CIG-041 Ronan Max

8/6/2019 CIG-041 Ronan Max

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POTENCIAL DOS DADOS DO SETOR CENSITRIO BRASILEIRO APLICADO AO MARKETING DEUM FAST FOOD DELIVERY

PROCHNOW1,2, Ronan Max; OLIVEIRA1, Francisco Henrique; OLIVEIRA2, Rubens A.

1 - Laboratrio de Geoprocessamento - GEOLAB2 - Escola Nacional de Administrao - ENA-BrasilUniversidade do Estado de Santa Catarina - UDESC

Eixo Temtico: Cincia da Informao Geogrfica

Resumo: O projeto de pesquisa preocupou-se em identificar espacialmente o potencial scio-econmicorelacionado aos clientes da Rede Fast Food Delivery "China in Box" que se encontra instalado na regiocentral do Municpio de Florianpolis - Santa Catarina - Brasil. A base de dados alfanumrica provenientedo IBGE (Setores Censitrios) foi manipulada no ambiente SIG-ArcGIS e tornou-se a base para atomada de decises estratgicas de marketing pela empresa. O mtodo desenvolvido e validado na

pesquisa se configurou na estruturao do banco de dados geogrfico referente ao cadastro dosclientes, o qual foi definido por um princpio de geocodificao. Posteriormente a estruturao do bancode dados no SIG, que contemplou as variveis referentes ao nvel de renda, escolaridade, faixa etria,quantidade de moradores, entre outras, foram empregadas funes de anlise espacial, por meio daferramenta Spatial Analyst. A aplicao desse recurso permitiu gerar, por exemplo, mapas temticos queresponderam e espacializaram os questionamentos de interesse ao plano estratgico dedesenvolvimento da empresa e a tomada de deciso segundo os princpios do marketing.

Palavras chave: Sistema de Informaes Geogrfica, Censo Demogrfico, Geomarketing

IntroduoA viso espacial contribui grandemente para a soluo de problemas em diversos nveis e escalas. Noplanejamento estratgico e gesto das estratgias de marketing este atributo vem sendo empregado nosltimos anos como uma eficaz ferramenta de anlise e tomada de deciso. Um mapa transmite-nosinstantaneamente resultados que quase sempre demandariam horas de trabalho em planilhas e nmerospara serematingidos. A percepo de concentrao, segmentao e variabilidade que um mapa nos d

insubstituvel. Da a importncia de elaborarem-se estudos em Geomarketing.

Sistema de Informaes Geogrficas - SIGO SIG se configura neste trabalho como a ferramenta bsica para o desenvolvimento deste. Partindodeste preceito, e fazendo uso da base terica desenvolvida por Cmara, Monteiro e Medeiros (2001,


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p.1), iniciamos considerando que, apesar de seu carter interdisciplinar, o fundamento bsico da Cinciada Geoinformao a construo de representaes computacionais do espao.Cmara aprofunda a respeito da interdisciplinaridade que envolve o termo em anlise.As razes deste problema esto na prpria natureza interdisciplinar (alguns diriam transdisciplinar) daCincia da Geoinformao. Ponto de convergncia de reas como Informtica, Geografia, PlanejamentoUrbano, Engenharia, Estatstica e Cincias do Ambiente, a Cincia da Geoinformao ainda no seconsolidou como disciplina cientfica independente; para que isto acontea, ser preciso estabelecer umconjunto de conceitos tericos, de aplicao genrica e independentes de aspectos de implementao.(CMARAet al , 2001, p.1)Clarke segue pela mesma linha de dificuldade. Embora no aborde to especificamente amultidisciplinaridade, deixa claro que a definio da cincia permanece em aberto. "SIG pode ser definido de muitas maneiras diferentes. Cada definio que voc escolher depende do que voc procura.

Comum a todas as definies um tipo de dados, dados geogrficos, so nicos porque eles podem

ser ligados a um mapa geogrfico. (CLARKE, 2003, p.2).Mas importantssimo notar que no s Clarke, mas tambm Harmon deixam uma questo muito clara.Trata-se da informao de localizao espacial atrelada as demais informaes, o que faz destas umainformao geogrfica. "SIG uma acumulao organizada de dados e procedimentos que ajudam as

pessoas a tomar decises sobre o que fazer com as coisas. Em um SIG, estas coisas tm uma

caracterstica que os torna, no mnimo, um pouco especial - sua localizao uma parte importante do

que eles so." (HARMON;ANDERSON, 2003, p.1)Agora que ressaltados estes itens muito importantes, a componente espacial e a questo damultidisciplinaridade, partiremos para uma definio de SIG enfocada sob um ponto de vista mais tcnico

e sob a tica da aplicabilidade cotidiana.Desta maneira, para Armani, SIG um sistema de informao formado por um conjunto de funes

para a estocagem, criao, manipulao e visualizao de uma variedade de dados espaciais

representados por feies pontuais, lineares ou zonais (polgonos) (LOCH apud ARMANI, 2007, p.16).De acordo com DeMers (2009, p.19-20) os SIG so sistemas concebidos para inserir, armazenar, editar,recuperar, analisar e extrair dados geogrficos e informaes, sendo composto de um dito "orquestrado"conjunto de peas que permitem o exerccio das suas muitas tarefas inter-relacionadas. Estas partesincluem hardware e software, espao e organizaes dentro deste espao, os usurios que usam osistema, os clientes que obtm e usam os produtos, os fornecedores que fornecem o hardware e

software, e outros sistemas (financeiro, institucional e legal) dentro dos quais o SIG opera.Desta maneira, DeMers conclui afirmando que "a tarefa principal de um SIG a anlise de dadosespacialmente referenciados e de informao para realizar muitas outras tarefas tais como a entrada,

edio, recuperao e sada de dados." (DEMERS, 2009, p.20).


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Setores Censitrios IBGEOs censos populacionais produzem informaes imprescindveis para a definio de polticaspblicas e a tomada de decises de investimento, sejam eles provenientes da iniciativa privada oude qualquer nvel de governo, e constituem a nica fonte de referncia sobre a situao de vida dapopulao nos municpios e em seus recortes internos, como distritos, bairros e localidades, rurais

ou urbanas, cujas realidades dependem de seus resultados para serem conhecidas e terem seusdados atualizados. (IBGE, 2002)

Desta maneira, atravs da realizao dos Censos Demogrficos realizados no Brasil que os setorescensitrios foram definidos e estruturados.Estes dados so disponibilizados em vrias escalas, sendo da maior para a menor: o Pas, as GrandesRegies, os Estados, as Mesorregies, as Microrregies, as Regies Metropolitanas, os Municpios, osDistritos, os Subdistritos, as reas de Ponderao e finalmente, a menor unidade territorial da baseoperacional do censo, que o Setor Censitrio.Os setores censitrios, portanto, foram gerados a partir de um agregado dos micro dados do universo do Censo Demogrfico.Seguindo esta linha, Umbelino e Barbieri definem o setor censitrio como a unidade de coleta e controlecadastral, percorrida por um nico recenseador, contnua e situada em rea urbana ou rural de ummesmo distrito, em funo do permetro urbano (linha divisria dos espaos juridicamente distintos deum distrito, estabelecida por lei municipal). A rea do setor deve respeitar os limites territoriaislegalmente definidos e os estabelecidos pelo IBGE para fins estatsticos, respeitando a diviso poltico-administrativa do Brasil. (UMBELINO; BARBIERI, 2008)Novamente de acordo com o IBGE "os limites do Setor Censitrio foram definidos, preferencialmente,

por pontos de referncia estveis e de fcil identificao no local" (IBGE, 1991; IBGE, 2005).

Para o Censo Demogrfico de 2000, o Territrio Nacional foi dividido em 215 811 setores, que foramagrupados em 21 planilhas de dados para cada Unidade da Federao, contendo mais de 3.200variveis no total.Na coleta das informaes do censo de do ano 2000, foram usados dois modelos de questionrio: umquestionrio bsico (documentao do universo) aplicado em todas asunidades domiciliares e contendo perguntas referentes s caractersticas bsicas dosdomiclios e de seus moradores, que foram investigadas para 100% da populao do Brasil; e umsegundo questionrio aplicado somente nos domiclios selecionados para a amostra, contendo, alm dasperguntas que tambm constam do questionrio bsico, outras perguntas mais detalhadas sobre

caractersticas do domiclio e de seus moradores, referentes aos temas religio, cor ou raa, deficincia,migrao, escolaridade, fecundidade, nupcialidade, trabalho e rendimento.

GeomarketingPara Arago, Geomarketing configura-se como uma sub-rea do conhecimento, quando este autor afirma que: o geomarketing o nome dado rea de gerenciamento de informao que incorpora as


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dimenses espaciais para auxlio tomada de decises dentro do domnio especfico de mercado, o que

permite levantar as caractersticas de uma determinada regio e analisar seu potencial scio-

econmico. (ARAGO, 2005, p14)Machado et al (2006, p87) tem outra viso, j que considera o Marketing Geogrfico, ou Geomarketing,como um conjunto de metodologias e ferramentas as quais objetivam analisar componentes ou atributoslocais ou regionais que permitam a implementao de recursos apropriados para atender, aumentar e/ouestimular a demanda local.Seguindo esta lgica, Machado coloca que O Geomarketing tem a funo de apoiar os processos denegcio, trabalhando basicamente com variveis que podem ser classificadas em: sociodemogrficas,

econmicas, comportamentais, fsico-territoriais, negociais e concorrenciais. (MACHADOet al , 2006,p87)Desta maneira, seguindo as tendncias pelos autores aqui comentados, assumimos neste trabalho que ogeomarketing atua como uma espcie de ferramenta de apoio tomada de decises na qual o aspecto

geogrfico enfatizado. A pr definio da varivel localidade imprescindvel, e aplicada aos estudosde marketing, ir orientar a as anlises que tero como ponto de partida o fator localizao geogrfica.Seguindo este conceito, Informaes tais como rea de atuao da empresa, perfil scio-econmico domercado consumidor, localizao de clientes, entre outras, podem ser cruzadas e apresentadas emforma de mapas que, capazes de fornecer uma viso integrada da rea de interesse, potencializam oentendimento do mercado consumidor e suas demandas.

MateriaisCmara et al (2002, p.2) lembra que basta dispor de um banco de dados e de uma base cartogrfica que

o SIG capaz de apresentar um mapa colorido permitindo a visualizao do padro espacial dofenmeno.De acordo com este conceito, os insumos bsicos que compem este trabalho so um banco de dadoscadastral da empresa China in Box, um arquivo vetorial de sistema virio e os agregados por SetoresCensitrios elaborados pelo IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica.Como ferramenta de anlise espacial empregou-se o pacote SIG - ArcGIS verso 10 com licena paraArcInfo disponvel no Laboratrio de Geoprocessamento.O banco de dados de cadastro de clientes foi adquirido junto ao ponto de venda da rede de franquiasDelivery Fast Food China in Box, localizado na regio Central do Municpio de Florianpolis - SC. O

material foi adquirido para este trabalho geocodificado previamente, ou seja, cada cliente registrado podeser visualmente identificado no mapa j que possui em seu banco de atributos as coordenadasgeogrficas referentes a localizao espacial de cada cliente.


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Sistema virio, localizao dos clientes e localizao do PDV (em azul)

Tabela 1 - Eixos do sistema virio com a representao dos clientes e do PDV geocodificados - Fonte: Autor

Os dados compem o universo do intervalo de tempo correspondente entre os meses de Janeiro aJunho de 2010. Assim, os dados adquiridos foram: informaes de cdigo do cliente, nome, telefone,endereo para entrega, data do primeiro e do ltimo pedido dentro do intervalo em anlise, bem como osdados do histrico de relacionamento com o PDV empregados nas anlises: total de pedidos realizadospor cliente no intervalo de tempo e valor mdio dos pedidos realizados pelos clientes. O intervalo dobanco de dados foi extrado do sistema de automatizao de vendas no formato (.xls) comum ao pacoteMicrosoft Office.O arquivo vetorial contendo as informaes lineares do sistema virio da Ilha de Santa Catarina foiadquirido junto ao Instituto de Planejamento Urbano de Florianpolis - IPUF por meio do setor deGeoprocessamento em formato (.shp).Os dados dos agregados por Setores Censitrios estavam disponveis no Laboratrio deGeoprocessamento gravados em mdia eletrnica no formato vetorial. Estes dados foram levantadosatravs da realizao do Censo Demogrfico do ano 2000 no Brasil. As informaes do universoempregadas foram selecionadas de acordo com o interesse da pesquisa. Dentre elas destacam-se osnveis de renda, escolaridade e numero de moradores por Setor Censitrio conforme representadosabaixo por mapas coroplticos, aonde a intensidade das cores representa a o volume de informaoalocada a cada feio, ou seja, quanto mais forte a tonalidade da cor, maiores os valores das variveisapresentadas:

Escolaridade Quantidade Moradores Nvel de Renda


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Tabela 2 - Mapas coroplticos com as informaes dos setores Censitrios do IBGE - Fonte: Autor

MtodoPara iniciar as operaes de anlise dos dados, foi necessrio primeiro definir o mtodo de classificaodos atributos a ser empregado no estudo e o respectivo nmero de classes contendo os intervalos dedados para a anlise e posterior representao cartogrfica.O SIG empregado disponibiliza uma srie de mtodos de classificao, dentre eles, o algoritmoClassificao em Quebras Naturais otimizado por George Jenks em 1967. Este mtodo tem comocaracterstica o arranjo dos atributos em classes com valores prximos enquanto as diferenas entre asclasses so maximizadas.

Figura 1:Histograma demonstrando a Classificao em Quebras Naturais otimizado por George Jenks - Fonte: Autor

Para se obter o nmero de classes, foi empregada a Frmula de Sturges, descrita abaixo:K = 1 + 3.33 log10N

onde: K: nmero de classes N: nmero total de observaes

De acordo com Loch (2006, p203), quando se trabalha com dados para a representao em mapasestatsticos, de modo geral, utilizam-se de quatro a oito classes, sendo que por vezes pode se chegar a


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doze classes, o que no indicado, haja vista o risco de perder o valor do mapa que poder ficar poludoe de difcil interpretao.Atravs da aplicao de Sturges obtiveram- se as seguintes classes de intervalos, das quais algumasforam ajustadas

PLANILHA INTERVALOS INTERVALOSDADOS DOS SETORES CENSITRIOS

Quantidade de moradores (V1330) 12,3 12Nvel de renda (Var 06 - mdia) 14,7 12Escolaridade (Var 10 - mdia) 4,9 5

PLANILHA DE CADASTRO CLIENTESValores mdios pedidos por clientes 8,54 8Total de pedidos por clientes 7,70 7

Tabela 3: Intervalos de classes definidos por Sturges - Fonte: Autor

Definidas as classes de intervalos, os dados da planilha de cadastro de clientes, representadoscartograficamente por objetos vetoriais pontuais, exigem para a posterior anlise espacial a suatransformao para um formato que possua continuidade espacial, pois, muitas vezes torna-sedemasiadamente irreal a representao terica de um fenmeno real empiricamente observado na formapontual, ou ainda, como neste caso, as informaes necessitam estar em formato contnuo, como nestecaso, em que um arquivo raster possibilita as anlises seguintes.Este mtodo que permite construir um novo conjunto de dados a partir de um conjunto discreto de dadospontuais previamente conhecidos chamado interpolao. Muitos so os algoritmos interpoladoresutilizados para estimar valores em locais no amostrados.Desta maneira, foi desenvolvida uma superfcie contnua atravs da interpolao das informaes deValores mdios dos pedidos por clientes, Valor total de pedidos por cliente e Total de pedidos por clientes segundo o mtodo IDW - Inverse Distance Weighted , ou Inverso do Quadrado da Distncia emportugus.Silva e Julio (2002) empregaram este mtodo em estudos de Geomarkenting do mesmo gnero, eexplicam que:

Este mtodo funciona atravs da combinao linear ponderada para um conjunto de pontos. Aponderao assenta na funo de distncia inversa, ou seja, assume que o valor de um ponto tem

uma influncia local cujo peso vai diminuindo medida que se afasta da sua localizao original.Este , com efeito, o princpio bsico da atrao funcional, sendo por isso o mtodo deinterpolao mais indicado para o clculo. (SILVA & JULIO, 2002)

O algoritmo do mtodo IDW determina estimativas de valores desconhecidos dependendo dos valoresvizinhos e assume que a superfcie possui uma variao local, funcionando melhor se os pontosamostrais esto igualmente distribudos pela rea, sem estarem concentrados em determinado local,padro este apresentado pelos dados deste estudo.


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Para a identificao das variveis aplicadas ao mtodo e visando a padronizao, foi gerado um sistemade nomenclatura explicado no esquema abaixo:

1IDW201 31 4tp1 - interpolador 2

- identificao (varivel 01/ fixo 02)3 - nmero da anlise4 - varivel em anlise

Em seguida, a aplicao do processo de interpolao no ambiente SIG foi tabelada de acordo com atabela 2 abaixo, aonde os cdigos identificam as variveis empregadas. Neste caso, deixou-se todas asvariveis no SIG como default, ou seja, no foram empregados valores novos, mas sim, mantidos osvalores pr configurados pelo sistema.

IDW - INVERSE DISTANCE WEIGHTNIGCDIGO VARIVEIS

Output cell Power Search Num of points Max Barrier idw011tp 5 2 variable 12 - -idw011vm 5 2 variable 12 - -

Tabela 4: Variveis definidas para aplicao do interpolador IDW - Fonte: Autor

Com os dados da planilha de cadastro de clientes em formato raster, pode-se dar seqncia ao mtodo.Para isto, foi necessrio ainda manipular os dados dos setores censitrios. Estes dados foram adquiridosno formato vetorial, sendo que cada setor formado por um polgono. No ambiente SIG, foi empregada aferramenta de transformao de feies vetoriais para a feies raster - feature to raster, para realizar esta tarefa.Com todos os dados preparados, para a realizao das anlises espaciais pretendidas atravs datcnica de lgebra de mapas ( raster calculator ), notou-se a necessidade de atribuir pesos as variveis nomomento da realizao das equaes afim de evitar a disparidade acentuada dos intervalos de valoresdas diferentes variveis em anlise. Desta maneira, afim de exemplificar, a varivel nvel de rendaapresentava intervalo que segue de (0 a 13616) e foi cruzada com a varivel total de pedidos, queapresenta intervalo de (1 a 103). Para equilibrar esta equao, a varivel nvel de renda foi multiplicadapor (0,1), ou seja, um dcimo de seu valor normal, enquanto a varivel total de pedidos foi multiplicadapor (8,8) vezes seu valor original. Ao fim, os intervalos de valores das variveis apresentaram

semelhana, o que permitiu o cruzamento dos dados.Os cruzamentos dos dados foram ento codificados levando-se em considerao as iniciais da primeiravarivel empregada na anlise, acrescidas da letra X representando o cruzamento de informaes eseguido das iniciais da segunda varivel, conforme consta na Tabela 5 apresentada abaixo. Na mesmatabela, os nmeros das perguntas as quais as anlises visam responder so apresentadas, bem como aequao empregada.


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CDIGO PERG VAR 1 VAR 2 EQUAOnrendaxtp 1 Nvel de

rendaTotal depedidos

("IBGE_SETORES_RASTER\nivelrenda" * 0.1) + ("INTERPOLAODE DADOS\idw011tp1" * 8.8)

nrendaxvm 2 Nvel derenda

Valor mdiopedidos

("IBGE_SETORES_RASTER\nivelrenda" * 0.1) + ("INTERPOLAODE DADOS\idw011vm" * 10.1)

nmorxtp+ 3 Nmero

moradores

Total de

pedidos

("IBGE_SETORES_RASTER\quant_mor" * 0.5) + ("INTERPOLAO

DE DADOS\idw011tp1" * 8)nmorxtp- 3 Nmeromoradores

Total depedidos

("IBGE_SETORES_RASTER\quant_mor" * 0.5) - ("INTERPOLAODE DADOS\idw011tp1" * 8)

escxvm 4 escolaridade

Valor mdiopedidos

"IBGE_SETORES_RASTER\escolaridade" + ("INTERPOLAO DEDADOS\idw011vm" * 0.12)

Tabela 5: Variveis definidas para aplicao do interpolador IDW - Fonte: Autor

Definidas estas caractersticas, o processo de preparao para as anlises encontrou-se concludo e opasso seguinte foi a realizao das anlises espaciais pretendidas atravs da lgebra de mapas. Paraeste fim, as equaes foram geradas visando responder perguntas elencadas pelo autor, conformedescritas abaixo:

1 - O nvel de renda da populao residente nas diferentes regies da rea de estudo exerce influnciasobre as vendas em funo da renda da populao que reside nestas regies?2 - O nvel de renda da populao residente nas diferentes regies da rea de estudo exerce influnciasobre os hbitos de consumo? Regies com maior renda adquirem produtos com maior valor agregado evice-versa?3 - O maior volume de vendas dos produtos do PDV possui relao com as regies onde reside a maior quantidade da populao da rea de estudo?4 - Qual a relao do nvel de instruo dos clientes da amostragem com o valor agregado dos produtos?

A lgebra de mapas gera como resposta uma imagem que armazena a descrio de cada pixelrepresentado da grade representado no plano da rea em anlise reconhecido na literatura comoimagem raster. Esta imagem foi ento reclassificada com o emprego da ferramenta Reclassify. Esteprocesso tem a caracterstica de agrupar os valores do histograma da imagem que teve os valores dasvariveis distribudos no espao-rea de estudo e divididos em 255 escalas variando do preto ao branco.Na reclassificao foi empregado o Mtodo de Desvio Padro 1/2 disponvel na ferramenta SIGempregada. O processo reduziu o nmero de classes para no mximo 12 classes dependendo docruzamento de dados aplicado.Reclassificadas, as imagens resultantes do processo podem ser interpretadas afim de retirarem-se asinformaes pretendidas e responderem-se as perguntas levantadas. Resultados

PERGUNTA 1 - nrendaxtp A equao aplicada na lgebra de mapas neste caso cruzou


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os dados dos nveis de renda da populao dentro da reade estudo em uma funo de somatria com os totais depedidos realizados pelos clientes dentro do intervalo detempo em estudo. Para equilibrar a equao, os valores dosnveis de renda foram multiplicados por 0,1 enquanto osvalores totais de pedidos foram multiplicados por 8,8. Aresposta da anlise demonstra que nas regiesrepresentadas em tons de vermelho mais forte os nveis derenda da populao tem uma relao direta com aquantidade de pedidos, ou seja, nestas regies muitospedidos so realizados e a populao apresenta nveis derenda mais elevados. Por outro lado, as regies em tons deamarelo representam regies intermedirias enquanto nasregies em tons de verde o inverso verdadeiro. Por fim, aresposta a pergunta 1 sim, os nveis de renda exerceminfluncia sobre os totais de pedidos realizados por clientes.

Legenda das informaes cruzadasNvel de renda Total pedidos RESPOSTA

Tabela 6: Resultado do cruzamento de dados dos nveis de renda (IBGE) e total de pedidos por cliente (PDV)

PERGUNTA 2 - nrendaxvm No caso dos dados dos nveis de renda da populao dentroda rea de estudo, tambm em uma funo de somatria,mas desta vez com os valores mdios dos pedidos realizadospelos clientes dentro do intervalo de tempo em estudo, paraequilibrar a equao os valores dos nveis de renda foramnovamente multiplicados por 0,1. No entanto, os valores

mdios dos pedidos foram multiplicados nesta equao por 10,1 haja vista intervalo de valores desta varivel ser muitomenor do que o intervalo apresentado pela outra varivel daequao, de acordo com a legenda ao lado. A resposta daanlise demonstra que nas regies representadas em tons devermelho mais forte os nveis de renda da populaodemonstram uma relao com os valores mdios dospedidos, no entanto, esta relao no se apresenta toacentuada, haja vista a representao da maior parte dasregies na colorao alaranjada. Esta anlise mostrou que onvel de relacionamento do cliente com a loja se apresenta de

uma forma mais pontual e no regional conforme a imagemao lado. Desta maneira, a resposta a pergunta 2 no, nonecessariamente regies com maior renda adquiremprodutos com maior valor agregado.

Legenda das informaes cruzadasNvel renda Valor mdio RESPOSTA

Tabela 7: Resultado do cruzamento de dados dos nveis de renda (IBGE) e valor mdio dos pedidos por cliente (PDV).

PERGUNTA 3 - nmorxtp+ Afim de responder a pergunta nmero 3, foram cruzadas as


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informaes do nmero de moradores por Setor Censitrioem funo das informaes dos totais de pedidos realizadospelos clientes dentro do intervalo de tempo em estudo. Noentanto, neste caso, foram empregadas duas equaes, umade somatrio e a outra de subtrao afim de verificarem-seas diferenas apresentadas.Na equao de somatrio, as informaes dos nmeros demoradores foram multiplicadas por 0,5 e as informaes dototal de pedidos foram multiplicadas por 8 com a finalidade deequilibrarem-se os valores das classes em anlise. A imagemraster obtida como resposta do cruzamento apresentou comoaspecto pontual as reas aonde esto localizados os clientescom maior histrico de relacionamento, ou seja, os que maiscompraram no perodo em anlise, representados emescalas de vermelho. No entanto, para os setores altamentehabitados e com pouqussimas vendas registradas, aferramenta classificou estes setores tambm na cor vermelha, ou seja, a resposta 3 que o nmero total demoradores por setor no possui relao direta com aquantidade de vendas.

Legenda das informaes cruzadasNum moradores Total pedidos RESPOSTA

Tabela 8: Resultado do cruzamento de dados do nmero de moradores (IBGE) e total de pedidos por cliente.

PERGUNTA 3 - nmorxtp- Na tentativa de responder a pergunta 3, como j comentado,foi aplicada a mesma equao do exemplo acima, mas nestecaso em uma funo de subtrao. A resposta obtida foipraticamente a mesma, exceto pelas reas com altaconcentrao pontual de vendas, que neste caso inverteram-se do vermelho para o verde. As regies que apresentavamvalores baixos, representados na cor verde, apenasapresentaram uma tonalidade de verde menos intensa ouforam classificados como intermedirios com a cor amarela.Isso demonstra que mesmo na operao de subtrao, osvalores dos nmeros de moradores so muito elevados emdeterminados setores, os quais no so atendidos pela lojaem estudo. Desta maneira, assim como na anlise na qual foiempregada a operao de somatria, possvel responder apergunta afirmando que de acordo com o mtodo empregadoe no caso das variveis em anlise o nmero de moradores

por regies da cidade no possui uma relao direta com afreqncia de relacionamento dos clientes. Outros fatorespossuem relao mais direta, como a localizao espacial,por exemplo.

Legenda das informaes cruzadasNum moradores Total pedidos RESPOSTA

Tabela 9: Resultado do cruzamento de dados do nmero de moradores (IBGE) e total de pedidos por cliente.

PERGUNTA 4 - escxvm Para responder a ltima pergunta, a equao aplicada na


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lgebra de mapas cruzou os dados de escolaridade dapopulao dentro da rea de estudo em uma operao desomatria com os valores mdios de pedidos realizadospelos clientes dentro do intervalo de tempo em estudo. Paraequilibrar a equao, os valores mdios de pedidos forammultiplicados por 0,12 com o intuito de reduzir os valores eaproxim-los dos valores da varivel escolaridadeequilibrando a equao. A imagem raster gerada comoresposta demonstra que possuem uma determinada relaomas no so fatores determinantes, uma vez que a grandemaioria da rea atendida pela loja em anlise foi classificadana cor amarela que representa uma determinada mdia quepode ser compreendida como um equilbrio entre valores deescolaridade mdia e valores mdios de aquisio deprodutos. Por fim, a pergunta 1 pode ser respondida comosim, os valores de escolaridade e os valores mdios depedidos possuem uma relao. De acordo com ametodologia empregada, regies com maior escolaridadepossuem o hbito de adquirir produtos da loja em estudo.

Legenda das informaes cruzadasEscolaridade Valor mdio RESPOSTA

Tabela 10: Resultado do cruzamento de dados de escolaridade(IBGE) e valor mdio dos pedidos por cliente(PDV).

ConclusesPara se gerar estudos desta caracterstica, se faz necessrio antes de tudo que as informaes

atribudas a cada cliente que ocupam o mesmo espao geogrfico, como so os casos de edifciosresidenciais, estejam relacionadas a um endereo matriz, no caso, o endereo do edifcio, evitando destaforma a sobreposio de pontos, o que no permite a aplicao dos mtodos de interpolao.Outro aspecto muito importante, deve-se sempre buscar o equilbrio no momento da realizao dalgebra de mapas, ou seja, no possvel adquiri-se um resultado satisfatrio e esclarecedor semequilibrarem-se os valores das classes das variveis em anlise.Esta ao uma melhor qualidade visualdos resultados e posterior melhor interpretao dos mesmos.Para as variveis nvel de renda em funo do numero de moradores por Setor Censitrio, o resultado daanlise mostrou que este mtodo no o mais indicado para responder a pergunta realizada, mesmoque disponibilizou respostas aproximadas.Por fim, para todas as outras perguntas realizadas, a metodologia empregada forneceu imagens raster que permitiram uma eficiente anlise da relao das informaes. Desta maneira, considera-se que estametodologia pode ser aplicada a estudos de geomarketing com redes varejistas.Referncias


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