Uma segmentação para os trens turísticos brasileiros (final)

PRATA DA CASA

Uma segmentação para os trens turísticos brasileiros (final)

Tabela 3.3.2.1 – Variáveis do Fator Atratividade do Passeio – Pontuação dos Trens

ATRIBUTOS TRENS TURÍSTICOS
A B C D E F G H I J K
VH = VALOR HISTÓRICO
Trem à Vapor 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1
Obras de Arte especiais 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0
Construções Históricas 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1
TOTAL   1 1 2 1 1 1 1 1 1 2
VC = VALOR CULTURAL
Acesso áreas Culturais 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1
Acesso áreas Comerciais 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1
Acesso áreas Gastronômicas 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1
Paisagens Urbanas 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0
TOTAL 2 0 2 0 4 4 4 2 4 1 3
VE = VALOR ECOLÓGICO
Acesso às Áreas Naturais 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0
Paisagens Flora-Fauna 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
Paisagens Relevo 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0
TOTAL 1 2 3 1 3 3 3 3 0 2 1
LS = LOGÍSTICA SERVIÇO
Âmbito Atuação(Local) 2 1 2 2 0 0 1 2 2 2 2
Uso da Linha Exclusiva 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1
Categoria do Trem (Luxo ou Superluxo) 1 0 1 0 2 2 1 1 0 0 0
Serviço à Bordo 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0
Explanação 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0
Recreação 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
Música Ambiente 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
Trem-Temático 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
TOTAL 7 1 2 2 5 5 4 4 1 2 1

A – Bento Gonçalves B – Tubarão C – Corcovado D – Campinas

E – Litorina Curitiba F – Trem Curitiba G –Pindamongangaba/Campos Jordão

H – C.Jordão/S. A Pinhal I – C.Jordão/Abernéssia

J – Pindamonhangaba/Reino Águas Claras K – São João Del Rey

4. SEGMENTAÇÃO DO SETOR

Uma vez compiladas todas as variáveis relativas à demanda turística ferroviária, referente às características internas dos sistemas ferroviário, características sócio-econômicas dos municípios onde estão inseridas as ferrovias e aos fatores de atratividade do passeio, deu-se prosseguimento à metodologia deste trabalho, passando para a segmentação dos trens turísticos.

4.1 Tratamento dos Dados Utilizados na Análise de Cluster

As variáveis utilizadas possuem diferentes unidades, por exemplo: tarifa, número de hotéis, dentre outros. Para que as variáveis possam ser mais bem comparadas entre si, e que nenhuma exerça maior influência no resultado final do cluster, devido a sua maior escala, elas foram transformados em índices, cujos valores variam entre 0 e 1. A fórmula geral para a construção destes índices é:

Índice= (valor observado – pior valor) / (melhor valor – pior valor)

Onde o melhor valor correspondente ao resultado observado para um trem turístico que obteve o nível mais satisfatório para o indicador em relação aos demais, recebe índice 1(um).

O pior valor correspondente ao resultado observado para o trem turístico que obteve o nível menos satisfatório para o indicador em relação aos demais, logo este trem turístico receberá índice zero (0) para este indicador.

Em seguida é investigado o grau de correlação entre os indicadores transformados, na tentativa de eliminar os indicadores que apresentam altas correlações, uma vez que o grau de explicação desses, já estariam sendo resumidos por outro indicador. As variáveis consumo de energia elétrica, número de hotéis e restaurantes foram retiradas do estudo.

Matriz de correlação entre as variáveis do estudo            
  NHOT NREST NMUS ECO ETO TAR PAX VH VC VE LS
NHOT 1,00                    
NREST 0,90 1,00                  
NMUS 0,82 0,98 1,00                
ECO 0,79 0,96 0,99 1,00              
ETO 0,76 0,95 0,99 1,00 1,00            
TAR 0,38 0,34 0,19 0,13 0,13 1,00          
PAX 0,78 0,91 0,95 0,94 0,96 0,02 1,00        
VH -0,29 -0,30 -0,20 -0,21 -0,23 -0,24 -0,07 1,00      
VC 0,33 0,15 0,05 -0,02 -0,02 0,53 0,00 -0,29 1,00    
VE 0,33 0,45 0,39 0,37 0,40 0,60 0,27 -0,59 0,17 1,00  
LS 0,07 0,02 -0,09 -0,10 -0,09 0,62 -0,02 0,08 0,34 0,36 1,00
OBS: As variáveis em negrito foram retiradas da análise de cluster devido a alta correlação com alguma(s) outra(s) variãveis

 

4.3 Resultado da Segmentação

O dendograma a seguir, da figura 4.3.1, foi obtido com os resultados das variáveis finais, após teste de correlação das variáveis. Neste caso, observa-se que dois grandes conglomerados distintos foram formados (A e B). O grupo A, por sua vez, originou, os grupos A1 e A2 e, este último, os sub-grupos A21 e A22. O grupo B deu origem aos grupos B1 e B2. Alguns outros sub-grupos ainda poderiam ser identificados, porém, para esta análise, optou-se em restringir o número de clusters aos principais grupos, a saber: grupo 1 (A1); grupo 2 (A21), grupo 3 (A22) e grupo 4 (B1 e B2).


Figura 4.3.1 – Dendograma dos Trens Turísticos

5. COMENTÁRIOS E CONCLUSÕES

A segmentação dos trens turísticos mostrou-se uma importante ferramenta na análise do setor. As comparações estabelecidas, através de similaridades e divergências entre os sistemas, permitem que sejam evidenciadas características próprias, comuns aos segmentos, úteis para a elaboração de estratégias de concorrência de mercado, bem como, para a elaboração de modelos de previsão de demanda mais específicos.

A crescente utilização da análise de cluster, em várias áreas como, na biologia, medicina, marketing, pode estar associada, dentre outros fatores, às vantagens provenientes do esquema de classificação resultante do método, bem como, à facilidade de se agruparem diferentes elementos sem a necessidade de se estabelecerem relações de dependência entre eles. A classificação, ao limitar o número de variáveis em cada extrato, também denominados de nichos de mercado, facilita a observação, manipulação e controle das mesmas.

A técnica de segmentação selecionada, análise de cluster, evidenciou, através da construção gráfica denominada de dendograma, quatro grupos (conglomerados) de trens turísticos, diferenciados em função das características sócio-econômicas dos municípios onde estão inseridos (no de hotéis e consumo de energia comercial), da atratividade do passeio (valor histórico, cultural, ecológico e logística dos serviços) e dos aspectos internos dos sistemas (passageiros transportados e tarifa), fatores estes estabelecidos nos objetivos deste trabalho. Das diversas variáveis selecionadas para a composição destes três fatores, algumas foram descartadas pela alta correlação apresentada. A análise dos resultados, a seguir, representa, dentro de cada grupo, os aspectos mais significativos que servem para caracterizar as potencialidades de cada um destes clusters.

O primeiro conglomerado, chamado de cultural contemporâneo, é composto somente pelo trem do Corcovado. Este sistema se destaca não só em termos de demanda, como também, em relação às expressivas características sócio-econômicas do município do Rio de Janeiro, no qual está inserido. Este posicionamento permite o desenvolvimento de outras atividades através de parcerias, como por exemplo, em projetos de integração com os bondes de Santa Teresa, repercutindo, por conseguinte, na cadeia logística do setor turístico do município.

O segundo cluster, chamado ecológico, é composto por dois sub-grupos, um formado pelos trens de Campos do Jordão/Sto Antônio do Pinhal e Pindamonhangaba/Campos do Jordão; e outro pelo Trem e Litorina de Curitiba. As características mais importantes deste conglomerado referem-se à atratividade do passeio, possuindo elevado valor ecológico, histórico, cultural e logística dos serviços. Também são significativas as variáveis sócio-econômicas dos municípios onde estão inseridos, principalmente em relação ao número de hotéis. Quanto às características internas verifica-se que os trens que possuem menor tarifa são mais expressivos em relação à demanda. Entretanto, quando as características sócio-econômicas são diferentes, como número de hotéis, o volume de passageiros transportados também se altera. Assim, para este conglomerado, passam a ser consideradas variáveis relevantes a tarifa, o no de hotéis e os atrativos do passeio. Como estratégia de mercado o aproveitamento destes recursos naturais, poderia contribuir de forma consciente e adequada à sua perpetuação e a manutenção do bem estar humano, através do emprego de atividades ecoturísticas em áreas potencialmente aptas para tal, sempre levando em consideração o correto planejamento e manejo dessas áreas.

O terceiro grupo, chamado cultural histórico e contemporâneo, é formado também por dois sub-grupos, a saber: um representando por Campos do Jordão/Abernéssia e outro composto pelos trens de Pindamonhangaba/Reino das Águas Claras e Tubarão. Se os outros conglomerados, já citados, podiam ser caracterizados como altamente produtivos e com uma variedade de atrativos, este reuniu os sistemas de baixa demanda, logística, reduzida atratividade do passeio e pouca significância em relação às características municipais. Mesmo com baixas tarifas, os volumes de passageiros transportados são os menores entre todos os sistemas. Verifica-se, no entanto, que segmentos, mesmo que localizados em cidades de médio porte, mas que apresentam infra-estrutura hoteleira significativa, assim como, maior número de atividades (culturais, ecológicas), produzem melhores resultados em termos de demanda. Assim, passam a ser expressivas, neste grupo, as variáveis relacionadas aos atrativos do passeio, incluindo a logística dos serviços, assim como, o número de hotéis. Neste grupo de operação eventual, a estratégia de mercado deveria se concentrar na divulgação e promoção do calendário de eventos dos municípios envolvidos.

O quarto e último grupo, chamado de cultural histórico, é diferenciado de todos os demais, principalmente, por seu expressivo valor histórico. É formado por dois sub-grupos: um composto pelo trem de Campinas e o outro pelos sistemas de Bento Gonçalves e S.João Del Rey. Embora as características municipais (hotéis e consumo de energia),não sejam tão significativas como as dos 1o e 2o conglomerados, são suficientes para justificar os expressivos números de passageiros transportados. Isto porque souberam associar esta infra-estrutura aos atrativos do passeio. Como exemplo, cita-se Bento Gonçalves, 3o em número de passageiros, entre todos os trens turísticos estudados, que além de suas características históricas, reúne as culturais, ecológicas com a melhor logística entre todos os demais trens. A tarifa, embora importante economicamente, nestes sistemas torna-se menos significativa. Prova disto são os valores superiores cobrados por Bento Gonçalves, mostrando a relação que existe entre esta e a qualidade oferecida. Assim, considera-se relevante para estes segmentos a variável relacionada aos atrativos do passeio e à logística dos serviços. A estratégia competitiva deveria ter como finalidade, neste grupo, a promoção de valores históricos regionais utilizando a ferrovia como meio de transporte e atrativo histórico cultural vivo, um trem temático histórico.

BIBLIOGRÁFIA

BENI, M.C., (2000), Análise Estrutural do Turismo. 3 ed. São Paulo, Senac.

FERNANDES, R.O., (2002), Previsão de Demanda no Transporte Ferroviário Turístico. Tese M.Sc., COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

HAIR, Joseph et al., (1998), Multivariate Data Analysis. 1 ed. New Jersey, Prentice Hall.

JOHNSON, R.A., WICHERN, D.W., (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis. 2 ed. New Jersey, Prentice Hall, Englewood Cliff`s.

MARTINS, E.R.C., et al., (1996), Segmentação do Mercado de transportes Urbanos de Passageiros: Uma abordagem pela Análise de Agrupamentos. In. XI Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes. Anpet. p. 837-896, Recife, Ago.

ORGANIZAÇÃO MUNDIAL DO TURISMO. Previsiones Del Turismo Mundial Hasta el ano 2000 y Despues. Madrid. 1999, v.1, 3 e 8.

PAGE, S.J., (2001), Transporte e Turismo. 1 ed. São Paulo, Bookman.

RABAHY, W.A., (1990), Planejamento do Turismo: Estudos Econômicos e Fundamentos Econométricos. 1 ed. São Paulo, Loyola.
 

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