class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Espaço Geográfico, Consumo e Localização ] .subtitle[ ## Unidade 2 | Tópicos Especiais Mercadológicos: Geomarketing ] .author[ ### Prof.ª Renata Oliveira ] .institute[ ### CEFET-MG – Departamento de Ciências Sociais Aplicadas ] .date[ ### Agosto/Setembro 2026 ] --- layout: true <div class="my-footer"> <span> <a href="https://places.education" target="_blank">https://places.education</a> </span> </div> --- --- class: center, middle # Espaço Geográfico, Consumo e Localização .large[ O **onde** das decisões de mercado não é neutro — ele carrega história, infraestrutura, poder e mobilidade. ] --- ## Agenda — Unidade 2 (6h / 2 encontros) **Encontro 2 (4h)** - Espaço geográfico como variável mercadológica - Distribuição espacial: população, renda e infraestrutura - Teorias de localização: centralidade e acessibilidade - Fonte de dados: IBGE Censo 2022 e PNAD **Encontro 3 (2h)** - Mobilidade urbana e comportamento do consumidor - Dados de fluxo e footfall - QGIS: mapa coroplético de renda - Atividade prática: análise de potencial por bairro --- ## O Espaço como Variável Estratégica .pull-left[ O espaço não é apenas **cenário** — ele é **produtor** de diferenças: - Infraestrutura de transporte cria **acessibilidade diferenciada** - Concentração de serviços gera **centralidade** - Distância física implica **custo e tempo** para o consumidor - A vizinhança influencia **hábitos de consumo** ] .pull-right[ .tip[ **Exemplo BH:** Um supermercado na Savassi e outro em Venda Nova têm perfis de cliente, ticket médio e mix de produtos completamente diferentes — mesmo sendo da mesma rede. ] ] --- ## População no QGIS — preparar os dados .your-turn[ **Etapa 1 — obter e carregar as bases:** 1. Baixar a malha de municípios de MG em [geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html) → *Organização do Território → Malhas Territoriais → Malha de Municípios* → ano 2022 → estado MG (shapefile ou GeoPackage) 2. No QGIS: *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada Vetorial* → selecionar o arquivo `MG_Municipios_2022` 3. Baixar a tabela de população em [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) (Tabela 9514 – Censo 2022, variável 93 "Total de pessoas", nível geográfico Município, filtro Estado = MG) e exportar como CSV ] .footnote[IBGE Censo 2022: [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) | Malhas territoriais: [geociencias.ibge.gov.br](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html)] --- ## População no QGIS — unir as bases .your-turn[ **Etapa 2 — relacionar tabela e geometria:** 4. No QGIS: *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado* → carregar o CSV (Tipo de geometria: "Nenhuma geometria", pois é uma tabela de atributos) 5. Botão direito na camada `MG_Municipios_2022` → *Propriedades → Joins* → clicar em **+** → Camada de join: CSV de população; Campo de join: `Município (Código)`; Campo de destino: `CD_MUN` 6. Confirmar — a coluna de população fica disponível para simbologia e rótulos ] .footnote[IBGE Censo 2022: [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) | Malhas territoriais: [geociencias.ibge.gov.br](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html)] --- ## Hierarquia Urbana e Centralidade **Teoria das Localidades Centrais** (Christaller, 1933) .pull-left[ - Centros maiores oferecem bens de **maior ordem** (especialidade) - Centros menores oferecem bens de **menor ordem** (conveniência) - Cada centro tem uma **área de influência** definida por distância - Competição espacial cria **padrão hexagonal** de distribuição ] .pull-right[ <img src="index_files/figure-html/hex-diagram-1.png" alt="" width="60%" style="display: block; margin: auto;" /> ] --- ## Acessibilidade conecta origens e destinos **Acessibilidade** = facilidade de alcançar destinos a partir de uma origem. Depende de: - **Modo de transporte** (pé, bicicleta, carro, ônibus, metrô) - **Tempo de deslocamento** (não apenas distância euclidiana) - **Custo da viagem** (tarifa, combustível, estacionamento) - **Oferta de serviços no destino** (variedade, qualidade) --- ## Acessibilidade no QGIS — configurar .your-turn[ **Plugin ORS Tools:** 1. *Complementos → Gerenciar e Instalar Complementos* → buscar **ORS Tools** → Instalar 2. Criar conta gratuita em [openrouteservice.org](https://openrouteservice.org) e gerar um token (API key) 3. No QGIS: menu *Web → ORS Tools* → aba **Provider Settings** → colar o token gerado ] --- ## Acessibilidade no QGIS — gerar isócrona .your-turn[ **Calcule a área alcançável em 15 minutos a pé:** 4. Aba **Isochrones** → *Location*: clicar no mapa sobre o CEFET-MG (ou inserir as coordenadas -43.9365, -19.9208) 5. *Profile*: **foot-walking** (a pé) 6. *Range Type*: **Time** | *Range*: 15 (minutos) 7. Clicar em **Run** — o polígono da isócrona de 15 min a pé é adicionado como nova camada ] --- ## Renda por setor — preparar as bases .your-turn[ **Etapa 1 — dados e relacionamento:** 1. Baixar a malha de Setores Censitários 2022 de BH em [geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html) → *Malhas Territoriais → Malha de Setores Censitários* (shapefile/GeoPackage) 2. Baixar a tabela de renda domiciliar média por setor censitário (Censo 2022) em [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) e exportar como CSV 3. No QGIS: adicionar a malha de setores (*Camada → Adicionar Camada Vetorial*) e a tabela de renda (*Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*) 4. Unir os dados: Propriedades da camada de setores → *Joins* → **+** → campo de join = código do setor censitário ] .footnote[Dados: [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) | Malhas: [geociencias.ibge.gov.br](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html)] --- ## Renda por setor — simbolizar quartis .your-turn[ **Etapa 2 — classificação e legenda:** 5. Botão direito na camada unida → *Propriedades → Simbologia* → selecionar **Graduado** 6. Coluna de valor: `renda_media` | Modo de classificação: **Quantil (Contagem Igual)** | Número de classes: **4** 7. Paleta personalizada: `#fdf6e3` → `#e9d968` → `#8fada7` → `#002b36`, do menor para o maior quartil 8. Renomear as classes na legenda: "Q1 – Menor renda", "Q2", "Q3", "Q4 – Maior renda" ] .footnote[Dados: [sidra.ibge.gov.br](https://sidra.ibge.gov.br) | Malhas: [geociencias.ibge.gov.br](https://geociencias.ibge.gov.br/downloads-geociencias.html)] --- ## Comportamento do Consumidor no Espaço .pull-left[ **Fatores que influenciam onde se compra:** - **Proximidade** — a maioria das compras de rotina ocorre a < 3 km - **Oferta percebida** — variedade e qualidade superam distância - **Efeito âncora** — grandes varejistas atraem fluxo para vizinhos - **Hábito e familiaridade** — rotas do trabalho-casa - **Renda** — maior renda = maior raio de deslocamento ] .pull-right[ .question[ **Reflita:** Por que shoppings concentram concorrentes diretos (ex: várias lojas de calçados)? Como isso contradiz a intuição e confirma a teoria espacial? ] ] --- ## Fontes de dados territoriais | Fonte | Como acessar | Dados disponíveis | |-------|-------------|-------------------| | **IBGE Censo 2022** | Download manual em sidra.ibge.gov.br → importar como camada de texto delimitado no QGIS | Pop., renda, domicílios por setor | | **Malha de Setores Censitários** | Download em geociencias.ibge.gov.br → *Camada → Adicionar Camada Vetorial* | Limites geográficos por setor censitário | | **PNAD Contínua** | Tabelas em sidra.ibge.gov.br, importadas como camada de texto delimitado | Renda, trabalho, mobilidade | | **IPEA Data** | Exportar CSV em ipeadata.gov.br → importar como camada de texto delimitado | PIB municipal, IDH, Gini | | **BHTRANS** (GTFS) | [bhtrans.pbh.gov.br](https://www.bhtrans.pbh.gov.br) — converter GTFS para camadas de pontos/linhas | Linhas e horários de transporte | --- ## IDH municipal — importar e relacionar .your-turn[ **Passo a passo no QGIS — IDH municipal (IPEA Data):** 1. Acessar [ipeadata.gov.br](http://www.ipeadata.gov.br) → buscar a série **ADH_IDHM** (IDH Municipal) 2. Filtrar por Minas Gerais e exportar os dados como CSV 3. No QGIS: *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado* → carregar o CSV 4. Abrir a **Tabela de Atributos** da camada → botão *Ordenar por coluna* → coluna `value`, ordem decrescente 5. Fazer o join com a malha de municípios de MG (*Propriedades → Joins*, campo comum = código do município) para visualizar o IDH no mapa ] --- ## Mapa coroplético — carregar os dados .your-turn[ **Passo a passo:** 1. Baixar setores censitários de BH (IBGE) e a tabela de renda (SIDRA), unir os dados por join de atributos e exportar como `.gpkg` (*Camada → Salvar Como*) 2. QGIS: *Camada → Adicionar Camada Vetorial* → carregar o arquivo 3. Botão direito na camada → *Propriedades → Simbologia* ] --- ## Mapa coroplético — classificar e finalizar .your-turn[ **Passo a passo:** 4. Selecionar **Graduado** → coluna `renda_media` 5. Modo de classificação: **Quebras Naturais (Jenks)**, 5 classes 6. Paleta: *YlOrRd* (amarelo → vermelho) 7. Adicionar escala, norte e legenda via *Projeto → Novo Layout de Impressão* ] .tip[ Jenks minimiza variância intraclasse — ideal para dados socioeconômicos com distribuição assimétrica (skewed). ] --- ## Atividade prática — desafio .your-turn[ **"Onde mora o meu cliente?"** *(50 min em grupos)* **Cenário:** Você assessora uma academia premium que quer abrir segunda unidade em BH. **Objetivo:** identificar bairros com alta renda e baixa oferta de academias premium. **Entregável:** mapa anotado + um parágrafo de justificativa. ] --- ## Atividade prática — tarefas .your-turn[ 1. Baixar setores censitários de BH (IBGE, Malha de Setores Censitários 2022, código `3106200`) e adicionar no QGIS 2. Baixar renda média por setor no SIDRA (Censo 2022) e unir à malha via *Propriedades → Joins* 3. Mapear setores com renda domiciliar média > R$ 5.000/mês (Simbologia Graduada ou filtro por expressão) 4. Usar o plugin **QuickOSM** para extrair academias (`leisure=fitness_centre`) em BH e identificar **bairros com alta renda e sem academia premium** 5. Propor **3 localizações candidatas** com justificativa espacial ] --- ## Resolução Guiada .your-turn[ **Passo a passo no QGIS:** 1. *Camada → Adicionar Camada Vetorial*: carregar a malha de setores censitários de BH (`3106200`) baixada do IBGE 2. *Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*: carregar o CSV de renda por setor (SIDRA, tabela 9514, variável 10605) 3. Propriedades da camada de setores → *Joins* → unir pelo código do setor censitário 4. Caixa de ferramentas Processing → **"Extrair por expressão"** com a expressão `"renda_media" > 5000` → gera a camada `setores_alvo` 5. Simbologia → **Categorizado** ou **Cor única de destaque** para exibir os setores-alvo em um mapa temático ] --- ## Conceitos-chave da Unidade 2 - O **espaço** diferencia renda, acesso e hábitos - **Centralidade** e **acessibilidade** definem o raio de atração comercial - Consumidores seguem padrões **espacialmente previsíveis** - Malhas do Censo 2022 + tabelas SIDRA formam a base territorial no QGIS - O mapa coroplético de renda é uma análise fundamental do geomarketing --- ## Referências - LONGLEY, P. A. et al. **Sistemas e ciência da informação geográfica**. 3. ed. Bookman, 2013. Cap. 2 e 7. - KOTLER, P.; KELLER, K. L. **Administração de marketing**. 15. ed. Pearson, 2019. Cap. 8 (Segmentação). - ROCHA, M. D. A.; SOUSA, J. M. B. M. de. **Canais de distribuição e geomarketing**. Saraiva Uni, 2017. - CHRISTALLER, W. *Central places in southern Germany*. Prentice-Hall, 1966. .footnote[ [github.com/retaoliveira/geomarketing_02_espaco_geografico](https://github.com/retaoliveira/geomarketing_02_espaco_geografico) ]
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