raramente é adequado para atender às necessidades e aos desejos de todo
o mercado consumidor. Segundo Veiga-Neto (2002), é fácil perceber que o comportamento de
compra pode ser vinculado à classificação dos consumidores em segmentos relativamente
homogêneos. Aparentemente, o fator que mais se destaca é a diversidade do poder aquisitivo,
mas Karsaklian (2000) complementa a discussão destacando que produtos, além de ter seu valor
unitário, possuem um significado social e que as estratégias de segmentação devem basear-se em
variáveis psicológicas específicas.
Apesar de tratar de um conceito criado há décadas, Veiga-Neto (2002) considera que a
segmentação psicográfica permanece incompreendida e/ou mal utilizada por muitos profissionais
de marketing. Evidencia que esta expressão parece estar cercada de certo misticismo; lembrando
que o termo psicografia não está aqui relacionado com questões ligadas ao ocultismo ou
espiritualismo, como cartas psicografadas por um médium ou interpretação da personalidade a
partir da escrita (VEIGA-NETO, 2002). O termo psicografia, utilizado neste estudo é algo
27
totalmente distinto, que se relaciona aos estudos do comportamento do consumidor do ponto de
vista do estilo de vida.
A utilização do termo psychographics nos Estados Unidos vem sendo usada muito antes
de 1965. Segundo afirmação de Demby (1994), a utilização desta palavra foi evidenciada por ele
em 1965 numa reunião de trabalho com seus clientes, onde apresentava uma proposta de pesquisa
de consumidores para definir o tipo de segmentação que pretendiam aplicar. A proposta alí
apresentada era para que fossem coletadas informações de consumidores não somente pelas suas
características demográficas, mas, também, pelos seus estilos de vida, onde uniu a palavra
psychographics a demographics. O autor define o termo psychographics como o uso dos fatores
psicológicos, sociológicos, antropológicos, auto-conceito e estilo de vida, que são utilizados para
determinar a tendência de consumidores dentro de um mercado, possibilitando tomadas de
decisões estratégicas de um produto, marca ou mídia. Piirto (1991) considera que esse tipo de
investigação foi dividido em duas áreas: os aspectos de benefício e interesses relacionados ao
produto e estilo de vida. Solomon (2002), por sua vez, relata que essas questões, geralmente,
incluem uma mistura de atividades, interesses e opiniões (AIO) com outros itens relativos a
percepção de produtos ou alguma coisa de interesse das pessoas.
Segundo Tomanari (2003), apesar do registro do insight de Demby (1994), a primeira
publicação do termo apareceu no ano de 1995 na “Grey Matter” com uma publicação da agência
de publicidade norte-americana Grey Advertising. Pode-se achar que o termo psychographics
está sendo empregado recentemente, mas vale considerar que esta terminologia já vinha sendo
utilizada por psicólogos em meados da década de 20. Mais ou menos 50 anos depois, na década
de 70, vários estudos sobre segmentação psicográfica como Activities, Interests and Opinions –
AIO e o Rocheach Value Survey foram utilizados. Nesse mesmo período lançou-se o primeiro
livro específico sobre segmentação psicográfica: “Lifestyles and Psycographics” de Wells (1974)
e introduziu-se um dos estudos mais famosos o VALS (Values and Lifestyles). A partir daí,
realizaram-se vários estudos dos mais diversos tipos sobre assunto.
Solomon (2002), trabalhando as raízes da psicografia, afirma que a pesquisa psicográfica
foi desenvolvida essencialmente para abordar as falhas de dois outros tipos de pesquisa do
consumidor: (1) pesquisa motivacional e (2) pesquisa de levantamento quantitativo. A primeira
envolve entrevistas intensivas um a um e testes projetivos produzindo muitas informações sobre
algumas pessoas, porém, essa informação pode não ser muito confiável. Já a segunda, também
28
conhecida como levantamento demográfico de grande escala, gera pouca informação sobre
muitas pessoas. O autor afirma que a demografia permite descrever quem compra, mas a
psicografia permite entender por que as pessoas compram.
Segundo Keegan e Green (1999, p. 202), a segmentação psicográfica “envolve o
agrupamento de pessoas segundo suas atitudes, valores e estilos de vida”. Para Eckman,
Kotsiopulos e Bickle (1997), a psicografia mede estilos de vida que são avaliados pelas
atividades, interesses e opiniões. Os autores consideram ainda que este tipo de segmentação é
bem mais efetivo do que a segmentação por intermédio de características demográficas. Seguindo
a mesma linha em sua definição Wells, 1975 (apud TOMANARI, 2003) afirma que a
segmentação psicográfica é uma ferramenta que oferece algo além da segmentação demográfica,
pois isto se dá pelo fato de sua amplitude permitir alcançar conteúdos como atividades,
interesses, necessidades, valores, opiniões, atitudes e características da personalidade. Embora
essa base de segmentação seja mais eficiente, exige um maior investimento por parte da empresa,
o que muitas vezes impossibilita a utilização dessa base.
Para Schiffman e Kanuk (2000), a psicografia é conhecida com AIO, uma vez que
diversas pesquisas sobre o assunto concentram-se na avaliação de atividades (verificação de
como o consumidor ou sua família gasta seu tempo em suas tarefas diárias), interesses (as
preferências e prioridades do consumidor ou de sua família) e opiniões (como o consumidor se
comporta frente às diversas discussões sobre política, educação, a sociedade e o futuro). Em sua
forma mais simples, as análises psicográficas utilizam uma bateria de afirmações idealizadoras
para identificar aspectos relevantes da personalidade do consumidor, de seus motivos no ato de
comprar, interesses, atitudes, crenças e valores.
As definições dos autores acima seguem uma mesma linha de pensamento, porém,
observa-se que existe uma discussão sobre as definições dos termos estilo de vida e psicografia.
Wells, 1975 (apud TOMANARI, 2003) considera que costumeiramente estes termos são usados
como sinônimos, mas existe uma diferença entre eles. Mesmo não sendo universal, o autor afirma
que há um consenso de que o termo psicografia refere-se a estudos focados em traços de
personalidade, enquanto os de estilo de vida focam atividades, interesses, atitudes e valores.
Percebe-se que existem diferenças nas duas abordagens, no entanto, há grau de aceitação entre os
estudiosos do assunto em utilizar o termo psicografia abrangendo todas essas variáveis.
29
3.2.7 Segmentação híbrida
A segmentação híbrida é a que as empresas utilizam inúmeras variáveis de segmentação
ao invés de utilizar somente uma como base (SCHIFFMAN; KANUK, 2000). Os autores
consideram a geodemografia e os perfis demográficos-psicográficos bases híbridas. A
segmentação geodemográfica parte do pressuposto de que as pessoas residentes em uma mesma
área geográfica podem ter preferências, hábitos, valores e até mesmos estilos de vida
semelhantes. Já os perfis psicográficos-demográficos são de suma importância quando utilizados
juntos, pois são bastante complementares.
3.3 MÉTODOS DE PESQUISA UTILIZADOS EM SEGMENTAÇÃO
Diante do exposto, observa-se que a segmentação constitui-se como uma importante
ferramenta para a construção de estratégias de marketing das empresas, tanto para definição de
novos nichos de mercado, quanto para identificação de novas oportunidades de negócio. Dentre
os métodos de pesquisa utilizados na segmentação, destacam-se algumas técnicas multivariadas.
Assim, antes de apresentar a metodologia proposta por esta dissertação, faz-se uma breve
descrição de algumas técnicas de segmentação apontadas como mais relevantes pela literatura,
dentre as quais se destacam a análise fatorial, análise de clusters, análise discriminante, e o
método Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID).
3.3.1 Análise fatorial e de cluster
A análise fatorial é uma técnica que “busca, através da avaliação de um conjunto de
variáveis, a identificação de dimensões de variabilidade comuns existentes em um conjunto de
fenômenos” (CORRAR; PAULO; DIAS-FILHO, 2007, p. 74). Para Malhotra (2006, p. 548), “a
análise fatorial é um nome genérico que denota uma classe de procedimentos utilizados,
essencialmente, para redução e resumo dos dados”. É uma técnica estatística que objetiva
caracterizar um conjunto de variáveis diretamente mensuráveis, denominadas de variáveis
observadas, como a manifestação clara de um conjunto menor de variáveis latentes (que não são
30
mesuráveis diretamente), chamadas fatores comuns, cada uma delas atuando apenas sobre uma
das variáveis observadas (ARANHA; ZAMBALDI, 2008).
Segundo Malhotra (2006) em estudos em que se utiliza a análise discriminante, análise de
variância e regressão múltipla, uma variável é considerada como dependente e as outras como
variáveis independentes ou previsoras. Diferentemente da análise fatorial, não é preciso fazer
essas distinções. Ao contrário desses métodos, a análise fatorial é uma técnica de
interdependência, que procura examinar todo um conjunto de relações interdependentes.
Existem inúmeras possibilidades de se utilizar a análise fatorial em marketing. Na
segmentação de mercado pode ser utilizada para identificar variáveis latentes segundo as quais se
agrupam os consumidores. Como exemplo, pode-se agrupar consumidores de veículos novos com
base na ênfase relativa que oferece economia, conveniência, desempenho, conforto e luxo,
podendo resultar em cinco segmentos (MALHOTRA, 2006).
A análise de cluster “é uma técnica usada para classificar objetos ou casos em grupos
relativamente homogêneos chamados de clusters ou conglomerados” (MALHOTRA, 2006 p.
572). Assim como a análise fatorial, a análise de cluster é bastante utilizada nos estudos de
segmentação de mercado. A análise fatorial é utilizada antes da análise de cluster para auxiliar na
redução das variáveis. Geralmente são utilizadas em segmentação post hoc na qual o pesquisador
levanta uma determinada quantidade de variáveis inter-relacionadas, onde os indivíduos são
agrupados conforme suas semelhanças. Para realizar a análise de cluster é necessário seguir
alguns procedimentos. Malhotra (2006 p.575) apresenta seis etapas para utilização desta técnica
conforme FIG. 1.
Para a primeira etapa, o problema formulado é o da pesquisa com a seleção das variáveis a
serem utilizadas. Em seguida, é necessário selecionar a medida de distância que segundo
Malhotra (2006), a comumente medida é a distância euclidiana ou o seu quadrado. Dando
continuidade, faz-se necessário escolher o procedimento de aglomeração e decidir quanto ao
número de clusters. Para conhecer melhor esse procedimento sugere-se ver Malhotra (2006, p.
576). Finalizadas essas etapas, é necessário interpretar e perfilar os clusters além da avaliação e
validação dos resultados. Em pesquisas nas quais são necessárias diversas variáveis, geralmente,
os pesquisadores utilizam a análise fatorial antes de proceder com a análise de cluster para
identificar os principais fatores que serão agrupados nos segmentos.
31
Fonte: Adaptado de Malhotra (2006, p. 575).
Figura 1 – Etapas de uma análise de cluster.
3.3.2 Análise discriminate
A análise discriminante pode ser usada para classificar grupos de pessoas conforme as
características que predefinem segmentos baseados em variáveis descritivas. Tal procedimento
determina subgrupos homogêneos em cada segmento de mercado baseado em informação
limitada (que podem ser obtidos por meio de dados secundários). Para predizer com precisão
cada segmento de mercado a que cada indivíduo pertence, torna-se necessário a aplicação de um
algoritmo de classificação.
Corrar, Paulo e Dias-Filho (2007, p. 236) resumem os objetivos da análise discriminante
da seguinte forma: i) determinar se existem diferenças significativas entre as variáveis de cada
grupo; ii) identificar as características (variáveis que melhor diferenciam os grupos de
observações; iii) descrever uma ou mais funções discriminantes que representem as diferenças
entre os grupos; e, iv) classificar a priori novos indivíduos nos grupos com base na função
discriminante.
Além de ser utilizada em estudos de diversas áreas não relacionadas à administração como
finanças, a análise discriminante também é bastante utilizada em pesquisas de marketing.
Geralmente são usadas em pesquisas de opinião baseadas ou não em escalas preestabelecidas. A
“técnica auxilia na identificação de grupos de consumidores e de suas características mais
1. Formulação do problema
2. Seleção de uma medida de distância
3. Escolha de um procedimento de aglomeração
4. Decisão quanto ao número de
clusters
5. Interpretação dos
clusters
6. Avaliação e validação do processo
32
relevantes, subsidiando decisões de desenvolvimento de novos produtos ou de aproximadamente
das características atuais” (CORRAR; PAULO; DIAS-FILHO, 2007, p. 234).
3.3.3 Chi-square automatic interaction detection (CHAID)
A técnica Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) proposta por Kass em
seu trabalho denominado de An exploratory technique for investigating large quantities of
categorical data, publicado em 1980 pela revista Applied Statistics é utilizada na análise de
caráter exploratório de predição, que por meio do uso de um modelo log-linear estuda a “relação
entre uma variável dependente (qualitativa ou quantitativa) e uma série de variáveis preditoras
que interagem entre si” (LOPES, 2003, p. 46). Utiliza-se de um algoritmo que define uma árvore
de decisões, auxiliando na definição de estratégias de marketing, por exemplo.
Segundo Freitas e Heineck (2008, p. 41), este método testa a existência de associação
entre variáveis, mais especificamente, “de duas a duas variáveis independentes e a variável
dependente, verificando a homogeneidade do grupo assim formado”. Cada par de variáveis
independentes ou grupo homogêneo “passa a ser testado combinatorialmente com todas as outras
variáveis independentes isoladas ou pares já formados”. Este processo se repete de forma
recursiva, agregando um número maior de variáveis independentes. Resulta em novos grupos
homogêneos segmentados em níveis hierárquicos, sendo que a cada nível maior da segmentação
hierárquica “corresponde a grupos mais amplos de clientes, ou seja, um mercado menos
segmentado”.
Essa técnica de discriminação ou agrupamento é chamada hierárquica porque escolhe os
objetos ou elementos de cada grupo em etapas, produzindo uma seqüência de partições,
segundo a ordem de influência de suas medidas (variáveis independentes) sobre a
variável dependente: os segmentos gerados a cada divisão são mutuamente excludentes e
exaustivos e o resultado da análise é apresentado graficamente na forma de uma árvore
de classificação (BIGGS; et al., 1991; OLIVEIRA apud LOPES 2003, p. 46).
Corroborando com tal idéia, Pinho et al. (2002) considera que o CHAID é utilizado na
classificação de dados categóricos com o objetivo de gerar segmentos exclusivos e exaustivos, e
que tenham distribuição diferente a apresentada pela variável dependente, conforme valores
determinados pelos testes de Qui-quadrado. Com o uso desse teste, para cada grupo ou segmento
gerado, a associação entre as variáveis é examinada até que não haja mais dependências
33
significativas. De acordo com Freitas e Heineck (2008, p. 5) existem duas opções de qui-
quadrado: “Likelihood Ratio qui-quadrado para variáveis dependentes nominais e Pearson qui-
quadrado para variáveis dependentes ordinais”. Freitas, Oliveira e Heineck (1999, p.5)
argumentam que não existe sobreposição das observações, ou seja, “cada indivíduo está contido
em apenas um segmento”, viabilizando a classificação de cada caso dentro de um segmento.
O CHAID também viabiliza a substituição do uso de modelos estatísticos complexos de
maior exigência computacional, tal como o modelo Logit. Além disso, pode ser utilizado em
estudos que desejam avaliar a relação existente entres variáveis independentes e dependente,
relação usualmente analisada em modelos estatísticos lineares e modelos de análise de variância
(FREITAS; OLIVEIRA; HEINECK, 1999, p. 5).
Freitas e Heineck (2008, p. 41) consideram também que a utilização de “toda a
distribuição da variável dependente, não é restringida a divisões binárias e não faz suposição de
normalidade para as variáveis”. Ainda como vantagens, os autores citam outras:
a) a possibilidade de utilização de variáveis dependentes e independentes em diversas
formas (nominais, ordinais e categóricas); b) a possibilidade dos valores faltantes serem
tratados pelos softwares disponíveis, sendo agregado ao grupo mais próximo em termos
de homogeneidade da distribuição da variável dependente ou isolado em uma categoria
distinta; c) a não necessidade de estabelecer-se a priori uma ou mais variáveis como
base para segmentação; e, d) a possibilidade de utilização de várias bases para
segmentação,em qualquer ordem, tendo como critério tão somente a homogeneização
dos segmentos criados (FREITAS; HEINECK, 2008, p. 41).
Biggs et al. (1991); Oliveira apud Lopes (2003, p 124-125) destacam, também, que:
“1. a técnica é ideal para o estudo de dados complexos, com alta dimensionalidade e com
vários tipos de variáveis, independentemente de sua natureza (se quantitativa ou
qualitativa); 2. sua interpretação pode ser feita, facilmente, por um não especialista; 3.
não é necessário que as variáveis preditoras apresentem a mesma natureza ou os mesmos
níveis; 4. os valores perdidos (missing values) nas variáveis preditoras podem ser
tratados como categorias flutuante passível de inclusão nas árvores; 5. se o conjunto de
critérios estatísticos for utilizado apropriadamente, a árvore resultante enfatizará os
resultados idealmente fortes, sem que haja sobrevalorização das chances; 6. é
extremamente útil na identificação dos dados que tenham a ser mais importantes em
análises desenvolvidas na ausência de sólidas teorias capazes de discriminar claramente
as variáveis que são prováveis preditoras e aquelas que não o são”
Diante das vantagens apresentadas anteriormente, a técnica CHAID será utilizada na
segmentação deste estudo. Cabe ressaltar que os grupos formados pelo CHAID não são
homogêneos nem mesmo em relação a variável dependente.
34
4 METODOLOGIA
Este estudo é de natureza quantitativa e caracteriza-se como exploratório descritivo. A
pesquisa exploratória descritiva procura esclarecer a natureza de um problema descrevendo as
características de uma população ou de um fenômeno (ZIKMUND, 2006). Embora estes sejam
aparentemente tipos distintos de pesquisa, os dois serão utilizados objetivando uma maior
compreensão dos resultados do estudo. Quanto à natureza, as pesquisas quantitativas são as que
empregam a estatística e a matemática, utilizando os números e cálculos como principal recurso
para análise dos dados (LEITE, 2004; LAKATOS; MARCONI, 2006).
A estrutura metodológica foi construída a partir da Knowledge Discovery in Databases
(KDD), termo que é traduzido por Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). A
KDD consiste numa série de passos sistematizados e bem definidos que vão desde a preparação
dos dados até a extração de padrões que possam ser analisados posteriormente.
O método pode ser utilizado em diversos ramos da ciência. No caso de estudos de
geólogos planetários a aplicação é totalmente diferente, pois primeiro são feitas as imagens
remotas dos planetas e asteróides e catálogo cuidadoso dos objetos de interesse como crateras,
depois é que são feitas as análises. Já em outros ramos, seja saúde, finanças, vendas, varejo ou
qualquer outro campo, as análises de dados são realizadas, classicamente, por um ou mais
analistas que procura fazer uma interface entre os dados de usuários e produtos (FAYYAD;
PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996).
Cabe ressaltar que a validade do processo depende diretamente dos analistas, visto que
não existe ainda nenhuma solução tecnológica que seja capaz de determinar autonomamente se os
padrões encontrados nas bases de dados são de fato novos ou válidos para fins de tomada de
decisão (FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996). Com relação às fases do
processo, adotaram-se neste estudo as fases propostas por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth
(1996), conforme FIG. 2.
A FIG. 2 representa o processo desde o início do processo. O processo não é linear, sendo
possível envolver todas as etapas numa sistemática de interação entre suas fases constituintes.
Essas fases são representadas na FIG. 2 pelas setas tracejadas, podendo fazer com que o processo
volte à fase inicial de especificação dos objetivos no momento em que seleciona os dados
(FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996).
35
Fonte: Adaptado de Fayyad; Piatetsky-Shapiro; Smyth (1996, p. 41).
Figura 2 – Fases do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD).
As fases do processo são:
• exploração e seleção dos dados: consiste no levantamento e seleção dos dados a serem
trabalhados. Nesta etapa é feita a interpretação e exploração dos dados antes de iniciar o
processo, sendo fundamental a identificação de inconsistências na base para que sejam
corrigidas de imediato. Foi feito um levantamento de que variáveis existiam na base de
dados da empresa em análise antes de iniciar o processo de extração.
• pré-processamento: etapa que consiste no tratamento objetivando obter qualidade, uma
base de dados livres de defeitos e falhas. Essa etapa é uma das principais fases do
processo, por isso naturalmente a mais demorada. É necessário identificar inconsistências,
garantir a integridade, identificar e excluir possíveis casos de duplicidade, tratar os
valores omissos como em branco e outros. Após a extração, dos dados mencionados é
iniciado o processo de análise das bases.
Seleção
Pré-processamento
Dados
Dados
Pré-processados
Interpretação
Transformação
Data
Mining
Analise dos
Dados
Dados
Tratados
Padrões
36
• transformação dos dados: essa etapa versa sobre o tratamento dos dados nos casos em
que é necessário fazer transformação deles para serem utilizados no modelo de algoritmo.
Como exemplo, se o modelo só permite receber dados qualitativos e sua base é
quantitativa, faz-se necessária a transformação dos dados. Nessa etapa, é necessário
transformar algumas variáveis da base como exemplo, a mudança de data de nascimento
para idade.
• data Mining: é processo de extração ou mineração de dados de uma grande base de dados
utilizados para descoberta de algo que podem existir e não estão sendo observados em
grandes bases de dados ou em Data Warehouses. É a fase chave do processo e tem
recebido maior atenção por parte dos pesquisadores (HAN; KAMBER, 2001). O item 5.1
tratará do tema em maior profundidade.
• interpretação dos resultados: é a fase na qual o investigador procura extrair o
conhecimento gerado através da interpretação dos dados.
4.1 DATA MINING
O Data Mining é uma etapa do processo de KDD que consiste na análise de padrões de
informações ou modelos gerados a partir de algoritmos aplicados às grandes bases de dados
(FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996). As metodologias de Data Mining mais
comuns são
CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) e SEMMA (Sample,
Explore, Modify Model, Assessment). A metodologia CRISP-DM é descrita em termos de um
processo hierárquico com um ciclo baseado em sete fases. As sete fases incluem a compreensão do
negócio, a compreensão dos dados, a preparação de dados, a modelagem, a avaliação, o
desenvolvimento e o monitoramento. Segundo Da Cruz (2007),
foi desenvolvida por um consórcio
composto por NCR Systems Engineering Copenhagen, DaimlerChrysler AG, SPSS Inc. e OHRA
Verzekeringen en Bank Groep B.V.
Assim como o processo de KDD, a metodologia
CRISP-DM não tem uma seqüência fixa de
atividades. A FIG. 3 apresenta o ciclo de vida da metodologia. Primeiramente, é indispensável
conhecer as características do negócio que será investigado. Com relação à compreensão dos dados, é
necessário estudar toda base procurando conhecer suas características, além de verificar a qualidade
37
dos mesmos. A etapa de preparação dos dados envolve todas as atividades relacionadas à construção
da base final que será usada para a modelagem dos dados.
Para a modelagem dos dados, faz-se necessário a escolha das técnicas de modelagem como
árvores de decisão ou redes neurais artificiais. O processo de avaliação esta relacionado à avaliação
das etapas do modelo verificando se os objetivos propostos serão atendidos. Finaliza-se com o
desenvolvimento, que é a organização e interpretação de forma que os resultados sejam utilizados
seguidos da etapa de monitoramento.
Fonte: Adaptado de SPSS (2005 apud WAN, 2006).
Figura 3 – Fases do Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).
A metodologia SEMMA foi desenvolvida pela empresa SAS, cuja área de negócio é o
Business Inteligence e o Suporte à Decisão. Embora conhecida como metodologia do Data
Mining, o CRISP-DM tem uma maior aceitação a nível mundial (DA CRUZ, 2007). A SAS
define Data Mining como sendo o processo de selecionar, explorar, modificar, modelar e avaliar
grandes quantidades de dados objetivando descobrir padrões previamente desconhecidos que
possam ser utilizados nas estratégias das organizações (WAH, 2006; OLIVEIRA, 2007).
Segundo Oliveira (2007, p. 16), a metodologia consiste em:
Compreensã
o do negócio
Compreensão
dos dados
Preparação
dos dados
Modelagem
Desenvolvimento
Avaliação
Monitoramento
Dados
38
• selecionar: produzir uma amostra dos dados, criando uma ou mais tabelas. A amostra
deve ser suficientemente grande para conter informação significativa, mas ser
suficientemente pequena para poder ser processada.
• explorar os dados procurando relacionamentos antecipados, tendências imprevistas, e
anomalias, a fim de obterem-se compreensão acerca do contexto em estudo e idéias sobre
o que fazer.
• modificar os dados através da criação, seleção e transformação de variáveis para fazer
convergir o processo de seleção de modelos a estudar.
• modelar os dados através da utilização de ferramentas analíticas para procurar uma
combinação de dados capaz de prever com confiança um resultado desejado.
• avaliar a utilidade e a confiabilidade das descobertas resultantes do processo.
O método SEMMA está na base da organização do SAS Enterprise Miner, que oferece
uma interface gráfica com a qual podem ser construídos diagramas de projetos de Data
Mining. Estes diagramas são formados por nodos que executam operações especializadas
sobre os dados. Os nodos são interligados por setas que o utilizador utiliza para definir
qual a seqüência de operações que pretende executar no processo de Data Mining. Deste
modo, um diagrama é como uma linha de montagem, onde as estações onde são
efetuadas operações de montagem são os nodos, e os tapetes que transportam os
produtos em fabrico são as setas. De acordo com esta organização, a interface apresenta
os nodos agrupados de acordo com as fases do método em que as suas operações se
enquadram (OLIVEIRA, 2007, p. 17).
Embora o SEMMA seja uma metodologia utilizada e validada pelo instituto que a criou,
optou-se por utilizar o CRISP-DM no processo de Data Mining do presente estudo. Além do fato
de ser mais aceitável mundialmente, o modelo é mais adequado para o estudo, visto que é
fundamental passar pela etapa de compreensão do negócio devido à especificidade da empresa,
na qual serão extraídos os dados para análise.
39
4.2 PROCEDIMENTOS DE SELEÇÃO DOS DADOS
Neste item, serão apresentados os procedimentos para seleção dos dados de acordo com as
fases da metodologia CRISP-DM. Nessa etapa, foram consideradas as três primeiras fases, tais
como compreensão do negócio, compreensão e preparação dos dados.
4.2.1 Compreensão do negócio
O estudo foi realizado com base nos dados de uma concessionária de energia elétrica,
considerada modelo no mercado de distribuição de energia. A distribuidora está localizada no
estado do Ceará e tem suas atividades regulamentadas e fiscalizadas pela ANEEL. A companhia
é responsável pelo atendimento de aproximadamente 2,8 milhões de clientes, correspondendo à
universalização do serviço de mais de 95% de clientes, distribuídos nos 184 municípios, que
totalizam uma área de atuação de 146.817 Km². É uma sociedade anônima de capital aberto,
regulamentada pela Lei nº 6.404/76.
A concessionária é uma das 64 distribuidoras de energia do Brasil e a terceira do Nordeste
em volume de energia comercializada, participando com cerca de 2% do mercado nacional e 13%
do faturamento físico de energia da Região Nordeste. No Estado do Ceará, figura como uma das
maiores empresas, com um faturamento médio mensal superior a R$ 160 milhões. Ciente do
importante papel que o setor elétrico possui no desenvolvimento da economia e da sociedade, a
empresa realiza investimentos na área operacional e participa ativamente na busca por soluções
de problemas sociais, defendendo o crescimento econômico sustentável com responsabilidade
social.
Um adequado nível de qualidade do fornecimento de energia elétrica não envolve apenas
os fatores técnicos da distribuição, mas, também, a escolha da fonte de geração de energia. Diante
disso, a distribuidora tem adquirido energia por meio de fontes alternativas (térmica e eólica),
contribuindo para a diversificação da matriz energética do país e para a redução da ameaça de
racionamentos de energia.
Acredita que o seu grande diferencial está nos seus colaboradores, por isso, tem uma
política de recursos humanos voltados para o desenvolvimento dos colaboradores próprios e a
qualificação de seus fornecedores, estando sempre em crescente evolução e direcionada aos seus
40
objetivos estratégicos. Tudo isso associado a um trabalho de fortalecimento das suas equipes, ao
crescimento dos seus colaboradores, a concessionária tem o objetivo de fornecer serviços de
qualidade e elevar cada vez mais o nível de satisfação dos seus clientes através da melhoria de
seus processos.
Na busca de sempre alcançar os melhores níveis de satisfação de seus clientes, vem
desenvolvendo estratégias de marketing, objetivando conhecer melhor seus clientes através de
segmentos de mercados diferentes da segmentação clássica utilizadas no setor elétrico, sendo essa
a base para realização desse estudo.
4.2.2 Compreensão e preparação dos dados
A amostra utilizada corresponde aos dados de 628.339 consumidores obtidos junto ao
cadastro de clientes de uma distribuidora de energia elétrica situada na região Nordeste do Brasil,
dentre os quais 28,20% (177.471) residem na capital. Vale salientar que foram considerados
apenas os consumidores de energia residenciais, excluindo os “grandes clientes”, que são aqueles
que têm sua unidade consumidora ligada em média e alta tensão. Os dados foram extraídos da
base total da empresa que chega a mais de 2,7 milhões de clientes, sendo a amostra
correspondente a aproximadamente 23,3% da população, esses dados foram extraídos no mês de
junho de 2009.
A variável dependente escolhida para o modelo foi faturamento médio de energia, sendo
esta utilizada como “proxy para o nível de renda e/ou desenvolvimento do município, visto que
existe correlação muita alta entre estas duas variáveis” (LOUREIRO, 2008, p. 6). A variável está
distribuída em cinco categorias, divididas nos seguintes códigos: 1. até R$ 25,00; 2. de R$ 25,01
a R$ 50,00; 3. de R$ 50,01 a R$100,00; 4. de R$ 100,01 a R$ 300,00; e, 5. mais de R$ 300,00.
As variáveis preditoras utilizadas foram estado civil, idade, escolaridade e profissão do
titular da conta de energia, número de pessoas no domicilio, sub-regiões, bairro, possui produto,
tipo de produtos denominados bens de consumo, cobrança fácil, serviços elétricos, kit de energia
e seguros, classe de consumo e segmentação transacional, conforme Quadro 3.
Variáveis
Independentes
Categorias
41
Estado civil 1. Casado
2. Solteiro
3. Outros
Idade 1. De 18 a 25 anos
2. De 26 a 35 anos
3. De 36 a 45 anos
4. De 46 a 60 anos
5. Mais de 60 anos
Sexo 1. Masculino
2. Feminino
Escolaridade 1. Sem escolaridade
2. Ensino fundamental incompleto
3. Ensino fundamental incompleto
4. Ensino médio incompleto
5. Ensino médio completo
6. Ensino superior incompleto
7. Ensino superior completo
8. Especialização
9. Mestrado
10. Doutorado
Profissão 1. Administração, economia e finanças
2. Agricultura, pesca e pecuária
3. Alimentação
4. Aposentado
5. Arte, cultura e música
6. Autônomo
7. Comércio
8. Comunicação
9. Desempregado
10. Do lar
11. Educação
42
12. Estudante
13. Informática e computação
14. Beleza e moda
15. Ciências em geral
16. Saúde e assistência social
17. Engenharia
18. Liberais
19. Aviação
20. Relações internacionais e públicas
21. Segurança pública e privada
22. Serviços de construção e arquitetura
23. Serviços domésticos
24. Serviços e atendimentos em geral
Número de pessoas
no domicilio
1. De 1 a 2 pessoas
2. De 3 a 4 pessoas
3. De 5 a 6 pessoas
4. Mais de 6 pessoas
Município 1. Abaiara, 2. Acarape, 3. Acarau, 4. Acopiara, 5 Aiuaba, 6. Alcantaras,
7. Altaneira, 8. Alto Santo, 9. Amontada, 10. Antonina do Norte, 11.
Apuiares, 12. Aquiraz, 13. Aracati, 14. Aracoiaba, 15. Ararenda, 16.
Araripe, 17. Aratuba, 18. Arneiroz, 19. Assaré, 20. Aurora, 21. Baixio,
22. Banabuiu, 23. Barbalha, 24. Barreira, 25. Barro, 26. Barroquinha, 27.
Baturite, 28. Beberibe, 29. Bela Cruz, 30. Boa Viagem, 31. Brejo Santo,
32. Camocim, 33. Campos Sales, 34. Canindé, 35. Capistrano, 36.
Caridade, 37. Carire, 38. Caririaçu, 39. Carius, 40. Carnaubal, 41.
Cascavel, 42. Catarina, 43. Catunda, 44. Caucaia, 45. Cedro, 46. Chaval,
47. Choro Limão, 48. Chorozinho, 49. Coreau, 50. Crateus,51. Crato, 52.
Croata, 53. Cruz, 54. Deputado Irapuã Pinheiro, 55. Erere, 56. Eusébio,
57. Farias Brito, 58. Forquilha, 59. Fortaleza, 60. Fortim, 61. Freicheira,
62. General Sampaio, 63. Graça, 64. Graja, 65. Grangeiro, 66. Groairas,
67. Guaiuba, 68. Guaraciaba do Norte, 69. Guaramiranga, 70.
43
Hidrolandia, 71. Horizonte, 72. Ibaretama, 73. Ibiapina, 74. Ibicuitinga,
75. Icapui, 76. Ico, 77. Iguatu, 78. Independência, 79. Ipaporanga, 80.
Ipaumirim, 81. Ipu, 82. Ipueiras, 83. Iracema, 84. Irauçuba, 85. Itaiçaba,
86. Itaitinga, 87. Itapaje, 88. Itapipoca, 89. Itapiuna, 90. Itarema, 91.
Itatira, 92. Jaguaretama, 93. Jaguaribara, 94. Jaguaribe, 95. Jaguaruana,
96. Jardim, 97. Jati, 98. Jijoca de Jericoacoara, 99. Juazeiro do Norte,
100. Jucas, 101. Lavras da Mangabeira, 102. Limoeiro do Norte, 103.
Madalena, 104. Maracanau, 105. Maranguape, 106. Marco, 107.
Martinopole, 108. Massapé, 109. Mauriti, 110. Meruoca, 111. Milagres,
112. Milha, 113. Miraima, 114. Missão Velha, 115. Mombaça, 116.
Monsenhor Tabosa, 117. Morada Nova, 118. Moraujo, 119. Morrinhos,
120. Mucambo, 121. Mulungu, 122. Nova Olinda, 123. Nova Russas,
124. Novo Oriente, 125. Ocara, 126. Oros, 127. Pacajus, 128. Pacatuba,
129. Pacoti, 130. Pacuja, 131. Palhano, 132. Palmacia, 133. Paracuru,
134. Paraipaba, 135. Parambu, 136. Paramoti, 137. Pedra Branca, 138.
Penaforte, 139. Pentecostes, 140. Pereiro, 141. Pindoretama, 142. Piquet
Carneiro, 143. Pires Ferreira, 144. Poranga, 145. Porteiras, 146. Potengi,
147. Potiretama, 148. Quiterianopolis, 149. Quixada, 150. Quixelo, 151.
Quixeramobim, 152. Quixere, 153. Redenção, 154. Reriutaba, 155.
Russas, 156. Saboeiro, 157. Salitre, 158. Santa Quitéria, 159. Santana do
Acarau, 160. Santana do Cariri, 161. São Benedito, 162. São Gonçalo do
Amarante, 163. São João do Jaguaribe, 164. São Luis do Curu, 165.
Senador Pompeu, 166. Senador Sá, 167. Sobral, 168. Solonopole, 169.
Tabuleiro do Norte, 170. Tamboril, 171. Tarrafas, 172. Taua, 173.
Tejussuoca, 174. Tiangua, 175. Trairi, 176. Tururu, 177. Ubajara, 178.
Umari, 179. Umirim, 180. Uruburetama, 181. Uruoca, 182. Varjota, 183.
Várzea Alegre e 184. Viçosa do Ceará.
Regional (apenas
para Fortaleza)
1. Regional 1
2. Regional 2
3. Regional 3
4. Regional 4
44
5. Regional 5
6. Regional 6
Possui produto 1. Sim
2. Não
Bens de consumo 1. Sim
2. Não
Cobrança fácil 1. Sim
2. Não
Serviços elétricos 1. Sim
2. Não
Kit de energia 1. Sim
2. Não
Seguros 1. Sim
2. Não
Classe de consumo 1. Residencial normal
2. Residencial baixa renda (consumo)
6. Residencial baixa renda (NIS)
Segmentação
transacional
1. Cliente amarelo
2. Cliente azul
3. Cliente branco
4. Cliente verde
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 3 – Variáveis independentes para categorização dos segmentos.
Objetivando compreender melhor os dados utilizados, segue a descrição do significado
das variáveis, bem como, a caracterização do perfil da amostra, verificando a distribuição de
freqüência para as variáveis categóricas.
• estado civil: considerando a amostra do total do estado do Ceará, 63,3% são de pessoas
casadas, enquanto que 27,6% solteiros. Apenas 9,1% dos consumidores são divorciados,
desquitadas ou viúvas (categoria denomina outros). Com relação à amostra referente ao
45
município de Fortaleza, verifica-se que 55,2% são de pessoas casadas, 34,8% são solteiros
e 10,0% enquadram-se na categoria de outros.
• idade: a idade média dos consumidores no estado é de 44 anos e em Fortaleza é de 43
anos. Vale salientar que com o objetivo de manter uma maior consistência nos dados,
optou-se em considerar apenas os titulares de contas de energia que apresentam idade
igual ou maior que 18 anos, tendo uma variação entre 18 a 109 anos.
• sexo: A maior parte da amostra compõe-se de pessoas do sexo feminino, 75,0% no estado
e 73,0% em Fortaleza.
• escolaridade: a maioria dos consumidores do estado do Ceará apresenta um baixo nível
educacional. Verifica-se que 8,5% não estudaram (variável denominada de sem
escolaridade); 45,3% têm apenas o ensino fundamental incompleto; 12,3% possuem
ensino fundamental completo; 4,0% dispõem de ensino médio incompleto e 24,2% têm o
ensino médio completo. Apenas 5,8% freqüentaram o ensino superior, dentre os quais
1,5% ainda estão cursando graduação; 3,9% terminaram graduação, enquanto 0,3%, 0,1%
e 0,05% afirmam dispor de especialização, mestrado e doutorado, respectivamente. Este
perfil não se altera muito quando se analisa os dados para Fortaleza que são 3,0% sem
escolaridade; 30,2% com ensino fundamental incompleto; 12,3% com ensino fundamental
completo; 5,1% com ensino médio incompleto; 39,6% com ensino médio completo; 2,4%
com ensino superior incompleto; 6,8% com ensino superior completo, 0,4% com
especialização; 0,1% com mestrado; e, 0,1% com doutorado.
• profissão: As informações sobre as profissões exercidas pelos titulares das contas foram
agrupadas em categorias distribuídas a seguir. No estado, a maior freqüência apresentada
na amostra é de pessoas do lar com 43,7% e agricultores, agrônomos ou pescadores com
23,9% da amostra. Em Fortaleza, o destaque é também de pessoas do lar (45,2%), porém,
em seguida, destacam-se comerciantes e vendedores com 14,2%. A freqüência com todas
as categorias de profissões para o estado e capital pode ser vista nos Apêndices 1 e 2,
respectivamente.
46
1. Administração, economia e finanças: Administração de empresas, auxiliar
administrativo, bancário, contador e economista.
2. Agricultura, pesca e pecuária: Agricultor, agrônomo e pescador.
3. Alimentação: Cozinheiro e garçom.
4. Aposentado.
5. Arte, cultura e música: Artesão, dançarino, cineasta, desenhista e músico.
6. Autônomo.
7. Comércio: Comerciante e vendedor.
8. Comunicação: Jornalista e publicitário.
9. Desempregado.
10. Do lar.
11. Educação: Biblioteconomista, professor de educação física, pedagogo e
professor.
12. Estudante.
13. Informática e computação: Analista de sistema e profissionais das ciências da
computação.
14. Beleza e moda: Alfaiate, cabeleireiro, costureira, depiladora, manicure e
profissionais de moda e design.
15. Ciências em geral: Profissionais da área da arqueologia, astronomia, ecologia,
estatística, filosofia, física, geofísica, geografia, geologia, história, lingüística,
metereologia e oceanografia.
16. Saúde e assistência social: Auxiliar de enfermagem, ciências biológicas,
ciências biomédicas, ciências sociais, enfermeiro, farmacêutico, fisioterapia,
fonoaudiologia, medicina, musicoterapia, nutricionista, odontologia, psicologia e
veterinário.
17. Engenharia: Arquiteto e engenheiro.
18. Liberais: Advogado.
19. Aviação: Aeronauta e engenheiro aeronáutico.
20. Relações internacionais e públicas: relações internacionais e relações públicas.
21. Segurança pública e privada: Bombeiro, policial e vigilante.
47
22. Serviços de construção e arquitetura: Decorador, eletricista, encanador, mestre
de obra, pedreiro e pintor.
23. Serviços domésticos: Empregada domestica e lavadeira.
24. Serviços e atendimentos em geral: Atendente, auxiliar de escritório, balconista,
carteiro, fotografo, gari, mecânico, motorista, porteiro, recepcionista, telefonista e
zelador.
• número de pessoas no domicílio: O número médio de pessoas no domicílio é de 3,7 no
Ceará e 3,5 em Fortaleza. Observando a distribuição da amostra por faixa de número de
pessoas no domicilio, verifica-se que 24,9% contém de 1 a 2 pessoas no domicílio; 48,1%
contém de 3 a 4; 21,2% contém de 5 a 6 pessoas; e, apenas 5,9% compreende uma família
com mais de 6 pessoas. Considerando somente as informações para Fortaleza, essas
freqüências passam a ser de 27,8%; 48,8%; 18,9% e 4,6%; respectivamente.
• municípios: A variável município foi utilizada apenas na modelagem dos Ceará. Todos
os municípios foram codificados.
• regional: A variável regional será utilizada na modelagem apenas dos dados de Fortaleza.
Todos os bairros foram agrupados em 6 regionais de Fortaleza e esses foram definidos
pela Prefeitura do município, conforme descrito a seguir:
1. Regional 1 (13,8%): conta com os bairros de Vila Velha, Jardim Guanabara,
Jardim Iracema, Barra do Ceará, Floresta, Álvaro Weyne, Cristo Redentor, Ellery,
São Gerardo, Monte Castelo, Carlito Pamplona, Pirambu, Farias Brito,
Jacarecanga e Moura Brasil.
2. Regional 2 (12,9%): é formada pelos bairros Aldeota, Bairro De Lourdes, Cais
do Porto, Centro, Cidade 2000, Cocó, Dionísio Torres, Guararapes, Joaquim
Távora, Luciano Cavalcante, Manuel Dias Branco, Meireles, Mucuripe, Papicu,
Praia de Iracema, Praia do Futuro I, Praia do Futuro II, Salinas, São João do
Tauape, Varjota e Vicente Pinzón.
48
3. Regional 3 (15,0%): corresponde aos bairros de Amadeu Furtado, Antônio
Bezerra, Autran Nunes, Bonsucesso, Bela Vista, Dom Lustosa, Henrique Jorge,
João XXIII, Jóquei Clube, Padre Andrade, Parque Araxá, Pici, Parquelândia,
Presidente Kennedy, Rodolfo Teófilo e Quintino Cunha.
4. Regional 4 (11,4%): é composto pelos bairros de José Bonifácio, Benfica,
Fátima, Jardim América, Damas, Parreão, Bom Futuro, Vila União, Montese,
Couto Fernandes, Pan Americano, Demócrito Rocha, Itaoca, Parangaba, Serrinha,
Aeroporto, Itaperi, Dendê e Vila Pery.
5. Regional 5 (24,2%): os bairros pertencentes a esta área são Conjunto Ceará,
Siqueira, Mondubim, Conjunto José Walter, Granja Lisboa, Granja Portugal, Bom
Jardim, Genibaú, Canindezinho, Vila Manoel Sátiro, Parque São José, Parque
Santa Rosa, Maraponga, Jardim Cearense, Conjunto Esperança e Presidente
Vargas.
6. Regional 6 (22,8%): comporta dos bairros de Sabiaguaba, Edson Queiroz,
Sapiranga, Alagadiço Novo, Curió, Guajerú, Coaçu, Paupina, Parque Manibura,
Cambeba, Messejana, Ancuri, Pedras, Jardim das Oliveiras, Cidade dos
Funcionários, Parque Iracema, Auto da Balança, Aerolândia, Dias Macedo,
Castelão, Mata Galinha, Cajaeiras, Barroso, Jangurussu, Passaré, Parque Dois
Irmãos e Lagoa Redonda.
• produto: Essa variável é categórica e indica se os consumidores de energia já compraram
ou não pelo menos uma vez algum tipo de produto ou serviço ofertado pela distribuidora,
tais como bens de consumo, cobrança fácil, serviços elétricos, kit energia e seguros. No
Ceará, verifica-se que 34,8% já compraram pelo menos uma vez algum produto ou
serviços e 65,2% não. Em Fortaleza, a distribuição é 51,1% de clientes que já compraram
e 48,9% que não compraram.
• bens de consumo: essa variável indica os clientes que já compraram ou não bens de
consumo duráveis de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora. Os produtos são
49
ofertados pela empresa parceria e o cliente opta em pagar por meio da fatura de energia.
Analisando a base tanto para o Ceará quanto para Fortaleza, verificou-se baixa incidência
de clientes que compraram esse produto, chegando a quase zero.
• cobrança fácil: essa variável indica os clientes que já compraram ou não produtos e
serviços de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora. Embora, o modelo seja
semelhante ao modelo de bens de consumo (arrecadação na fatura), nesse grupo não entra
aqueles que compraram bens de consumo duráveis. Os produtos relativos a essa variável
são planos odontológicos, livros, jornais e fazem doações para clubes de futebol. Para
amostra do Ceará 3,7% aderem a esse tipo de serviço e 96,3% não, já em Fortaleza 7,4%
sim e 92,6% não compraram produtos e arrecadaram através da conta de energia.
• serviços elétricos: essa variável indica os clientes que adquiriram ou não serviços
elétricos da distribuidora. Os serviços são realizados geralmente quando são identificados
problemas na unidade consumidora do cliente, como exemplo, pode-se citar a queda de
energia identificada através do atendimento emergencial. Além disso, essa variável
contempla os clientes que compraram ou não serviços de eficiência energética. Para
amostra do Ceará, 1,1% já optaram por esse serviço, enquanto 98,9% não. Em Fortaleza
2,2% solicitaram esse serviço e 97,8 não compraram serviços elétricos.
• kit de energia: essa variável indica os clientes que compraram ou não um kit de energia
para ligação nova da unidade consumidora. Para esse produto, a incidência de compra no
Ceará é 5,2%, enquanto, 94,8% não compraram kit de energia. Para Fortaleza, a
distribuição demonstra que 7,5% já solicitaram o kit e 92,5% não.
• seguro: essa variável indica os clientes que compraram ou não seguros de vida ofertados
por seguradoras parceiras da distribuidora. Já para esse produto, no Ceará 28,8% dos
clientes já aderiram e 71,2% não e em Fortaleza 42% sim e 58% não compraram seguros.
• classe de consumo: indica o tipo de classe de consumo do cliente residencial divididos
em 3 grupos são eles: residencial normal, residencial baixa renda, baseado no consumo de
clientes que consomem até 80 KWh na média de 12 meses e residencial baixa renda que
50
ganham o benefício por meio do Número de Inscrição Social do Governo Federal (NIS) e
consomem até no máximo 220 KWh, considerando a média do últimos 12 meses. Em
Fortaleza, 25,0% são clientes residencial normal, 68,1% residencial baixa renda pelo
consumo e 6,9% residencial baixa renda pelo NIS. Considerando para o Ceará, o cenário é
bastante diferente, ficando a freqüência da seguinte forma: 14,4% para residencial normal,
81,0% residencial baixa renda e 4,1% residencial baixa renda pelo consumo.
• segmentação transacional: essa variável demonstra a segmentação transacional dos
clientes da distribuidora. Existem 4 grandes segmentos que são divididos em cores (verde,
amarelo, azul e branco) e demonstram o perfil do cliente de acordo com as transações que
o mesmo faz na distribuidora. O cliente considerado verde é aquele que é adimplente,
paga com atraso de até 19 dias e consome ou não produtos ou serviços ofertados pela
distribuidora. O amarelo é aquele que foi verde, porém realizou o pagamento de sua conta
da Coelce com atraso de 20 ou mais dias. O cliente azul é o cliente que foi classificado
como verde ou amarelo no passado, porém, sofreu um corte de energia e já obteve um
parcelamento caducado. Já o cliente branco é aquele que no passado foi verde, amarelo ou
azul, porém obteve corte de energia pela segunda vez e cometeu irregularidades (furto de
energia). No Ceará verifica-se que 67,1% dos clientes são verdes, 24,9% amarelos, 6,1%
são azuis e 1,9 branco. Em Fortaleza, a freqüência é bastante semelhante e está distribuída
da seguinte forma: 67,7% de clientes verdes, 23,0% amarelos, 6,1% azuis e 3,1% são
brancos. Com esses dados é possível observar que na capital há uma maior incidência de
consumidores que ficam inadimplentes e até mesmo fazem irregularidades em suas
unidades consumidoras.
4.3 MODELAGEM: TÉCNICA DE ANÁLISE DE DADOS
Após a preparação dos dados, fase que antecipa a modelagem no modelo CRISP-DM, o
presente trabalho segue as fases necessárias para a recuperação das informações ou
mineração/garimpagem e, em seguida, a seleção do conjunto de dados utilizados no processo
descrito anteriormente. A preparação e seleção dos dados foram realizadas através da utilização
dos softwares: Excel 2007 e SPSS 17.0. Para a modelagem, optou-se pela metodologia CHAID
para segmentação de mercado conforme proposto por Freitas e Heineck (2008).
51
4.3.1 A técnica CHAID
Como mencionado anteriormente, a técnica CHAID explora e analisa a classificação de
variáveis categóricas e institui o maior valor da estatística Qui-quadrado (χ
2
), de modo a
estabelecer todas as partições em subgrupos possíveis, para cada variável independente. Os
agrupamentos formados são homogêneos internamente, apesar de apresentarem heterogeneidade
entre si. Para verificar a influência de K-1 variáveis independentes, cada subgrupo é reanalisado
utilizando o critério de seleção estatística de Qui-quadrado de Pearson ou a Razão de
Verossimilhança (LOPES, 2003).
Em suma, o algoritmo definido pela técnica CHAID agrupa os valores estatisticamente
semelhantes (homogêneos) à variável independente e mantém os outros valores heterogêneos. De
outra maneira, pode-se dizer que o algoritmo seleciona a melhor variável preditora para formar o
primeiro ramo da árvore de decisão, de forma que cada nó tenha em sua constituição valores
semelhantes da variável selecionada. Este processo se dá recursivamente até obter-se a árvore por
completo (FOWDAR; BARDAR; CROCKETT, 2002). Assim, de acordo com Fowdar, Bardar e
Crockett (2002), os procedimentos estatísticos do CHAID na construção da árvore de decisões
são descritos da seguinte forma:
• passo 1: Para cada variável preditora ou variável independente X, busca-se o par de
categorias de X que apresente a menor diferença significativa (ou seja, que apresente o
maior p-valor) com relação à variável dependente Y. O cálculo deste p-valor depende do
nível de medida de Y – se Y é contínuo, usa-se o teste de F e se Y é nominal tem-se duas
formas de tabulação que são: as categorias de X como linhas e categorias de Y como
colunas. Usa-se o teste de Qui-quadrado de Pearson ou o teste de relação de
probabilidade.
• passo 2: Para o par de categorias da variável independente X, com o p-valor maior,
compara-se seu valor para um nível de alfa pré-especificado, α
merge
(igual a 0,05, com
95% de significância). Em caso do p-valor ser maior que α
merge
, agrupa-se este par em
uma única combinação de categoria. Um novo bloco de categorias de X é formado e o
52
algoritmo reexamina este preditor e procede novamente o passo 1. Por outro lado, se o p-
valor for menos que α
merge
, segue-se o passo 3.
• passo 3: Calcula-se o p-valor ajustado que usa um multiplicador formal de Bonferroni
1
.
• passo 4: Seleciona-se a variável independente X, que tem o p-valor ajustado menor, isto
é, nomeia-se aquela variável que é mais significante. Compara-se este valor para um alfa
com nível pré-especificado, α
split
(igual a 0,05, com 95% de significância). Se o p-valor
for menor que ou igual a α
split
, divide o nó, fundando outro conjunto de dados das
categorias de X. Já se o p-valor é maior que α
split
, então este é um nó terminal; não se
divide.
• passo 5: Este processo será contínuo e crescente até que todas as “amarrações” da árvore
sejam conhecidas.
Vale salientar que este processo cessará se quaisquer das condições seguintes forem
estabelecidas. As condições segundo Fowdar, Bardar e Crockett (2002), são: (1) todos os casos
em um nó têm valores idênticos para todos os preditores; (2) o nó fica puro. Isto significa que
todos os casos dentro do nó tenham o mesmo valor designado; ou (3) se uma profundidade foi
especificada, o crescimento da árvore cessará quando a profundidade (nível) da árvore alcançou
seu limite.
Corroborando com os passos descritos anteriormente, Lopes (2003, p. 47-48) argumenta
que “o procedimento desenvolvido pelo módulo Answer
®
Tree do pacote SPSS (algoritmo) segue
as etapas propostas por Kass em 1980” descritos pelos passos 1 e 2. Complementa dizendo que
este “processo de geração de novos nós termina na ocorrência de uma das seguintes situações: (1)
após a análise de todas as variáveis independentes; (2) na ausência de significância estatística nas
associações; ou (3) quando o número de observações for pequeno demais por subgrupo”.
Considerando o processo de Data Mining, Freitas e Heineck (2008, p. 41) descrevem
como se dá a aplicação prática deste método estatístico para utilização no processo de
segmentação, mediante a realização dos seguintes passos lógicos:
1
Ver: Hommel, G. and G. Bernhard 1999. "Bonferroni procedures for logically related hypotheses." Journal of
Statistical Planning and Inference 82(1-2): 119-128.
53
Seleção da variável dependente categórica (passo 1), criação de categorias para esta
variável (passo 2), definição das variáveis independentes (passo 3), estabelecimento das
opções de segmentação (passo 4), onde se define as regras de finalização da divisão e o
tamanho mínimo dos grupos formados. É também nesta etapa que se estabelece o nível
de significância estatística que irá impactar na junção dos níveis das variáveis
independentes e na sua elegibilidade para serem incluídas no processo. A cada passo
podem ser visualizados testes estatísticos de associação entre as variáveis preditoras e a
variável dependente (passo 5) (FREITAS; HEINECK
, 2008, p. 41)
.
4.3.2 A Árvore de decisão
Conforme Lopes (2003, p. 48), a técnica CHAID apresenta seus resultados em forma de
uma árvore, em que seus últimos ramos são chamados “terminais e definem um subgrupo de
indivíduos classificados em um dos níveis da variável dependente: o nível (ou categoria) da
variável dependente (Y) que apresentar a maior proporção de indivíduos define sua
classificação”.
Em uma árvore, tem-se a representação em nós, ramos e “nós-folhas”. Cada nó representa
o teste ou decisão sobre o item considerado, cada ramo indica o resultado do teste e os nós folha
ilustram a classe ou classes de distribuição. No desenvolvimento de uma árvore de decisão,
inicialmente, separa-se os dados em um grande número de conjuntos que se tornam menores à
medida que ficam mais específicos. Quanto maior é o número de diferentes casos a ser analisado,
menor será cada subgrupo que se segue, reduzindo a exatidão da classificação adicional correta.
Quanto maior for o número dos pequenos ramos de uma árvore, menor a representatividade de
cada um dos nós (MONTEIRO, 2008). Pode-se observar a segmentação dos resultados do
CHAID ilustrado na FIG. 4.
A árvore tem seu início no chamado nó raiz da arvore (em Y), de onde parte o caminho
para os ramos, baseados em atributos de novos casos, antes de chegar ao nó-folha (ou nó
terminal, que pode ser intermediário ou final). O novo caminho fundamenta-se em valores que
estabelece a divisão (MONTEIRO, 2008). A árvore de decisão ilustrada na FIG. 4 apresenta-se
em três níveis, com sete nós terminais (nós folhas), distribuídos em 3 ramos.
54
Fonte: Adaptado de Monteiro (2008).
Figura 4 – Árvore de decisão.
Para definição do tamanho mínimo de elementos, verificou-se que no manual de
utilização do SPSS 2001 é sugerido que para amostras com mais de 1.000 casos, sejam fixados
no mínimo 100 casos para os nós pais e 50 de nós filhos. Para o número de máximo de níveis
gerados para árvore é de 5. Devido ao tamanho da amostra, adotou-se 30.000 para os nós pais e
15.000 para nós filhos com 5 níveis para a formação dos agrupamento do estado. Na análise dos
segmentos de Fortaleza, adotou-se 10.000 para os nós pais e 5.000 para nós filhos com 5 níveis
para a árvore e para verificação dos grupos que tem e que não tem produto no estado no Ceará,
atribui-se 15.000 para os nós pais e 10.000 para nós filhos também com 5 níveis para a árvore,
respeitando uma proporcionalidade de aproximadamente 10%.
X
1
X
2
X
3
Y
1
1
1
2
2
2
Nó Raiz
Nó
intermediário
Nó final
Ramo
55
5 RESULTADOS
Neste capítulo, será apresentada inicialmente a formação dos segmentos de consumidores
residenciais do estado do Ceará. Em seguida, a formação e análise dos grupos de consumidores
de energia elétrica residenciais da cidade de Fortaleza. Na seqüência, será verificado se existe
diferenças na formação de grupos de consumidores que compram com relação aos que não
compram outros produtos e serviços ofertados pela distribuidora. Para formação de todos esses
agrupamentos, a variável dependente considerada para o modelo foi o faturamento médio de
energia.
5.1 SEGMENTOS DE MERCADO ESTADO DO CEARÁ
Conforme visto na fase de preparação dos dados, a variável dependente é categórica e está
distribuída em cinco categorias. Na formação dos segmentos para o estado, o teste de Person Qui-
quadrado das variáveis preditoras elegíveis no modelo apresentou valores entre 197,300 a
298.966,237, todos significativos com p-valor próximo de zero (0,000). Esses dados são gerados
pelo próprio modelo do CHAID, permitindo uma melhor análise das divisões.
Analisando o dendograma conforme FIG. 5, verifica-se que grande parte das variáveis
independentes foi escolhida para explicar o faturamento médio de energia. As variáveis elegidas
no modelo foram: classe de consumo, possui produto, número de pessoas no domicílio,
escolaridade, idade, cobrança fácil, profissão, sexo e segmentação transacional. Nesta formação,
não foram contempladas as variáveis estado civil, município, bens de consumo, serviços
elétricos, kit energia e seguros. Em cada nó da árvore, a freqüência das faixas de faturamento
médio de energia é apresentada em forma de gráfico, onde a legenda está ao lado do nó raiz.
A variável que mais explica o faturamento médio de energia é a classe de consumo. Nota-
se que as três categorias da variável ficaram separadas na árvore, no entanto nenhuma variável
independente explica a variável residencial baixa renda (NIS), que são aqueles consumidores que
ganham o benefício por meio do Número de Inscrição Social do Governo Federal e consomem
até no máximo 220 KWh, considerando a média dos últimos 12 meses. Com relação aos
consumidores de baixa renda pelo consumo, nota-se que estes foram subdivididos pelos que têm
56
produto e não têm produtos ofertados pela distribuidora. Já os residenciais normais, foram melhor
explicados pelo grau de escolaridade.
Percebe-se que o consumidor de baixa renda por consumo tem um faturamento médio de
no máximo R$ 25,00 e, provavelmente, não tem uma renda familiar elevada. No entanto, os
mesmos costumam comprar produtos ofertados pela distribuidora, incluindo produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação e, geralmente, apresenta até duas pessoas no imóvel. No
perfil do cliente que consome produtos da distribuidora, mas não consome produtos e serviços de
empresas parceiras de arrecadação, destacam-se os subgrupos diferenciados por número de
pessoas que residem no imóvel e nível de escolaridade do titular da conta, sendo que esta última
característica não é relevante para pequenas famílias (com até duas pessoas).
Vale observar que os clientes que não consomem produtos estão subdividos,
principalmente, pela quantidade de pessoas que residem no imóvel e pela categoria profissional
que exerce. Destaca-se, ainda, as características de sexo, nível de escolaridade e segmentação
transacional a que pertence o cliente. Já para os residenciais normais, que naturalmente tem um
maior valor médio de conta de energia (de R$ 50,01 a R$ 100,00), o nível de escolaridade é o que
melhor explica esse perfil de consumo. Nesse caso, observa-se que o fator idade é relevante para
segmentar este tipo de consumidor com nível de escolaridade superior ao ensino médio
incompleto, ou seja, aqueles clientes que apresentam um melhor nível de escolaridade devem ser
considerados na determinação de estratégias gerencias. Além disso, é importante perceber que
existe uma relação entre o nível de escolaridade e o consumo, pois a maior freqüência de
faturamento médio de energia que vai de R$ 100,01 a R$ 300,00 está no nó que explica os
consumidores residenciais normais.
Nota-se que os domicílios em que o titular tem um maior nível de escolaridade, há maior
possibilidade de aumentar o consumo de energia, demonstrando ser um segmento de mercado
potencial. Percebe-se que o faturamento médio de energia nos domicílio que tem o benefício de
baixa renda pelo NIS, é superior ao residencial normal e baixa renda pelo consumo. Acredita-se
que isso se dar pelo fato de que o limite de KWh seja elevado e, mesmo que a unidade
consumidora consiga consumir até este nível, a conta de energia torna-se mais barata devido ao
desconto do benefício.
Neste sentido, é possível considerar que os domicílios que tem o benefício de baixa renda
pelo NIS podem ser considerados como consumidores residenciais normais, visto que seu
57
consumo aproxima-se muito mais ao nível de faturamento dos residenciais normais do que os de
baixa renda pelo consumo.
58
Figura 5 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de mercado do Ceará.
59
A partir dos segmentos gerados pelo CHAID para análise dos grupos formados para o
estado cearense, viu-se que dos 22 segmentos, 12 são caracterizados por domicílios que não
compraram produtos e, os demais que já compraram. As categorias de profissões foram bem
distribuídas no nó dos consumidores de baixa renda e não apareceram nos residenciais normais.
Isso confirma a hipótese popular de que é comum que as pessoas mais pobres têm menor grau de
escolaridade. O nível de faturamento é praticamente o mesmo para ambos os segmentos,
demonstrando que esse perfil de consumidores tem um baixo consumo.
Embora esse público, aparentemente, tenha renda familiar baixa, apenas um dos
segmentos apresenta características de domicílio que costuma ficar inadimplente ou fazer
irregularidades na unidade consumidora. Esse grupo é formado por famílias que chegam até 4
pessoas no domicílio e o titular nunca comprou nenhum produto ou serviço da distribuidora.
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com até duas pessoas no imóvel e o titular trabalha nas
áreas de agricultura, pesca e pecuária (categoria de profissões 2) ou
administração, economia e finanças (categoria de profissões 1).
Domicílio 2
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com até duas pessoas no imóvel e o titular pode trabalhar
nas diversas categorias de profissões, exceto nas categorias de profissões 1
e 2, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao ensino fundamental
incompleto.
Domicílio 3
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com até duas pessoas no imóvel, em que o titular pode
trabalhar nas diversas categorias de profissões, exceto nas categorias de
profissões 1 e 2, com nível de escolaridade superior ao ensino fundamental
incompleto.
60
Domicílio 4
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com três ou quatro pessoas no imóvel e o titular é
homem que trabalha nas áreas de agricultura, pesca e pecuária (categoria de
profissões 2) ou administração, economia e finanças (categoria de
profissões 1).
Domicílio 5
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com três ou quatro pessoas no imóvel e o titular é mulher
e trabalha nas áreas de agricultura, pesca e pecuária (categoria de profissões
2) ou administração, economia e finanças (categoria de profissões 1).
Domicílio 6
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com três ou quatro pessoas no imóvel e o titular trabalha
nas áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a 13, que costuma
realizar o pagamento de sua conta da Coelce com atraso de 20 ou mais dias.
Domicílio 7
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com três ou quatro pessoas no imóvel e o titular trabalha
nas áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a 13, que costuma
pagar com atraso de até 19 dias ou já sofreu um corte de energia e já obteve
um pagamento caducado ou obteve corte de energia pela segunda vez e
cometeu irregularidades (furto de energia).
Domicílio 8
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com três ou quatro pessoas no imóvel e o titular trabalha
nas áreas descritas nas categorias de profissões maiores que 13.
Domicílio 9
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com cinco ou seis pessoas no imóvel e o titular trabalha
nas áreas de agricultura, pesca e pecuária (categoria de profissões 2) ou
61
administração, economia e finanças (categoria de profissões 1).
Domicílio 10
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com cinco ou seis pessoas no imóvel e o titular pode
trabalhar nas diversas categorias de profissões, exceto nas categorias de
profissões 1 e 2, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao ensino
fundamental incompleto.
Domicílio 11
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com cinco ou seis pessoas no imóvel e o titular pode
trabalhar nas diversas categorias de profissões, exceto nas categorias de
profissões 1 e 2, com nível de escolaridade superior ao ensino fundamental
incompleto.
Domicílio 12
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, com mais de seis pessoas no imóvel.
Domicílio 13
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, exceto produtos de empresas parceiras de arrecadação, com
até duas pessoas no imóvel.
Domicílio 14
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, exceto produtos de empresas parceiras de arrecadação, com
três ou quatro pessoas no imóvel, com baixo nível de escolaridade,
chegando até ao ensino fundamental incompleto.
Domicílio 15
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, exceto produtos de empresas parceiras de arrecadação, com
três ou quatro pessoas no imóvel, com nível de escolaridade superior ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 16
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
62
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, exceto produtos de empresas parceiras de arrecadação, com
mais de quatro pessoas no imóvel, com baixo nível de escolaridade,
chegando até ao ensino fundamental incompleto.
Domicílio 17
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, exceto produtos de empresas parceiras de arrecadação, com
mais de quatro pessoas no imóvel, com nível de escolaridade superior ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 18
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com faturamento
médio de até R$ 25,00, em que o titular consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, incluindo produtos de empresas parceiras de arrecadação.
Domicílio 19
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, chegando até ao ensino médio incompleto.
Domicílio 20
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, chegando até ao ensino médio completo, com até 35
anos de idade.
Domicílio 21
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, chegando até ao ensino médio completo, com mais de
35 anos de idade.
Domicílio 22
Caracterizado como residencial baixa renda que ganham o benefício por
meio do Número de Inscrição Social do Governo Federal (NIS) e
consomem até no máximo 220 KWh, com faturamento médio de R$ 50,01 a
R$ 100,00.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 4 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o Ceará.
63
5.2 SEGMENTOS DE MERCADO PARA FORTALEZA
Na formação e análise dos grupos de consumidores de energia elétrica residenciais da
cidade de Fortaleza, verifica-se que existem diferenças nos segmentos quando comparados a
árvore do estado, porém, a variável independente que mais explica o faturamento médio de
energia para os consumidores de Fortaleza é também a classe de consumo, conforme FIG. 6. Na
formação dos segmentos da capital, o Person Qui-quadrado das variáveis preditoras elegíveis no
modelo apresentou valores entre 17,248 a 107.950,004 todos significativos com p-valor próximo
de zero (0,000).
Outras variáveis, também, foram eleitas pelo modelo para definir os segmentos de
mercado, que são: possui produto, número de pessoas no domicílio, escolaridade, idade, regional
e segmentação transacional. Não foram consideradas as seguintes variáveis independentes: estado
civil, sexo, categorias de profissão, bens de consumo, cobrança fácil, serviços elétricos, kit
energia e seguros.
Observando a disposição da variável classe de consumo disponível no primeiro ramo da
árvore, vê-se que o domicílio classificado como residencial normal, com faturamento médio de
R$ 50,01 a R$ 100,00, foi subdividido pelo nível de escolaridade do titular da conta, enquanto
que os domicílios denominados de baixa renda (residencial baixa renda por consumo e
residencial baixa renda que ganham o benefício por meio do Número de Inscrição Social do
Governo Federal (NIS) e consomem até no máximo 220 KWh) é, preferencialmente,
predeterminada pelo número de pessoas que habitam o imóvel. O perfil deste último tipo de
cliente apresenta diferença do registrado na análise de dados do estado, em que não apresenta
variável preditora que estenda a explicação deste segmento.
O domicílio com baixa renda por consumo, segundo grande ramo da árvore, apresenta
uma predição subdividida pela variável independente que indica se o cliente consumiu ou não
produtos ofertados pela distribuidora, sendo que a escolaridade e faixa idade do titular da conta é
um fator distintivo para este tipo de domicílio. Um destaque menor se dá a classe de consumo em
que se enquadra o cliente, exercendo influência apenas nos domicílios que contam com três ou
quatro pessoas.
Quanto aos domicílios denominados como residencial normal apresentado pelo primeiro
ramo da árvore, os fatores nível de escolaridade e idade predominam na determinação desta
64
classe. Observa-se ainda, que o grupo de clientes com maior nível de escolaridade (superior ao
ensino médio completo) esta subdivido dentro da extensão territorial municipal, diferenciando
aqueles que moram na parte das regionais 1 e 2 das demais regionais em Fortaleza. Isso indica
que há possibilidades de serem realizadas estratégias de marketing que considerem as
características geográficas do município, bem como, o nível de escolaridade e a faixa etária dos
clientes. A partir da segmentação dos consumidores residenciais normais, a variável com maior
predição associada é o grau de escolaridade. Vê-se a formação de quatro subgrupos, sendo que
aqueles consumidores que têm o ensino médio completo consomem de R$ 50,01 a R$ 100,00
(44,8%). Em seguida, aparecem os consumidores que mesmo com ensino médio chegam a
consumir de R$ 100,01 a R$ 300,00 (30,0%). Esses consumidores que apresentam maior faixa de
consumo médio são formados de pessoas com idade maior que 35 anos. Já os com menor
consumo, são formados por consumidores mais jovens com idade até 35 anos.
O grupo de consumidores que são residenciais normais que tem um maior grau de
escolaridade está subdividido em duas partes da cidade de Fortaleza, 49,4% deles consomem de
R$ 100,01 a R$ 300,00 e residem na região litorânea da cidade, onde muitos bairros dessa região
são conhecidos como bairros nobres da capital. Já os 44,3% consomem de R$ 100,01 a R$
300,00 está distribuída nas demais regionais da cidade.
Verifica-se que a quantidade de pessoas residentes nos domicílios da capital influencia no
consumo médio, ou seja, quanto maior o número de pessoas maior o consumo. No primeiro
subgrupo, 72,7% dos domicílios que tem até 2 pessoas pagam uma conta de até R$ 25,00 e 23%
de R$ 25,01 a R$ 50,00. Nos domicílios com 3 a 4 pessoas, 53,3% pagam até R$ 25,00 e 39,3%
de R$ 25,01 a R$ 50,00. Com relação aos domicílios que tem de 5 a 6 pessoas, 39,8% pagam até
R$ 25,00, 49,5% de R$ 25,01 a R$ 50,00 e 10,4% de R$ 100,01 a R$ 300,00. Por fim, os
domicílios com mais de 6 pessoas, 31,9% costumam pagar uma conta de até R$ 25,00, 53,3% de
R$ 25,01 a R$ 50,00 e 14,4% de R$ 100,01 a R$ 300,00. Aparentemente, essas residências
dispõem de equipamentos eletrônicos e a quantidade de indivíduos aumenta sua freqüência de
utilização.
65
Figura 6 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de mercado de Fortaleza.
66
A variável que mais explica a quantidade de pessoas no domicílio é o fato do titular da
conta ter consumido produtos ofertados pela distribuidora. Nota-se que para aqueles que têm
produto, o faturamento médio de energia é maior, seguindo a mesma tendência de aumento
relacionada à quantidade de pessoas na unidade consumidora. Viu-se ainda que nesse grupo, não
há incidência de consumidores que tem grau de escolaridade em nível superior.
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular da conta dispõe até o ensino
fundamental incompleto.
Domicílio 2
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular da conta dispõe do ensino
fundamental completo ou ensino médio incompleto.
Domicílio 3
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular da conta dispõe do ensino médio
completo e tem até 35 anos de idade.
Domicílio 4
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular da conta dispõe do ensino médio
completo e tem mais 35 anos de idade.
Domicílio 5
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular tem nível de escolaridade superior ao
ensino médio completo e reside na regional 1 ou 2.
Domicílio 6
Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, em que o titular tem nível de escolaridade maior que o
ensino médio completo e reside em uma das regionais de 3 a 6.
Domicílio 7
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular tem até 35 anos de idade e não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora.
Domicílio 8
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
67
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular tem mais de 35 anos de idade e não consumiu produtos
ofertados pela distribuidora.
Domicílio 9
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular tem até 35 anos de idade e já consumiu produtos ofertados
pela distribuidora.
Domicílio 10
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular tem mais de 35 anos de idade e já consumiu produtos
ofertados pela distribuidora.
Domicílio 11
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel.
O titular não consumiu produtos ofertados pela distribuidora e pode
trabalhar em uma das áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a 13
e costuma realizar o pagamento de sua conta com atraso de 20 ou mais
dias, sendo caracterizado cliente amarelo.
Domicílio 12
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel.
O titular tem até 35 anos de idade, não consumiu produtos ofertados pela
distribuidora, costuma pagar com atraso de mais de 20 dias ou já sofreu
um corte de energia e já obteve um pagamento caducado. Além disso,
tem consumidores que pode ter sofrido corte de energia pela segunda vez
e cometeu irregularidades nas instalações elétricas (furto de energia).
Domicílio 13
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel.
O titular tem mais de 35 anos de idade, não consumiu produtos ofertados
pela distribuidora, costuma pagar com atraso de mais de 20 dias ou já
sofreu um corte de energia e já obteve um pagamento caducado. Além
disso, tem consumidores que pode ter sofrido corte de energia pela
segunda vez e cometeu irregularidades nas instalações elétricas (furto de
68
energia).
Domicílio 14
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular tem até 35 anos de idade, consumiu produtos ofertados
pela distribuidora e tem nível de escolaridade até ao ensino médio
incompleto.
Domicílio 15
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular tem até 35 anos de idade, consumiu produtos ofertados
pela distribuidora e tem nível de escolaridade maior que o ensino médio
incompleto.
Domicílio 16
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular tem idade entre 36 e 45 anos e já consumiu produtos
ofertados pela distribuidora.
Domicílio 17
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular tem mais de 45 anos e já consumiu produtos ofertados
pela distribuidora.
Domicílio 18
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular não consumiu produtos ofertados pela distribuidora.
Domicílio 19
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular consumiu produtos ofertados pela distribuidora e tem
baixo nível de escolaridade, chegando ao ensino fundamental incompleto.
Domicílio 20
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular consumiu produtos ofertados pela distribuidora e tem
nível de escolaridade superior ao ensino fundamental incompleto.
Domicílio 21
Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
69
faturamento médio de até R$ 25,00, com mais de seis pessoas no imóvel.
Domicílio 22
Caracterizado como residencial baixa renda que ganham o benefício por
meio do NIS, com faturamento médio de R$ 50,01 a R$ 100,00, em que o
titular da conta tem até 35 anos de idade.
Domicílio 23
Caracterizado como residencial baixa renda que ganham o benefício por
meio do NIS, com faturamento médio de R$ 50,01 a R$ 100,00, em que o
titular da conta tem mais 35 anos de idade.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 5 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para Fortaleza.
5.3 SEGMENTOS DE MERCADO DE CONSUMIDORES QUE NÃO COMPRARAM
PRODUTOS E SERVIÇOS OFERTADOS PELA DISTRIBUIDORA DE ENERGIA
Para o prosseguimento desta parte da análise, realizou-se um filtro no banco de dados total
considerando a variável possui produto ofertado pela distribuidora. Inicialmente, estimou-se o
modelo em que se consideraram apenas os clientes que não consumiram nenhum produto, em
seguida, definiu-se o modelo em que se dispõe de informações somente daqueles clientes que
consumiram.
Analisando o segmento de mercado dos clientes que não consomem os produtos ofertados
pela distribuidora de energia do estado, nota-se que a variável independente que mais explica o
faturamento médio também é a classe de consumo, conforme FIG. 7. Neste caso, o teste Person
Qui-quadrado das variáveis independentes elegíveis no modelo apresentou valores de
200.662,473 a 19,315 todos significativos com p-valor próximo de zero (0,000).
Assim, as variáveis classe de consumo, estado civil, idade, sexo, escolaridade, número de
pessoas no domicílio, categoria de profissão e segmentação transacional, também, foram eleitas
pelo modelo na determinação dos segmentos de mercado. E, dentre todas as variáveis preditoras
elencadas para a estimação, foram excluídas deste modelo as variáveis independentes: município,
bens de consumo, cobrança fácil, serviços elétricos, kit energia e seguros. Considerando os
grupos formados pela subdivisão da variável classe de consumo.
Analisando seu primeiro grande ramo (FIG. 7, nó 1), em que observa-se os fatores que
determinam os subgrupos de domicílios denominados de baixa renda por consumo, vê-se que as
70
variáveis número de pessoas residentes no imóvel e categoria de profissão do titular da conta,
nesta ordem de importância, são os que melhor explicam o perfil dos clientes de baixa renda que
não consomem nenhum produto da distribuidora.
Observa-se que dentro de suas subdivisões, em famílias com até quatro pessoas, o fator
sexo é relevante para diferenciar estes clientes que atuam nas categorias profissionais 1 (1,5% da
amostra) e 2 (28,9% da amostra), principalmente, aos que trabalham no setor de agricultura,
pesca e pecuária, categoria mais expressiva dentro da subdivisão da categoria profissional. Nos
casos da outras categorias profissionais consideradas (codificadas de 3 a 14), em que a família
conta com até duas pessoas, devem ser considerados na definição de estratégias de marketing da
companhia variáveis idade, escolaridade e sexo. Para as famílias com três ou quatro pessoas, em
que seu chefe trabalha em uma das categorias de profissão codificada de 3 a 13, as variáveis
preditoras de maior relevância são escolaridade, idade e segmento transacional.
Os domicílios que contam com cinco a seis pessoas são subdivididos de forma similar ao
descrito anteriormente. Aqueles em que o titular da conta esta ocupado com atividades
profissionais das diversas categorias do modelo, exceto nas áreas de agricultura, pesca e pecuária
(categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças (categoria de profissões 1) são
diferenciados em subgrupos que consideram os fatores escolaridade e segmento transacional.
O domicílio classificado como residencial normal, com faturamento médio de R$ 50,01 a
R$ 100,00, foi subdividido pelo nível de escolaridade do titular da conta. A idade mostrou-se
relevante na formação de subgrupos dos clientes com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto. Os clientes com até 35 anos de idade são diferenciados daqueles que
tem de 36 a 45 anos e dos que tem mais 45 anos de idade. Para esta última faixa, viu-se que o
faturamento médio de energia é maior que os demais, onde quase 35% tem faturamento de R$
100,01 a R$ 300,00.
O terceiro grande ramo da subdivisão da variável classe de consumo (FIG. 7, nó 3),
demonstra que os domicílios considerados de baixa renda que ganham o benefício por meio do
Número de Inscrição Social do Governo Federal (NIS) e consomem até no máximo 220 KWh,
permaneceu sem fatores que descrevessem melhor o perfil destes clientes, assim como no
primeiro modelo descrito para os dados do Ceará.
71
Figura 7 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de consumidores que não compraram produtos ofertados pela distribuidora.
72
Em linhas gerias os domicílios no qual o titular da conta de energia é do sexo feminino, e
atua profissionalmente nas categorias de profissões 1 e 2, apresentam uma maior freqüência de
faturamento médio de energia na faixa de R$ 25,01 a R$ 50,00 (9,3%). Embora seja um
percentual baixo, verifica-se que os domicílios no qual o titular da conta de energia é do sexo
masculino, essa faixa apresenta uma freqüência de apenas 4,5%.
Verifica-se que a formação do CHAID para o estado apresenta semelhanças com relação a
formação da árvore dos consumidores que não compraram produtos e serviços. Nas duas árvores,
a variável que explica os consumidores residenciais normais é o grau de escolaridade. Já para os
consumidores de baixa renda por consumo na árvore geral, o que explica é o fato do cliente ter ou
não produto e na árvore dos consumidores que não compram produtos é a quantidade de pessoas
que habitam no domicílio.
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular é homem e trabalha nas áreas de agricultura, pesca e pecuária
(categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças
(categoria de profissões 1).
Domicílio 2 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular é mulher e trabalha nas áreas de agricultura, pesca e pecuária
(categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças
(categoria de profissões 1).
Domicílio 3 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular é casado e trabalha nas áreas descritas nas categorias de
profissões de 3 a 14, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 4 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
73
que o titular não é casado (pode ser solteiro, divorciado, desquitado ou
viúvo) e trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a 14,
com baixo nível de escolaridade, chegando até ao ensino fundamental
incompleto.
Domicílio 5 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a
14, com nível de escolaridade superior ao ensino fundamental incompleto,
com até 35 anos de idade.
Domicílio 6 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de 3 a
14, com nível de escolaridade superior ao ensino fundamental incompleto,
com mais de 35 anos de idade.
Domicílio 7 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com até duas pessoas no imóvel, em
que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões
maiores que 14.
Domicílio 8 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular é homem e trabalha nas áreas de agricultura, pesca e
pecuária (categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças
(categoria de profissões 1).
Domicílio 9 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular é mulher e trabalha nas áreas de agricultura, pesca e
pecuária (categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças
(categoria de profissões 1).
Domicílio 10 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de
74
3 a 13, que costuma realizar o pagamento de sua conta de energia com
atraso de 20 ou mais dias (cliente amarelo) e tem até 35 anos de idade.
Domicílio 11 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de
3 a 13, costuma realizar o pagamento de sua conta de energia com atraso
de 20 ou mais dias (cliente amarelo) e tem mais de 35 anos de idade.
Domicílio 12 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de
3 a 13, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao ensino
fundamental incompleto. Costuma pagar com atraso de até 19 dias ou já
sofreu um corte de energia e já obteve um pagamento caducado ou obteve
corte de energia pela segunda vez e cometeu irregularidades (furto de
energia).
Domicílio 13 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de
3 a 13, com ensino fundamental completo ou ensino médio incompleto,
que costuma pagar com atraso de até 19 dias ou já sofreu um corte de
energia e já obteve um pagamento caducado ou obteve corte de energia
pela segunda vez e cometeu irregularidades (furto de energia).
Domicílio 14 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões de
3 a 13, com nível de escolaridade superior ao ensino médio incompleto,
que costuma pagar com atraso de até 19 dias ou já sofreu um corte de
energia e já obteve um pagamento caducado ou obteve corte de energia
pela segunda vez e cometeu irregularidades (furto de energia).
Domicílio 15 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com três ou quatro pessoas no imóvel,
75
em que o titular trabalha nas áreas descritas nas categorias de profissões
maiores que 13.
Domicílio 16 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular trabalha nas áreas de agricultura, pesca e pecuária
(categoria de profissões 2) ou administração, economia e finanças
(categoria de profissões 1).
Domicílio 17 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias de profissões,
exceto nas categorias de profissões 1 e 2 e costuma realizar o pagamento
de sua conta de energia com atraso de 20 ou mais dias (cliente amarelo).
Domicílio 18 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias de profissões,
exceto nas categorias de profissões 1 e 2, que costuma pagar com atraso de
até 19 dias ou já sofreu um corte de energia e já obteve um parcelamento
caducado ou obteve corte de energia pela segunda vez e cometeu
irregularidades (furto de energia), com baixo nível de escolaridade,
chegando até ao ensino fundamental incompleto.
Domicílio 19 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com cinco ou seis pessoas no imóvel,
em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias de profissões,
exceto nas categorias de profissões 1 e 2, que costuma pagar com atraso de
até 19 dias ou já sofreu um corte de energia e já obteve um parcelamento
caducado ou obteve corte de energia pela segunda vez e cometeu
irregularidades (furto de energia), com nível de escolaridade superior ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 20 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, com mais de seis pessoas no imóvel.
Domicílio 21 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
76
50,01 a R$ 100,00, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 22 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto, com até 35 anos de idade.
Domicílio 23 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto, com idade entre 36 a 45 anos.
Domicílio 24 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto, com mais de 45 anos de idade.
Domicílio 25 Caracterizado como residencial baixa renda que ganham o benefício por
meio do NIS, com faturamento médio de R$ 50,01 a R$ 100,00.
Fonte: elaborado pelo autor.
Quadro 6 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID considerando
apenas os clientes que não consumiram produtos e serviços ofertados pela distribuidora de
energia.
5.4 SEGMENTOS DE MERCADO DE CONSUMIDORES QUE COMPRARAM PRODUTOS
E SERVIÇOS OFERTADOS PELA DISTRIBUIDORA DE ENERGIA
Estudando o segmento de mercado dos clientes que consomem os produtos ofertados pela
distribuidora de energia do estado, vê-se que a variável preditora classe de consumo permanece
sendo a mais relevante na predição do faturamento médio (FIG. 8). O teste Person Qui-quadrado
das variáveis preditoras elegíveis no modelo estão entre os valores de 101.442,507 a 235,806
todos significativos com p-valor próximo de zero (0,000).
As variáveis estado civil, município, bens de consumo, serviços elétricos, kit energia,
seguros e segmento transacional não foram eleitas na estimação desse modelo. Assim, para a
determinação dos segmentos de mercado foi consideradas apenas as variáveis independentes
classe de consumo, idade, sexo, escolaridade, número de pessoas no domicílio, categoria de
profissão e cobrança fácil. Sendo que a variável preditora classe de consumo permaneceu sendo o
77
destaque na definição do modelo. Também, permaneceu sem subdivisões que descrevam
diferenciações no perfil dos clientes que residem em domicílios de baixa renda que ganham o
benefício por meio do NIS.
Analisado o ramo dos domicílios denominados de baixa renda por consumo, nota-se que a
variável denominada de cobrança fácil é a segunda mais relevante na definição dos segmentos de
mercado. Nesse segmento, destacam-se os clientes que costumam consumir produtos da
distribuidora e que compraram ou costumam comprar produtos e serviços de empresas parceiras
de arrecadação. No último caso, o modelo não revela outras subdivisões, mas no primeiro
observa-se que esses tipos de clientes podem ser diretamente diferenciados pela quantidade de
pessoas que moram no imóvel (FIG. 8).
Para os clientes que consomem produtos da distribuidora, mas não consomem produtos e
serviços das distribuidoras parceiras e no imóvel residente até duas pessoas, deve-se distingui-los
pelo sexo. Já em domicílios com três ou quatro pessoas, é relevante diferenciá-los pelas
categorias profissionais em que atua o titular da conta. Aqueles que trabalham nas diversas
categorias de profissões 1 ou 2, respectivamente, agricultura, pesca e pecuária ou administração,
economia e finanças devem ainda ser distintos pelo faixa de idade. Nos domicílios com cinco ou
seis pessoas, tem-se que considerar as diferenças de nível de escolaridade, diferenciando
estratégias de marketing para os clientes com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto dos clientes que tem baixo nível de escolaridade.
O domicílio classificado como residencial normal foi subdividido apenas pelo nível de
escolaridade do titular da conta, porém 35,5% dos domicílios que compram produtos têm um
faturamento médio de R$ 100,01 a R$ 300,00 e apenas 3,3% tem um faturamento médio de até
R$ 25,00.
Como visto, anteriormente, a variável que mais explica os residenciais de baixa renda foi
cobrança fácil. Percebeu-se que em nenhuma das formações do CHAID a variável seguro não foi
eleita nos modelos, no entanto, conforme visto na caracterização das variáveis, 28,8% dos
consumidores do estado tem algum tipo de seguro e, em Fortaleza 42%. Acredita-se que isso
ocorre porque seu ticket médio gira em torno de R$ 2,99, aproximadamente 12% do faturamento
médio de energia.
Já para os produtos da cobrança fácil, o ticket médio é maior e de fato influencia o alto
nível de explicação apresentado pelo modelo. Em média, esse ticket varia na ordem de R$ 10,00
78
a R$ 20,00, dependendo do produto que o consumidor adquiriu. Como exemplo, temos os valores
de planos odontológicos comercializados por uma empresa de odontologia, onde o preço médio
da mensalidade gira em torno de R$ 14,99.
Ademais, acredita-se que as outras variáveis de produtos não foram contempladas no
modelo pelo fato de terem uma baixa quantidade de consumidores que compraram esses produtos
nessa amostra, como por exemplo, o kit energia, serviços elétricos e bens de consumo. Cabe
ressaltar que existe uma boa distribuição das variáveis preditoras na distribuição do ramo dos
consumidores de baixa renda por consumo. Além disso, fica evidente que o público que mais
compra produtos ofertados pela distribuidora são os clientes de baixa renda que tem faturamento
médio de até R$ 25,00. Observa-se que dos 13 nós terminais formados pela árvore apenas 2
fazem parte dos subgrupos dos residenciais normais e 1 do grupo de residenciais baixa renda pelo
NIS.
79
Figura 8 – Dendograma do CHAID para definição dos segmentos de consumidores que
compraram produtos ofertados pela distribuidora.
80
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, não comprou produtos e serviços de
empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com até duas pessoas
no imóvel e o titular da conta é do sexo masculino.
Domicílio 2 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, não comprou produtos e serviços de
empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com até duas pessoas
no imóvel e o titular da conta é do sexo masculino.
Domicílio 3 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com três ou quatro
pessoas no imóvel, em que o titular trabalha nas áreas de agricultura, pesca
e pecuária (categoria de profissões 2) ou administração, economia e
finanças (categoria de profissões 1).
Domicílio 4 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com três ou quatro
pessoas no imóvel, em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias
de profissões, exceto nas categorias 1 e 2 e tem até 35 anos de idade.
Domicílio 5 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com três ou quatro
pessoas no imóvel, em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias
de profissões, exceto nas categorias de profissões 1 e 2 e tem idade entre
36 a 45 anos.
Domicílio 6 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com três ou quatro
pessoas no imóvel, em que o titular pode trabalhar nas diversas categorias
81
de profissões, exceto nas categorias de profissões 1 e 2, com mais de 46
anos de idade.
Domicílio 7 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com cinco ou seis
pessoas no imóvel, com baixo nível de escolaridade, chegando até ao
ensino fundamental incompleto.
Domicílio 8 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com cinco ou seis
pessoas no imóvel, com nível de escolaridade superior ao ensino
fundamental incompleto.
Domicílio 9 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que não comprou produtos e serviços
de empresas parceiras de arrecadação da distribuidora, com mais de seis
pessoas no imóvel.
Domicílio 10 Caracterizado como residencial baixa renda por consumo, com
faturamento médio de até R$ 25,00, que comprou produtos e serviços de
empresas parceiras de arrecadação da distribuidora.
Domicílio 11 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, com nível de escolaridade chegando até ao ensino
médio incompleto.
Domicílio 12 Caracterizado como residencial normal, com faturamento médio de R$
50,01 a R$ 100,00, com nível de escolaridade superior ao ensino médio
incompleto.
Domicílio 13 Caracterizado como residencial baixa renda que ganham o benefício por
meio do NIS.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 7 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID considerando
apenas os clientes que consumiram produtos e serviços ofertados pela distribuidora de energia.
82
Conforme o Quadro 8, verifica-se que as diferenças identificadas na formação dos
segmentos de consumidores que compram com relação aos que não compram outros produtos são
inicialmente os tipos de variáveis contempladas em cada formação do CHAID. Para os
consumidores que compram o estado civil, o município e a segmentação transacional utilizadas
pela distribuidora não tem relevância explicativa nesse modelo. Além disso, apenas a variável
cobrança fácil explica o faturamento médio de energia nesse grupo de consumidores, embora se
saiba que a maior parte deste grupo adquiriu seguros de vida da distribuidora.
Já para os consumidores que não compram exceto, a variável município e as relacionadas
a produto, não são eleitas no modelo CHAID, demonstrando que todas as variáveis independentes
contempladas são relevantes. Assim, retirando as variáveis relacionadas a produto, as diferenças
encontradas de maior relevância nas formações desses grupos é que o estado civil e segmentação
transacional utilizada pela distribuidora são significativas apenas para análises de consumidores
que não compram produtos e serviços ofertados pela distribuidora.
DESCRIÇÃO
DO
SEGMENTO
VARIÁVEIS
ELEITAS VARIÁVEIS
NÃO
ELEITAS
Consumidores
que compram
Classe de consumo, idade, sexo,
escolaridade, número de pessoas
no domicílio, categoria de
profissão e cobrança fácil.
Estado civil, município, bens de
consumo, serviços elétricos, kit
energia, seguros e segmentação
transacional.
Consumidores
que não compram
Classe de consumo, estado civil,
idade, sexo, escolaridade, número
de pessoas no domicílio,
categoria de profissão e
segmentação transacional.
Município, bens de consumo,
cobrança fácil, serviços elétricos,
kit energia e seguros.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 8 – Variáveis preditoras eleitas e não eleitas pelo CHAID com relação aos segmentos de
consumidores que compram com relação aos que não compram produtos.
Para as análises realizadas no modelo CHAID, vale salientar que a variável classe de
consumo apresenta-se como o fator preditor do faturamento médio de maior importância em
83
todos os modelos analisados, uma vez que em todos os casos essa variável foi agrupada,
demonstrando assim, sua importância preditiva.
5.5 NOVAS SIMULAÇÕES DE SEGMENTOS DE MERCADO
Após a realização das análises anteriores, verificou-se que existe uma forte relação entre o
faturamento médio de energia e variável subclasse, variável essa que mais explicou a variável
dependente em todos os agrupamentos. Dessa forma, realizaram-se novas análises de
segmentação ainda considerando a variável faturamento médio como variável dependente, porém
as variáveis preditoras foram número de pessoas no domicílio, escolaridade, idade, profissão,
sexo e estado civil. Verificou-se, ainda, que o grande número de profissões, fez com que essa
variável não fosse eleita na formação das árvores. Assim, definiram-se novas categorias de
profissões por áreas de atuação distribuídas, conforme descrito abaixo:
1. Agricultura: Agricultor e agrônomo.
2. Aposentado.
3. Comércio: Auxiliar administrativo, comerciante, contador, cozinheiro, farmacêutico,
relações internacionais, relações publicas, vendedor.
4. Estudante.
5. Industrial: Arquiteto, engenheiro, mestre de obra, nutricionista.
6. Professor ou cientista: Ciências biológicas, ciências biomédicas, ciências da
computação, ecologia, estatística, filosofia, físico, geofísico, geografia, geologia,
historia, lingüística pedagogia e professor.
7. Serviços: Administrador de empresas, advogado, aeronauta, alfaiate, analista de
sistemas, arqueólogos, artesão, astrônomo, atendente, autônomo, auxiliar de
enfermagem, auxiliar de escritório, balconista, bancário, biblioteconomia, bombeiro,
cabeleireiro, carteiro, assistente sociais, cineasta, costureira, decorador, desenhista,
depiladora, do lar, economista, educação física, eletricista, empregada domestica,
encanador, enfermeiro, engenheiro aeronáutico, fisioterapia, fonoaudióloga,
fotografia, garçom, gari, jornalista, lavadeira, manicure, mecânico, medicina,
meteriologia, moda e design, motorista, musico, musicoterapia, oceanografia,
84
odontologia, pedreiro pescador, pintor, policial, porteiro, psicologia, publicitário,
recepcionista, telefonista, veterinário, vigilante e zelador.
8. Desempregado.
Os resultados demonstram que os valores do teste de Person Qui-quadrado das variáveis
preditoras encontra-se entre 570,487 a 50.997,567, todos significativos com p-valor próximo de
zero (0,000). Na primeira análise, considerou-se a amostra total do estado do Ceará. Na FIG. 9,
observa-se que exceto as variáveis, sexo e estado civil, todas as demais foram escolhidas para
explicar o faturamento médio de energia. As variáveis eleitas no modelo foram número de
pessoas no domicílio, escolaridade, idade e profissão. Assim como no caso apresentado
anteriormente, a freqüência das faixas de faturamento médio de energia em cada nó da árvore é
apresentada em forma de gráfico, onde a legenda está ao lado do nó raiz.
Nessa análise, a variável que mais explica o faturamento médio de energia é a
escolaridade. Vê-se que as categorias da variável que indicam nível de escolaridade menor que o
ensino superior ficou separada na árvore, enquanto que as categorias de ensino superior
(incompleto e completo), especialização, mestrado e doutorado ficaram agrupados em um único
segmento (Ver FIG. 9).
Para os consumidores sem escolaridade, verificou-se que há uma maior incidência de
pessoas que trabalham na atividade agrícola, além de apresentar a maior freqüência de
faturamento médio de energia de até R$ 25,00. No último nó da formação do grupo de
consumidores sem escolaridade, com ensino fundamental incompleto e trabalham na agricultura,
a variável número de pessoas no domicílio determina a formação de subgrupos nos segmentos
apresentados.
Já para as famílias onde o responsável da conta de energia dispõe de ensino fundamental e
médio completo, foram mais bem explicados pelo número de pessoas e idade, não havendo
diferenciação pela predição da profissão exercida pelo consumidor de energia. Já aqueles que
dispõem de ensino médio incompleto não apresentam subdivisão de segmentos. No perfil do
grupo de famílias onde o responsável apresenta maior nível de escolaridade (especialização,
mestrado ou doutorado), destacam-se os subgrupos diferenciados por idade. Verificou-se ainda
que esse grupo os responsáveis têm idade acima de 35 anos e apresentam maior consumo de
energia.
85
Figura 9 – Dendograma do CHAID com nova simulação para definição dos segmentos de mercado do Ceará.
86
A partir dos segmentos gerados pelo CHAID na nova simulação de formação dos grupos
para o estado, viu-se que o nível de escolaridade foi distribuído de acordo com os níveis de
formação escolar dos indivíduos. Nessa formação, verificou-se que quanto menor o nível de
escolaridade, menor o consumo de energia e quanto maior o nível de escolaridade maior o
consumo de energia. Verificou-se também que para as famílias com baixo nível de escolaridade e
baixo consumo, o consumo de energia varia de acordo com a quantidade de pessoas no domicílio
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1
Caracterizado por famílias na qual o titular não tem escolaridade
(analfabeto) e que atua na atividade agrícola.
Domicílio 2
Caracterizado por famílias na qual o titular não tem escolaridade
(analfabeto) e que atua em todos os outros ramos de atividade, exceto na
agrícola.
Domicílio 3
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
incompleto, atua na atividade agrícola, habitando em imóvel com uma ou
duas pessoas.
Domicílio 4
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
incompleto, atua na atividade agrícola, habitando em imóvel com três ou
quatro pessoas.
Domicílio 5
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
incompleto, atua na atividade agrícola, habitando em imóvel com mais de
quatro pessoas.
Domicílio 6
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
incompleto, atua no comércio ou está aposentado.
Domicílio 7
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
incompleto, atua em diferentes atividades de profissão (exceto na agrícola e
comércio ou é aposentado), habitando em imóvel com uma ou duas pessoas.
Domicílio 8
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 35 anos de idade, com
ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes atividades de
profissão (exceto na agrícola e comércio ou é aposentado), habitando em
imóvel com três ou quatro pessoas.
87
Domicílio 9
Caracterizado por famílias na qual o titular tem de 36 a 45 anos de idade,
com ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes atividades de
profissão (exceto na agrícola e comércio ou é aposentado), habitando em
imóvel com três ou quatro pessoas.
Domicílio 10
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 45 anos de idade,
com ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes atividades de
profissão (exceto na agrícola e comércio ou é aposentado), habitando em
imóvel com três ou quatro pessoas.
Domicílio 11
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 45 anos de idade, com
ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes atividades de
profissão (exceto na agrícola e comércio ou é aposentado), habitando em
imóvel com mais de quatro pessoas.
Domicílio 12
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 45 anos de idade,
com ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes atividades de
profissão (exceto na agrícola e comércio ou é aposentado), habitando em
imóvel com mais de quatro pessoas.
Domicílio 13
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
completo, habitando em imóvel com uma ou duas pessoas.
Domicílio 14
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 35 anos de idade, com
ensino fundamental completo, habitando em imóvel com três ou quatro
pessoas.
Domicílio 15
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 35 anos de idade,
com ensino fundamental completo, habitando em imóvel com três ou quatro
pessoas.
Domicílio 16
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino fundamental
completo, habitando em imóvel com mais de quatro pessoas.
Domicílio 17
Caracterizado por famílias na qual o titular tem ensino médio incompleto.
Domicílio 18
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 25 anos de idade, com
ensino médio completo.
Domicílio 19
Caracterizado por famílias na qual o titular tem idade de 26 a 35 anos, com
ensino médio completo, habitando em imóvel com até duas pessoas.
88
Domicílio 20
Caracterizado por famílias na qual o titular tem idade de 26 a 35 anos, com
ensino médio completo, habitando em imóvel com mais de duas pessoas.
Domicílio 21
Caracterizado por famílias na qual o titular tem idade de 36 a 45 anos e com
ensino médio completo.
Domicílio 22
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 45 anos de idade e
com ensino médio completo.
Domicílio 23
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 35 anos de idade e com
alto nível de escolaridade, com ensino superior (completo ou incompleto)
ou com especialização, mestrado ou doutorado.
Domicílio 24
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 35 anos de idade e
com alto nível de escolaridade, com ensino superior (completo ou
incompleto) ou com especialização, mestrado ou doutorado.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 9 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o Ceará de
acordo com a nova simulação.
Foi realizada, também, uma nova simulação para observar a formação de segmentos de
mercado dos clientes que consome algum tipo de produto ou serviço ofertado pela empresa
analisada (ver FIG. 10). Fez-se um filtro nos dados do estado, obtendo-se uma amostra com
218.870 observações. Na estimação do CHAID, adotou-se 30.000 para os nós pais e 15.000 para
nós filhos com 5 níveis para a formação dos agrupamento. Considerando a variável faturamento
médio como variável dependente e as variáveis independentes consideradas foram número de
pessoas no domicílio, escolaridade, idade, profissão (nova categoria), sexo e estado civil do
titular da conta.
Vale salientar que todas as variáveis independentes foram eleitas nesse novo modelo,
sendo que a variável que mais explica o faturamento médio de energia é a variável profissão. Os
resultado demonstram que os valores do teste de Person Qui-quadrado das variáveis preditoras
encontra-se entre 103,463 a 11.480,126, todos significativos com p-valor próximo de zero
(0,000).
A partir dos segmentos gerados pelo CHAID nessa análise, foram formados 9 segmentos.
As categorias de profissões foram bem distribuídas no nó, sendo essa variável a que mais explica
a variável dependente. O nível de faturamento é praticamente o mesmo para ambos os segmentos,
89
demonstrando que esse perfil de consumidores tem um baixo consumo. Observando a disposição
da variável profissão disponível no primeiro ramo da árvore, vê-se que o primeiro segmento é
composto por pessoas que trabalham na atividade agrícola. O segundo segmento agrupa aqueles
que atuam na atividade de comércio ou indústria ou é estudante ou aposentado que, por sua vez,
se subdividem pela idade.
O terceiro segmento agrupa os profissionais que atuam na atividade de serviços ou estão
desempregados. Esse nó é explicado pela escolaridade que se subdivide em três segmentos.
Observa-se que a variável número de pessoas no domicílio e estado civil é importante para
segmentar as residências em que o titular da conta dispõe de ensino fundamental incompleto ou é
analfabeto. Já aqueles que possuem ensino fundamental completo e médio incompleto não
apresentam subdivisões enquanto que o titular da conta que tem um nível educacional maior
(ensino médio completo, ensino superior, especialização, mestrado ou doutorado) são divididos
entre subgrupos diferenciados pela faixa de idade.
SEGMENTOS
DE
MERCADO
CARACTERÍSTICAS
Domicílio 1 Caracterizado por famílias na qual o titular atua na atividade agrícola.
Domicílio 2
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 35 anos de idade, que
atua na atividade do comércio ou da industrial, ou trabalha como professor
ou cientista, ou que está aposentado ou é estudante.
Domicílio 3
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 35 anos de idade,
que atua na atividade do comércio ou da industrial, ou trabalha como
professor ou cientista, ou que está aposentado ou é estudante.
Domicílio 4
Caracterizado por famílias na qual o titular é casado, que habita em imóvel
com até quatro pessoas, com nível de escolaridade até o ensino fundamental
incompleto, que atua em diferentes atividades profissionais, exceto nas
atividades de agricultura, comércio ou da industrial, ou trabalha como
professor ou cientista, ou que está aposentado ou é estudante.
Domicílio 5
Caracterizado por famílias na qual o titular é solteiro ou divorciado ou
desquitado ou viúvo, que habita em imóvel com até quatro pessoas, com
nível de escolaridade até o ensino fundamental incompleto, que atua em
diferentes atividades profissionais, exceto nas atividades de agricultura,
90
comércio ou da industrial, ou trabalha como professor ou cientista, ou que
está aposentado ou é estudante.
Domicílio 6
Caracterizado por famílias com mais de quatro pessoas, com nível de
escolaridade até o ensino fundamental incompleto, que atua em diferentes
atividades profissionais, exceto nas atividades de agricultura, comércio ou
da industrial, ou trabalha como professor ou cientista, ou que está
aposentado ou é estudante.
Domicílio 7
Caracterizado por famílias na qual o titular tem nível de escolaridade em
nível fundamental completo ou médio incompleto, que atua em diferentes
atividades profissionais, exceto nas atividades de agricultura, comércio ou
da industrial, ou trabalha como professor ou cientista, ou que está
aposentado ou é estudante.
Domicílio 8
Caracterizado por famílias na qual o titular tem até 35 anos de idade, com
ensino médio completo ou ensino superior ou especialização ou mestrado
ou doutorado, que atua em diferentes atividades profissionais, exceto nas
atividades de agricultura, comércio ou da industrial, ou trabalha como
professor ou cientista, ou que está aposentado ou é estudante.
Domicílio 9
Caracterizado por famílias na qual o titular tem mais de 35 anos de idade,
com ensino médio completo ou ensino superior ou especialização ou
mestrado ou doutorado, que atua em diferentes atividades profissionais,
exceto nas atividades de agricultura, comércio ou da industrial, ou trabalha
como professor ou cientista, ou que está aposentado ou é estudante.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Quadro 10 – Caracterização dos segmentos de mercado definidos pelo CHAID para o Ceará de
acordo com a nova simulação.
91
Figura 10 – Dendograma do CHAID com nova simulação para definição dos segmentos para
clientes que compram produtos e serviços ofertados pela distribuidora no Ceará.
92
6 CONCLUSÕES
Nas discussões realizadas no tocante a segmentação de mercado, viu-se que os segmentos
de mercado são formados por agrupamentos de consumidores que tenham as mesmas
características e sejam bastante heterogêneos em relação aos outros. A idéia é que os grupos
homogêneos sejam facilmente identificados e tenham características semelhantes e com poucas
variações internas em seus perfis. Adotando-se como técnica para segmentar os consumidores de
energia elétrica, constatou-se que o CHAID apresenta-se como uma alternativa relevante para os
estudos de segmentação, principalmente, quando se utiliza grandes bases de dados, além das
vantagens comentadas ao longo da revisão literária.
Antes da aplicação da técnica, foi fundamental a utilização do processo de KDD, devido
ao grande número de dados utilizados, complexidade e particularidade das variáveis, como
também, dificuldades de extração dos dados. Em seguida, o processo de data mining foi
importante para o processamento e preparação dos dados, sendo essas etapas antecessoras a
aplicação da técnica de modelagem. O processo de avaliação e desenvolvimento é contemplado
nos resultados do trabalho, porém, verificou-se que o monitoramento seria utilizado após a
aplicação e utilização prática do modelo, ficando essa fase fora do processo deste estudo.
Além de não ser comum no setor de distribuição de energia elétrica, de uma forma geral, a
segmentação de mercado utilizada, exclusivamente, para o direcionamento e identificação de
novas oportunidades de negócio, ainda é considerada como complexa e de difícil aplicação.
Sabendo disso, faz-se necessário trabalhar com técnicas menos complexas, confiáveis e de fácil
aplicação como é a técnica CHAID, para que as organizações possam utilizar a segmentação com
maior freqüência, passando a considerá-las como uma ferramenta de apoio à decisão.
Com relação ao gênero, viu-se que a maior parte da amostra compõe-se de pessoas do
sexo feminino, 75,0% para o estado e 73,0% em Fortaleza. Considerando a amostra do total do
estado do Ceará, 63,3% são de pessoas casadas, enquanto que 27,6% são solteiras. Apenas 9,1%
dos consumidores são divorciados, desquitados ou viúvos (categoria denomina outros). Com
relação à amostra referente ao município de Fortaleza, verifica-se que 55,2% são de pessoas
casadas, 34,8% são solteiros e 10,0% enquadram-se na categoria de outros. A idade média dos
consumidores no estado é de 44 anos e em Fortaleza é de 43 anos. Com esses dados, acredita-se
que ações de vendas e marketing que atinjam o público feminino possam ser mais eficientes, já
93
que a maioria do público é desse sexo. Ações que expressem mensagens para a família também
podem ser eficientes, já que existe um percentual significativo de pessoas casadas.
Para explicar o faturamento médio de energia dos consumidores residenciais, a classe de
consumo é a principal variável em todas as análises realizadas. Após essa variável, as outras duas
mais significantes são grau de escolaridade e aquela que indica se o cliente tem produto ou não,
isso considerando a análise de todo o estado. Na formação dos segmentos da capital, as duas
variáveis mais significantes são número de pessoas no domicílio e faixa de idade, variáveis essas
também significantes na segmentação dos consumidores que não compram produtos ofertados
pela distribuidora. Já para os que compram, as duas outras mais significantes são grau de
escolaridade e a variável cobrança fácil na qual indica que o cliente comprou produtos de
empresas parceiras da distribuidora e solicitou arrecadação por meio da conta de energia.
Quanto às limitações do estudo, entende-se que seria interessante ter sido considerado os
tipos de produtos de cada categoria de produtos ofertados pela distribuidora. O intuito seria
analisar o efeito de cada tipo na formação dos agrupamentos do CHAID, para os consumidores
que compram com relação aos que não compram tais produtos e serviços. Além disso, seria
interessante examinar se os clientes que consomem outros produtos e pagam através da fatura de
energia tendem a ficar inadimplentes com a distribuidora.
A base da segmentação utilizada foi o faturamento médio de energia e por uso. Embora
não se tenha medido nenhum tipo de freqüência de uso dos produtos da distribuidora, foram
realizadas análises separadas para os consumidores que compram os produtos e serviços com
objetivo de verificar se existem diferenças nos seus segmentos, caracterizando assim uma parcela
da amostra que compram ou usam os produtos.
Verificou-se que no Ceará 14,4% são clientes residenciais normal, 81,0% residenciais de
baixa renda pelo consumo e 4,1% residenciais de baixa renda pelo NIS. Em Fortaleza, o cenário é
bastante diferente, ficando a freqüência da seguinte forma: 25,0% residenciais normais, 68,1%
baixa renda pelo consumo e 6,9% residenciais de baixa renda pelo NIS. Isso mostra que o estado
cearense ainda tem características de pobreza, mesmo com seu crescimento. Dessa forma, ainda
que prevaleça esse perfil de pessoas na região, sabe-se que este mercado é emergente e esses
consumidores gostam de consumir da mesma maneira que os que apresentam maior poder de
compra. Isso pode ser confirmado, pois os consumidores de baixa renda por consumo foram os
que apresentaram maior constância de compra de produtos da distribuidora, principalmente, o
94
produto seguro de vida, ou seja, 28,8% dos consumidores de energia têm pelo menos um seguro
de vida o que equivale a 180.886 clientes.
Embora 79,8% dos consumidores que tem produto sejam baixa renda por consumo,
observa-se que ainda existe uma camada do mercado que pode ser explorado, tanto com os
produtos já existentes, quanto com a criação de novos produtos e serviços. Por exemplo, criar um
produto voltado para consumidores de baixa renda, com incentivos voltados para educação, já
que esses detêm de baixo nível de escolaridade.
Com relação aos consumidores residenciais normais, é interessante investigar os
segmentos identificados através de entrevistas com questionário ou grupos de foco com objetivo
de identificar características dos estilos de vida dos consumidores, a fim de que possa se
identificadas mais oportunidades de negócio, especificamente para esse perfil de cliente, uma vez
que esses apresentam-se como um grupo de maior poder aquisitivo e elevado nível de
escolaridade. É importante lembrar que as famílias que tem maior quantidade de pessoas
residindo nos domicílios, apresentam maior faturamento de energia, porém, há apenas 5,9% de
famílias com mais de 6 pessoas no domicílio.
Nos segmentos, verifica-se que nos domicílios de baixa renda existe uma maior incidência
de famílias maiores, no entanto, existe uma boa distribuição das faixas de números de pessoas no
domicílio que explicam de forma significativa os subgrupos de consumidores que não compram
produtos no estado do Ceará. Ressalta-se que haja também incidência de famílias maiores na
capital, porém, a maior freqüência são de famílias que tem de 3 a 4 pessoas no domicílio.
Na nova simulação realizada após a modificação das variáveis na análise, verificou-se que
quanto menor o nível de escolaridade, menor o consumo de energia e quanto maior o nível de
escolaridade maior o consumo de energia. Verificou-se, também, que, para as famílias com baixo
nível de escolaridade e baixo consumo, o consumo de energia varia de acordo com a quantidade
de pessoas no domicílio. Dessa forma, nota-se que embora existam menos pessoas habitando nos
domicílios nos quais os responsáveis pela conta de energia têm maior nível de escolaridade, o
consumo de energia é elevado, podendo supor que há mais equipamentos elétricos no domicílio e
são famílias com maior poder aquisitivo.
Ainda na nova simulação, considerando agora apenas os consumidores que compraram
produtos e serviços ofertados pela distribuidora, confirmou-se que o perfil de pessoas que
compram é de baixa renda. Embora a variável subclasse não tenha sido contemplada nessa
95
simulação, os grupos formados apresentam fortes características desse perfil de família. Viu-se
nessa formação que a profissão divide as famílias basicamente em 3 setores de atividade. As
maiores freqüências são para serviços (58,9%), agricultura (23,7%) e comércio (9,6%). Com isso,
acredita-se que essa variável seja relevante para definição das estratégias de negócio do setor
elétrico.
Assim, conclui-se que os diversos segmentos de mercado identificados para o mercado de
consumidores residenciais de energia elétrica, podem ser úteis para o desenvolvimento de
estratégias de marketing mais direcionadas, sendo essas possíveis de adequação para
identificação de novas oportunidades de negócios. No caso deste estudo, ressalta-se a importância
de se criar mais produtos e serviços voltados para a classe baixa renda, pois embora os mesmos
tenham baixo poder aquisitivo, é um mercado emergente e está em crescimento. Sugere-se a
aplicação de bases psicográficas em cada um dos grupos identificados com objetivo de ressaltar
os estilos de vida desses consumidores. Acredita-se que a partir desses segmentos, seja possível
melhorar as características dos grupos identificados.
Percebeu-se que uma das limitações que pode ser apontada neste estudo é o fato de não ter
sido contemplado os tipos de produtos de cada categoria de produtos e serviços ofertados pela
distribuidora. O intuito seria analisar o efeito de cada tipo de produto na formação dos
agrupamentos do CHAID para os consumidores que compram com relação aos que não compram
tais produtos e serviços. Além disso, seria interessante verificar se os clientes que consomem
outros produtos tendem a ficar inadimplentes com a distribuidora.
Embora, o atributo atraso de pagamento esteja contemplado na variável segmentação
transacional, pode-se analisar o nível de inadimplência nas camadas de consumidores de baixa
renda. Isso poderia ajudar na tomada de decisão com relação a ações promocionais de vendas em
locais com maior risco de inadimplemento.
96
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ABEP (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa). Critério de classificação econômica
do Brasil. Disponível em: www.abep.org. Acesso em 15.06.2009.
ABRADEE (Associação Brasileira de Distribuidoras de Energia Elétrica). Disponível em:
www.abradee.org.br. Acesso em 21.08.2009.
ANEEL (Agência Nacional De Energia Elétrica). Resolução n.º 456, 2000.
ANTUNES, Flávia Mesquita. A institucionalização do modelo regulatório do setor elétrico
brasileiro: o caso das distribuidoras de energia elétrica. Dissertação (mestrado). Departamento de
Administração, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2006.
ARANHA, Francisco; ZAMBALDI, Felipe. Análise fatorial em administração. São Paulo:
Cengage Learning, 2008.
BIGGS, D.; DE VILLE, B.; SUEN, E. A method of choosing multiway partitions for
classification and decision trees. Journal of Applied Statistics, 1991.
BLACKWELL, Roger D.; MINIARD, Paul W; ENGEL, James F. Comportamento do
consumidor. Trad. Eduardo Teixeira Ayrosa. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005.
BLISS, Perry. Administração de marketing e o comportamento no meio ambiente. Trad.
Auriphebo Berrance Simões. São Paulo: Atlas, 1976.
BOONE, Louis E., KURTZ, David L. Marketing contemporâneo. Rio de Janeiro: LTC, 1998.
CORRAR, Luiz J.; PAULO, Edilson; FILHO, José Maria Dias. Análise multivariada: para cursos
de administração, ciências contábeis e economia. São Paulo: Atlas, 2007.
97
DA CRUZ, Armando Jorge Ribeiro. Data Mining via Redes Neuronais Artificiais e Máquinas
de Vectores de Suporte. Dissertação (mestrado). Escola de Engenharia da Universidade de
Minho. Portugal, 2007. Disponível em:
http://74.125.93.132/search?q=cache:_J9UPhZG90AJ:https://repositorium.sdum.uminho.pt/bitstr
eam/1822/8181/1/Tese%2520de%2520Mestrado.pdf+Data+Mining+metodo+CRISP-
DM+e+SEMMA&cd=14&hl=pt-BR&ct=clnk&gl=br. Acesso em 21.09.2009.
DEMBY, Emanuel H. Psychographics revisited: the birth of a technique. Marketing Research,
v. 6, n. 2, pg. 26-29, 1994.
DIAS, Eduardo Dessupoio Moreira. Previsão de médio prazo do consumo de energia elétrica
no Brasil: estimação via metodologia box & jenkins e regressão dinâmica. Dissertação
(mestrado). Faculdade de Economia e Administração da Universidade Federal de Juiz de Fora.
Minas Gerais, 2008. Disponível em:
http://www.portalfea.ufjf.br/mestradoeco/dados_dissertacao.php?id_area=9&id_diss=8. Acesso
em 27.07.2009.
ECKMAN, M.; KOTSIOPULOS, A.; BICKLE, M. C. Store patronage behavior of hipanic versus
non-hispanic consumiurs: comparative analyses of demographics, psychographics, store
attributes and information resources. Journal of Behavioral Sciences. v. 19, n. 1, p. 69-84, 1997.
ENGEL, James F.; BLACKWELL, Roger D.; MINIARD, Paul W. Comportamento do
consumidor. Rio de Janeiro, LTC – Livros Técnicos e Científicos S.A., 2000.
ETZEL, Michael J.; WALKER, Bruce J.; STANTON, William J. Marketing. São Paulo:
Makron, 2001.
FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. From Data Mining to
knowledge discovery in databases. American Association for Artificial Intelligence. All rights
reserved, 1996
98
FOWDAR, Jay; BANDAR, Zuhair; CROCKETT, Keeley. Inducing Fuzzy Decision Trees in
Non-Deterministic Domains using CHAID. American Association for Artificial Intelligence,
All rights reserved, 2002.
FREITAS, Ana Augusta Ferreira de; HEINECK, Luiz Fernando Mählmann. Segmentação de
mercado: proposta de uma metodologia de associação entre clientes e produtos no contexto do
mercado imobiliário. Ambiente Construído. Porto Alegre, v. 8, n. 3, p. 37-49, jul./set. 2008.
FREITAS, Ana Augusta Ferreira de; HEINECK, Luiz Fernando Mählmann. Modelagem de
dados categóricos através do procedimento de chisquare automation interaction detection
(CHAID) e análise de variância – uma aplicação no setor imobiliário. IN: XIX Encontro Nacional
de Engenharia de Produção, Rio de Janeiro – RJ. Anais do XIX ENEGEP, 1999.
GAZETA DE BARÃO. CPFL desenvolve projeto para avaliar impactos de veículo elétrico.
Disponível em: http://www.gazetadebarao.com.br/noticias/cpfl_ve.htm. Acesso em: 12.08.2009.
GAZETA MERCANTIL. Goiana CELG diversifica ao investir em telecomunicação. Disponível
em: http://www.eletropaulotelecom.com.br/website/artigo.asp?cod=279&idi=1&id=7791. Acesso
em: 12.08.2009.
GIGLIO, Ernesto. O comportamento do consumidor e a gerência de marketing. São Paulo:
Pioneira, 1996.
HALLEY, Russell I. Benefit segmentation: a decision oriented research tool. Journal of
Marketing. v. 32, p. 30-35. July 1968.
HAN, Jiawey.; KAMBER, Micheline. Data Mining: Concepts and Techniques. Academic
Press Morgan Kaufmann Publishers. San Francisco: USA, 2001.
HOMMEL, G.; BERNHARD, G.. Bonferroni procedures for logically related hypotheses.
Journal of Statistical Planning and Inference, 1999.
99
HOOLEY, G.; SAUNDERS, J. Posicionamento competitivo. São Paulo: Makron, 1996.
KARSAKLIAN, Eliane. Comportamento do consumidor. São Paulo: Atlas, 2000.
KEEGAN, Warren J.; GREEN, Mark C. Princípios de marketing global. Trad. Sônia Schwartz,
Cecília C. Bartalotti. São Paulo: Saraiva, 1999.
LAMB Jr., Charles W.; HAIR Jr, Joseph F.; McDANIEL, Carl. Princípios de Marketing. Trad.
Luciana Penteado Miquelino. São Paulo: Pioneira Tomson Learning, 2004.
LANDI, Mônica. Energia elétrica e políticas públicas: a experiência do setor elétrico brasileiro
no período de 1934 a 2005. Tese (doutorado). Faculdade de Economia e Administração / Instituto
de eletrotécnica e energia da Universidade de São Paulo. São Paulo, 2006. Disponível em:
http://www.iee.usp.br/biblioteca/producao/2006/Teses/Tese2006-landi.pdf. Acesso em
06.05.2009.
LEITE, Francisco Taciso. Metodologia científica: iniciação a pesquisa científica, métodos e
técnicas de pesquisa, metodologia da pesquisa e do trabalho científico (monografias, dissertações,
teses e livros). Fortaleza: Universidade de Fortaleza, 2004.
LOPES, Fernanda. Mulheres negras e não negras vivendo com HIV/AIDS do Estado de São
Paulo: Um estudo sobre suas vulnerabilidades. (Tese de doutorado). Faculdade de Saúde Pública
da Universidade de São Paulo. São Paulo, 2003.
LOUREIRO, André Oliveira Ferreira. Avaliando o efeito do policiamento sobre a
criminalidade no Ceará. Textos para discussão do instituto de pesquisa e estratégia econômica
do ceará (IPECE). n. 53. Fortaleza, 2008.
MALHOTRA, Naresh. Pesquisa de marketing: uma orientação aplicada. Trad. Nivaldo
Montingelli Jr. e Alfredo Alves de Farias. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
100
MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Técnicas de pesquisa: planejamento
e execução de pesquisas, amostragens e técnicas de pesquisa, elaboração, análise e
interpretação dos dados. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2006.
MENDONÇA, Luciano da Cruz. Privatização do setor de energia elétrica no estado do rio de
janeiro: reforma do estado e espaço. (Dissertação de mestrado). Universidade Federal do Rio de
Janeiro. Rio de Janeiro, 2005.
McCARTHY, E. Jerome; PERREAULT Jr., William D. Marketing essencial: uma abordagem
gerencial e global. Trad. Ailton Bomfim Brandão. São Paulo: Atlas, 1997.
MONTEIRO, Licínia Pedro. 2008. Algoritmo Plug-in LVQ para Servidor SQL. (Dissertação
de mestrado). Instituto Superior Técnico. Universidade Técnica de Lisboa. Lisboa, 2008.
MOWEN, J. C.; MINOR, M. S. Comportamento do Consumidor. São Paulo: Pearson Prentice
Hall, 2003.
OLIVEIRA, Sergio. Web Mining sobre as Access Log Files do servidor do museu virtual de
informática, com o SAS Enterprise Miner. Relatório da disciplina de práticas de tecnologia da
informação I. Departamento de Sistemas de Informação da Universidade de Minho. Portugal,
2007. Disponível em:
http://docs.google.com/gview?a=v&q=cache:PZXmOC2eCB8J:papadocs.dsi.uminho.pt:8080/retr
ieve/338/Relat%25C3%25B3rio%2BPTI%2B1%2Bde%2BS%25C3%25A9rgio%2BOliveira.pdf
+Data+Mining+metodo+SEMMA&hl=pt-BR&gl=br. Acesso em: 21.09.2009.
PIIRTO, Rebecca. Beyond mind games: the marketing power of psychographics. Ithaca, NY:
Amer Demographics Books, 1991.
PINHO, Maria Dirce; BERQUÓ, Elza; OLIVEIRA, Kelly Adriano; LOPES, Fernanda; LIMA,
Luíz Carlos de Araújo; PEREIRA, Noeli. 2002. Juventudes, Raça e Vulnerabilidades. Revista
Brasileira de Estudos populacionais. v. 19, n. 2, jul/dez. (p. 277 – 294), 2002. Disponível em:
101
http://www.google.com.br/search?hl=ptBR&source=hp&q=%22Juventudes%2C+Ra%C3%A7a+
e+Vulnerabilidades%22&btnG=Pesquisa+Google&meta=&aq=f&oq=. Acesso em: 08.08.2009.
PIRES, José Cláudio Linhares. O Processo de Reformas do Setor Elétrico Brasileiro. Revista do
BNDES, Rio de Janeiro, v. 6, n 12, p. 138, 1999.
RICHERS, R.; LIMA, C. P. Segmentação: Opções estratégicas para o mercado brasileiro.
São Paulo: Nobel, 1991.
ROCHA, Angela da; CHRISTENSEN, Carl. Marketing: teoria e prática no Brasil. 2 ed. São
Paulo: Atlas, 1999.
ROSA, Luiz Pinguelli. O apagão: por que veio? Como sair dele? Rio de Janeiro: ed. Revan, 2001.
SALTORATO, Patrícia. Uma análise da reestruturação do setor elétrico nacional. IN: XXII
Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Curitiba – PR. Anais do XXV ENEGEP, 2002.
SANDHUSEN, Richard. Marketing básico. Tradução Robert Brian Taylor. São Paulo: Saraiva,
1998.
SCHIFFMAN, Leon G.; KANUK, Leslie Lazar. Comportamento do consumidor. Rio de
Janeiro: LTC – Livros Técnicos e Científicos Editora S.A, 2000.
SHETH, Jagdish N.; MITTAL, Banwari; NEWMAN, Bruce I. Comportamento do cliente: indo
além do comportamento do consumidor. São Paulo: Atlas, 2001.
SILVA, Ana Lúcia Rodrigues da; JANNUZZI, Gilberto de Martino. Segmentação de clientes de
energia elétrica por nichos especiais. Espaço Energia. Campinas, 2009.
SIMPSON, Penny M. Segmentação de mercado e mercados-alvo. IN: CZINKOTA, Michael R.
et al. Marketing: as melhores práticas. Porto Alegre: Bookman, 2001.
102
SMITH, W. R. Product differentiation and marketing segmentation as alternative marketing
strategies. Journal of Marketing. v. 21, p. 3-8, Jul, 1956.
SOLOMON, Michel R. Comportamento do consumidor: comprando, possuindo e sendo. Trad.
Lene Belon Ribeiro. 5ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2002.
TOMANARI, Sílvia Assumpção do Amaral. Segmentação de mercado com enfoque em
valores e estilo de vida (segmentação psicográfica) – um estudo exploratório. Dissertação
(mestrado). Escola de Comunicação e Artes da Universidade de São Paulo. São Paulo, 2003.
Disponível em: http://www.teses.usp.br/.
VEIGA-NETO, Alípio Ramos. Atitudes de consumidores frente a novas tecnologias.
Dissertação de Mestrado. Campinas: Pontifícia Universidade Católica, 1999.
VEIGA-NETO, Alípio Ramos. Segmentação psicográfica de consumidores de ensino
superior: a visão da psicologia. Tese de doutorado. Campinas: Pontifícia Universidade Católica,
2002.
WAH, Yap Bee. Some applications of data mining. Paper Presented at the National Statistics
Conference. Putrajaya International Convention Centre. Putrajaya, Malaysia, 4-5th Sept
2006.
ZIKMUND, Willian G. Princípios da pesquisa de marketing. Trad. Cristina Bacellar. São
Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2006.
103
APÊNDICE
104
Apêndice A – Categorias de profissões amostra Estado.
Categorias
Qtd %
1. Administração, economia e finanças
9.404
1,5
2. Agricultura, pesca e pecuária
150.323
23,9
3. Alimentação: Cozinheiro e garçom
5.692
0,9
4. Aposentado
6.215
1,0
5. Arte, cultura e música
3.822
0,6
6. Autônomo
3.727
0,6
7. Comércio
51.529
8,2
8. Comunicação
550
0,1
9. Desempregado
10.224
1,6
10. Do lar
274.796
43,7
11. Educação
18.160
2,9
12. Estudante
11.027
1,8
13. Informática e computação
685
0,1
14. Beleza e moda
9.838
1,6
15. Ciências em geral
760
0,1
16. Saúde e assistência social
9.265
1,5
17. Engenharia
1.683
0,3
18. Liberais
1.991
0,3
19. Aviação
1.015
0,2
20. Relações internacionais e públicas
1.343
0,2
21. Segurança pública e privada
6.899
1,1
22. Serviços de construção e arquitetura
9.775
1,6
23. Serviços domésticos
10.380
1,7
24. Serviços e atendimentos em geral
29.236
4,7
Total 628.339
100
105
Apêndice B – Categorias de profissões amostra Capital.
Categorias
Qtd %
1. Administração, economia e finanças
5.283 3,0
2. Agricultura, pesca e pecuária
1.136 0,6
3. Alimentação: Cozinheiro e garçom
3.091 1,7
4. Aposentado
3.144 1,8
5. Arte, cultura e música
1.563 0,9
6. Autônomo
2.179 1,2
7. Comércio
25.148 14,2
8. Comunicação
374 0,2
9. Desempregado
3.469 2,0
10. Do lar
80.146 45,2
11. Educação
5.611 3,2
12. Estudante
4.041 2,3
13. Informática e computação
494 0,3
14. Beleza e moda
5.799 3,3
15. Ciências em geral
356 0,2
16. Saúde e assistência social
4.520 2,5
17. Engenharia
1.214 0,7
18. Liberais
1.431 0,8
19. Aviação
407 0,2
20. Relações internacionais e públicas
794 0,4
21. Segurança pública e privada
3.550 2,0
22. Serviços de construção e arquitetura
4.070 2,3
23. Serviços domésticos
6.405 3,6
24. Serviços e atendimentos em geral
13.246 7,5
Total 177.471 100
106
Apêndice C – Municípios do Estado.
Municípios Qtd %
1. Abaiara 620
0,1
2. Acarape 1.430
0,2
3. Acarau 440
0,1
4. Acopiara 2.938
0,5
5. Aiuaba 1.636
0,3
6. Alcantaras 1.283
0,2
7. Altaneira 178
0
8. Alto Santo 1.107
0,2
9. Amontada 1.261
0,2
10. Antonina Do Norte 1.121
0,2
11. Apuiares 116
0
12. Aquiraz 6.030
1
13. Aracati 3.416
0,5
14. Aracoiaba 2.536
0,4
15. Ararenda 1.249
0,2
16. Araripe 1.540
0,2
17. Aratuba 121
0
18. Arneiroz 560
0,1
19. Assare 1.734
0,3
20. Aurora 2.235
0,4
21. Baixio 753
0,1
22. Banabuiu 931
0,1
23. Barbalha 4.062
0,6
24. Barreira 1.884
0,3
25. Barro 1.738
0,3
26. Barroquinha 1.680
0,3
27. Baturite 3.504
0,6
28. Beberibe 3.423
0,5
29. Bela Cruz 2.223
0,4
30. Boa Viagem 4.878
0,8
31. Brejo Santo 2.712
0,4
32. Camocim 6.635
1,1
33. Campos Sales 3.784
0,6
34. Caninde 7.511
1,2
35. Capistrano 957
0,2
36. Caridade 1.915
0,3
37. Carire 1.998
0,3
38. Caririacu 2.897
0,5
39. Carius 699
0,1
40. Carnaubal 259
0
41. Cascavel 2.404
0,4
42. Catarina 70
0
43. Catunda 1.065
0,2
44. Caucaia 22.400
3,6
45. Cedro 2.371
0,4
46. Chaval 105
0
47. Choro Limao 155
0
48. Chorozinho 1.796
0,3
107
49. Coreau 794
0,1
50. Crateus 8.261
1,3
51. Crato 10.650
1,7
52. Croata 856
0,1
53. Cruz 1.223
0,2
54. Dep.Irap.Pinheiro 734
0,1
55. Erere 577
0,1
56. Eusebio 2.902
0,5
57. Farias Brito 1.120
0,2
58. Forquilha 1.118
0,2
59. Fortaleza 177.471
28,2
60. Fortim 1.410
0,2
61. Frecheirinha 1.160
0,2
62. General Sampaio 685
0,1
63. Graca 1.754
0,3
64. Granja 1.965
0,3
65. Grangeiro 319
0,1
66. Groairas 67
0
67. Guaiuba 2.840
0,5
68. Guaraciaba Norte 139
0
69. Guaramiranga 260
0
70. Hidrolandia 2.456
0,4
71. Horizonte 2.722
0,4
72. Ibaretama 932
0,1
73. Ibiapina 1.318
0,2
74. Ibicuitinga 510
0,1
75. Icapui 1.349
0,2
76. Ico 3.910
0,6
77. Iguatu 2.821
0,4
78. Independencia 236
0
79. Ipaporanga 408
0,1
80. Ipaumirim 968
0,2
81. Ipu 263
0
82. Ipueiras 2.387
0,4
83. Iracema 1.631
0,3
84. Iraucuba 1.793
0,3
85. Itaicaba 732
0,1
86. Itaitinga 2.678
0,4
87. Itapaje 4.780
0,8
88. Itapipoca 7.167
1,1
89. Itapiuna 1.085
0,2
90. Itarema 771
0,1
91. Itatira 346
0,1
92. Jaguaretama 1.396
0,2
93. Jaguaribara 358
0,1
94. Jaguaribe 4.361
0,7
95. Jaguaruana 3.026
0,5
96. Jardim 408
0,1
97. Jati 589
0,1
98. J.De Jericoacoara 193
0
99. Juazeiro Do Norte 31.383
5
108
100. Jucas 170
0
101. L. Da Mangabeira 2.183
0,3
102. Lim. Do Norte 5.987
1
103. Madalena 1.458
0,2
104. Maracanau 17.498
2,8
105. Maranguape 7.770
1,2
106. Marco 2.805
0,4
107. Martinopole 152
0
108. Massape 917
0,1
109. Mauriti 3.376
0,5
110. Meruoca 1.417
0,2
111. Milagres 2.037
0,3
112. Milha 1.086
0,2
113. Miraima 311
0
114. Missao Velha 2.231
0,4
115. Mombaca 4.210
0,7
116. Monsenhor Tabosa 1.761
0,3
117. Morada Nova 5.490
0,9
118. Moraujo 113
0
119. Morrinhos 2.172
0,3
120. Mucambo 2.140
0,3
121. Mulungu 150
0
122. Nova Olinda 420
0,1
123. Nova Russas 4.529
0,7
124. Novo Oriente 3.140
0,5
125. Ocara 942
0,1
126. Oros 2.757
0,4
127. Pacajus 6.238
1
128. Pacatuba 5.158
0,8
129. Pacoti 715
0,1
130. Pacuja 787
0,1
131. Palhano 587
0,1
132. Palmacia 734
0,1
133. Paracuru 2.209
0,4
134. Paraipaba 1.853
0,3
135. Parambu 4.276
0,7
136. Paramoti 924
0,1
137. Pedra Branca 1.906
0,3
138. Penaforte 762
0,1
139. Pentecoste 1.575
0,3
140. Pereiro 1.060
0,2
141. Pindoretama 556
0,1
142. Piquet Carneiro 1.412
0,2
143. Pires Ferreira 295
0
144. Poranga 1.573
0,3
145. Porteiras 1.004
0,2
146. Potengi 1.271
0,2
147. Potiretama 433
0,1
148. Quiterianopolis 2.252
0,4
149. Quixada 7.916
1,3
150. Quixelo 82
0
109
151. Quixeramobim 3.983
0,6
152. Quixere 2.828
0,5
153. Redencao 1.019
0,2
154. Reriutaba 1.806
0,3
155. Russas 7.753
1,2
156. Saboeiro 1.492
0,2
157. Salitre 780
0,1
158. Sta Quiteria 3.687
0,6
159. Santana Do Acarau 2.391
0,4
160. Santana Do Cariri 1.320
0,2
161. Sao Benedito 2.493
0,4
162. S Goncalo Amarant 1.570
0,2
163. S.Joao Jaguaribe 745
0,1
164. S.Luis Do Curu 1.874
0,3
165. Senador Pompeu 2.197
0,3
166. Senador Sa 107
0
167. Sobral 22.286
3,5
168. Solonopole 113
0
169. Tabuleiro Norte 3.933
0,6
170. Tamboril 2.878
0,5
171. Tarrafas 601
0,1
172. Taua 3.097
0,5
173. Tejussuoca 1.445
0,2
174. Tiangua 5.413
0,9
175. Trairi 660
0,1
176. Tururu 1.084
0,2
177. Ubajara 390
0,1
178. Umari 842
0,1
179. Umirim 1.922
0,3
180. Uruburetama 744
0,1
181. Uruoca 349
0,1
182. Varjota 2.007
0,3
183. Varzea Alegre 4.165
0,7
184. Vicosa Ceara 1.923
0,3
Total 628.339
100
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
