E não é por falta de dados. É por falta de um modelo que organize eles da forma certa e apontando para os alvos corretos.

Trabalho com análise SEO, PPC, CRO e dados há anos e vejo o mesmo padrão se repetir: empresas com presença física distribuída pelo Brasil tomam decisões de expansão com base em feeling, pressão do time regional ou simplesmente no histórico de quem já vende mais. É o que mais vemos por aí. 

O problema é que quem mais vende nem sempre é quem mais pode vender. É como eu ouvi de um cliente uma vez: “eu sei que estou ganhando dinheiro, mas não sei quanto eu poderia ganhar a mais”. Ou então, de um grande varejista que me disse: “Erick, eu não sei o que eu não sei!”.

Há alguns anos, a gestão de campanhas de anúncios seguia uma lógica direta: em contas bem administradas, o aumento do aporte financeiro traduzia-se quase automaticamente em escala de resultados. Contudo, esse cenário mudou. Recentemente, tem sido cada vez mais comum o relato de analistas sobre a dificuldade de potencializar retornos; em diversos nichos, o crescimento agora exige investimentos proporcionalmente muito superiores aos patamares anteriores, uma tendência que se torna predominante no mercado.

A saturação tornou o custo de aquisição um desafio. Segundo o relatório da WordStream (MARINO, 2026), o CPC médio no Google dobrou na última década, saltando de $2,32 para $5,42. Apesar da estabilização recente pós-2025, o leilão hoje opera em um patamar alto que esmaga o lucro das empresas.

O que noto nos dados é uma saturação concentrada principalmente em algumas regiões: embora o público-alvo cresça, o número de concorrentes acompanha esse movimento. Especialmente em áreas mais populosas, isso resulta em ‘oceanos vermelhos’. Muitos e-commerces, por exemplo, concentram suas vendas em SP, enfrentando custos de campanha mais altos e uma concorrência muito maior.

Foi para resolver esse problema que desenvolvi o IOA — Índice de Oceano Azul: uma metodologia com base em estatística e ciência de dados que identifica, município a município, onde existe potencial de mercado ainda não explorado.

O raciocínio por trás do índice

Imagine uma rede de 200 lojas espalhadas pelo Brasil:

São Paulo aparece no topo de qualquer relatório de vendas. Faz sentido — é uma das maiores cidades do país. Mas, com 4 milhões de habitantes do perfil-alvo, a receita representa uma penetração mínima. A cidade está sendo subestimada.

Ao mesmo tempo, uma cidade de médio porte no interior de Minas Gerais — com 80 mil habitantes do perfil exato, renda per capita elevada e zero presença da empresa — nunca aparece em nenhum dashboard (eu sempre vejo isso acontecendo). Ela não chama a atenção porque simplesmente “não existe” na operação.

O IOA inverte esse olhar. Em vez de ranquear as cidades pelo volume que faturam, ele as ranqueia pelo gap entre o que poderiam vender e o que entregam de fato.

Gosto de lembrar sempre do filme “Moneyball: o homem que mudou o jogo (2011)”, no qual a lógica de um matemático que auxiliava o gerente do time de beisebol Oakland Athletics a montar a equipe baseava-se em uma teoria matemática de eficiência. O personagem cita no filme que eles “deviam comprar vitórias, e não jogadores”. É uma lógica parecida.

Mas a referência é direta ao conceito de Oceano Azul, é do “Estratégia do Oceano Azul” de Kim e Mauborgne: em vez de brigar em mercados saturados (oceanos vermelhos), a ideia é identificar espaços onde a demanda existe mas ainda não foi atendida.

O IOA operacionaliza essa ideia com dados reais. Não é uma metáfora estratégica — é um ranking com número, cidade e R$ de oportunidade. Algo que ajude o executivo a tomar decisões com base em dados.

O que o índice mede?

O IOA é um índice que ranqueia cidades com base em oportunidades para uma empresa. A nota de uma cidade sobe quando ela responde positivamente a quatro perguntas:

1. Tem quantidade relevante de público-alvo? Não só em número absoluto, mas também em proporção. Ex: uma cidade onde 38% dos habitantes têm o perfil certo é mais interessante do que uma cidade maior onde esse percentual é de 12%.
2. Esse público tem renda para comprar? Aqui o modelo dá peso duplo à renda per capita. A lógica é simples: de nada adianta ter muito público se o poder de compra não sustenta o produto. Ex: em um cenário, cidades abaixo de 1 salário mínimo de renda per capita são excluídas antes mesmo do cálculo.
3. A empresa vende pouco por habitante do público-alvo? Esse é o gap de penetração. Calculamos quanto a empresa vende por habitante do seu público em cada cidade e comparamos com o melhor desempenho observado na própria rede. Quanto maior a distância para esse benchmark, maior o potencial inexplorado.
4. A presença geral na cidade ainda é fraca? Um complemento ao ponto anterior: mede a cobertura sobre a população total. Garante que cidades onde a empresa já é dominante não subam artificialmente no ranking.

Um exemplo concreto

Considere uma rede fictícia de clínicas de saúde preventiva com foco no público acima de 50 anos. Ao cruzar dados do IBGE com os dados internos de receita por cidade, três cenários típicos aparecem:

• Curitiba vende bem em volume. Mas com 540 mil habitantes acima de 50 anos, a receita por habitante é 8x menor que o benchmark da própria rede. A cidade está no ranking de alta prioridade — não porque vende pouco em R$, mas porque vende muito abaixo do que seu tamanho justifica.
• Ribeirão Preto tem 195 mil habitantes no perfil-alvo e renda per capita entre as mais altas do interior paulista. A rede tem apenas 2 unidades lá. O IOA coloca essa cidade no topo do ranking — o peso duplo da renda faz a diferença.
• Passo Fundo (RS) tem 55 mil habitantes acima de 50 anos e zero presença da rede. Aparece no ranking de expansão com potencial estimado de R$2,8 milhões por mês — o valor que a cidade geraria se a rede atingisse o mesmo nível de penetração que já alcança em suas melhores praças.

O que é a oportunidade estimada?

Imagine a seguinte pergunta: qual é a melhor loja da sua rede em termos de venda por cliente do perfil certo? Essa loja vira a régua.

A oportunidade estimada de cada cidade é a resposta para uma pergunta simples: se essa cidade vendesse tão bem por habitante quanto a sua melhor praça, quanto dinheiro a mais entraria por mês?

É a diferença entre onde você está e onde já provou que é possível chegar — multiplicada pelo tamanho do mercado local.

Não é uma projeção otimista. Não é um número inventado. É o seu próprio benchmark interno aplicado em cada cidade.

Para quem essa metodologia faz sentido?

O modelo foi desenvolvido para ser agnóstico de setor. Funciona para qualquer empresa que tenha:

• Operação distribuída por municípios (lojas, franquias, representantes, distribuidores)
• Um público-alvo com perfil demográfico identificável
• Dados de venda por cidade

Já vi a mesma lógica aplicada em redes de varejo, empresas de seguros, franquias de alimentação, operadoras de planos de saúde e indústrias com distribuição regional. Funciona para qualquer empresa na busca por novos clientes.

O que o IOA não substitui

O IOA aponta onde existe potencial — não garante que a operação lá vai funcionar. Uma cidade pode ter IOA alto e ter barreiras reais: um concorrente muito enraizado, custo logístico proibitivo, perfil cultural específico.

O índice é uma bússola de priorização, não um oráculo. Ele organiza o olhar e dá um ponto de partida racional para decisões que, sem dados, seriam tomadas na base da intuição ou da pressão interna.

A diferença entre usar uma bússola e não usar uma bússola é que você para de andar em círculos.

O que fica dessa metodologia

Três princípios que guiam o IOA e que valem para qualquer análise de mercado geográfico:

• Volume absoluto engana. Quem mais vende nem sempre é quem mais pode vender. Normalize sempre pelo potencial do mercado, não pelo resultado histórico.
• Renda merece peso duplo. Em segmentos onde o ticket médio é relevante, a capacidade de compra do público local importa mais do que qualquer outra variável demográfica.
• O benchmark deve ser interno. Comparar sua penetração com o mercado externo pode não ser viável. Compare com o que a sua própria rede já provou que é possível alcançar.

Se você trabalha com expansão de redes, planejamento regional ou inteligência de mercado, fico à disposição para conversar sobre como adaptar essa metodologia para o seu contexto.

E se esse raciocínio faz sentido para você, compartilhe com alguém que toma decisões de expansão sem dados estruturados.

Referências

Marino, S. (2026, May). 2026 Google Ads Benchmarks for Every Industry. WordStream. https://www.wordstream.com/blog/2026-google-ads-benchmarks