When it comes to market segmentation, I don’t see truly well-documented cases often.
At a more simplistic level, we think of classic matrices such as BCG or McKinsey’s. But the real exercise of segmentation is far more complex. In certain contexts, it comes close to the behavior of a tensor: multiple dimensions, cross-dependencies, distinct weights, temporality, and contextual factors that shift the meaning of data depending on the axis being analyzed.
Thinking like a tensor is practicing Model Thinking, which remains, above all, an analog discipline. It requires a brain, not a machine.
The challenge is necessarily multidisciplinary, and this is exactly where executives suffer, spending enormous time compensating for immature teams.
Even when business operators manage to bring quantitative data from ERP, CRM, or sector reports (which are often scarce or methodologically fragile), the information set must be normalized. This process demands an additional set of competencies: statistical knowledge, data-cleaning techniques, sampling concepts, dimensional modeling, and even systems logic to avoid collinearity and redundancy.
When unstructured data is added, the challenge grows further.
This includes everything from more sophisticated sentiment analysis to qualitative inputs from field teams, customer recordings, or information mined from third-party sources. In these cases, the problem is not confined to normalization: It involves interpreting, validating, reducing noise, and converting natural language into structures that can interface with transactional data. It is epistemological, not just technical.
Serious Segmentation
Serious segmentation is not a mere snapshot of the market. It plots and overlays multiple layers: data on strategic human resources (both internal and competitive), asset acquisition history, technological maturity, revenues and margins, pricing elasticity, media activity, public opinion, and ecosystem maps revealing the true position of players.
Good segmentation uncovers unclaimed revenue, positioning errors, pricing failures, ignored clusters, asymmetries between capability and discourse, and even subtle competitor movements that go unnoticed at the tactical level.
The entire process demands other equally essential competencies: dataset modeling, command of relational tables, use of manipulation languages such as SQL, Python, or R, basic and applied statistics, visualization techniques, clustering, similarity analysis, and, above all, the ability to formulate hypotheses. Without hypotheses, there is no segmentation. There is only table sorting.
The Agent Era
In the so-called era of agents (some already speak of the decade of agents) a complementary arsenal emerges to support these processes. Agents capable of cleaning and normalizing data, agents for web scraping and data enrichment, agents that classify and label content using LLMs as annotators, statistical automation agents able to perform clustering, PCA, or churn analysis, reconciliation agents capable of resolving deduplication and probabilistic matching, and competitive-simulation agents designed to test elasticity scenarios, pricing movements, or anticipated reactions of market players.
As a last resort, and not as the first option, as leaders outside tech hubs tend to believe, RAG enters the picture.
This article could list agents available in the ecosystem for immediate use, but it is fundamentally about the capabilities that precede automation.
Before any automation, there is foundational knowledge: truly understanding the discipline of segmentation, knowing principles of market behavior, and having clarity about the information models that generate strategic insights for guiding portfolio, productive capacity, and competitive advantage. No GPU, no matter how powerful, replaces this conceptual clarity.
And this clarity is not necessarily the exclusive responsibility of IT, the CTO, or marketing teams (understanding marketing here, according to the American Marketing Association’s definition). Segmentation belongs to multidimensional leaders capable of moving fluidly across strategy, operations, data, behavior, and finance.
The provocative question remains: Do these leaders exist in the analog perspective, prior to automation? Many companies try to leap directly from subjective culture to algorithmic culture without building the intermediate methodological culture, and this is one of the silent sources of failure today.
There is robust literature on segmentation and, it must be said, it requires intellectual musculature. I appreciate Malcolm McDonald and Ian Dunbar in Market Segmentation. Peter Fader, from the Wharton School, offers a more financial and pricing-oriented view in The Customer-Base Audit. Naturally, these two works only give a glimpse of the thinking underlying the structured idea.
Final Thoughts
Finally, two observations.
First, what I have just written is not something that ChatGPT—even as a “generative” model—would spontaneously produce. LLMs do not naturally form implicit assumptions across domains, nor do they articulate disciplinary layers whose connection depends on human repertoire and has not been previously mapped. They operate on existing corpora; they do not originate new paradigms on their own.
Second, most business schools today, aside from a small group of highly specialized institutions, tend not to emphasize this mode of thinking. Not by fault, but by design. Their structure was built to serve the needs of upward-moving managers, not to cultivate the broader, integrative perspective required of executive-level decision makers.
This gap in knowledge for top leadership has a structural explanation: The audience is relatively small, and therefore not the core economic engine of educational institutions. As a result, many executive leaders find themselves without ongoing renewal of their knowledge matrix, even in an era that promotes “continuous learning.”
A paradox of our time.
Quando se trata de segmentação de mercado, raramente vejo casos verdadeiramente bem documentados.
Em um nível mais simplista, pensamos em matrizes clássicas como BCG ou McKinsey. Mas o exercício real de segmentação é muito mais complexo. Em certos contextos, aproxima-se do comportamento de um tensor: múltiplas dimensões, dependências cruzadas, pesos distintos, temporalidade e fatores contextuais que alteram o significado dos dados conforme o eixo analisado.
Pensar como um tensor é praticar o Model Thinking (Pensamento por Modelos), que permanece, acima de tudo, uma disciplina analógica. Requer um cérebro, não uma máquina.
O desafio é necessariamente multidisciplinar, e é exatamente aqui que os executivos sofrem, gastando um tempo enorme para compensar equipes imaturas.
Mesmo quando os operadores de negócios conseguem reunir dados quantitativos de ERP, CRM ou relatórios setoriais (que frequentemente são escassos ou metodologicamente frágeis), o conjunto de informações precisa ser normalizado. Esse processo exige competências adicionais: conhecimento estatístico, técnicas de limpeza de dados, conceitos de amostragem, modelagem dimensional e lógica sistêmica para evitar colinearidade e redundância.
Quando dados não estruturados entram em cena, o desafio cresce ainda mais.
Isso inclui desde análises de sentimento mais sofisticadas até feedbacks qualitativos de equipes de campo, gravações com clientes ou dados minerados de terceiros. Nesses casos, o problema não se limita à normalização: envolve interpretar, validar, reduzir ruídos e converter linguagem natural em estruturas capazes de interagir com dados transacionais. É um desafio epistemológico, não apenas técnico.
Segmentação Rigorosa
Uma segmentação rigorosa não é um simples retrato estático do mercado. Ela mapeia e sobrepõe múltiplas camadas: dados sobre recursos humanos estratégicos (internos e concorrentes), histórico de aquisição de ativos, maturidade tecnológica, receitas e margens, elasticidade de preços, atividade na mídia, opinião pública e mapas de ecossistema que revelam o real posicionamento dos players.
Uma boa segmentação descobre receitas não capturadas, erros de posicionamento, falhas de precificação, clusters ignorados, assimetrias entre capacidade e discurso e movimentos sutis da concorrência que passam despercebidos no nível tático.
Todo esse processo exige competências essenciais: modelagem de conjuntos de dados, domínio de tabelas relacionais, linguagens como SQL, Python ou R, estatística básica e aplicada, técnicas de visualização, clustering, análise de similaridade e, acima de tudo, a capacidade de formular hipóteses. Sem hipóteses, não há segmentação; há apenas ordenação de planilhas.
A Era dos Agentes
Na chamada era dos agentes (alguns já falam na década dos agentes), surge um arsenal complementar para apoiar esses processos: agentes capazes de limpar e normalizar dados, agentes de web scraping e enriquecimento, agentes de classificação de conteúdo usando LLMs como anotadores, agentes estatísticos capazes de rodar clustering, PCA ou churn, agentes de reconciliação para desduplicação e correspondência probabilística e agentes de simulação competitiva desenhados para testar cenários de elasticidade, variações de preço ou reações antecipadas do mercado.
Como último recurso — e não como primeira opção, como muitos líderes fora dos hubs tecnológicos tendem a acreditar —, o RAG entra em cena.
Este artigo poderia listar dezenas de agentes disponíveis para uso imediato, mas seu foco fundamental são as capacidades humanas que precedem qualquer automação.
Antes de qualquer tecnologia, existe o conhecimento fundamental: compreender com profundidade a disciplina de segmentação, entender os princípios do comportamento de mercado e ter clareza sobre os modelos de informação que geram insights estratégicos para orientar portfólio, capacidade produtiva e vantagem competitiva. Nenhuma GPU, por mais poderosa que seja, substitui essa clareza conceitual.
E essa clareza não é responsabilidade exclusiva de TI, CTOs ou equipes de marketing (compreendendo marketing aqui segundo a definição da American Marketing Association). A segmentação pertence a líderes multidimensionais capazes de transitar fluentemente entre estratégia, operações, dados, comportamento e finanças.
A pergunta provocativa permanece: esses líderes existem na perspectiva analógica, anterior à automação? Muitas empresas tentam saltar diretamente de uma cultura subjetiva para uma cultura algorítmica sem construir a cultura metodológica intermediária — e essa é uma das fontes silenciosas de fracasso hoje.
Existe literatura robusta sobre o tema que exige musculatura intelectual. Aprecio Malcolm McDonald e Ian Dunbar em Market Segmentation. Peter Fader, da Wharton School, oferece uma visão mais financeira e orientada a preços em The Customer-Base Audit.
Considerações Finais
Por fim, duas observações.
Primeiro: o que acabo de escrever não é algo que o ChatGPT — mesmo sendo um modelo “generativo” — produziria espontaneamente. LLMs não formam premissas implícitas entre domínios distintos de forma autônoma, nem articulam camadas disciplinares cuja conexão depende do repertório humano prévio. Eles operam sobre corpora existentes; não originam novos paradigmas por conta própria.
Segundo: a maioria das escolas de negócios atuais, à exceção de poucas instituições altamente especializadas, tende a não enfatizar esse modo de pensar. Não por falha, mas por desenho institucional: sua estrutura foi construída para atender às necessidades de gerentes em ascensão, não para cultivar a perspectiva ampla e integradora exigida de tomadores de decisão em nível executivo.
Essa lacuna de conhecimento na alta liderança tem uma explicação estrutural: esse público é relativamente pequeno e, portanto, não constitui o motor econômico principal das instituições de ensino. Como resultado, muitos executivos encontram-se sem renovação contínua de sua matriz de conhecimento, mesmo em uma era que promove o aprendizado contínuo.
Um paradoxo do nosso tempo.
