1. Considerações iniciais

Em vista das últimas transformações ocorridas no mercado industrial devido tanto aos aspectos econômicos como tecnológicos, as empresas vêem-se pressionadas a reavaliar suas estratégias básicas de manufatura e de comercialização com o propósito de encontrarem uma melhor posição competitiva destes mercados (GERHARDT, et al., 2007). Assim como o CRM (customer relationship management) modificou a maneira das empresas se relacionarem com os consumidores finais, buscando conhecer seu comportamento e suas repostas aos estímulos comerciais promovidos pelo varejo, o TRM (trade relationship management) objetiva estreitar o relacionamento do mercado B2B (business to business). (GREENBERG, 2001). Conforme cita Lambert et al. (2005, p.32), “o sucesso corporativo está baseado no gerenciamento de ambos os lados, fornecedores e clientes”. Handfield e Nichols Jr. (2002) alertam que as empresas devem ficar atentas tanto aos aspectos da integração interna entre as várias áreas organizacionais, tais como: marketing, produção, compras, logística, etc., como às relações externas onde fazem parte os clientes, fornecedores, varejistas, distribuidores, representantes, etc..

Cada vez mais se torna vital à sobrevivência das organizações, a criação de relações colaborativas com os parceiros dos diferentes canais de distribuição no intuito de reduzir custos e estreitar os vínculos com o mercado através de critérios mais claros gerando oportunidades de criação de valor aos clientes finais (DAY, 1990). Conforme cita Faé (2007, p.13), “o gerenciamento do negócio não pode mais ser discutido simplesmente dentro de apenas uma empresa. Por mais complicado que isso possa parecer, está ficando indispensável que as discussões considerem o papel dos demais parceiros envolvidos ao longo da cadeia de valor”. Cada vez mais se torna necessária à busca por métodos, sistemas e ferramentas que possam auxiliar na melhor gestão e relacionamento dos membros desta cadeia otimizando os recursos aplicados e maximizando os resultados esperados.

Com a evolução do comércio varejista em suas diferentes formas (distribuidores, revendedores, pontos de vendas, vending machines, internet, televendas, etc.), o poder decisório dos membros desta cadeia de suprimento foi transferido da indústria para o canal de venda (ROSENBLOOM, 2002). Neste sentido, faz-se necessário criar instrumentos de gestão que possam equalizar melhor este relacionamento, proporcionando uma integração diferenciada entre os clientes e a empresa foco e ampliando a lucratividade das operações comerciais sem que haja comprometimento do market share conquistado.  Reforça esta afirmação a citação de Lambert (2006, p.27), “o mapeamento da cadeia poderá ser feito a partir das informações existentes no processo do gerenciamento do relacionamento do cliente incluindo os canais de distribuição (CRM) e do processo do gerenciamento do relacionamento com o fornecedor (SRM)”. Conforme nota Rosenbloom (2002), o comportamento negligente anteriormente dado aos canais de distribuição vem se alterando nos últimos anos, em razão de cinco principais tendências: (i) maior dificuldade em conquistar uma vantagem competitiva sustentável; (ii) poder crescente dos distribuidores, especialmente os varejistas, nos canais de marketing; (iii) necessidade de reduzir custos de distribuição; (iv) revalorização do crescimento; e (v) crescente papel da tecnologia.

Com relação ao poder crescente dos varejistas, estudo realizado por Gagnon e Chu (2006) conclui que as mudanças profundas ocorridas no mercado varejista, provocadas pelo crescimento da competitividade entre os megavarejistas, têm se destacado pela forma agressiva como estes têm buscado ampliar seu market-share para além dos seus limites geográficos de origem. Rosenbloom (2002) conclui que as estratégias focadas nos P’s do mix de marketing (KOTLER, 1999) - preço, produto e promoção - não produzem mais os efeitos desejados em mercados globalizados como em épocas anteriores. A gestão eficaz do quarto P (praça) demonstra maior robustez na busca de um melhor alinhamento estratégico. Conforme Chopra et al. (2003, p.28) “uma empresa pode fracassar tanto por falta de alinhamento estratégico como pelo fato de seus processos e recursos não oferecerem condições para apoiar o alinhamento estratégico desejado”. Ou seja, os entendimentos das necessidades dos clientes de cada segmento precisam estar alinhados tanto às expectativas dos clientes quanto à capacidade de realização das demandas solicitadas de forma a fortalecer a estratégia competitiva adotada pela empresa foco.

A tendência de uma maior concentração das compras por grandes clientes aumenta capacidade de negociação e poder de barganha dos compradores e impõem condições menos favoráveis aos seus fornecedores, tais como: maior diversificação dos produtos, menor tempo de atendimento, nível mais elevado dos serviços exigidos, pressão sobre os preços dos produtos, maior taxa de inovação, etc.. Inserido neste contexto, encontram-se os denominados category killer, megalojas especializadas em determinadas categorias de produtos, altamente competitivas, cuja participação tem apresentado índices crescentes no varejo. Segundo os fabricantes, elas atuam como gatekeepers, empresas que exercem grandes influências sobre o comércio em razão do volume de vendas concentrado, atuando mais como agentes de compra para seus clientes do que agentes de vendas para seus fornecedores (ROSENBLOOM, 2002). Este movimento, de grande concentração neste segmento varejista, fez com que se formassem verdadeiros oligopsônios, estruturas de mercado que apresenta uma concentração de grande volume de vendas em poucas empresas compradoras.

Desta forma, a segmentação de mercado cada vez mais se torna uma ferramenta de gestão necessária para que as organizações, que estão à montante da cadeia de suprimento, possam identificar as necessidades singulares de seus clientes. Conforme comenta Christopher (2007), ainda que definidos os atributos mais adequados para uma dada situação, dois clientes jamais seriam exatamente iguais em termos de suas necessidades de serviços, dado que atribuiriam importâncias distintas a benefícios diferentes.

Embora o conceito de segmentação já estivesse presente nos trabalhos de Smith (1956) apud Barroso de Siqueira (2000), o tema tem se tornado mais presente nas decisões dos gestores das organizações devido à heterogeneidade dos mercados nas últimas décadas. Entender melhor estes subgrupos de mercado permite às organizações oferecerem benefícios adequados às expectativas diferenciadas destes subgrupos, posicionando-as na mente dos clientes de forma mais exclusiva (KOTLER, 1999).

Assim, o processo de segmentação de mercado encontra-se como principal alternativa, neste mundo globalizado, para que se possam entender melhor os diferentes padrões de consumo no comportamento real dos clientes (YANKELOVICH e MEER, 2006).  Um modelo de segmentação dinâmico que auxilie na melhor definição da estratégia de vendas neste ambiente é o elemento diferencial das organizações para que possam explorar as oportunidades existentes sem que venham a desperdiçar os escassos recursos disponíveis.

Os resultados dos processos tradicionais de segmentação de mercado, embora estes façam uso de métodos quantitativos de classificação dos clientes sugerindo diversas alternativas de agrupamentos, frequentemente distanciam-se do propósito orientativo às ações de campo dos gestores comerciais. Reforça Shepard et al. (1999), que não é necessário o uso somente de técnicas estatísticas ou métodos quantitativos para se desenvolverem estes segmentos. Algumas vezes, o simples julgamento intuitivo e o senso comum podem também permitir identificar grupos de segmentos adequados. Ou seja, a possibilidade de conjugar métodos quantitativos a outros métodos de agrupamento de dados pode produzir melhores resultados do que a aplicação individual de cada um deles.

A segmentação adequada do mercado e a identificação dos mercados alvo são fatores diferenciais das empresas que buscam um posicionamento competitivo de longo prazo. Conforme cita Gattorna (2009), “... muitas pesquisas e projetos de consultoria feitos nas últimas duas décadas indicam que há apenas uma maneira correta e eficiente em custos para agrupar clientes, com base em suas preferências/comportamentos de compras dominantes, ou seja, segmentação comportamental”.

O presente artigo tem como objetivo apresentar um método de segmentação da carteira de clientes das empresas do setor industrial voltadas ao mercado B2B (business to business) chamado Focometria® (foco sob medida). Este método surge com uma proposta mais consistente para a determinação e avaliação dos segmentos de clientes quando comparado à aplicação exclusiva do método de clusterização denominado de k-means.  Assim, o artigo apresenta a comparação destes dois métodos através do coeficiente de variação das variáveis discricionárias valor e freqüência.

A seção 2 apresenta uma revisão sobre os métodos de clusterização citados, a seção 3 apresenta aplicação do método proposto Focometria® e seus desdobramentos, a seção 4 refere-se à análise comparativa entre os métodos k-means e Focometria® e a seção 5 trata das conclusões do artigo.

2. Descrição dos métodos de clusterização propostos: Focometria®e K-means

Primeiramente destaca-se que o método Focometria® é composto de dois estágios, sendo eles macrosegmentação e microsegmentação. A segmentação em dois estágios é superior quando comparado aos métodos que realizam a segmentação em apenas um estágio (TOLEDO e BARROSO DE SIQUEIRA, 2001; HOOLEY e HUSSEY, 1999).

O primeiro estágio, denominado de macrossegmentação, classifica os clientes em grupos de similaridade a partir da análise de clusterização não-hierárquico denominado de k-means. Esse é o método de particionamento mais comumente utilizado quando são utilizadas variáveis escaladas em intervalos (medidas contínuas aproximadas de uma escala linear). O método particiona h objetos (clientes) em k grupos (clusters) tal que a similaridade intracluster resultante seja alta, mas a similaridade intercluster seja baixa. A aplicação do método k- means será baseada nas variáveis categóricas VFR: valor (V), frequência (F) e recencia (R). Segundo Hughes (1996), a razão da utilização das três variáveis categóricas decorre dos seguintes aspectos: (i) clientes que compraram recentemente provavelmente são àqueles que retornarão a comprar mais brevemente (este princípio universal tem se mostrado uma verdade em quase todas as indústrias); (ii) clientes que compram com mais freqüência para os que compram menos freqüentemente; (iii) clientes que gastam grandes volumes de recursos respondem melhor do que os clientes que gastam baixo volume de recursos.

Na determinação dos valores das variáveis categóricas utilizam-se os seguintes critérios: (i) a variável valor (V) considera a margem de contribuição acumulada gerada ao longo dos vinte e quatro meses de cada cliente (faturamento líquido menos os gastos variáveis relacionados à produção, comercialização e distribuição do mix de produtos); (ii) a variável frequência (F) considera o número absoluto das transações comerciais acumulados ao longo dos vinte e quatro meses de cada cliente; (iii) a variável recencia (R) considera o lead time das operações comerciais considerando como data-base a data da última positivação ao longo dos vinte e quatro meses de apuração.

Uma das dificuldades na aplicação deste método é a determinação do número de clusters K. Conforme citação de Jain (2008), “não há qualquer critério matemático que possa ser definitivo para a escolha do verdadeiro número de clusters”. Assim, para a determinação do número de clusters K, realiza-se um procedimento iterativo. Inicialmente,o faturamento líquido acumulado dos clientes durante o peridodo de vinte e quatro meses é apresentado em ordem decrescente similar a uma curva de Pareto. Esse intervalo de tempo sugerido segundo Calantone e Sawyer (1978), é suficiente para a obtenção de uma maior consistência na determinação da macrossegmentação. No ordenamento proposto, sequencialmente para cada novo cliente agregado ao grupo, calcula-se uma média e desvio-padrão. A definição dos clientes de cada grupo ocorre quando todos os clientes estão dentro do limite inferior de especificação (LIE) calculado a partir da média mais três desvios-padrões (ROTONDARO et al., 2002). Conforme Kume (1993), na análise da curva de Pareto seria esperado que uma observação superior a três desvios a contar da média não pertenceria ao grupo (KUME, 1993).

O segundo estágio, denominado de microssegmentação, utiliza o índice de Focometria® sendo obtido através da média ponderada das três variáveis categóricas VFR, calculada após a conversão das mesmas em escores categóricos. A conversão das variáveis para escores categoricos ocorre atribuindo-se escores de 1 a 5 respectivamente, para o menor e maior valor da variável em questão (HUGHES, 1998). A categorização tem a função de eliminar o efeito das diferentes escalas das variáveis (WEDEL e KAMAKURA, 2000).

O resultado do índice Focometria® permite classificar os clientes dos grupos em cinco classes (categorias) de clientes: top (5), hot (4), warm (3), cold (2) e ice (1). A determinação das cinco classes atende às recomendações da literatura especializada, a qual define como sendo cinco o menor número de classes sem o comprometimento de sua uniformidade (STEVENSON, 1997). Outro aspecto que reforça a recomendação de cinco classes relaciona-se a facilidade de gerenciamento e de soluções a serem propostas (MYERS, 1996).

Cabe ressaltar que o método de segmentação denominado de Focometria® apresenta algumas modificações ao modelo categórico original proposto por Hughes (1998) que se apresenta como RFM (Recency, Frequency and Monetary Value). Inicialmente, a substituição da variável M (monetary value) pela variável valor (V) entendida neste artigo como margem de contribuição. A segunda modificação refere-se à classificação dos clientes através de um índice global determinado pela média ponderada dos escores das variáveis categóricas VFR ao invés das possíveis combinações das três variáveis. Esta alteração elimina uma das razões de críticas ao modelo original, que segundo Shepard et al. (1999), apresenta um número de 125 segmentos resultantes das combinações dos cinco estratos das três variáveis categóricas (VFR), comprometendo o foco das ações de gerenciamento posteriores que venham a ser implantadas em campo.

Segundo Hughes (1998), a utilização das variáveis VFR é o método de segmentação mais poderoso aplicado em um banco de dados. O bom uso do banco de dados corporativo como base para a extração e filtragem de informações aumenta a eficácia no processo decisório, posicionando a empresa em vantagem competitiva com relação à concorrência.