anÁlise do segmento de cartÕes de crÉdito private … · este trabalho é dedicado ao meu grande...
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João Vicente Barreto da Costa Filho
ANÁLISE DO SEGMENTO DE CARTÕES DE CRÉDITO
PRIVATE LABEL NO MERCADO DO VAREJO DE MODA
BRASILEIRO
Dissertação/Tese submetido(a) ao
Programa de Graduação da Universidade Federal de Santa
Catarina para a obtenção do Grau de Bacharel em Engenharia Civil com
habilitação em Engenharia de Produção.
Orientadora: Prof.ª Dr.ª Selene Siqueira Soares.
Florianópolis
2017
Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor
através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária
da UFSC.
A ficha de identificação é elaborada pelo próprio autor
Maiores informações em:
http://portalbu.ufsc.br/ficha
João Vicente Barreto da Costa Filho
ANÁLISE DO SEGMENTO DE CARTÕES DE CRÉDITO
PRIVATE LABEL NO MERCADO DO VAREJO DE MODA
BRASILEIRO
Este(a) Dissertação/Tese foi julgado(a) adequado(a) para
obtenção do Título de “Engenheiro Civil com habilitação em
Engenharia de Produção”, e aprovado(a) em sua forma final pelo
Programa de Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas.
Florianópolis, 20 de junho de 2017.
________________________
Prof.ª Marina Bouzon, Dr.ª
Coordenadora do Curso
Banca Examinadora:
________________________
Prof.ª Selene Siqueira Soares, Dr.ª
Orientadora
Universidade Federal de Santa Catarina
________________________
Prof. Daniel Christian Henrique, Dr.
Universidade Federal de Santa Catarina
________________________
Prof. Rogerio Miorando, Dr.
Universidade Federal de Santa Catarina
Este trabalho é dedicado ao meu
grande amigo e avô, João Horácio
Barreto da Costa (In Memoriam).
AGRADECIMENTOS
Agradeço aos meus pais, João Vicente e Simone, pela atenção e
carinho, pela paciência e pelos ensinamentos durante o processo de
desenvolvimento desse trabalho e no decorrer do meu desenvolvimento
como pessoa. Também agradecendo a meus irmãos, Clarice e João
Horácio, pelo amor e afeto, meus avós, João Horácio (In Memoriam),
Ivone, Aida e Ivo, pelas horas de sabedoria compartilhada durante toda
caminhada da minha vida, meus tios e tias e primos, além de toda a
minha família, pelo apoio incondicional.
Com agradecimentos especiais ao meu pai que tomou espaço do
seu tempo para ler cautelosamente o trabalho e sugerir melhorias, ao
meu avô João Horácio (In Memoriam) que sempre foi e continua sendo
uma fonte de inspiração para mim.
Agradeço a minha namorada Clarissa, que esteve ao meu lado
durante o desenvolvimento do trabalho, pelas noites mal dormidas e
horas de preocupação compartilhadas, e pelo apoio mesmo em
momentos os quais minha atenção foi direcionada totalmente ao
trabalho.
Obrigado também aos meus colegas de faculdade, amigos e
colegas de trabalho, pelas discussões produtivas e ajuda na busca por
informações do referido trabalho.
Muito obrigado a minha orientadora, Drª Profª Selene Soares,
pela orientação sempre disponível e pelo conhecimento passado durante
o processo do desenvolvimento do trabalho, sempre buscando melhorias
e preocupada com o melhor para o resultado final do mesmo.
Agradecendo, por fim, a todos que me apoiaram durante essa
jornada e a Deus por essa vitória, pelo dom da vida, pela força e
capacidade em fazê-lo.
“Inteligência é a capacidade de se adaptar à
mudança.”
(Stephen Hawking)
RESUMO
A financeirização do mercado varejista brasileiro trouxe o surgimento
dos cartões private label onde empresas passaram a vender além de
produtos físicos, dinheiro ou produtos financeiros. Sendo assim os
cartões criaram um novo ambiente de competição para as varejistas.
Dentro desse cenário, destacam-se as empresas varejistas de moda,
obtendo maiores margens operacionais médias nas suas operações
financeiras que nas próprias operações varejistas entre 2008 e 2014.
Buscando analisar o mercado de cartões de crédito private label entre os
anos de 2008 e 2016, foram utilizados os métodos da Análise PEST e da
Análise das Cinco Forças de Porter, de modo a entender como o
mercado se comporta no período, no nível da indústria e do macro
ambiente. Além disso, um conjunto de indicadores foi criado para
mensurar os movimentos do mercado e do ambiente externo, através de
relações conceituais. Conclusões sobre o trabalho demonstram
correlações entre os elementos do macro ambiente analisados pela
Análise PEST e o crescimento do mercado no período. Também se
conclui sobre a evolução dos indicadores ao longo do período proposto e
relações entre conceitos utilizados na pesquisa, e a dinâmica da indústria
como um todo.
Palavras-chave: private label, cartão de crédito, varejo de moda, forças
de porter, analise pest.
ABSTRACT
The financial logic imprinted into the Brazilian retail market bared the
beginning of the private label cards where companies became to sell not
only their goods but also money as financial services. Therefore the
cards created a whole new competitive environment into the retail
market. Among others, fashion retail companies obtained a prominent
position in this practice by leveraging the average financial operational
margin to higher figures bigger than the average of their own retail
operational margins between 2008 and 2014. In the attempt of analyze
the private label credit card industry from 2008 to 2016, the present
study used methods such as PEST Analysis and Porter’s Five Forces
Analysis in order to understand the market behavior during the period
proposed both at industry-level and macro environment level. Besides
that a set of indicator were created by the adoption of conceptual
relations for the solum purpose of measuring market and macro
environmental movements. Conclusions about this work showed
correlations between environmental factors analyzed by the PEST
Analysis and the market growth during the period of the study. This
research also concludes about relations between the evolution of the
developed indicators and the concepts used beyond the dynamics of the
industry as a whole.
Keywords: private label, credit card, fashion retail, porter’s forces, pest
analysis.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Ambientes de Análise e Relações ......................................... 34 Figura 2 - Modelo das cinco forças de Porter. ....................................... 38 Figura 3 - Esquema do mercado de pagamentos com três partes. ......... 52 Figura 4 - Esquema de mercado de pagamentos com quatro partes. ..... 54 Figura 5 - Mindmap do Mercado de Cartões de Crédito. ...................... 56 Figura 6 - Arranjo dos Cartões Private Label. ....................................... 60 Figura 7 - Metodologias de Pesquisa e Classificação do Trabalho. ...... 64 Figura 8 - Fatores e Subfatores da Análise PEST. ................................ 68 Figura 9 - Resultados do Modelo das Cinco Forças de Porter para o
Mercado de Cartões Private Label. ....................................................... 90
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Diferenças principais entre Private Label e Co-Branded. ... 57 Quadro 2 - Players da Cadeia de Cartões de Crédito atuantes no Brasil.
............................................................................................................... 59
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Taxa Selic de 2008 a 2016. ................................................. 78 Gráfico 2 - Variação da inflação pelo índice IPCA relativo aos últimos
12 meses. ............................................................................................... 79 Gráfico 3 - Variação do PIB de 2008 a 2016. ....................................... 80 Gráfico 4 - Rendimento médio mensal brasileiro por ano. .................... 81 Gráfico 5 - Desemprego por ano no Brasil. ........................................... 82 Gráfico 6 - População em Idade Ativa em Milhões. ............................. 84 Gráfico 7 - Índice de Escolaridade. ....................................................... 85 Gráfico 8 - Percentual de penetração dos smartphones no Brasil.......... 86 Gráfico 9 - Disputa por espaço no mercado de cartões private label do
varejo de moda. ..................................................................................... 93
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Margem Bruta da Operação Varejista das Empresas
Pesquisadas............................................................................................ 65 Tabela 2 - Margem Bruta da Operação Financeira das Empresas
Pesquisadas............................................................................................ 65 Tabela 3 – Fatores e Subfatores da Análise PEST. ............................... 87 Tabela 4 - Subfatores no período de 2008 a 2016. ................................ 87 Tabela 5 - Matriz de Correlação entre subfatores PEST e Receita da
Indústria. ................................................................................................ 88 Tabela 6 - Valores calculados para a ameaça de novos entrantes. ........ 91 Tabela 7 - Valores calculados para o indicador Rivalidade Competitiva.
............................................................................................................... 92 Tabela 8 - Valores calculados para a Ameaça de Substitutos. .............. 94 Tabela 9 - Valores calculados para o poder de barganha dos
consumidores. ........................................................................................ 95 Tabela 10 - Valores calculados para o poder de barganha dos
fornecedores. ......................................................................................... 96 Tabela 11 - Indicadores calculados do mercado de cartões private label. ............................................................................................................... 96 Tabela 12 - Transformação de dados dos indicadores. .......................... 97 Tabela 13 - Matriz de correlação entre os indicadores e p-valores. ...... 98
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABECS – Associação Brasileira das Empresas de Cartão de Crédito e
Serviços
BACEN – Banco Central do Brasil
CADE – Conselho Administrativo de Defesa Econômica
CB – Co-Branded
CMN – Conselho Monetário Nacional
CNI – Confederação Nacional da Indústria
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
PEST – Política, Econômica, Social e Tecnológica
PIA – População em Idade Ativa
PIB – Produto Interno Bruto
PL – Private Label
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO .................................................................................... 29
1.1 OBJETIVOS ............................................................................... 31
1.1.1 Objetivos Gerais ......................................................................... 31
1.1.2 Objetivos Específicos ................................................................. 31
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA.............................................. 33
2.1 ANÁLISE INDUSTRIAL .......................................................... 33
2.2 ANÁLISE PEST ......................................................................... 36
2.3 MODELO DAS CINCO FORÇAS DE PORTER ...................... 38
2.3.1 Limitações do Modelo ................................................................ 44
2.4 ORGANIZAÇÃO DA INDÚSTRIA .......................................... 44
2.4.1 Descrição do Mercado ................................................................ 45
2.4.2 Modelo Econômico..................................................................... 49
2.4.3 Estrutura do Setor ....................................................................... 51
3 METODOS UTILIZADOS ........................................................ 62
3.1 ESTRATÉGIA DE PESQUISA ................................................. 62
3.2 COLETA DE DADOS ............................................................... 65
3.3 ANALISE DE DADOS .............................................................. 66
3.3.1 Análise PEST.............................................................................. 67
3.3.2 Análise das Cinco Forças de Porter ............................................ 68
4 RESULTADOS OBTIVOS ........................................................ 75
4.1 Análise PEST.............................................................................. 75
4.2 Forças de Porter .......................................................................... 89
5 CONCLUSÃO .......................................................................... 101
REFERÊNCIAS .................................................................................. 103
29
INTRODUÇÃO
O termo private label surgiu inicialmente da estratégia de grandes
supermercadistas, conjuntamente com grandes indústrias de bens de
consumo, de criar produtos de uma marca própria. O grande diferencial
desses produtos era de geralmente terem a mesma qualidade dos seus
concorrentes, porém com preços reduzidos. No Brasil, este termo tem
sido utilizado para nominar cartões de crédito criados por empresas
varejistas, também com um carácter mais acessível em comparação a
cartões de crédito bancário (ALVES & MENEZES, 2010).
Os cartões Private Label (PL) começaram a se tornar populares
no início dos anos 2000, a partir do afrouxamento na regulamentação
sobre os correspondentes bancários (empresas varejistas) no sistema
financeiro brasileiro, i.e. Resolução 2640/99 do Banco Central
Brasileiro, aumentando suas atribuições, como a recepção de propostas
de abertura de contas de depósito, recebimento de pagamentos, análise
de crédito e cadastro, execução de serviços de cobrança, emissão de
cartões, serviços de controle, processamento de dados e outros,
aproximando instituições financeiras de empresas varejistas (ALVES e
SOARES, 2004). Essa aproximação gerou parcerias e possibilitou que
empresas varejistas passassem a vender além de seus produtos habituais,
dinheiro na forma de produtos financeiros (SALTORATO et al., 2016),
criando mais um ambiente de competição entre as varejistas.
Logo no seu começo, os cartões PL obtiveram um grande
crescimento. No início do século XXI, a base de cartões PL mostrou
grande força dada seu volume de cartões, ou seja, sua base de clientes,
quando a varejista C&A possuía um volume de cartões maior do que
Bradesco e Banco do Brasil juntos (ROCHA e BAUTZER, 2002 apud
LUDKIEWICZ, 2008).
Posteriormente à origem dos cartões PL, as empresas varejistas
entraram em processo de substituição de suas bases de cartões PL por
cartões Co-Branded, que são cartões de loja também aceitos fora das
lojas, por intermédio da aceitação de suas bandeiras, porém tendo a
mesma relevância em relação a sua penetração no mercado consumidor
que os aos próprios cartões PL (SALTORATO et al., 2016).
Ainda segundo Saltorado et al. (2016), a análise de relatórios
oficiais e demonstrativos financeiros mostra que a geração de receita
proveniente da atuação de empresas varejistas junto ao espaço
financeiro cresce a uma taxa anual, em alguns casos, 100% superior à
taxa de geração de receita proveniente de sua atuação como varejista,
vendendo seus produtos tradicionais não financeiros, o que demonstra a
relevância desse segmento.
Além disso, um clima de questionamento sobre o sistema
financeiro emergiu com um carácter mundial, posteriormente à crise
americana de 2008, impulsionando o surgimento de alternativas aos
bancos como as fintechs, baseando seu modelo de negócio em uma
estrutura de negócios mais enxuta que os bancos (Darolles, 2016) e
atingindo um mercado descontente com o atual sistema bancário (The
Economist, 2015). No Brasil, aos relatórios sobre o mercado das fintechs de pagamento surgiram após 2014, marcando sua representação no
mercado de pagamentos em 2015 e 2016. Por isso, conclui-se que as
fintechs de pagamento surgem como potenciais substitutos, expressando
ameaça aos cartões private label.
Dentro da vastidão do mercado, é necessário entender como uma
empresa que se encontra em um segmento de cartões private label deve
se posicionar da melhor maneira, para garantir sua sobrevivência, dadas
as interações entre os segmentos, mudanças de comportamento de
consumidores, relação com fornecedores e concorrentes, forças e
ameaças. Como o comportamento do ambiente externo impacta a
indústria? Como o ambiente se comporta?
Esse trabalho está dividido em quatro capítulos além desse
capítulo introdutório. Sendo o primeiro, uma introdução ao tema de
pesquisa, apresentando um apanhado sobre o segmento de cartões PL,
problema de pesquisa, pergunta de pesquisa e objetivos do trabalho. O
segundo capítulo faz uma revisão teórica, que aborda teorias de
organização industrial, princípios da uma análise industrial e os modelos
conceituais utilizados no trabalho: Análise PEST e Modelo das Cinco
Forças de Porter (1980). Ainda no Capítulo 2, faz-se uma descrição do
setor de cartões private label, conceitua-se o modelo de Mercado de
Dois Lados e é explicada a estrutura de funcionamento dos cartões de
crédito PL além da composição do mercado de cartões como um todo. O
terceiro capítulo apresenta a metodologia de pesquisa, explicando a
coleta dos dados e a metodologia utilizada para análise de dados,
criando-se um método voltado para composição de indicadores do
mercado através de relações conceituais baseadas nos modelos teóricos
apresentados no Capítulo 2. O Capítulo 4 apresenta os resultados
obtidos baseados nas análises realizadas a partir dos métodos propostos,
apresentando os indicadores calculados e justificando suas
características. O Capítulo 5 traz as conclusões obtidas através dos
resultados, discutindo as relações entre os ambientes do mercado e
31
demarcando limitações do estudo, além de propor trabalhos futuros
através das conclusões obtidas pelo trabalho.
1.1 OBJETIVOS
Sobre o ponto de vista teórico, a partir da pergunta de pesquisa,
apresentam-se os objetivos específicos e o objetivo geral da pesquisa.
Os objetivos formulados são de grande importância no desenvolvimento
do trabalho, pois representam a base do mesmo, além de orientarem o
caminho a ser percorrido pela pesquisa.
1.1.1 Objetivos Gerais
Esse trabalho tem como objetivo geral analisar o mercado de
cartões de crédito private label no varejo de moda, utilizando como base
os modelos teóricos Análise Política, Econômica, Social e Tecnológica
(PEST) e Modelo das Cinco Forças de Porter (1980) para o período de
2008 a 2016. Dessa forma, busca-se demonstrar quais fatores são mais
importantes dentro da dinâmica de forças presente na indústria frente ao
período estudado. Para atingir tal objetivo é necessária a subdivisão do
mesmo em objetivos específicos.
1.1.2 Objetivos Específicos
Identificar no mercado de cartões de crédito
private label os principais players, elos da
cadeia;
Identificar comportamento do ambiente
externo e sua relação com as forças do
mercado;
Medir concentração de mercado nos elos
componentes do mercado no período de 2008 a
2016;
Analisar a influência do modelo de mercado de
dois lados no setor;
Criação de indicadores alinhados com modelos
teóricos;
33
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Nesse capítulo serão abordados conceitos necessários para o
desenvolvimento do estudo. Os mesmos estão divididos em quatro
seções com suas respectivas subseções. A primeira seção aborda o tema
Análise de Mercado buscando conceitos sobre Organização Industrial,
trazendo na próxima seção o conceito de Análise PEST. Na sequência é
apresentado o Modelo das Cinco Forças de Porter. A última seção traz
ao conhecimento conceitos sobre os aspectos econômicos do mercado,
como a teoria de Mercados de Dois Lados (M2L), também chamado de
Mercado de Plataforma, além de dados primários apresentando a
organização da indústria de Cartões de Crédito Private Label.
2.1 ANÁLISE INDUSTRIAL
Para Cabral (2017) o tema relacionado ao funcionamento dos
mercados e indústrias e principalmente como as firmas competem entre
si é chamado de Organização Industrial, interessando-se principalmente
com o caso intermediário de oligopólios1. Dessa forma, a análise
industrial consiste em três elementos principais: as forças subjacentes
existentes na indústria (Poder de Mercado), a atratividade geral da
indústria e os fatores críticos que determinam sucesso na indústria
(Políticas Públicas e Políticas Industriais) (TIROLE, 1994).
No que tange ao ambiente, a análise é dividida em três principais:
o ambiente externo à indústria, onde podem ser incluídos os três
elementos citados anteriormente, o ambiente interno da indústria onde
também podem ser incluídos os três elementos citados anteriormente e o
ambiente interno da organização em que estão incluídos parte dos
fatores que determinam o sucesso na indústria.
1 Segundo Pindyck e Rubinfeld (2001), oligopólios são mercados no qual
apenas algumas empresas competem entre si e há impedimento para a entrada
de novas empresas, podendo ou não haver diferenciação de produto. Os oligopólios são considerados casos intermediários de regime de mercado.
Figura 1 - Ambientes de Análise e Relações
Fonte: Elaborado pelo autor.
Para analisar a indústria e não seus atores é necessário entender
os dois primeiro ambientes (macro-ambiente e ambiente da interno da
indústria) e deixar de lado o terceiro. Porter (1985) também divide a na
análise industrial em macro ambiente e indústria, porém dando maior
importância à indústria em que se compete.
Desse modo, dividindo a análise industrial em duas partes, o
macro-ambiente exerce influencia a indústria através de regulações,
mudanças no comportamento de consumo, a evolução da tecnologia e
forças sociais e econômicas supracitadas. A segunda está ligada com as
relações intraindustriais, que respondem à maneira com que as empresas
competem no mercado, relações com seus fornecedores, clientes,
substitutos e novos entrantes.
Comparações entre esses dois ambientes, o macro-ambiente e o
ambiente da indústria foram feitas em alguns trabalhos, buscando
relacioná-los através de métodos estatísticos, tais como Anaman e Osei-
Amponsah (2007), Lopes (1998) e Ahlin, Lin e Maio (2010). Esses
trabalhos encontraram relações entre os fatores do ambiente externo e o
desempenho da indústria.
Anaman e Osei-Amponsah (2007) estudaram a indústria da
construção civil em Gana, no período de 1968 a 2004, e sua relação com
o crescimento da economia do mesmo país durante o mesmo período
através da relação de causalidade de Granger, mostrando que o
crescimento da indústria da construção civil precede o crescimento da
economia como um todo no que tange ao que os autores chamam de
produto interno bruto real. O estudo mostrou que anos de estabilidade
35
política levaram à níveis elevados de rendimento tanto na indústria da
construção como na macro economia ganesa.
Lopes (2010), também analisa a indústria da construção, porém
englobando todos os países da África Subsaariana, no período de 1980 a
1992, relacionando a mesma com fatores externos do macro ambiente e
com o desempenho econômico dos respectivos países, através de um
teste de hipótese de que a indústria da construção e a economia estão
relacionadas no que tange à desempenho. Os resultados obtidos
demonstram que o decrescimento da economia da região estudada
aponta para um decrescimento na indústria da construção, porém a
afirmação oposta não é verdadeira.
Ahlin, Lin e Maio (2010) relacionam em seu artigo o
desempenho de 373 instituições de microfinanças2 de 74 países, durante
o período de 1996 a 2007, com o desempenho macroeconômico dos
países durante esse mesmo período, através de uma análise de regressão
multivariada. Conclusões desse trabalho mostram evidencias para a
complementariedade entre o desempenho econômico como um todo e o
desempenho das instituições de microfinanças, onde alcance do ponto
de equilíbrio financeiro é aparentemente mais fácil em países mais ricos
e a ampla competição financeira favorece os operadores de micro-
crédito.
Apesar de terem sido encontrados trabalhos que relacionam os
dois ambientes, não foi possível encontrar nenhuma pesquisa que
trabalhasse o tema “mercado varejista” ou “cartões private label”.
Posto isso, pode-se concluir que o comportamento do ambiente
no qual o conjunto de empresas formadoras de uma indústria estão
inseridas é um fator muito importante no desempenho das operações das
mesmas.
Para que sejam entendidos quais fatores influenciam os dois
ambientes é necessário buscar modelos teóricos para identificar os
mesmos. Assim, nas duas próximas seções são conceituados: a Análise
PEST, que está ligada aos fatores do macro ambiente, e o Modelo das
Cinco Forças de Porter que está ligado a fatores intrínsecos ao mercado.
2 Ahlin (2007) define as instituições de microfinanças como aquelas cujo
objetivo é extender o mercado financeiro às camadas de menor renda através de pequenos empréstimos ou ofertas de micro crédito.
2.2 ANÁLISE PEST
A Análise PEST busca identificar fatores do macro ambiente que
afetam a indústria. Ao analisar o macro ambiente de uma organização, é
importante identificar os fatores que podem afetar de alguma maneira
um número de variáveis que podem influenciar os níveis de produção e
demanda de uma empresa, além dos seus custos (JOHNSON,
SCHOLES e WITTINGTON, 2007). Sendo também importantes na que
tange à organização industrial políticas públicas e políticas industriais.
A análise de PEST busca identificar tais fatores dividindo-os em quatro
tipos: fatores políticos; fatores econômicos; fatores sociais; fatores
tecnológicos. Os mesmos estão descritos abaixo:
a) Políticos: quais são as alterações do ambiente político e
legal que trazem tendências de mudança para
necessidades dos clientes. Exemplos de fatores políticos
são: politicas fiscais, estabilidade governamental e
acordos comerciais, regulações do ambiente, controle de
segurança, restrições a fusões.
b) Econômicos: quais os fatores econômicos que
interferem, quão sensíveis foram os clientes às últimas
mudanças de preços e se o mercado alvo está crescendo,
é estável ou está diminuindo. Exemplos de fatores
econômicos são: taxa de juros, taxas comerciais,
inflação, PIB.
c) Sociais: quais são as alterações do ambiente social que
trazem tendências de mudança para necessidades dos
clientes. Exemplos de fatores sociais são: idioma,
tendências demográficas, comportamento do
consumidor, padrões educacionais, padrões de vida,
papeis de gênero.
d) Tecnológicos: quais são as alterações do ambiente
tecnológico que trazem tendências de mudança para
necessidades dos clientes, em função de novas
oportunidades de uso. Exemplos de fatores tecnológicos
são: tendências tecnológicas, inovações e avanços
tecnológicos, infraestrutura, legislação tecnológica.
Ainda é possível elencar outros dois outros fatores, os fatores
legais e fatores ecológicos, passando a chamar-se Análise PESTEL.
37
Recklies (2006), porém, explicita que a importância de tais fatores
adicionais depende exclusivamente da indústria analisada, onde em
certas indústrias as quais fatores legais e ecológicos não são
importantes, os mesmos não são considerados ou alocados em outros
fatores, e.g. legislação como um fator político e consciência ecológica
com fator social. Os fatores incluídos em qualquer dos casos são sempre
fatores externos que não podem ser influenciados por nenhuma
organização.
Kotler (1997) afirma que a Análise PEST é uma ferramenta
estratégica útil para auxiliar no entendimento de crescimento e
decrescimento de mercado, posição de negócio e na definição de
potencial e direção das operações. Além disso, a Análise PEST é efetiva
para planos estratégicos e de negócio, planejamento de mercado,
desenvolvimento de produtos e novos negócios e relatórios de pesquisa.
O desempenho de uma empresa, e o alinhamento com as
poderosas forças de mudança que afetam o ambiente de negócio são
assegurados pela Análise PEST, segundo Porter (1985).
Alguns estudos buscaram utilizar conceitos relacionados como
varredura ambiental3 e revisão de forças macro ambientais, além da
Análise PEST ou PESTEL propriamente, de forma a entender como o
macro ambiente afeta as organizações e as indústrias. Podem ser citados
Cui et al. (2007), Vanags e Jirgena (2008), Reitmeier (2016), Auster and
Choo (1993), Choo (2001), Nwankwo (2000), Clemens (2009), Fahey
and Randall (1998) and Nicolau (2005).
Nicolau (2005), por exemplo, procura estabelecer um modelo
para a análise diária dos efeitos do ambiente externo no desempenho da
uma organização, utilizando a teoria do portfólio e uma variação do
método Delphi. Os efeitos do ambiente externo forma baseados em
decisões tomadas por investidores sobre uma empresa petrolífera
espanhola em relação a notícias de jornal e o desempenho da
organização baseou-se no preço das ações da mesma empresa, dado um
determinado período t, tendo como conclusão que os eventos que
ocorrem no ambiente externo têm efeito no desempenho da organização.
De acordo com Ho (2014) a Análise PEST per se não apresenta
contradições conceituais sendo um framework simples voltado a elencar
fatores ambientais, porém tem limitado valor analítico.
3 A varredura ambiental pode ser definida como um método sistemático usado
por uma organização para monitorar e prever forças externas e fora do controle ou influência da mesma (Byars, 1987).
2.3 MODELO DAS CINCO FORÇAS DE PORTER
O modelo das cinco forças de Porter foi originalmente
desenvolvido como uma maneira de abordar a atratividade de diferentes
indústrias. As cinco forças constituem a estrutura da indústria. Apesar
de desenvolvido inicialmente focado no modelo de negócio a análise da
estrutura da indústria pelo modelo das cinco forças pode gerar um ponto
de partida muito útil para a análise competitiva, ajudando a estabelecer
uma agenda para ação em vários pontos de convergência os quais são
identificados pelo modelo (JOHNSON, SCHOLES e WITTINGTON,
2007).
As cinco forças do modelo são: (1) ameaça de novos entrantes,
(2) ameaça de substitutos, (3) poder dos compradores, (4) poder dos
fornecedores, (5) rivalidade dos concorrentes. Dentro dos elementos do
modelo cada um tem particularidades de forças e ou fraquezas. Tais
elementos estão demostrados na Figura 2.
Figura 2 - Modelo das cinco forças de Porter.
39
Fonte: Adaptado de Porter (1980).
Porter (1980) baseou o modelo em um mercado em que
concorrentes estão produzindo produtos ou serviços que são substitutos
próximos uns dos outros. A competição em um mercado volta-se para
direcionar para baixo a taxa de retorno do capital investido em direção a
uma taxa mínima de retorno, ou também conhecida pela economia
industrial como mercado competitivo perfeito. A existência de valores
de retorno maiores que o retorno de livre mercado serve para estimular o
fluxo de capital para dentro de um mercado tanto através de novos
entrantes, tanto pelo investimento adicional exercido pelos competidores
existentes voltados à manutenção de ganhos extraordinários.
Para tal, a facilidade com que se pode entrar em um mercado irá
influenciar o seu nível de competitividade. Essa facilidade, ou não, pode
ser expressa pela dimensão das barreiras de entrada4 em um determinado
mercado. As barreiras são fatores que precisam ser ultrapassados para a
entrada. Segundo Porter (1980), existe seis grandes fontes de barreiras
para a entrada em um mercado. São elas:
Escalas de produção: onde competidores de
um determinado mercado tem seus níveis de
produção demasiado altos, imprimindo a
necessidade de um novo entrante de realizar
grandes investimentos em escala de produção
para poder acompanhar o mercado e atingir
lucros razoáveis;
Curva de aprendizado: a experiência adquirida
por empresas durante anos de atividade em um
mesmo mercado dá à mesma considerável
margem de vantagem efetiva em custo em
relação aos seus competidores, pois as mesmas
aprenderam a fazer coisas de maneira mais
eficiente do que seus novos competidores
inexperientes poderiam fazer;
4 Bain (1968) define barreiras de entrada como fatores que tornam a entrada em
um mercado inviável e ao mesmo tempo permitem que empresas já
estabelecidas, à longo prazo, elevem seus preços acima dos custos marginais e obtenham retornos de monopolistas.
Controle de fornecedores ou canais de
distribuição: quando empresas obtêm controle
sobre fornecedores ou canais de distribuição,
devido á aquisição direta, também chamada de
integração vertical, ou simplesmente à lealdade
os fornecedores ou clientes;
Retaliação: quando a reação de uma
organização a novas entradas se torna tão
custosa ou negativa a ponto de se tornar uma
barreira. Essa situação pode ser dar de muitas
maneiras, como por exemplo, uma guerra de
preços ou altos investimentos em ações de
marketing;
Legislação ou ação governamental: medidas
legais que restringem novos entrantes podem
variar desde patentes, regulações de mercado,
ou através de ações diretas de governo, tais
como taxas.
Diferenciação: significa fornecer a um produto
ou serviço um maior valor concebido do que a
concorrência. Pode ser tão importante em um
mercado que pode chegar a ser tratado como
objetivo de um plano estratégico completo.
Além de novos entrantes, mercados podem sofrer ameaça de
produtos ou serviços que os substituam. Substitutos são produtos ou
serviços que fornecem um benefício similar ao existente em uma
indústria, porém através de um processo diferente. Existem dois fatores
importantes que se devem levar em consideração quanto à substituição
de produtos:
Razão custo/benefício: é crítica no que tange à
ameaça de substituição. Um substituto pode
ainda ser uma ameaça mesmo que seu preço
seja mais alto, desde que ofereça vantagens em
desempenho que os consumidores apreciem;
Efeitos externos: são também críticos para a
substituição. Substitutos vêm de fora da
41
incumbência5 da indústria e não devem ser
confundidos com ameaças de competidores
dentro da indústria. É necessário que gestores
observem o que acontece externamente à
indústria que suas empresas estão inseridas
para que ameaças e restrições mais distantes
sejam percebidas.
Outra força importante para o modelo em questão é o poder dos
compradores. Aqui também referidos como consumidores, são
essenciais para a sobrevivência de um negócio. Consumidores aqui são
representados pelo consumidor imediato de uma organização, não
necessariamente o consumidor final da cadeia. Segundo Johnson,
Scholes e Whittington (2007) o poder dos compradores tende as ser
grande com a prevalência das seguintes condições:
Concentração de compradores: quando alguns
compradores respondem pela maioria das
vendas, o poder dos compradores é aumentado.
Além disso, quando algum produto ou serviço
é responsável por grande parte do percentual
total de compras de um consumidor, o poder
dos consumidores tende a aumentar, dado que
os mesmo tendem a buscar mais nos
concorrentes por preços melhores e acabam
por espremer fornecedores mais do que o
habitual por compras triviais;
Baixo custo de comutação: Quando
compradores podem facilmente trocar entre um
fornecedor ou outro, consumidores podem
estabelecer-se em forte posição de negociação
podendo espremer fornecedores desesperador
pelos seus negócios;
Ameaça de concorrência do comprador: se o
comprador tem algumas facilidades para
abastecer-se, ou se tem a possibilidade de
adquirir tais facilidades, tende a ser poderoso.
5 De acordo com Black, Hashimzade e Myles (2009), incumbentes são empresas
que estão estabelecidas em uma indústria.
Em negociação com seus fornecedores, isso
pode elevar a ameaça de realizar o trabalho dos
fornecedores ele mesmo.
Fornecedores são aqueles que fornecem à organização aquilo que
ela precisa para produzir um produto ou serviço. Os fatores que
aumentam o poder dos fornecedores são inversos àqueles que aumentam
o poder dos compradores. O poder dos fornecedores tende a ser maior
quando:
Concentração de Fornecedores: quando alguns
fornecedores dominando o fornecimento,
fornecedores tem mais poder sobre os
compradores;
Alto custo de comutação: se o custo para trocar
de um fornecedor para outro, compradores
acabam se tornando relativamente dependentes
de seus fornecedores, criando uma posição
vantajosa para os fornecedores;
Ameaça de competição dos fornecedores:
quando os fornecedores podem se dar ao luxo
de não fornecer para um determinado
comprador que age como intermediário na
cadeia e fornecem diretamente ao próximo
cliente na sequência.
Para Mintzberg, Ahlstrand e Lampel (2010) todas essas forças
competitivas incitam a rivalidade competitiva direta entre uma
organização e seus rivais imediatos e as empresas competem para
conquista posições, podendo atacar umas as outras ou concordar
tacitamente em coexistir, talvez até formando alianças, dependendo dos
fatores anteriormente discutidos. É possível que, a ameaça de novos
entrantes, leve as empresas a criarem uma união, enquanto a
concorrência acirrada pode crescer em setores em que compradores e
fornecedores têm força equivalente. Fatores que afetam diretamente a
rivalidade e um mercado são:
Balança dos competidores: onde os
concorrentes são de tamanho próximo ou igual,
há o perigo de uma concorrência intensa
43
quando um concorrente tenta ganhar domínio
sobre os outros;
Taxa de crescimento da indústria: Indústrias
com altos custos fixos, talvez porque requerem
altos investimentos em estrutura ou pesquisa
inicial, tendem a ser altamente rivalizadas e
competitivas. Empresas tentarão reduzir seus
custos através do volume de produção,
baixando seus preços para tal e iniciando
guerras de preço em que todos na indústria
sofrem;
Barreiras altas de saída: A existência de
barreiras de saída6 tende a aumentar a
rivalidade, principalmente em mercados em
declínio, onde o excesso de capacidade persiste
e empresas buscam manter suas fatias de
mercado;
Baixa diferenciação: Em um mercado de
commodities, onde produtos e serviços tem
baixa diferenciação, a rivalidade aumenta, pois
são poucas as razões que impedem os
consumidores de trocar entre competidores e o
único jeito de competir é o preço.
Segundo Johnson, Scholes e Whittington (2007), a mensagem
essencial do modelo de Porter é que quando as cinco forças são muito
fortes em um mercado, não é atrativo competir nele. Isso se dá pelo fato
de que tal mercado terá em si um alto nível de competição e um
considerável volume de pressão, não permitindo assim lucros razoáveis.
6 Segundo Eaton e Lipsey (1980), barreiras de saída são o lado oposto das
barreiras de entrada, sendo obstáculos ou impedimentos que não permitem que
uma empresa saia de um determinado mercado. Em geral, a existência de barreiras de saída em um mercado torna-se automaticamente uma barreira de
entrada para novos entrantes. As mesmas estão geralmente relacionadas com elevados requisitos e capital para entrada.
2.3.1 Limitações do Modelo
O Modelo das Cinco Forças de Porter é uma metodologia
consagrada e sua aplicação obteve êxito em inúmeros estudos. Podem
ser citados alguns trabalhos como Siaw e Yu (2004), que analisa o efeito
da internet na indústria bancária, Narayanan e Fahey (2005), que faz
uma análise epistemológica do modelo voltado para economias
emergentes, Karagiannopoulos, Georgopoulos e Nikolopoulos (2005),
que analisa o impacto da internet nos mercados tradicionais e adiciona
um novo fator ao modelo chamando de poder da inovação, Pringle e
Huisman (2011) analisam a indústria universitária em Ontário, Canadá,
mostrando que a tecnologia e a globalização são fatores importantes
nessa determinada indústria, Dobbs (2014) busca criar diretrizes para a
aplicação do modelo através de formatos pré-concebidos para varias
indústrias,
Porém, alguns autores, ao longo do tempo levantaram questões
não abordadas pelo modelo e que podem ser consideradas limitações do
mesmo. Para Hill e Jones (1995) o modelo se volta para a importância
da estrutura, focando no nível de análise da indústria, minimizando a
importância da diferença entre empresas que concorrem em uma
indústria, uma visão mais orientada para o mercado-produto.
Consequentemente, o modelo refere-se à indústria como um todo, sem
ter foco em uma empresa individualmente. De acordo com Grundy
(2006), o modelo encoraja o pensamento de que uma indústria é uma
entidade com limites bem demarcados, quando essa visão parece ser
menos apropriada aos dias de hoje, onde os limites da indústria parecem
ser mais fluidos. Baker (2003) cita a incapacidade do modelo em
consideração dimensões comportamentais da estratégia competitiva.
Ainda, Barney (1991) observa que grande parte da literatura empírica,
fundamentada na estrutura de Porter, optou por concentrar a análise na
relação entre ambiente e desempenho, pondo pouca ênfase no impacto
de atributos individuais das firmas no desempenho.
2.4 ORGANIZAÇÃO DA INDÚSTRIA
Essa seção tem por objetivo descrever a indústria de cartões de
crédito private label através da descrição dos componentes ou elos da
cadeia do setor, funcionamento da dinâmica operacional do setor,
concentrações nos diferentes elos e entre seus componentes, a origem da
indústria e modelo econômico na qual a mesma se enquadra.
45
2.4.1 Descrição do Mercado
Os cartões private label e os cartões de crédito em geral tem uma
origem em comum, surpreendentemente não o meio bancário, mas sim o
comércio varejista. Ainda segundo BACEN (2008), o mercado de
cartões de crédito private label é uma subdivisão do mercado de cartões
de crédito.
A primeira ideia de cartão surgiu em 1920 nos EUA, no formato
de um cartão oferecido nas lojas para clientes fieis como uma forma das
lojas de ofertar crédito. Porém, o cartão físico só surgiu em 1950 a partir
da ideia de Frank MacNamara7. No Brasil, os cartões de crédito
chegaram em 1956, com a chegada do Diners. Em 1968 surgiu o
primeiro cartão de banco, o Credicard. Em 1971 foi fundada a
Associação Brasileira das Empresas de Cartão de Crédito e Serviços
(ABECS). Porém, a popularização dos cartões de crédito veio a ser
consolidada algum tempo depois, com ajuda do mercado varejista
(ABECS, 2010). Segundo Boanerges (2014), também já existiam
cartões de loja em alguns varejistas nos anos 60 e 70, os quais serviam
como uma maneira de os varejistas darem crédito ao cliente.
Segundo Alves e Soares (2004), posteriormente a isso, nos anos
2000, o aumento da oferta de crédito ao consumo, a bancarização e a
inclusão financeira flexibilizaram a resolução originária da década de
1970, que regulava a atuação dos correspondentes bancários, também
conhecidos como empresas varejistas, no sistema financeiro brasileiro,
aumentando sua força e atribuições, resultando na intensificação de
parcerias entre empresas do varejo e instituições financeiras. Propostas
para a ampliação do acesso ao consumo de crédito e a redução das taxas
de juros implícitas nos planos para inclusão financeira, além do
encorajamento ao aumento do uso bancário para a América Latina,
tiveram ao passar dos anos um impacto direto nas emissões de cartões
de crédito (ABECS, 2010; BARONE e SADER, 2008).
7 Em 1950, Frank MacNamara concebeu a primeira ideia de cartão de crédito
que contivesse o nome do portador. A ideia surgiu ao encontrar-se em um restaurante sem dinheiro ou talão de cheques, criando a necessidade de um meio
de pagamento que pudesse adiar o pagamento daquela dívida, aumentando a conveniência no uso. No mesmo ano, MacNamara criou o Diners Club
International, feito de papel cartão, aceito em 27 estabelecimentos, com um grupo seleto de apenas 200 usuários. Em 1952, o mesmo se popularizou,
somando milhares de usuários e em 1955 surgiu o primeiro cartão de crédito em material plástico (DINERS CLUB, 2017).
A partir dessa flexibilização, no Brasil, empresas varejistas
passaram a oferecer um novo produto aos seus clientes: acesso ao
crédito. Esse acesso, segundo Alves e Menezes (2007), veio na forma de
produtos financeiros vendidos pelas empresas, entre eles os cartões de
crédito Private Label e cartões Co-Branded, que são cartões de loja
aceitos em outros estabelecimentos através de suas bandeiras,
normalmente Visa e Mastercard. A consolidação desse mercado,
segundo Saltorato et al. (2016), a partir da financeirização do varejo, se
deu na ampliação do crédito ao consumo, muitas vezes associada à um
público marginalizado em relação ao próprio sistema bancário, através
da venda de produtos financeiros pelas redes varejistas.
O interesse entre ambos os lados nessa parceria pode ser
facilmente explicado. Segundo Saltorato et al. (2016), varejistas nesse
modelo poderiam então dividir riscos, incluir financeiramente e
bancarizar seus clientes, além de aumentar suas receitas. Empresas
varejistas formaram financeiras através de seus próprios recursos ou
através das parcerias com bancos, trazendo a lógica financeira para o
varejo. E o resultado dessa estratégia foi notado de forma quase
imediata.
Segundo Rocha e Bautzer (2002 apud LUDKIEWICZ, 2008), já
em 2002 a empresa varejista C&A demonstrava liderança no mercado
com uma base de cartões formada por 11 milhões de clientes, constando
no mesmo grupo apenas 1 milhão de cartões bandeirados Visa e
Mastercard, fazendo frente à Bradesco e Banco do Brasil, que no
período possuíam uma base de cartões, juntos, de 9,5 milhões,
aproximadamente 1,5 milhões a menos que a rede varejista,
demonstrando a importância do varejo nesse mercado.
Subsequentemente, o mercado de cartões private label continuou
a crescer. Em 2010, na tentativa de regulamentar o mercado de cartões,
Governo, CMN/BACEN e principais operadoras de cartão de crédito,
juntamente com o CADE, acordam na quebra do duopólio das bandeiras
através das credenciadoras, quando, desde a sua instituição, Visanet,
hoje Cielo e Redecard, hoje Rede, tinham exclusividade sobre as
bandeiras Visa e Mastercard respectivamente, não permitindo que outras
credenciadoras realizem essa atividade como forma de aumentar a
concorrência no mercado (BACEN, 2010). Posteriormente, em 2013 o
BACEN volta a agir na tentativa de regular o Sistema de Pagamentos
Brasileiro, criando normas para o funcionamento dos arranjos de
pagamento, separando funções de instituições de pagamento e
instituições financeiras (BACEN, 2010).
47
De 2006 a 2016, esse crescimento pode ser considerado notável,
tanto no que tange ao volume de cartões emitidos, quanto ao que tange o
volume financeiro movimentado, e, embora seja difícil mensurar
precisamente o tamanho do mercado nacional destes cartões, em vista
das emissões de centenas de varejistas médios e a tradição nata do setor
em não expor dados inerentes às suas movimentações, é possível afirmar
que as 10 maiores lojas emissoras concentram cerca de 160 milhões de
cartões emitidos (ABECS, 2014 apud SALTORATO et. al, 2016).
Ainda, segundo ABECS (2010), o volume movimentado anualmente
pela indústria de cartões Private Label e dos Co-Branded passará dos
R$ 60 bilhões de 2014, para R$ 293 bilhões por ano, em 2022,
avançando 22% ao ano, além da tendência de crescimento das operações
do mercado ter como projeção um crescimento de 17% ao ano,
atingindo a marca de três bilhões de transações em 2022.
É possível comparar o mercado brasileiro também com outros
mercados internacionais. Segundo Olivo (2012), o Brasil tem em
circulação três vezes mais cartões private label que a Europa Ocidental,
perdendo em número de cartões desse segmento somente para os
Estados Unidos e tendo como líderes de mercado C&A, Riachuelo e
Pernambucanas. Ainda segundo Arnfield (2011), o Brasil é o mais
proeminente mercado de cartões de loja da América Latina, onde em
dezembro de 2010, um terço dos 628 mil cartões emitidos eram cartões
de loja.
Devido ao crescimento de um mercado, a disputa pelo espaço
entre grandes empresas pode gerar aumento na rivalidade competitiva
como também despertar interesse de novos entrantes, ou até
deslocamento da demanda não atendida para produtos substitutos
(PORTER, 1980). Segundo Alves e Menezes (2007), essa competição
pelo dinheiro dos consumidores força as companhias a buscarem
maneiras de satisfazer as necessidades dos clientes. Em meio a esse
cenário, outras firmas começaram a surgir buscando suprir essas
mesmas necessidades.
O surgimento desses novos players se deu na oportunidade de
ocupar espaços ainda inexplorados pelas instituições bancárias e não
atingidos, ou parcialmente atingidos pelas empresas varejistas. Segundo
Darolles (2016), o varejo bancário é caracterizado por transações
altamente padronizadas e custos fixos substanciais, o que abre espaço
para empresas com menores estruturas de custos com as empresas
tecnológicas.
Percebe-se a mesma lógica no ambiente do varejo financeiro.
Esses aspectos estruturais oferecem um terreno fértil para o surgimento
de empresas digitais ágeis que são menos sobrecarregadas pela sua
Box 1: Surgimento das fintechs
A união dos termos finanças e tecnologia deu origem ao termo fintech, tendo sido primeiramente utilizado pelo programa de aceleração de
startups, liderado pela Accenture e em parceria com a prefeitura de Nova
Iorque, chamado “Fintech” (Horn, 2015). Apesar de o termo ser abrangente, envolvendo empresas no ramo de seguros, pagamentos, investimentos,
gestão financeira, entre outros, essas mesmas empresas tem um ponto em comum, a estratégia de nicho, atingindo consumidores insatisfeitos com o
sistema bancário atual (De Ternay, 2016). O bom timing também foi crucial para o surgimento das fintetchs, já que as
mesmas aparecem em maior volume no cenário americano pós-crise econômica de 2008, a qual gerou grande insegurança nos consumidores
para com o sistema bancário. Segundo The Economist (2015), ao aproveitar-se das falhas deixadas pelos bancos, as fintechs buscaram além
de tornar o sistema financeiro mais seguro para os consumidores, voltar seus serviços para os consumidores, os quais sempre foram negligenciados
pelos grandes bancos. Somado a isso, podem ser citados fatores preponderantes para o crescimento das startups financeiras, tal como o
aumento da importância da a internet na sociedade, o aumento da penetração de smartphones em diversos países do mundo, a chegada dos
millennials ao patamar de consumidores, o fácil acesso do ponto de vista operacional e de custo às novas tecnologias e o movimento de desenhos de
serviços centrados no ser humano (Fintechlab, 2017). No Brasil, as fintechs tiveram começo em 2009, com o pioneirismo da Fair-
Place, uma empresa focada empréstimos peer-to-peer (P2P), em um momento em que a inovação passava longe do setor financeiro, tendo como
período de operação apenas dois meses. Posteriormente a isso, outros exemplos atingiram sucesso mundial, tal como os casos de Nubank e
GuiaBolso, que em 2016 estavam entre as 100 empresas mais disruptivas do mundo (KPMG, 2016). Também em 2016, as fintechs, na tentativa de
fortalecer o setor, criaram a Associação Brasileira de Crédito Digital (ABCD) e a Associação Brasileira de Fintechs (ABFintechs).
Os números em relação a participantes, investimento e faturamento só
aumentaram de 2014 a 2017. Segundo Radar Fintechlab (2017), o volume de investimento saiu de R$ 200 milhões em 2015, para R$ 450 milhões em
2016, contabilizando 54 empresas em 2015 e 219 empresas em 2016. Além disso, faturamentos passaram de R$ 173 milhões para R$ 176 milhões nos
respectivos anos de 2015 e 2016.
49
estrutura de custos. Ainda impulsionados pelas mudanças no
comportamento do consumidor e também as novas características
disruptivas do mercado, influenciados pelo crescimento de empresas de
tecnologia, e.g. Microsoft, Google, Apple, Oracle, entre outros.
Por conseguinte, o aumento da inovação digital no setor dos
pagamentos de varejo abriu o caminho para o surgimento de uma gama
diversificada de soluções de pagamento de baixo custo no contexto do
rápido crescimento do comércio online. A adição de novos players
como as fintechs trouxe consigo algumas características do mercado
tecnológico como a alta competitividade.
Sendo assim, as fintechs de pagamento representam um potencial
substituto no mercado de cartões PL. A estrutura de custo das fintechs
tende a ser menor que das varejistas, já que basicamente não dependem
de um aparato físico para relacionamento com o cliente estão muito à
frente das varejistas no quesito relacionamento com o cliente através de
canais digitais. Por outro lado, o apelo das varejistas com o público, em
sua maioria das classes C e D, tem grande impacto, já que o surgimento
dos cartões PL trouxe grande o acesso ao crédito para essas camadas da
sociedade, muitas vezes sendo o primeiro contato com um cartão. Ainda
assim, os dois tendem a competir no que tange à parcela de população
que opta por não ter conta em banco, os chamados desbancarizados.
2.4.2 Modelo Econômico
Tal como em muitas indústrias, a indústria de cartões de crédito
private label pode ser definida através do modelo de mercado de dois
lados (M2L). Os mercados de dois lados, também chamados de redes de
dois lados, são plataformas econômicas com dois grupos de usuários
distintos que se proporcionam benefícios de rede. Evans (2003) e
Reisinger (2003) concordam em afirmar que um mercado é dito ser de
dois lados quando em algum momento no tempo existam: (a) dois
grupos distintos de consumidores; (b) o valor obtido por um tipo de
consumidor aumenta de acordo com o número de consumidores no lado
oposto do mercado; e (c) é necessária à participação de um
intermediário, internalizando externalidades criadas de um grupo para o
outro grupo.
O modelo de M2L também pode ser encontrado em muitas indústrias,
compartilhando o espaço com ofertas de produtos e serviços
tradicionais. Além do exemplo citado anteriormente, também é possível
incluir à isso: Sistemas operacionais (usuários finais e desenvolvedores);
Páginas amarelas (anunciantes e consumidores); Consoles de jogos
(gamers e desenvolvedores de jogos); Locais de recrutamento
(candidatos a emprego e recrutadores); Motores de busca (anunciantes e
usuários); E redes de comunicação, como a Internet. Exemplos de
empresas bem conhecidas que empregam dois lados mercados incluem
organizações como American Express (cartões de crédito), eBay
(mercado online), Amazon (mercado online), Facebook (mídia social),
Mall of America (shopping center), Match.com (Plataforma de namoro),
Monster.com (plataforma de recrutamento) e Sony (consoles de jogos)
(EVANS, 2003; ROCHET & TIROLE, 2006; FILLISTRUCCHI et al.,
2015).
De certa forma, mercados de dois lados são apenas mercados com
uma forma especial de externalidade de rede. Essa externalidade não
depende do número de agentes que se encontra em uma mesma casta
(e.g., consumidores do mesmo produto), porém do número de
diferentes, mas compatíveis, agentes e lados opostos do mercado. A
organização que cria valor principalmente ao permitir interações diretas
entre dois (ou mais) tipos distintos de clientes afiliados é chamada de
plataforma “multi lados” (MSP) (ROSON, 2004).
Supõe-se que exista um ganho mercantil potencial em uma
interação entre os dois usuários finais, os quais, por conveniência, ir-se-
ão de chamar comprador (C) e vendedor (V). Uma plataforma permite
ou facilita a interação entre os dois lados contanto que os mesmo
desejem essa interação. A interação pode ser representada por
puramente qualquer coisa, mas precisa ser identificada de maneira clara.
No caso de videogames, a interação ocorre quando o jogador C com um
jogo desenvolvido por uma empresa de jogos S e joga usando um
console desenvolvido por uma plataforma. De maneira similar, para um
sistema operacional a interação ocorre quando C compra uma aplicação
feita por um desenvolvedor S e feita para uma plataforma. No caso dos
cartões de crédito, a interação ocorre quando o detentor C de, por
exemplo, um cartão usa o mesmo para realizar um pagamento a um
lojista V (ROCHET & TIROLE, 2006).
Os benefícios para cada grupo exibem economias de escala de
demanda. Os consumidores, por exemplo, preferem meios de pagamento
honrados por mais comerciantes, enquanto os comerciantes preferem
cartões transportados por mais consumidores. Os mercados bilaterais
são particularmente úteis para analisar o problema da galinha e do ovo
em batalhas de padrões, como a competição entre VHS e Beta. Eles
também são úteis para explicar muitos preços livres ou estratégias
51
freemium8, onde um grupo de usuários obtém o uso livre da plataforma,
a fim de atrair o outro grupo de usuários (FILLISTRUCCHI et al.,
2015).
Extendendo-se essa lógica para o mercado de cartões private label, com um cartão private label (PL) puro, a aceitação do cartão
restrita a uma rede varejista única (ALVES e MENEZES, 2007) tende a
causar um impacto no número de usuários C na plataforma, de forma
negativa, e ainda, portanto, pressionar empresas do setor a trabalharem
com estratégias que estendam algum tipo de benefício aos mesmos
usuários C que compensem a pouca penetração do cartão PL no
mercado em geral (fora do varejista de origem), dando também força ou
poder de barganha aos usuários C e ou aos usuários V numa possível
negociação de credenciamento.
2.4.3 Estrutura do Setor
Para Saltorato et al. (2016) a disputa de poder no mercado de
cartões Private Label (PL) está situada na definição dos contornos de
um espaço de atuação conjunta de varejistas e instituições financeiras,
promovendo o avanço da lógica financeira sobre as operações de varejo
e instaurando uma dinâmica de financeirização do varejo. Apesar de o
ambiente relevante poder ser muito amplo, encapsulando tanto forças
sociais como econômicas, o principal aspecto do entorno de uma
empresa é a indústria ou as indústrias na qual ela compete. À vista disso,
a indústria de cartões PL é influenciada de forma majoritária pela
indústria varejista e financeira.
Essa influencia pode ser vista inicialmente na estruturação do
mercado de cartões PL, que segue a estrutura do mercado de cartões.
Segundo Bacen (2008), de forma genérica, existem cinco diferentes
entidades que compõem a sua estrutura de cartões de crédito: (a) clientes
consumidores e (b) clientes varejistas ou vendedores, citados
anteriormente, (c) emissores, (d) credenciadores e (e) bandeiras. Ainda
segundo Bacen (2008) essa estrutura pode ser dividida em duas
8 Segundo Kumar (2014), freemium refere-se a um sistema onde empresas
oferecem aos clientes um produto básico ou serviço de maneira gratuita e
apresenta aos mesmo a opção de upgrade desse produto ou serviço para um nível premium ao custo de uma taxa, que pode ser mensal, anual ou por período
intederminado. Cohn (2015) cita que na era digital o modelo de negócios uma maneira em crescente popularização para vender um produto ou serviço.
configurações mais comuns no mercado de cartões com três e quatro
partes. Os dois esquemas então apresentados nas figuras 3 e 4. A
diferença entre as duas estruturas está na figura do credenciador e do
banco emissor. No modelo de três partes, com o mostra a figura 3, o
banco emissor também exerce função de credenciador, compondo, além
disso, o cenário as figuras do portador e do estabelecimento e da
bandeira (proprietário do esquema).
Figura 3 - Esquema do mercado de pagamentos com três partes.
Fonte: BACEN, 2008.
O cliente consumidor é o agente que detém o cartão para realizar
compras. O cliente varejista, previamente autorizado, aceita o cartão
utilizado pelo cliente consumidor como forma de pagamento. Em ambos
os modelos o emissor é responsável pela analise da proposta de adesão
do cliente consumidor, e se esta for aprovada o mesmo determina limite
de crédito e taxas cobradas. Por conseguinte, o emissor deve administrar
o cartão, suas transações, risco de crédito, etc. Além disso, o emissor é
responsável pelo lançamento dos pagamentos e pelo envio da fatura ao
cliente consumidor, que em contrapartida paga uma taxa anual ao
emissor.
Os estabelecimentos comerciais (clientes varejistas) que desejam
alugar um terminal de venda, também conhecido como POS (point of
sale), relacionam-se diretamente com o credenciador (também chamado
de adquirente). O credenciamento tem função de habilitar os vendedores
a receberem transações através de determinado cartão. Além disso, o
credenciador também é responsável por realizar a transmissão e o
53
processamento dos pagamentos recebidos pelos estabelecimentos
comerciais. Em alguns modelos é possível haver a participação de uma
quinta parte, a empresa processadora. Segundo ABECS (2010),
processadoras são empresas que prestam serviços operacionais
relacionados à administração de cartões, tais como: emissão de Fatura,
processamento de transações, atendimento aos portadores, entre outros.
Alguns emissores também são processadores de seus cartões.
Assim como a taxa anual paga pelos consumidores aos bancos
emissores, os estabelecimentos comerciais também têm que pagar uma
taxa aos credenciadores denominada de taxa de desconto (lojistas
também devem pagar o aluguel pelo uso dos POSs).
Dentro do esquema da Figura 3 pode-se perceber que o emissor e
o credenciador compartilham do mesmo papel.
Além disso, regulações anteriores no mercado de cartões
permitiam que entidades que possibilitavam a interação entre os dois
lados do mercado pudessem infringir restrições em relação à aceitação
de cartões e bandeiras, controlando canais de venda. Surgiu então no
novo cenário a separação do emissor e do credenciador, o qual também
surgira à entidade de adquirencia das transações financeiras. A
adquirencia nada mais é do que o controle da transação através de um
mecanismo, máquinas POS, TEF entre outras tecnologias.
Com essa configuração partimos para o esquema de quatro partes
como mostra a Figura 4, onde o credenciador recebe uma parte do valor
da transação em troca dos esforços que desenvolve para ampliar as redes
de aceitação. Mesmo com essa mudança, a característica de mercado de
dois lados, explicada por Rochet e Tirole (2003), se mantem, já que essa
bilateralidade nada mais é do que a interdependência entre consumidor e
vendedor no mercado de meios de pagamento.
Figura 4 - Esquema de mercado de pagamentos com quatro partes.
Fonte: BACEN (2008).
Para a sobrevivência do mercado o vendedor necessita do volume
de transações promovido pelos meios de pagamento. Porém, ao mesmo
tempo, é necessária uma grande penetração do meio de pagamento entre
vendedores credenciados (para Braxler (1983): estabelecimentos) para
manter a atratividade do negócio em relação aos compradores (para
Braxler (1983): portadores), os quais iram transacionar nesses mesmos
vendedores credenciados.
Existe também uma configuração especial no que tange á
formação do mercado. Segundo BACEN (2008) é possível dividir o
mercado de cartões em seis diferentes tipos. Essas diferentes
classificações são descritas como:
Cartões Co-Branded – Bandeira compartilhada (cartões
de lojas em parcerias com bandeiras).
Cartões Private Label – são cartões que emitidos e
administrados por empresas varejistas, ou seja, aqueles
de uso restrito nos estabelecimentos da empresa
emissora;
Cartão Open Private – cartão Private Label credenciado pela criadora do cartão em outros tipos de
estabelecimentos diferentes do dela e próximos
especialmente a ela, de maneira a ampliar as
possibilidades de uso do cliente e a não canibalizar o
negócio da empresa original. Ainda chegando a ser
uma bandeira;
55
Cartões de benefícios e ou corporativos – cartões
utilizados para uma finalidade única, voltado para
utilização corporativa nas modalidades vale refeição,
vale alimentação, vale combustível, vale cultura, etc;
Mobile Payment – Metodo de pagamento através de
um dispositivo habilitado para compra com estrutura
própria para realização da operação financeira, não
utilizando nenhum cartão ou cédula monetária, o qual
tem aparecido como alternativa futura ao cartão físico;
Cartões Bandeirados – Cartões de crédito bandeirados
pelas bandeiras tradicionais e pertencentes a
instituições financeiras ou bancos.
Figura 5 - Mindmap do Mercado de Cartões de Crédito.
Fonte: Elaborado pelo autor.
57
Na Figura 5 também são citadas as Bandeiras, incluindo as três de
maior importância no mercado brasileiro: Visa, Mastercard e Amex
(BACEN, 2008).
Segundo Saltorato et al. (2016) a disputa de poder no mercado de
cartões PL está situada na definição dos contornos de um espaço de
atuação conjunta de varejistas e instituições financeiras, promovendo o
avanço da lógica financeira sobre as operações de varejo e instaurando
uma dinâmica de financeirização do varejo.
É possível entender essa dinâmica de poder através da
substituição da base desses cartões pelos cartões Co-Branded, que são
cartões emitidos pelas empresas varejistas em parcerias com instituições
bancárias, comumente portando bandeiras Visa e Mastercard, ampliando
a aceitação dos cartões para além do varejista emissor, de forma que
ambas as partes beneficiam-se dessa estratégia. Segundo Alves e
Menezes (2007), as principais diferenças entre os cartões Co-Branded e
Private Label estão apresentadas na Quadro 1.
Quadro 1 - Diferenças principais entre Private Label e Co-Branded.
Fonte: Alves e Menezes (2007).
O Quadro 1 mostra que a mudança dessa base de cartões traz às
redes a ampla aceitação das bandeiras, diminuindo a necessidade de um
esforço comercial por parte dos varejistas para ampliação da aceitação
do seu cartão além de buscar clientes com uma renda um pouco maior,
porém ao mirar na penetração do mercado os cartões Co-Branded
Características Cartão Private Label Cartão Co-Branded
Público-alvo Renda a partir de R$ 150 Renda a partir de R$ 300
Limite de crédito Até 80% da renda Até 70% da renda
Cadastramento
InstantâneoDisponível Indisponível
Crédito rotativo Até 40 dias sem juros Até 35 dias sem juros
Crédito parcelado Até 24 vezes Até 12 vezes
RefinanciamentoAté 85% do valor da
fatura
Até 80% do valor da
fatura
BenefíciosSaque, Telesaque e
Central de Atendimento
Saque e Central de
Atendimento
Custo para o cliente
Sem anuidade (custo de
manutenção da conta
cobrado por
demonstrativo emitido)
Anuidade mínima R$ 24
AdicionaisAté quatro dependentes
sem custo
Até quatro dependentes
(50% da anuidade)
AbrangênciasUso exclusivo nas lojas
da redeUso irrestrito
perdem em relação aos Private Label em facilidades de refinanciamento,
valor da anuidade, parcelamento, rotativo, limite de crédito sobre a
renda.
Dentro da nova tendência que o mercado assumiu a aproximação
de bancos, bandeiras, processadoras, emissoras, financeiras e
credenciadoras das empresas varejistas vieram a reformular o mercado e
seus players. Além disso, a desregulamentação do mercado bem com a
regulamentação de apenas aspectos específicos do setor fomentou a
atuação de empresas varejistas como emissoras administradoras de
cartão de crédito ou proprietárias de bandeiras nacionalmente aceitas
(SALTORATO et al., 2016). Essa situação se apresenta no Quadro 2,
onde estão representadas empresas componentes do setor e suas
participações nos respectivos mercados.
Aspectos importantes a serem ressaltados no Quadro 2 são: a alta
concentração das partes do mercado pelas bandeiras, onde Visa e
Mastercard dominam aproximadamente 91,2% do mesmo; também
como a alta concentração no segmento das credenciadoras, onde Cielo e
Rede representam 94,2% do mercado, mesmo após o início da
regulamentação do setor em 2010 com a quebra do duopólio de então
Visanet (Cielo) e Redecard (Rede) pela abertura forçada da antes
aceitação exclusiva das bandeiras Visa e Mastercard em cada uma
respectivamente; por último, também é possível notar alta concentração
no segmento dos emissores, com Itaú-Unibanco, Bradesco-IBI (C&A),
Banco do Brasil, Santander e CEF representando 79,3% do mercado.
Segundo Caetano e Gianini (2010 apud Saltorato et al., 2016), a
alta concentração no mercado está ligada à proximidade entre varejistas
e instituições financeiras, quando, para compartirem custos relacionados
à financiamentos no varejo, liberaram os varejistas para investir em
aquisições, aumentando a atratividade cada vez mais para os próprios
bancos, realimentando o processo de concentração na emissão de cartões
de crédito nos setores varejistas e bancário.
59
Quadro 2 - Players da Cadeia de Cartões de Crédito atuantes no Brasil.
Fonte: Saltorato et al. (2016).
(*) Market-share mensurado a partir de valores de receita.
Na formulação de um novo mercado, varejistas tiveram que
tomar a decisão sobre como suas operações financeiras seriam
formuladas de acordo com seus recursos e capacidades operacionais.
Independentemente do agente emissor do cartão de crédito, seja banco
ou loja, tal operação envolve um grupo de atividades, tal como:
aquisição de clientes, concessão de crédito, confecção do cartão, envio e
ou entrega, captura de transações, faturamento, recebimento, cobrança e
atendimento. Dado o conjunto de tais atividades, também coube às
Elos da Cadeia
47,42
43,77
6,04
2,14
0,54
0,08 0,08
Itaú-Unibanco 27,5
Bradesco-IBI (C&A) 24,8
Banco do Brasil 12,8
Santander 8,9
CEF 5,3
Credicard / Citibank 4,0
Carrefour 3,1
HSBC / Losango 2,8
Pernambucanas 2,4
Cetelem 2,3
Panamericano 1,5
Outros 1,2
Midway (Riachuelo) 1,0
Renner 0,7
Porto Seguro 0,7
Votorantim 0,5
Banrisul 0,3
Banco de Brasília 0,1
CSU Cardsystem, Fidelity do Brasil, Conductor, Orbitall, Tsys 91,0 91,0
Cetelem, Fast Solutions, EDS, Policard, Oboé, Mar Informática 9,0 9,0
Bradesco (participação acionária, 28,56%)
Banco do Brasil (participação acionária: 28,65%)
Outros (42,70%)
Itaú-Unibanco (participação acionária: 50,01%)
Outros (49,99%)
GetNet 5,3
Elavon
Vero
Global Payments
First Data
BrasPag
8,73Bandeiras
Emissores
(Bancos e Lojas)
Market-Share (%) *
79,3
20,7
Principais Players até março-2015
Visa
Novos
Credenciadores
(e suas parcerias)0,02
5,5
Mastercard
Hipercard
54,2
Rede 40,0
94,2
Processadores
Credenciadores
Antigos (Acionistas e
respectivas
participações)
Cielo
Hiper, Diners, Good Card, Aura, Ticket, Sodexo, Cabal, Sorocred, JCB, Oboé,
RedeCompras, Discover, Avista, Sicred, Cooper, Union Pay, Maestro, Cirrus,
Redeshop, Mais!
Elo
Amex
91,19
varejistas a decisão sobre a centralização ou descentralização de tais
atividades (ALVES e MENEZES, 2007).
Figura 6 - Arranjo dos Cartões Private Label.
Fonte: Adaptado de Alves e Menezes (2007).
Na aposta feita pelas empresas varejistas, modificando parte de
sua estrutura para vender além de produtos, também dinheiro, três tipos
de modelo de negócio predominam nas suas operações financeiras: In-
House, Misto, Joint-Venture e Terceirizado.
O In-House ou verticalização total é utilizado normalmente por
grandes varejistas devido à infraestrutura administrativa e tecnológica
necessária e ao risco de crédito associado ao negócio, tendo como trade
off a autonomia na tomada de decisões. Esse modelo é utilizado por
Lojas Riachuelo através da financeira Midway (Grupo Guararapes),
Carrefour através da CSF, Pernambucanas pela Pefisa, Martins
Atacadista pelo Tribanco e Grupo Grazziotin gerido pela Grazziotin
Financiadora.
O modelo terceirizado trás como única responsabilidade
operacional ao varejista a aquisição de clientes, terceirizando à outras
empresas o risco da concessão de crédito, cobrança, atendimento,
captura de transações, confecção e entrega do cartão, além do
61
faturamento. Assim, a empresa que terceiriza suas atividades também
recebe apenas uma taxa correspondente à atividade de aquisição dos
clientes. Na sua maioria geridos por Itaucard (Itaú-Unibanco) e
Bradescard (Bradesco). Já o modelo misto engloba os formatos In-House e terceirizado para cartões Private Label e Co-Branded
respectivamente tal como acontece em Lojas Renner com Realize e
Banco Indusval & Partners e Lojas Marisa com Sax e Itaucard (Itaú-
Unibanco).
O modelo de Joint-Venture representa uma aliança entre duas
empresas, onde se cria um novo negócio entre a aliança (varejista e
banco) tendo todos os custos, despesas e lucros relativos ao cartão
compartilhados. Dentre os destaques pode-se citar C&A, Casas Bahia,
Cencosud e Leader com Bradescard e Ibi (Bradesco), Ponto Frio com a
PontoCred (Itaú-Unibanco), Magazine Luiza com a LuizaCred (Itaú-
Unibanco), GPA com a FIC (Itaú-Unibanco), Hering e Máquina de
Vendas com Losango-HSBC (Bradesco), Walmart com Hipercard (Itaú-
Unibanco) e Ipiranga com Fininvest (Itaú-Unibanco).
A seguir, são apresentados os procedimentos metodológicos para
elencar os fatores externos relevantes à indústria de estudo, analisar os
mesmos fatores em relação ao crescimento e decrescimento do mercado,
criar indicadores relativos às forças no nível de mercado e análisá-las.
3 METODOS UTILIZADOS
O objetivo desse trabalho, conforme mencionado anteriormente, é
descrever o mercado de cartões PL, realizando uma análise desse
mercado. Esse tópico do trabalho está divido em três partes e o mesmo
irá demonstrar os métodos utilizados para a realização do trabalho.
Esses métodos estão divididos em três partes que aqui são denominadas:
(1) Estratégia de Pesquisa, (2) Coleta de Dados e (3) Análise dos Dados.
A primeira parte consiste na explicação da estratégia de pesquisa
utilizada, além de conceituar os padrões metodológicos da pesquisa. A
segundo parte aborda sobre o procedimento de coleta de dados, período
relevante para a pesquisa, origem e natureza dos dados utilizados. A
terceira parte aborda a análise de dados, demonstrando critérios
metodológicos relacionados aos modelos teóricos utilizados no trabalho
e posteriormente demonstra a composição de um modelo conceitual para
calcular os indicadores relativos ás forças do mercado.
3.1 ESTRATÉGIA DE PESQUISA
Gil (2002, p. 17) define pesquisa como: “o procedimento racional
e sistemático que tem como objetivo proporcionar respostas aos
problemas que são propostos”. Desse modo, volta-se ao problema de
pesquisa evidenciado no capítulo 1. Ao analisar o mercado é necessário
buscar dados quantitativos para a análise de mercado e composição de
uma posição competitiva de uma unidade de negócio de uma empresa e
construção de proxies para análise quando necessário.
Gil (2002) classifica os métodos de pesquisa em relação a quatro
aspectos: (i) quanto à natureza, (ii) quanto à abordagem, (iii) quantos
aos objetivos e (iv) quanto aos procedimentos técnicos. Ademais,
também são descritas as características de cada subdivisão dentro das
classificações.
O presente estudo tem natureza de pesquisa aplicada, pois está
voltado para a análise de um mercado específico e para a compreensão
das relações dos componentes desse mercado através da utilização de
modelos conceituais de análise de mercado consagrados pela literatura,
tal como a Análise PEST, o Modelo das Cinco Forças de Porter.
Também tem uma abordagem quantitativa, por analisar dados
quantitativos do mercado proposto, para gerar indicadores através dos
mesmos. Ademais, a pesquisa tem objetivo exploratório, pois busca
trazer maior familiaridade com o problema em questão e explicitá-lo.
63
No que tange ao tipo de pesquisa quanto aos procedimentos
técnicos, este trabalho pode ser considerado tanto uma pesquisa
bibliográfica, quanto uma pesquisa documental, já que os dados que
embasam este estudo são tanto originados de materiais científicos já
publicados quanto de relatórios e boletins de instituições reguladoras.
Desta forma, os padrões metodológicos de pesquisa seguidos por
esse trabalho estão demarcados em cinza na Figura 7.
Figura 7 - Metodologias de Pesquisa e Classificação do Trabalho.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A partir destas definições, podemos partir para as outras etapas de
pesquisa, tal como coleta e análise de dados.
65
3.2 COLETA DE DADOS
Os dados coletados são de natureza secundária. Tais dados
representam a serie temporal de 2008 a 2016, buscando caracterizar o
mercado nesse período. Além disso, o foco de pesquisa irá utilizar-se de
um corte do levantamento realizado pela série Maiores e Melhores da
Revista Exame (2009 a 2014) e o levantamento feito por Saltorato et al.
(2016), focando a pesquisa em empresas do varejo de moda.
As mesmas, através das tabelas Tabela 1 e Tabela 2, demonstram
como a participação do mercado de cartões PL é importante para as
mesmas, onde, em algumas situações, tal como Renner, Riachuelo) e
Hering a média da margem das operações financeiras é maior do que a
média das operações varejistas.
Tabela 1 - Margem Bruta da Operação Varejista das Empresas Pesquisadas.
Fonte: Adaptado de Marisa (2017), Renner (2017), Riachuelo (2017), Hering (2017), Pernambucanas (2017), BACEN (2015).
Tabela 2 - Margem Bruta da Operação Financeira das Empresas Pesquisadas.
Fonte: Adaptado de Marisa (2017), Renner (2017), Riachuelo (2017), Hering
(2017), Pernambucanas (2017), BACEN (2015).
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Marisa 49,40 47,50 47,40 52,39 49,86 46,64 47,43 46,69 48,93 48,47
Renner 49,07 50,11 51,99 52,52 53,31 52,71 53,84 54,76 55,67 52,66
Riachuelo 49,10 51,10 52,30 53,10 53,40 54,90 55,00 51,10 50,90 52,32
Hering 46,32 47,28 49,53 48,47 45,54 45,16 43,72 39,50 39,46 45,00
Pernambucanas 56,81 73,13 73,71 47,21 36,62 59,19 54,03 50,34 52,21 55,92
MédiaEmpresasMargem Bruta da Operação Varejista (%)
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Marisa -3,00 20,90 37,80 32,89 40,35 40,42 29,86 31,91 35,61 32,89
Renner 88,50 88,22 90,61 93,89 95,55 96,33 96,03 93,49 94,73 93,89
Riachuelo 81,50 87,80 81,40 72,80 75,70 77,10 85,30 86,20 83,70 81,50
Hering 46,32 40,54 26,44 46,52 55,96 47,98 53,03 50,64 51,31 47,98
Pernambucanas 17,35 19,68 26,64 33,71 47,57 45,12 51,68 47,97 48,82 45,12
EmpresasMargem Bruta da Operação Financeira (%)
Média
Os dados coletados foram coletados a partir dessa amostra de
empresas já que as mesmas são as mais representativas no mercado por
serem as maiores empresas no período estudo. Além disso, a escolha da
amostra se relaciona com a facilidade de coletar os dados de pesquisa,
os quais, na maioria dos casos, foram disponibilizados pelas próprias
empresas de forma pública em seus sítios.
Para caracterizar esse mercado, é importante coletar alguns
dados. O objetivo da coleta dos dados é de poder representar melhor a
indústria e seu macro ambiente, para posteriormente poder relacioná-los.
Os dados coletados estão relacionados com alguns fatores importantes
para a proposta de trabalho. São eles:
a) Dados referentes ao cenário econômico brasileiro como
taxa de juros, inflação, crescimento econômico, PIB;
b) Dados regulatórios do mercado financeiro no que diz
respeito às políticas, melhores práticas e
regulamentações que regem o segmento de Cartões
Private Label;
c) Dados referentes à fatores sociais brasileiros, como
dados populacionais, taxa de desemprego, escolaridade,
rendimentos, tendências de consumo inerentes ao
mercado;
d) Dados relativos à tecnologia no setor, tal como
capacidade tecnológica, tendências e regulamentações;
e) Dados relatados pelos elos da indústria de cartões de
crédito PL, através das demonstrações de resultado;
f) Dados de relatórios e boletins fornecidos por entidades
regulatórias, além de boletins de avaliação do mercado e
relatórios realizados pelo Banco Central Brasileiro
(BACEN).
A partir da coleta dos dados, o passo posterior é a análise de
dados, buscando identificar a relevância dos mesmos e a utilização dos
dados nos modelos teóricos.
3.3 ANALISE DE DADOS
A partir do levantamento dos dados, os mesmos foram utilizados
para realizar uma análise de todos os componentes do mercado. O
conjunto destes dados é de extrema importância para demonstrar o
67
comportamento do mercado e do macro ambiente, já que esta análise
busca elucidar o cenário da indústria na qual se encontram.
Os modelos teóricos que foram descritos no Capítulo 2 e serão
usados de forma integral com intenção de usá-los como framework para
a análise de mercado. Apesar de alguns dos conceitos utilizados tal
como a Análise PEST e a Análise das Forças de Porter, trabalharem
ambiente externo e interno das organizações, o presente estudo se atém
somente à analisar variáveis externas às mesmas, de forma à descrever o
mercado de cartões de crédito PL. Sendo assim, não é objetivo desse
estudo analisar fatores relativos à cultura organizacional das empresas,
características dos produtos oferecidos de forma aprofundada e a relação
dos produtos com seus clientes.
3.3.1 Análise PEST
Segundo Thompson e Martin (2006, apud Ho, 2014) A análise
PEST é um framework que categoriza fatores ambientais tais como
políticos, econômicos, sociais e tecnológicos. Exemplos de tais fatores
são:
a) Fatores políticos: politicas fiscais, estabilidade
governamental e acordos comerciais, regulações do
ambiente, controle de segurança, restrições à fusões
regulação de mercado.
b) Fatores econômicos: taxa de juros, inflação, PIB.
c) Fatores sociais: idioma, tendências demográficas,
comportamento do consumidor, padrões educacionais,
padrões de vida.
d) Fatores tecnológicos: tendências tecnológicas, inovações
e avanços tecnológicos, infraestrutura, legislação
tecnológica.
O primeiro passo da análise PEST está na definição dos fatores.
Dentro de cada uma das divisões os fatores serão subdivididos para uma
posterior comparação com informações de crescimento e decrescimento
da indústria, buscando inferir sobre a influência dos fatores do macro
ambiente no desempenho industrial. Sendo assim as subdivisões são
mostradas de forma apresentada na Figura 8.
Figura 8 - Fatores e Subfatores da Análise PEST.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Os subfatores foram utilizados de forma a compor informações
qualitativa, baseada na variação de dados qualitativos e quantitativos no
período de análise (2008-2016). Logo, os fatores e subfatores podem
variar de acordo com o ano de referência, podendo ser adicionados ou
retirados do conjunto de fatores e subfatores que podem influenciar o
mercado.
Além disso, os fatores e subfatores elencados serviram como base
para identificar elementos que influenciam na análise das Cinco Forças
de Porter (1980) através da identificação de relações conceituais com a
formação das próprias forças e dos indicadores que as caracterizam, tal
como aborda Grundy (2006), tornando a Análise das Forças de Porter
mais completa.
3.3.2 Análise das Cinco Forças de Porter
As cinco forças do modelo de Porter (1980) foram analisadas a
partir de fatores levantados através da coleta de dados, buscando
quantifica-las, de maneira a caracterizar o mercado. As forças são
divididas em: (1) ameaça de novos entrantes, (2) rivalidade competitiva,
(3) ameaça de produtos substitutos, (4) poder de barganha dos
compradores, (5) poder de barganha dos fornecedores. Todas as forças
são indexadas por indicadores, os quais mostram a evolução da
atratividade do mercado ao longo do período estudado.
69
(1) Ameaças de Novos Entrantes:
A ameaça de novos entrantes foi mensurada através de fatores
relacionados às barreiras de entrada, pois quanto maiores às barreiras à
entrada menor será a ameaça de novos entrantes. Porter (1980) cita
como barreiras de entrada: (a) escala de produção, (b) curva de
aprendizado, (c) controle de fornecedores, (d) retaliação, (e) legislação
ou ação governamental e (f) diferenciação. Desses, serão excluídos da
análise: (c) controle de fornecedores, já que o mercado não apresenta tal
característica, (d) retaliação, já que fatores como investimentos em
marketing ou uma possível guerra de preços não foram foco na coleta de
dados, (f) diferenciação, já que o mercado tem foco diferente no que
tange á estratégia, tendo uma homogeneidade na estratégia das firmas
direcionada à liderança de custos.
A escala de produção aqui é mensurada pelo somatório dos custos
inerentes ao mercado divididos pela receita total do mercado em
determinado ano, buscando dessa forma relativizar a estrutura de custos
e o tamanho do mercado em questão de receitas, formando o fator 𝐸𝑝𝑖.
A curva de aprendizado será medida pela razão entre a idade do
mercado referente a cada ano, o qual tem seu início considerado no ano
2000, e a idade média dos incumbentes, formando o fator 𝐶𝑎𝑖. A ação
governamental será mensurada pela percentual necessário de provisão
de valores transacionados em cada ano, criando o fator 𝐴𝑔𝑖. Por fim, o
crescimento da indústria em relação ao ano anterior, referindo-se ao
volume de receitas forma o fator 𝐶𝑖𝑖. Sendo assim a Ameaça de Novos
Entrantes será medida como:
𝐴𝐸𝑖 = 𝐶𝑖𝑖 − (𝐸𝑝𝑖 + 𝐶𝑎𝑖 + 𝐴𝑔𝑖) (1)
𝐴𝐸𝑖 – Ameaça de Novos Entrantes no ano i;
𝐶𝑖𝑖 – Crescimento da Indústria no ano i;
𝐸𝑝𝑖 – Escala de Produção no ano i;
𝐶𝑎𝑖 – Curva de Aprendizagem no ano i;
𝐴𝑔𝑖 – Ações Governamentais no ano i.
Os indicadores 𝐸𝑝𝑖 , 𝐶𝑎𝑖 e 𝐴𝑔𝑖 são considerados negativos a
potencial ameaça de novos entrantes, já que os mesmos também são
considerados barreiras à entrada, pois quando maiores forem escala de
produção, curva de aprendizagem e as ações governamentais, menor
será a ameaça. Já o crescimento da indústria é um fator positivo à
ameaça, já que as receitas a mais podem atrair novos entrantes.
(2) Rivalidade Competitiva:
Para medir-se a rivalidade competitiva, buscou-se mensurar
níveis de competitividade através da concentração histórica do mercado.
Para isso utilizaram-se algumas premissas: (a) o fato de cartões private label não competirem diretamente uns com os outros no que tange á
aceitação, devido à amplitude de aceitação restrita a uma rede de lojas,
faz com que os cartões private label formem um ambiente de
competição entre as próprias varejistas, buscando atrair novos clientes e
fidelizá-los através dos seus cartões. Pois, justifica-se a necessidade de
analisarem-se cartões que competem em um mesmo setor varejista, tal
como o varejo de moda; (b) a concentração do mercado será usada como
termômetro da rivalidade competitiva, pois seus extremos, competição
perfeita 9e monopólio
10, representam estados favoráveis à alta e baixa
rivalidade, respectivamente (Biker and Haaf, 2001).
Os dados de concentração foram calculados através dos métodos
descritos, utilizando como base o market-share (Si) das empresas do
setor varejista de moda, somente no que tange as receitas de suas
operações financeiras relacionadas aos cartões private label e outros
serviços financeiros que estão ligados aos mesmos.
Competitividade do mercado pode ser medida de forma
aproximada através dos métodos de medição de concentração de
mercado. A literatura mostra uma variedade de métodos utilizandos tal
como CRk11
, HHI12
, HTI13
e Theil14
. Todos os métodos levam e
9 O estado de competição perfeita em um mercado é evidenciado quando o
market-share das incumbentes é muito próximo, tornando a concentração baixa
(Reid, 1987) e aproximando o mesmo de um oligopólio. 10
Monopólios são estados de mercado onde a alta concentração permite que
uma empresa obtenha lucros extraordinários. 11
Segundo Reid (1987), a Razão de Concentração das k maiores firmas (CRk) é
definida como a parcela de mercado na indústria que corresponde a essas k
empresas. A razão de concentração bancária k é calculada como ∑ 𝐶𝑅𝑘𝑘𝑖−1 ,
tendo como intervalo de resultados valores entre 0 e 1, sendo 0 o valor de um
mercado em competição perfeita e 1 o valor para um mercado em estado de monopólio 12
Outra medida de concentração utilizada é o índice de Herfindahl-Hirschman (HHI), que segundo Herfindahl (1950), utiliza todos os n empresas do mercado
e é calculado como 𝐻𝐻𝐼 = ∑ 𝑆𝑖²𝑛𝑖−1 . O HHI incorpora todas as firmas de forma
71
consideração o market share das empresas do setor. O objetivo é avaliar
o grau de concentração no mercado de cartão private label, entendendo
as variações do mesmo durante o período de análise.
Segundo Bikker e Haaf (2001), o Índice Herfindahl-Hirschman, é
usado como padrão em muitos países para medir a concentração de
mercados, sendo sensível a novos entrantes e fusões. Portanto, o HHI foi
utilizado para medir concentração nesse estudo. A concentração então
será usada para mensurar a intensidade da rivalidade na indústria em
determinado período onde:
𝑅𝐶𝑖 = 𝐻𝐻𝐼𝑖 (2)
Onde 𝑅𝐶𝑖 é a Rivalidade Competitiva no ano i, e 𝐻𝐻𝐼𝑖 representa
o Índice Herfindahl-Hirschman no ano i.
(3) Ameaça de Produtos Substitutos:
Através dos conceitos de Porter (1980), a ameaça de substitutos
será medida a partir do surgimento de segmentos de mercado que
procuram suprir as mesmas necessidades que os cartões private label propõem-se a suprir. No Brasil 32% da população adulta não tem uma
conta bancária (MCKINSEY, 2016). Sendo o público dos cartões PL um
público em sua maioria insatisfeito e ou excluído do sistema bancário,
ou seja, não bancarizado (Alves e Soares, 2007), pode-se citar como
diferenciada e ressalta a importância das grandes empresas colocando um peso maior do que nas pequenas ao elevar Si ao quadrado. O intervalo de
concentração desse índice fica entre 1/n e 1, sendo 1/n relativo a uma condição
de competição perfeita e 1 relativo ao estado de monopólio. 13
O índice de Hall-Tideman (HTI), segundo Bikker e Haaf (2001), considera
todas as empresas, incorporando o número de empresas da indústria às
participações de cada empresa, sendo calculado como 𝐻𝑇𝐼 =1
2 ∑ 𝑖𝑆𝑖−1𝑛𝑖−1
, tendo
sei índice uma variação similar ao HHI. 14
A entropia de Theil, segundo Resende e Boff (2002) é calculada como
𝑇ℎ𝑒𝑖𝑙 = 1
𝑙𝑛(𝑛)∑ 𝑆𝑖𝑛
𝑖−1 𝑙𝑛(𝑆𝑖), onde os pesos são iguais aos logaritmos naturais
da parcela da participação de cada um dos bancos. O índice fica no intervalo
entre zero e um, aproximando de zero no caso de estado de monopólio e tendendo para um no caso de concorrência perfeita. É importante observar que
quanto maior o índice de Theil maior é o nível de competição e quanto menor o índice maior é a concentração no mercado.
potencial substituto os métodos de pagamento oferecidos pelas fintechs
(Fintechlab, 2017). O crescimento do número de fintechs no mercado
brasileiro ao longo dos anos foi usado como parâmetro para mostrar o
aumento do nível de ameaça gerado por esses concorrentes. Dessa
maneira foi comparado o número de fintechs nesse segmento, no
período de 2008 até 2016, e o seu crescimento relativo ao período inicial
irá servir para mensurar o nível de ameaça.
O período inicial utilizado para basear a análise do crescimento
do mercado foi 2015, já que não havia relatórios sobre as fintechs previamente a isso. Somando-se, o montante de investimento recebido
pelas mesmas ao longo do período será considerado, como também o
faturamento das fintechs de pagamento. Formando assim um grupo de
três variáveis. A primeira leva em consideração a proporção do número
de empresas substitutas divididas pelo número de substitutas mais as
incumbentes, chamada de Qs. A segunda leva em consideração o valor
investido nas substitutas dividido pela receita das incumbentes, Vi. A
terceira leva em consideração a receita das substitutas dividida pela
receita das incumbentes, Vf. Somadas a elas, um quarto fator de origem
sociocultural e relacionado à tecnologia também é levado em conta, o
nível de aceitação à tecnologia, que mede o número de smartphones
divididos pela população total, Tc. Sendo assim a ameaça de substitutos
será medida como:
𝐴𝑆𝑖 = 𝑄𝑠𝑖 + 𝑉𝑖𝑖 + 𝑉𝑓𝑖 + 𝑇𝑐𝑖 (3)
𝐴𝑆𝑖 – Ameaça dos substitutos no ano i;
𝑄𝑠𝑖 – Quantidade de incumbentes sobre possíveis
substitutos no mercado, pertencentes ao segmento de
pagamentos no ano i;
𝑉𝑖𝑖 – Valor de investimento nos substitutos sobre custos
dos incumbentes no ano i;
𝑉𝑓𝑖 – Valor de faturamento dos substitutos sobre
incumbentes no ano i;
𝑇𝑐𝑖 – Nível de aceitação tecnológica no ano i.
(4) Poder de Barganha dos Consumidores:
O poder de barganha dos consumidores será mensurado através
de fatores elencados por Porter (1980) e fatores influentes no
comportamento do consumidor. No que tange à comportamento, são
73
levados em consideração fatores que influenciam o comportamento de
compra dos clientes. Kotler (1997) compreende que o indivíduo, como
consumidor, sofre influências psicológicas, pessoais, sociais e culturais.
Esses mesmo fatores correspondem a subfatores já elencados na análise
PEST, classificados como fatores sociais. São eles: a renda média, o
nível de desemprego, o e a escolaridade. O nível de desemprego é
considerado um fator negativo para o poder de barganha do consumidor.
A escolaridade é baseada no percentual da população que estudou até
pelo menos 11 anos ou mais, contando como fator positivo para o poder
de barganha. E o rendimento médio mensal é considerada como fator
positivo.
O Modelo de Porter (1980) cita como condições importantes para
o aumento do poder de barganha dos consumidores: (a) concentração de
compradores, que aqui será identificado pelo número de empresas
dividido pelo tamanho do mercado, o qual terá como proxy a população
em idade ativa (PIA) no Brasil, já que as empresas estudas tem presença
nacional; (b) a representação do uso em relação ao total de compras, que
aqui será representado pelo rendimento médio brasileiro, dividida pelo
valor médio de compras realizado nos incumbentes através do cartão,
também chamado de ticket médio; (c) ameaça de concorrência com o
cliente, foi descartada nesse caso, já que a estrutura do serviço foi
considerada complexa para que haja tal situação. Sendo assim o poder
de barganha dos consumidores é representado como:
𝑃𝐶𝑖 = 𝐶𝑐𝑖 + 𝑅𝑢𝑖 − 𝐷𝑠𝑖 + 𝐸𝑠𝑖 (4)
𝑃𝐶𝑖 – Poder de barganha dos consumidores no ano i;
𝐶𝑐𝑖 – Concentração dos compradores, medida pela razão entre
tamanho do mercado (PIA) dividido pelo número de incumbentes
no ano i;
𝑅𝑢𝑖 – Representação do uso, que é medida pelo rendimento
médio mensal brasileiro dividido pelo valor médio de compras no ano i;
𝐷𝑠𝑖 – Nível de desemprego no Brasil no ano i;
𝐸𝑠𝑖 – Nível de escolaridade no Brasil no ano i.
(5) Poder de Barganha dos Fornecedores:
O poder de barganha dos fornecedores, no entanto é representado
por apenas dois fatores, relação entre o número de fornecedores e
número de empresas do setor e a relação entre a receita das empresas do
setor e a receita dos fornecedores. Os fornecedores considerados para a
análise são as empresas Processadoras de Transações15
. Por isso é
possível entender a dependência entre fornecedores e seus consumidores
e a razão da receita entre os mesmos. Assim o poder de barganha dos
fornecedores será representado como:
𝑃𝐹𝑖 = ∑ ∑ (
𝑄𝑖𝑖
𝑄𝑓𝑖+
𝑅𝑓𝑗,𝑖
𝑅𝑖𝑘,𝑖)
𝑚
𝑘=1
𝑛
𝑗=1
(5)
𝑃𝐹𝑖 – Poder de barganha dos fornecedores no ano i;
𝑄𝑓𝑖 – Quantidade de fornecedores no ano i;
𝑄𝑖𝑖 – Quantidade de incumbentes no ano i;
∑ 𝑅𝑓𝑗,𝑖𝑛𝑗=1 – Somatório da receita dos n fornecedores no ano i;
∑ 𝑅𝑖𝑘,𝑖𝑚𝑘=1 – Somatório da receita das m incumbentes no ano i.
Ao final os valores das forças e seus subfatores são utilizados
para mensurar um índice chamado de Índice de Atratividade da Indústria
(IAI), que é calculada como a soma dos pesos das forças no período i em questão:
𝐼𝐴𝐼𝑖 = 𝐴𝐸𝑖 + 𝐴𝑆𝑖 + 𝑃𝐶𝑖 + 𝑃𝐹𝑖 + 𝑅𝐶𝑖 (6)
Onde AEi é a ameaça de novos entrantes no ano i, ASi representa
a ameaça de substitutos no ano i, PCi representa o poder de barganha
dos consumidores no ano i, PFi representa o poder de barganha dos
fornecedores no ano i e RCi representa a rivalidade competitiva no ano
i.
Vistos os procedimentos metodológicos, estratégia de pesquisa,
coleta e análise de dados, em seguida são apresentados os resultados
obtidos a partir dos mesmos.
15
Empresas responsáveis pela transmissão e segurança dos dados quando da realização de uma transação de compra, tanto encaminhando transações de
comerciantes para o emissor do titular do cartão para obter autorização, como são responsáveis pela liquidação de um valor, que termina com o comerciante
por receber um depósito correspondente às transações (MEOLA, 2016).
75
4 RESULTADOS OBTIVOS
Na análise do setor são apresentados fatores de forma similar,
buscando encontrar relações com o setor de forma geral, tanto no que
tange aos competidores, como a fornecedores, clientes e novos
entrantes. Os fatores seguem divididos nas quatro categorias
apresentadas.
4.1 Análise PEST
Na análise do setor, através da Análise PEST, são apresentados
fatores de forma similar, buscando encontrar relações com o setor de
forma geral, tanto no que tange aos competidores, como a fornecedores,
clientes e novos entrantes. Os fatores seguem divididos nas quatro
categorias apresentadas: (a) políticos; (b) econômicos; (c) sociais; (d)
tecnológicos.
a) Políticos
O fator político aqui está segmentado em duas partes, a primeira
faz referência ao regime fiscal do segmento e a segunda às
regulamentações do mesmo.
i) Do regime fiscal
A atividade de administração de cartão de crédito é
considerada prestação de serviços, por força do item
15.01 da lista de serviços anexa à Lei Complementar
nº 116, de 31 de julho de 2003, conjuntamente à
definição do art. 593 da Lei nº 10.406, de 10 de
janeiro de 2002 (Código Civil) bem assim à do art.
3º, § 2º, da Lei nº 8.078, de 11 de setembro de 1990
(Código de Defesa do Consumidor);
O art. 14 da Lei nº 9.718, de 27 de novembro de
1998 exclui as administradoras de cartão de crédito
do regime de apuração do lucro real, por não integrar
a categoria jurídica de instituição financeira, dando
assim às mesmas a possibilidade de optar pelo
regime de tributação por lucro presumido, quando
não enquadrada nas hipóteses de apuração
obrigatória do lucro real previstas no corpo da lei;
As receitas auferidas pela administradora de cartões
de crédito enquadradas no conceito de receita bruta
submeter-se-ão ao percentual de presunção de 32%
como rezam os arts. 15, § 1º, III, “a”, e 20 da Lei nº
9.249, de 26 de dezembro de 1995, alterada pela Lei
nº 12.973, de 2014. Sendo receita bruta preceituada
pelo art. 12 do Decreto-Lei nº 1.598, de 26 de
dezembro de 1977, com redação introduzida pela Lei
nº 12.973, de 2014:
“Art. 12. A receita bruta compreende: I - o
produto da venda de bens nas operações de conta própria; II - o preço da prestação de serviços em
geral; III - o resultado auferido nas operações de conta alheia; e IV - as receitas da atividade ou
objeto principal da pessoa jurídica, não compreendidas nos incisos I a III.”
A partir desses dados é definido o subfator POL1 – Regime de
Lucro Presumido.
ii) Da regulamentação do setor
Acordo entre integrantes do setor, CADE, ABECS,
CMN/BACEN e Governo, autoriza a quebra do
duopólio no credenciamento das bandeiras Visa e
Mastercard pelas credenciadoras Cielo e Rede,
respectivamente.
Lei 12.865, de 9 de outubro de 2013, que regula os
arranjos de pagamento do Sistema Brasileiro de
Pagamentos (SPB), separando atividades de
instituições de pagamentos (IPs) das atividades das
instituições financeiras (IFs), tal como gestão de
conta corrente bancário ou concessão de linha de
crédito. Sendo assim, IPs realizar atividades
reguladas pelo BACEN, como gestão de conta de
pagamento e disponibilização de serviço de aporte
de saque, entre outras. Porém, a lei 12.865 não
regulamenta arranjos de pagamento private label,
além de arranjos que apresentam números inferiores
a: R$ 500 milhões em transações nos últimos 12
meses; 25 milhões de transações, acumuladas nos
últimos 12 meses, R$50 milhões em recursos
77
depositados em conta de pagamento em pelo menos
trinta dias, nos últimos doze meses; 2,5 milhões de
usuários finais ativos em pelo menos trinta dias, nos
últimos doze meses;
Além disso, BACEN: Circular 3681/2013 no art. 9º,
cap. VII, define que instituições emissoras ou
credenciadoras de instrumento de pagamento pós-
pago, pertencentes ao SPB, devem manter
patrimônio líquido ajustado pelas contas de resultado
em valor mínimo correspondente à 2% do valor
médio mensal das transações de pagamento
executadas pela instituição no últimos 12 meses, de
forma permanente;
A partir desses dados são definidos dois outros subfatores
relacionados ao fator POL: (1) POL2 – Quebra do monopólio das
bandeiras e (2) POL 3 – Definição do SPB.
b) Econômico
O fator econômico também está dividido, porém em três partes,
as quais são representadas pela evolução da taxa de juros no Brasil, a
evolução da inflação e a evolução do Produto Interno Bruto (PIB).
i) Taxa de juros
A taxa de juros é medida através da variação da Selic, que
representa a taxa utilizada pelos bancos para realizar tomada de recursos
no ambiente interbancário em troca de títulos públicos como garantia
para essas transações, diminuindo o risco da operação. Sendo assim, a
Taxa Selic é a mais importante taxa de juros da economia brasileira, e é
usada como base de cálculo para calcular a taxa mínima de atratividade
de um investimento, ou da cessão de crédito pelos bancos. O histórico
do índice está representado no Gráfico 1.
Gráfico 1 - Taxa Selic de 2008 a 2016.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
Na série é possível perceber um momento de alta na taxa de juros
em comparação ao período inicial. Além disso, de 2008 a 2013 o
cenário era de queda no índice, passando de 12,38% até 8,54%. Porém a
partir desse período o índice teve um crescimento de 5,98 pp. Esse
cenário reflete uma visão de maior risco do mercado para realização de
negócios. Dessa forma, a Variação da Taxa Selic se torna o subfator
ECO1.
ii) Inflação
A inflação é um fator econômico fundamental, por representar a
variação dos preços ao longo de um período determinado. Esse fator tem
influência direta no nível de consumo do mercado, já que quando a
inflação cresce em ritmo maior do que a renda o mercado se desaquece,
pois o consumo diminui. A mesma é apresentada no Gráfico 2.
12,38
10,03 9,82
11,67
8,54
8,19 10,86
13,38 14,08
0,00
5,00
10,00
15,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Taxa de Juros (%) Média Anual
79
Gráfico 2 - Variação da inflação pelo índice IPCA relativo aos últimos 12
meses.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
No período analisado é possível perceber certa estabilidade em
torno do valor de 5,91%, com valor mínimo de 4,31% em 2009 e valor
máximo de 10,67% em 2015. O desvio padrão mostra que o valor
máximo em 2015 está além do limite superior da amostra, demonstrando
instabilidade econômica no período. Com isso pode-se concluir que a
economia é sujeita a instabilidades. A Variação do IPCA é o subfator
ECO2.
iii) PIB
O Produto Interno Bruto (PIB) é um indicador voltado para medir
a atividade econômica no país. O PIB é calculado a partir da soma dos
bens e serviços produzidos na economia, sendo pelo lado da produção,
considerados a agropecuária, a indústria, os serviços, além dos impostos
e pelo lado da demanda, são computados dados do consumo das
famílias, consumo do governo e investimentos, além de exportações e
importações (IBGE, 2017). Sendo assim, a atividade econômica do país
é um fator importante para balizar o potencial do mercado consumidor.
A variação do PIB no período pode ser vista no Gráfico 3.
5,90
4,31
5,91
6,50
5,84
5,91
6,41
10,67
6,29
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
IPCA (%) 12 meses
Gráfico 3 - Variação do PIB de 2008 a 2016.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
Ao analisar o gráfico, é possível perceber que a atividade
econômica no país está em estado e encolhimento, sendo que o índice de
crescimento do PIB veio caindo desde 2010 até atingir situação de
retração em 2015 e, apesar de em nível um pouco menor, também
atingir retração do PIB em 2016. Esse cenário mostra uma economia em
desaquecimento. A Variação do PIB é o subfator ECO3.
c) Sociais
i) Renda média
A renda média é um fator importante, servindo para mensurar o
poder financeiro da população, o que pode influenciar diretamente nas
suas escolhas de compra. Além disso, a mesma está relacionada com a
saúde da economia, pois crescendo ao mesmo ritmo da inflação, o
mercado pode ser manter estável no que tange á volume de consumo. A
renda média aqui é medida pelo rendimento médio mensal da população
brasileira trabalhadora acima de 10 anos de idade. O rendimento médio
é apresentado no Gráfico 4.
5,09
-0,13
7,53
3,97
1,92 3,00
0,50
-3,77 -3,59
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
% d
e V
aria
ção
Produto Interno Bruto
81
Gráfico 4 - Rendimento médio mensal brasileiro por ano.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
O Gráfico 4 mostra um momento de crescimento (2008-2014) no
rendimento mensal, porém com uma breve queda em 2015 e um
crescimento subsequente em 2016, atingindo o máximo do corte 2008-
2016.
ii) Taxa de desemprego
O desemprego é importante como fator externo, pois representa o
percentual da população em idade ativa que se encontra desempregada,
o que serve como um termômetro do aquecimento econômico, sendo
valor relevante na maioria dos relatórios econômicos de um país, ou em
meros termos da macroeconomia. A taxa de desemprego é apresentada
no Gráfico 5.
1,59 1,62 1,79 1,76
1,86 1,93 1,95 1,85
2,01
R$-
R$0,50
R$1,00
R$1,50
R$2,00
R$2,50
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Milh
ares
Rendimento Médio Mensal
Gráfico 5 - Desemprego por ano no Brasil.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
Através do Gráfico 5 é possível notar nos anos de 2015 e 2016 o
crescimento rápido da taxa desemprego, demonstrando certa
instabilidade econômica no país nesse período, além de um
desaquecimento da economia como um todo.
iii) Comportamento
No âmbito da social, o mercado brasileiro, especificamente no
que tange à serviços financeiros, pagamentos e cartão de crédito, viverá
um cenário de mudança. Segundo Deloitte (2016), as tendências geradas
pelo comportamento do consumidor no mercado de pagamentos criarão
um futuro:
Sem dinheiro, onde cada vez mais clientes escolheram
fazer pagamentos através do cartão;
Invisível: os processos de pagamento serão invisíveis
transformando necessidades e comportamento dos
clientes finais;
Conectado: onde as transações se tornarão um canal mais
importante de comunicação com o cliente, para
instituições financeiras e varejistas;
7,90% 8,08%
6,73% 5,93% 5,50% 5,40%
4,82%
6,83%
11,27%
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
12,00%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Desemprego
83
Voltado para dados: com o fluxo de informação de
transações de pagamento, instituições financeiras,
provedores de serviços e comerciantes poderão gerar
mais insights sobre os clientes e as empresas;
Econômico: onde as transações eletrônicas se tornam
mais baratas de acordo com a proliferação de novas
soluções.
Essas tendências são entendidas como um reflexo da mudança de
comportamento das gerações, mudando o foco das empresas dos baby boomers
16, Xs
17 e Ys
18, para os Zs
19 e os millennials
20, já que, segundo
o estudo de Hur, Lee e Choo (2017, No prelo) a inovação tecnológica
afeta de maneira diferente consumidores jovens em contraste à maduros.
A partir disso é formado o subfator SOC 4 – Alternância de Gerações.
iv) Tendências Demográficas:
No que tange á tendências demográficas, o crescimento da
população brasileira também pode influenciar desempenho de mercados,
afetando sua demanda, tanto nas faixas de PIA (População em Idade
Ativa), quanto nas faixas dependentes (Jovens e Idosos).
O crescimento do mercado consumidor, afeta a produtividade da
indústria ao gerar ganhos de economias de escala (CNI, 2013), porém o
efeito do encolhimento da PIA e da população total, da mesma forma
tem impacto negativo na economia como um todo, já que afeta a
demanda diretamente. Sendo assim, pode-se afirmar que a taxa de
crescimento da PIA é um fator social importante para a análise de
mercado.
Mostra-se no Gráfico 6 que a população em idade ativa (PIA)
teve crescimento nesse período, levando a crer que houve uma expansão
do mercado consumidor como um todo.
16
Geração dos nascidos no período pós Segunda Guerra Mundial (1939-1945),
entre os anos 50 e 60 aproximadamente. 17
Geração daqueles indivíduos nascidos nos anos 70. 18
Geração daqueles nascidos nos anos 80. 19
Geração daqueles nascidos nos anos 90. 20
Geração daqueles nascidos, como diz o nome, pós virada do novo milênio, iniciada no ano 2000.
Gráfico 6 - População em Idade Ativa em Milhões.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
Assim, cria-se o subfator SOC 5 – Crescimento da PIA. A PIA
foi utilizada como proxy para mensurar o mercado consumidor. Esse
fato é baseado na presença de ordem nacional de todas as empresas
estudadas, o que foi constatado através de relatórios disponibilizados
pelas mesmas em seus respectivos sites, e relatórios especializados do
setor.
O nível de escolaridade da população também é um fator
considerado pela análise PEST, já que segundo Kotler (1997) é um fator
que influencia o comportamento de consumo individual.
No Brasil os níveis de escolaridade divulgados por IBGE (2017),
são divididos em escalas. Tais escalas variam de acordo com o tempo de
estudo. Para analisar a escolaridade de maneira positiva, foi arbitrada a
marca de 11 anos de estudo, representando a média de tempo para
integralização dos estudos até o ensino médio. Os dados do Gráfico 7
apresentam a porcentagem da população que atingiu essa marca ao
longo dos anos.
128,49 130,43
132,31 134,14
135,91 137,63
139,30 140,90
142,48
120,00
125,00
130,00
135,00
140,00
145,00
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
PIA
85
Gráfico 7 - Índice de Escolaridade.
Fonte: Adaptado de IBGE (2017).
Pelo Gráfico 7 é possível perceber que o percentual de indivíduos
que completaram no mínimo 11 anos de estudo teve um crescimento no
período, passando de 31,52% em 2008 para 42,10% em 2016. A partir
desses valores, é criado o subfator SOC 6 – Nível de Alta Escolaridade.
d) Tecnológicos
No âmbito da tecnologia, o mercado brasileiro vive um momento
de intensa transformação. Telles (2017), Country Manager da Visa, faz
uma previsão sobre o cenário tecnológico no mercado de serviços
financeiros, elencando alguns fatores: (a) Inovação Aberta:
Compartilhamento de APIs, implantação de método design thinking no
dia a dia dos negócios e criação de soluções em conjunto para fomentar
desenvolvimento da indústria; (b) Participação das startups: Surgimento
de formatos disruptivos quebrando com décadas de liderança e tradição,
parcerias com startups torna-se fundamental para co-criação de novas
soluções para o futuro dos negócios do setor e participação das mesmas
na discussão e implementação de novos produtos, como os NFCs (Near Field Communication); (c) Internet das Coisas (IoT): Uso de
smartphones e sua transformação em meios de pagamento,
favorecimento à segurança, agilidade e quebra de tradição,
“tokenização” (senha temporária) como chave para habilitar segurança.
Ainda, Luna et al. (2017) cita o uso de smartphones para adoção de
31,52 32,97 35,05 36,72 38,07 39,41 40,75 42,10
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
2008 2009 2011 2012 2013 2014 2015 2016
% d
a P
op
ula
ção
De 11 a mais anos de estudo
novas tecnologias e monstra em seu trabalho que a inovação na
tecnologia da informação é um fator determinante para a utilização de
tecnologias NFC no Brasil.
O número de startups de pagamento, segundo Fintechlab (2017),
partiu de 12 empresas em 2015, para 70 empresas em 2016, em um
crescimento de 484%. Também, o nível de investimento nas fintechs
passou de R$ 200 milhões para R$ 450 milhões no mesmo período. O
faturamento também cresceu, passando de R$ 173 milhões para R$ 176
milhões. A penetração dos celulares no país também obteve crescimento
no período, como mostra o Gráfico 8.
Gráfico 8 - Percentual de penetração dos smartphones no Brasil.
Fonte: Adaptado de Luna et al. (2017), GSMA (2014), Teleco (2017).
A partir dos três fatores citado são elencados subfatores
tecnológicos da Análise PEST. São eles Número de Startups de
pagamento – TEC1, Tendência NFCs – TEC2 e Penetração dos
smartphones – TEC 3, como apresentado na Tabela 3.
27,08% 31,33%
35,58% 39,83%
44,08% 48,33%
53,50% 55,00%
62,00%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Penetração Smartphones
87
Tabela 3 – Fatores e Subfatores da Análise PEST.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Juntando todos os subfatores elencados e dividindo-os de maneira
temporal, chega-se à Tabela 4.
Tabela 4 - Subfatores no período de 2008 a 2016.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Para entender-se a relação entre os subfatores da Análise PEST e
o crescimento e decrescimento da indústria é feita uma análise de
correlação entre as variáveis apresentadas e a receita total da indústria a
Fator Subfator Descrição Período
POL1 Regime de Lucro Presumido 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2016
POL2 Quebra do monopólio das bandeiras 2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017
POL3 Definição do SPB 2013, 2014, 2015, 2016
ECO1 Taxa de juros 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2017
ECO2 Inflação 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2018
ECO3 PIB 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2019
SOC1 Renda Média 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2020
SOC2 Taxa de Desemprego 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2021
SOC3 Alternância de Gerações 2016
SOC4 Tamanho da PIA 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2022
SOC5 Nível de Escolaridade 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2023
TEC1 Número de startups de pagamento 2014,2015,2016
TEC2 Tendência NFCs 2016
TEC3 Penetração smartphones 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,2014, 2015,2023
POL
ECO
TEC
SOC
Período Subfatores influentes
2008 POL1, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2009 POL1, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2010 POL1, POL2, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2011 POL1, POL2, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2012 POL1, POL2, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2013 POL1, POL2, POL3, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC3
2014 POL1, POL2, POL3, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC1, TEC3
2015 POL1, POL2, POL3, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC4, SOC5, TEC1, TEC3
2016 POL1, POL2, POL3, ECO1, ECO2, ECO3, SOC1, SOC2, SOC3, SOC4, SOC5, TEC1, TEC3, TEC4
cada ano, para que se possa demostrar então como se comportam as
mesmas em relação à linearidade da comparação pareada das mesmas,
ou seja, se uma variável varia de forma linear em relação a outra. Para
tal apresenta-se a matriz de correlação na Tabela 5.
Tabela 5 - Matriz de Correlação entre subfatores PEST e Receita da Indústria.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Re
ceit
aP
OL1
PO
L2P
OL3
ECO
1EC
O2
ECO
3SO
C1
SOC
2SO
C3
SOC
4SO
C5
TEC
1TE
C2
TEC
3
Re
ceit
a1,
0,55
20,
552
0,82
00,
660
0,56
90,
979
0,87
90,
191
0,58
20,
991
0,99
40,
662
0,58
20,
991
PO
L11,
1,0,
395
0,17
80,
112
0,53
30,
599
-0,1
830,
125
0,56
70,
544
0,14
70,
125
0,54
6
PO
L21,
0,39
50,
178
0,11
20,
533
0,59
9-0
,183
0,12
50,
567
0,54
40,
147
0,12
50,
546
PO
L31,
0,45
50,
420,
888
0,84
6-0
,106
0,31
60,
870,
871
0,37
30,
316
0,86
4
ECO
11,
0,59
90,
618
0,48
30,
162
0,26
60,
613
0,64
50,
364
0,26
60,
613
ECO
21,
0,56
30,
29-0
,084
-0,0
270,
555
0,55
30,
133
-0,0
270,
508
ECO
31,
0,92
50,
034
0,48
30,
996
0,99
20,
555
0,48
30,
993
SOC
11,
-0,0
230,
505
0,91
90,
910,
524
0,50
50,
927
SOC
21,
0,82
50,
095
0,14
10,
827
0,82
50,
136
SOC
31,
0,52
80,
555
0,98
51,
0,57
6
SOC
41,
0,99
80,
602
0,52
80,
997
SOC
51,
0,63
0,55
50,
997
TEC
11,
0,98
50,
64
TEC
21,
0,57
6
TEC
31,
Mat
riz
de
Co
rre
laçã
o
89
Nos dados calculados apresentados na tabela, pode-se observar
algumas correlações muito fortes, baseadas no fator de correlação de
Pearson, onde todas aquelas que estão marcadas em cinza têm um valor
p < 0,001, mostrando alto valor de significância na relação entre as
variáveis. Porém também é possível perceber que dos fatores que tem
correlação forte com a receita da indústria, também são todos
correlacionados, sendo somente o fator POL3 não correlacionado com
os demais de maneira fortíssima, i.e. r > 0,9. Sendo assim, a análise
sobre os subfatores da Análise PEST e o crescimento e decrescimento
do mercado atem-se somente a concluir que os subfatores POL 3 –
Definição do Sistema de Pagamentos Brasileiro, ECO 3 – Variação do
PIB, SOC 1 – Renda Média, SOC 4 – Tamanho da PIA, SOC 5 – Nível
de Escolaridade e TEC 3 – Penetração dos smartphones têm uma forte
correlação com a receita total da indústria no período de 2008 a 2016.
Após explicitar os fatores e subfatores da Análise PEST, parte-se
para a construção dos indicadores das Forças de Porter, para que seja
possível inferir sobre as duas análises.
4.2 Forças de Porter
As Forças de Porter formam juntamente com a Análise PEST,
uma fotografia do mercado, oferecendo visões estáticas sobre o ano
analisado, a indústria e o macro ambiente e o corte do período de 2008 a
2016. Primeiramente são elencados elementos qualitativos, na forma do
modelo das cinco forças, representando elementos ambientais no nível
da indústria, tal como mostra a Figura 9.
Figura 9 - Resultados do Modelo das Cinco Forças de Porter para o Mercado de
Cartões Private Label.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Dessa forma os indicadores tornaram-se funções dependentes de
variáveis pré-determinadas, de forma a criar uma relação conceitual com
a teoria descrita por Porter (1980). Claramente, alguns fatores do macro
ambiente se misturam à fatores inerentes à indústria, principalmente
quanto tenta-se mensurar o poder de barganha dos compradores (PC) e o
poder de barganha dos fornecedores (PF) e ameaça de produtos
substitutos (AS), já que os mesmos se referem à elementos que estão nas
fronteiras do mercado, comparados às próprias condições ambientais do
mercado. Inicialmente serão apresentadas informações relativas ao
indicador de Ameaça de Novos Entrantes (AE).
(1) Ameaça de Novos Entrantes (AE)
O indicador AE, através da proposição do modelo conceitual, é
calculado baseado em quatro fatores, sendo o Crescimento da Indústria
(Ci), medido pela variação entre as receitas do ano i-1 e ano i, um fator
91
considerado positivo à ameaça de novos entrantes e os fatores Escala de
Produção (Ep), custos do mercado sobre receitas do mercado, Curva de
Aprendizagem (Ca), idade média dos incumbentes sobre idade média do
mercado, e Ações Governamentais (Ag), ações governamentais
quantitativas do período, considerados fatores negativos à ameaça de
novos entrantes. Sendo assim os valores calculados são apresentados na
Tabela 6 - Valores calculados para a ameaça de novos entrantes..
Tabela 6 - Valores calculados para a ameaça de novos entrantes.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Os valores calculados para o indicador AE são negativos, dado a
um crescimento industrial não tão grande, fato que tende a não ser
atrativo para novos entrantes. Além disso, os fatores correspondentes à
parte negativa do cálculo do indicador sobrepuseram seus valores sobre
o crescimento do mercado. Salienta-se que o modelo utilizado para o
cálculo dos indicadores prevê três fatores desfavoráveis ás potenciais
ameaças de novos entrantes e apenas um favorável a essa ameaça.
Ademais, no que tange à variação do indicador, é possível notar que os
mesmos mostram que a ameaça decresce até 2013, quando no período
seguinte à um leve crescimento. Pode-se relacionar a esse fato o
crescimento da indústria de 2013 a 2014 e a diminuição da estrutura de
produção gerada pela necessidade de competir provavelmente puxada
pela recente revolução tecnológica, o que releva uma maior eficiência
do mercado, que gerou mais receitas com menos ou semelhante
estrutura de custo.
(2) Rivalidade Competitiva (RC)
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Ameaça Entrantes (AE) -0,67 -0,69 -0,94 -0,96 -0,97 -1,03 -0,91 -1,01 -1,04
Crescimento da Indústria (Ci) 0,35 0,48 0,20 0,19 0,12 0,12 0,22 0,13 0,11
Estrutura de Produção (Ep) 0,47 0,57 0,51 0,49 0,39 0,40 0,37 0,36 0,35
Curva de Aprendizagem (Ca) 0,55 0,60 0,64 0,67 0,70 0,72 0,74 0,76 0,78
Ações Governamentais (Ag) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,02 0,02 0,02
A rivalidade competitiva foi calculada através do indicador RC
medido através do Índice Herfindahl-Hirschman (HHI) foi calculado
para todo o período de análise como mostra a Tabela 7.
Tabela 7 - Valores calculados para o indicador Rivalidade Competitiva.
Fonte: Elaborado pelo autor.
(*) Não há valor positivo de receita.
Sendo assim ao se analisar os dados obtidos é possível perceber
que Pernambucanas apresentou posicionamento de líder no mercado
tendo maiores porções de market-share em todo o período analisado.
Também é possível notar que Riachuelo obteve crescimento na sua
ocupação em todos os períodos, empurrando para baixo o índice de
Rivalidade Competitiva período após período. Além disso, Marisa e
Renner parecem disputar posição no mercado, possuindo valores de
market-share sempre muito próximos. A disputa por espaço no mercado
fica evidenciada pelo Gráfico 9.
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Rivalidade Competitiva (RC ) 0,477 0,289 0,300 0,300 0,293 0,310 0,316 0,276 0,291
Competição Perfeita (1/n ) 0,250 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200 0,200
Monopólio (n/n ) 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Marisa (Si² ) * 0,034 0,032 0,028 0,020 0,018 0,017 0,027 0,018
Renner (Si²) 0,076 0,025 0,021 0,019 0,020 0,021 0,020 0,022 0,019
Riachuelo (Si²) 0,007 0,029 0,042 0,058 0,070 0,059 0,058 0,097 0,103
Hering (Si²) 0,000 0,002 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000
Pernambucanas (Si²) 0,393 0,200 0,204 0,196 0,183 0,212 0,220 0,130 0,150
93
Gráfico 9 - Disputa por espaço no mercado de cartões private label do varejo de
moda.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Também fica evidenciada pelo Gráfico 9 a aproximação em nível
de market-share entre Riachuelo e Pernambucanas, primeira e segunda
posições entre 2010 e 2016, detendo juntas 71% do mercado em termos
de receita em 2016. Além disso pode-se salientar que a Riachuelo teve o
início de suas operações com cartões private label no ano de 2008 e
após três anos de uma curva de aprendizagem na indústria já obteve
resultados acima da maioria dos seus concorrentes.
Os dados calculados também mostram que, dadas as métricas do
modelo, a indústria em estudo apresentou valores de concentração cada
por vezes próximos do valor representativo de um mercado em estado
de competição perfeita por vezes mais longe, demonstrando um aumento
na concentração do mercado. A queda na concentração do mercado mais
significativa corre no comparativo entre 2008 e 2009, dado a
recuperação da Marisa após um período negativo nos seus
demonstrativos financeiros, mostrando a sensibilidade do índice à
“entrada” no mercado.
(3) Ameaça de Produtos Substitutos (AS)
O modelo conceitual criado relaciona AS com quatro indicadores:
Quantidade de Substitutos (Qs), que representa a concentração de
substitutos em relação à quantidade de incumbentes mais substitutos,
0,00
0,19 0,18 0,17
0,14 0,14 0,13
0,16 0,13
0,28
0,16 0,15 0,14 0,14 0,14 0,14
0,15 0,14
0,08
0,17
0,21 0,24 0,26 0,24 0,24
0,31 0,32
0,02 0,04 0,02 0,01 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02
0,63
0,45 0,45 0,44 0,43 0,46 0,47
0,36 0,39
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Marisa Renner
Riachuelo Hering
Pernambucanas
Valor de Investimento nos Substitutos (Vi), que é o valor investido nos
substitutos sobre a soma dos custos dos incumbentes e o valor investido
nos substitutos, a razão entre a receita dos substitutos e a soma das
receitas dos incumbentes e dos substitutos, que é chamada de Valor de
Faturamento (Vf) e a Aceitação á Tecnologia (Tc) medida pela
penetração de smartphones no mercado brasileiro. Os valores são
apresentados na Tabela 8.
Tabela 8 - Valores calculados para a Ameaça de Substitutos.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Com a apresentação dos valores é possível notar o crescimento no
número de substitutos nos últimos dois anos período de análise fez com
que o fator Qs aumentasse drasticamente. Da mesma forma, o aumento
dos valores de investimento nos substitutos influencia o crescimento do
fator Vi e o crescimento das receitas dos substitutos influencia o
crescimento do fator Vf, ambos de maneira drástica. Porém, essa
variação é justificada pelos altas receitas e altos investimentos dos
substitutos as quais provém de uma estrutura de custos baixa e de um
ambiente fértil para a arrecadação de aportes financeiros devido ao
grande número de programas de aceleração existentes. O crescimento do
fator Tc também pode ser levantando como fato importante no aumento
da ameaça de substitutos, dado à linha de tendência de crescer ainda
mais como demonstra o indicador. O elemento fintech nesse indicador
tem gradíssima relevância, já que quando os substitutos do mercado
referem-se à essas empresas e que seu surgimento no mercado
alavancou a ameaça de substitutos medida pelo indicador.
(4) Poder de Barganha dos Compradores (PC)
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Ameaça de Substitutos (AS) 0,27 0,31 0,36 0,40 0,44 0,48 0,54 3,14 3,45
Quantidade de Sub. (Qs) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,71 0,93
N. Substitutos 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 12,00 70,00
N. Incumbentes 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00
Valor de Invest. dos Sub. (Vi) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,96 0,98
Invest. Sub. (R$ Milhões) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 44,00 99,00
Custos Mercado (R$ Milhões) 0,39 0,90 1,01 1,20 1,09 1,28 1,49 1,68 1,86
Valor de Faturamento (Vf) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,92 0,91
Receita Sub. (R$ Milhões) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 55,36 56,32
Receita Mercado (R$ Milhões) 0,82 1,58 1,99 2,47 2,80 3,18 4,06 4,69 5,26
Aceitação à Tecnologia (Tc) 0,27 0,31 0,36 0,40 0,44 0,48 0,54 0,55 0,62
95
O poder de barganha dos compradores ou consumidores é
calculado através da Concentração de Compradores (Cc), Representação
de Uso (Ru), Nível de Desemprego (Ds) e Nível de Escolaridade (Ne). O
fator Cc é calculado através do número de incumbentes por consumidor,
o fator Ru é calculado pela razão entre rendimentos médios mensais
brasileiros e ticket médio dos cartões dos incumbentes, o fator Ds é
representado pela taxa de desemprego brasileira e o fator Ne é
representado pelo percentual da população que estou 11 anos ou mais.
Os valores calculados através do método desenvolvido são apresentados
na Tabela 9.
Tabela 9 - Valores calculados para o poder de barganha dos consumidores.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Devido à utilização da população em idade ativa (PIA) como
proxy para o tamanho do mercado consumidor, é perceptível a pouca
influência desse fator no indicador PC como um todo. Outro fato que
pode ser notado através dos dados calculados é a grande influência da
relação de uso, o qual é um fator discrepante dos outros em seu
relacionamento, mas representa uma proporção da mesma forma que os
outros. Outros fatores como escolaridade, desemprego e não tem tanto
peso devido ás baixas proporções geradas pelos mesmos.
(5) Poder de Barganha dos Fornecedores (PF)
O poder de barganha dos fornecedores é calculado através da
soma de duas proporções, a proporção das receitas dos fornecedores em
relação às receitas com incumbentes (Rf/Ri) e a proporção do número de
incumbentes pelo número de fornecedores (Qi/Qf). Sendo assim os
dados resultam na Tabela 10.
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Poder do Cons. (PC) 15,423 16,038 15,296 14,066 13,911 13,399 13,031 12,293 12,390
Conc. dos Cons. (Cc) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N. Incumbentes 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000
PIA (Milhões de hab.) 128,49 130,43 132,31 134,14 135,91 137,63 139,30 140,90 142,48
Desemprego (Ds) 0,079 0,081 0,067 0,059 0,055 0,054 0,048 0,068 0,113
Escolaridade (Es) 0,342 0,315 0,330 0,351 0,367 0,381 0,394 0,408 0,421
Repres. de Uso (Ru) 15,160 15,803 15,034 13,775 13,599 13,073 12,685 11,954 12,082
Ticket Médio (R$) 104,82 102,76 118,81 127,63 136,48 147,56 153,33 154,68 166,14
Rend. Médio (R$ Mil) 1,589 1,624 1,786 1,758 1,856 1,929 1,945 1,849 2,007
Tabela 10 - Valores calculados para o poder de barganha dos fornecedores.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Na tabela acima, fica evidenciada a grande influência da relação
entre incumbentes e fornecedores no cálculo do indicador PF. De certa
forma essa influência é justificada pelo fato de essa proporção
evidenciar somente um fornecedor considerado nessa análise para cinco
incumbentes no mercado, colocando tal fornecedor em uma posição de
poder no mercado.
Sendo, através da soma dos indicadores calculados chega-se ao
Índice de Atratividade da Indústria (IAI), como mostrado na Tabela 11.
Tabela 11 - Indicadores calculados do mercado de cartões private label.
Fonte: Elaborado pelo autor.
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Poder Fornec. (PF) 5,039 5,026 5,025 5,025 5,023 5,023 5,022 5,020 5,020
Rf/Ri 0,039 0,026 0,025 0,025 0,023 0,023 0,022 0,020 0,020
Receitas dos Fornec. (Rf)
(R$ Milhões)0,032 0,041 0,050 0,062 0,065 0,074 0,087 0,095 0,104
Receita dos Incumb.(Ri)
(R$ Milhões)0,823 1,580 1,986 2,466 2,800 3,181 4,060 4,686 5,262
Qi/Qf 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000
Quantidade de Fornec. (Qf) 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Quantidade de Incumb. (Qi) 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000 5,000
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Ameaça Entrantes (AE ) -0,668 -0,690 -0,944 -0,963 -0,970 -1,027 -0,914 -1,006 -1,039
Rivalidade Competitiva
(RC ) 0,477 0,289 0,300 0,300 0,293 0,310 0,316 0,276 0,291
Ameaça de Substitutos
(AS )0,271 0,313 0,356 0,398 0,441 0,483 0,535 3,141 3,449
Poder do Cons. (PC ) 15,423 16,038 15,296 14,066 13,911 13,399 13,031 12,293 12,390
Poder Fornec. (PF ) 5,039 5,026 5,025 5,025 5,023 5,023 5,022 5,020 5,020
Indice de Atratividade da
Indústria (IAI )20,54 20,98 20,03 18,83 18,70 18,19 17,99 19,72 20,11
97
Analisando a tabela é possível perceber uma predominância de
valores no que tange ao poder de barganha dos consumidores, tornando
do os mais influentes na formação do índice IAI. A escala na qual os indicadores estão postos foi construída de
forma a representar o valor do próprio indicador sem limitar sua
variação, já que os mesmos são formados da soma de percentuais,
coeficientes e taxas proporcionais. O valor representativo dos
indicadores calculados está na variação dos mesmos, mostrando
tendências de crescimento e ou decrescimento. Para que se tenha uma
visão mais próxima os dados são transformados para um escala de
valores entre -1 e 1. Posteriormente é usada a função exponencial para
com o intuito de suavização dos dados e o índice IAI passa a ser
calculado pelo logaritmo natural da soma dos outros indicadores. A
transformação dos mesmos compõe a Tabela 12.
Tabela 12 - Transformação de dados dos indicadores.
Fonte: Elaborado pelo autor.
O primeiro ponto que se pode notar, o qual difere dos dados não
transformados, é a inexistência de discrepâncias latentes nos valores dos
indicadores. A partir dos dados da Tabela 12 é possível perceber mais
claramente a o crescimento do indicador ameaça dos substitutos AS em
oposição ao decrescimento da ameaça de novos entrantes AE, do poder
de barganha dos consumidores PC, da rivalidade competitiva RC, poder
dos fornecedores PF e o próprio índice de atratividade do mercado.
Outro ponto de necessária comparação está relacionado com o
crescimento da receita do mercado e a variação do índice IAI, onde
mesmo o fluxo de receita crescendo continuamente no mercado durante
o período, o mesmo não acontece na mesma proporção com o índice, já
que seu ponto mais alto acontece no ano de 2008, enfrentando quedas
seguidas até 2014, quando a atratividade volta a crescer no mercado,
Período 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
AE' 2,718 2,406 0,614 0,552 0,533 0,392 0,720 0,439 0,368
RC' 2,718 0,421 0,466 0,470 0,438 0,515 0,548 0,368 0,429
AS' 0,368 0,378 0,388 0,399 0,409 0,421 0,434 2,239 2,718
PC' 1,958 2,718 1,829 0,948 0,873 0,664 0,546 0,368 0,388
PF' 2,718 0,701 0,648 0,647 0,531 0,536 0,446 0,395 0,368
IAI' 2,350 1,891 1,372 1,104 1,024 0,928 0,991 1,337 1,452
juntamente com o crescimento agressivo do indicador de ameaça de
substitutos. Esse último fato trás o indício de que houve grande relação
entre o aumento da atratividade do mercado relacionado com o
surgimento de substitutos como as fintechs. A análise de correlação de Pearson mostra mais relações causais e
a partir do coeficiente de Pearson e seus valores de significância, ou p-
valores. Tais valores demonstram a linearidade na relação entre duas
variáveis comparadas pela matriz. Os dados são apresentados na Tabela
13.
Tabela 13 - Matriz de correlação entre os indicadores e p-valores.
Fonte: Elaborado pelo autor.
A matriz de correlação, representada na Tabela 13, mostra que a
maior correlação entre os indicadores está entre o PF e RC, com r =
0,99, é considerada uma correlação muito forte, mostrando que o
aumento da ameaça do poder de barganha dos fornecedores aumenta o
indicador de rivalidade competitiva do mercado. Sendo o indicador de
rivalidade competitiva medido pelo índice HHI, a relação estabelecida
pela correlação mostra que ao aumentar o poder de barganha dos
fornecedores a competição diminui no mercado e o mesmo tende a ser
mais concentrado, sendo o oposto verdadeiro. De certa maneira isso
pode ser justificado, pois, ao ponto que o mercado se concentra em
poucas empresas, onde essas empresas tendem a obter lucros
AE RC AS PC PF IAI
1,00 0,71 -0,37 0,82 0,77 0,89
1,000 0,033 0,329 0,007 0,014 0,001
0,71 1,00 -0,24 0,36 0,99 0,74
0,033 1,000 0,535 0,342 0,000 0,022
-0,37 -0,24 1,00 -0,54 -0,32 0,00
0,329 0,535 1,000 0,137 0,406 0,996
0,82 0,36 -0,54 1,00 0,49 0,70
0,007 0,342 0,137 1,000 0,183 0,037
0,77 0,99 -0,32 0,49 1,00 0,79
0,014 0,000 0,406 0,183 1,000 0,011
0,89 0,74 0,00 0,70 0,79 1,00
0,001 0,022 0,996 0,037 0,011 1,000IAI
Matriz de Correlação e P-Valores
AE
RC
AS
PC
PF
99
extraordinários a aumentar seu poder através do aumento do volume de
receita, o mesmo crescimento pode atingir os fornecedores, e no caso do
mercado em estudo, um único fornecedor tende a crescer juntamente
com o monopólio do mercado, tendendo a pressionar os preços para
cima de seus serviços para empresas que não as líderes do mercado.
Forte correlação positiva também é apresentada pela análise na
relação entre a ameaça de novos entrantes AE e a atratividade do
mercado IAI. Classicamente, nas teorias da economia industrial, a
atratividade do mercado, através do aumento das receitas dos
incumbentes, é uma condição favorável para o aumento da ameaça de
novos entrantes. Dessa forma, a alta correlação indica que quanto maior
for a atratividade do mercado, maior será a ameaça de novos entrantes,
os quais podem aproveitarem-se de situações de lucro extraordinário
para gerar receita, principalmente em mercados não tão concentrados.
Porém, não se pode esquecer de que os dados levantados para mensurar
a ameaça de novos entrantes na indústria estudada levam em
consideração altas barreiras à entrada que dificultariam esse acesso e
diminuiriam a ameaça.
A terceira maior correlação positiva presente na matriz, de valor r
= 0,82, e p = 0,007, é a relação entre PC e AE, mostrando que quanto
maior for a ameaça de novos entrantes, maior o poder de barganhada
dos consumidores. Esse fato pode também ser baseado na teoria da
oferta e da demanda, onde o aumento da oferta tem como consequência
externalidades sociais positivas como a maior possibilidade de escolha
de um produto. No mercado de cartões do varejo de moda isso pode se
refletir em mais acesso a crédito e em menores preços e tarifas para tal.
Por outro lado, se for analisado o aumento do poder de barganha os
consumidores, o aumento do mercado em termos de consumidores
reflete no aumento de demanda que pode servir de potencial atrativo
para novos entrantes estabelecerem-se no mercado, buscando suprir
demandas residuais do mercado em si.
A quarta maior correlação positiva se encontra na relação entre o
poder de barganha dos fornecedores PF e a ameaça de novos entrantes
AE. Essa relação se apresenta de forma clara, pois fornecedores
estabelecidos podem sempre se beneficiar da entrada de novas empresas
na indústria, forçando políticas de preço mais elevadas ou até deixando
de atender às participantes da indústria dado seu poder dentro do
ambiente. Por outro lado, a relação entre o aumento do poder dos
fornecedores e o aumento da ameaça de novos entrantes não parece uma
associação tão clara. Pode-se citar a hipótese de o poder dos
fornecedores ser tão alto em uma indústria que os custos de produção
acabam por ser muito altos para os incumbentes, porém não para novos
entrantes não tão afetados por barreiras a saída como acordos comerciais
e dependência de fornecedores. Talvez até a visão externa do entrante no
mercado favoreça o mesmo de modo a prevenir seu negócio de algumas
armadilhas na entrada.
Por último é possível citar também como forte correlação positiva
a correlação existente entre o índice de atratividade da indústria IAI e a
rivalidade competitiva RC, onde o aumento da atratividade na indústria
está ligado à maior concentração do mercado ou aumento do indicador
RC.
Podem apresentar-se conclusões no que tange ao mercado de
cartões private label no varejo de moda, definindo que o mesmo viveu
um período de regulações, abertura e possibilitou junto com outros
segmentos varejistas uma verdadeira revolução no acesso ao crédito no
mercado brasileiro, ainda influenciando também em criação de políticas
e novas definições para o funcionamento desse mercado e um novo
olhar para os cartões de loja no Brasil. O período de 2008 a 2016 se
resumi a um período positivo para o setor, de aumento de sua estrutura e
de suas receitas, tornando-o relevante frente a seus braços empresariais
do varejo. Porém, ressalvas devem ser feitas quando ao que as
tendências aguardam para o futuro do mercado, com indícios de maiores
revoluções em diversos setores, principalmente focados no fator
tecnológico. O presente estudo inferiu sobre o período de análise e ao
acrescentar dados de possível competidores voltados para essa revolução
tecnológica pode demonstrar que, caso ocorra, a competição com
empresas inovadoras pode ser muito impactante para o mercado de
cartões private label do varejo de moda.
Feitas as considerações sobre os resultados obtidos e sobre a
indústria de cartões private label no varejo de moda, segue-se para o
último capítulo do trabalho, que apresenta as conclusões sobre o estudo,
limitações da pesquisa e indicações de trabalho futuros.
101
5 CONCLUSÃO
Esse trabalho buscou entender o mercado de cartões private label, através de sua descrição, participantes, desempenho financeiro e
relevância de mercado, utilizando a análise de PEST para identificar
fatores importantes, oriundos do macro ambiente do mercado, compará-
los com o crescimento do mercando no nível indústria e utilizar tais
fatores como base para a análise das cinco forças de Porter (1980) e
posteriormente a criação de indicadores relativos às forças e ameaças do
mercado, tendo como base o período de 2008 a 2016.
Dessa forma foi possível notar a grande quantidade de fatores que
são necessários para se caracterizar um mercado. Muitos deles são de
difícil acesso, tornando alguns objetivos ou vieses de pesquisa quase
impossíveis. O mercado de cartões private label tem a característica
originária do mercado varejista, como citado anteriormente, de ser um
mercado não muito aberto no que tange à exposição de suas informações
financeiras, produtos e desempenho. Porém, a abertura de capital de
algumas empresas vem fazendo com que esse fato seja mudado. Somado
a essa dificuldade existe a dificuldade em encontrar literatura em maior
volume para basear estudos e colaborar com a proposição de modelos de
pesquisa sobre o mercado, já que o mercado é relativamente novo no
país e não foi profundamente estudado e testado.
Para tanto, o presente trabalho apresenta limitações no que tange
à volume de dados e a segmentação dos mesmos, impossibilitando a
realização de maiores conclusões sobre questões mais profundas e
complexas do mercado de cartões private label em outros níveis da
economia industrial, além de possibilitar testes estatísticos e criação de
modelos econométricos para prever dinâmicas específicas do setor, já
realizadas em outros mercados.
O trabalho buscou levantar fatores, forças e ameaças que podem
indicar uma dinâmica de mercado, no que se refere aos movimentos da
indústria e os efeitos do macro ambiente.
Foi possível concluir que, diferentemente da grande maioria das
empresas financeiras o mercado de cartões private label no varejo de
moda tem um ambiente de competição não tão concentrado, longe de ser
um monopólio. As inovações tecnológicas no setor de serviços
financeiros tendem a afetar esse mercado na busca de oferecer melhores
serviços que os bancos, a uma população desbancarizada e carente de
serviços que se adequem a sua necessidade. Nesse ambiente, o futuro
indicar guarda um espaço de competição entre os cartões de loja e as
novas fintechs. O único fornecedor presente nesse pequeno mercado,
Conductor Tecnologias S.A., controlado pela Linx, obtêm grande
margem para barganha dado seu know-how em soluções para
pagamentos no varejo. Novos entrantes não exercem grande ameaça no
mercado devido à altas barreiras de entrada. Os consumidores
encontram-se de certa forma um pouco alheios às movimentações do
mercado, pois o público não possui tantas alternativas de mudança.
No que tange a trabalhos futuros, esse trabalho não abrange
profundamente teorias da organização industrial que não a visão apenas
do nível indústria, sendo assim necessária uma análise também sobre o
ponto de vista da teoria da firma e também sobre o comportamento dos
competidores através da visão da teoria de jogos. Outras análises da
microeconomia também podem ser aplicadas, buscando entender as
variações de demanda, equilíbrio de preços e externalidades.
103
REFERÊNCIAS
ABECS - ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE CARTÕES DE CRÉDITO
E SERVIÇOS. Private Label, 2010. Disponível em:
<http://www.abecs.org.br/ >. Acesso em: 27 de março de 2017.
AHLIN, C. How does Micro-credit Work? Risk-Matching,
Diversification, and Borrower Selection. In: Innovations in Data
Collection and their Relation to Theory, Stanford Institution of
Theoretical Economics, jun. 25-26, 2007. Disponível em:
<https://web.stanford.edu/group/SITE/archive/SITE_2007/segment_2/a
hlin_groupsorting.pdf>. Acesso em: mai. 2017.
AHNLIN, C.; LIN, J.; MAIO, M. Where does microfinance flourish?
Microfinance institution performance in macroeconomic context,
Journal of Development Economics, v.95, p.105-120, 2011.
Disponível em:
<http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304387810000416
>. Acesso em: mai. 2017.
ALVES, A.; MENEZES,O. Cartão de crédito Private Label: a arma
de crédito na mão do varejo. São Paulo: Novatec, 2007.
ALVES, S.D.; SOARES, M.M.O. Democratização do crédito no
Brasil: atuação do Banco Central, 2004. Disponível em:
<http://www.doc.politiquesociales.net/IMG/pdf/democratizacao_do_cre
dito_no_brasil_actuacao_do_banco_central.pdf>. Acesso em: mar.
2017.
ANAMAN, K.A.; OSEI-AMPONSAH, C. Analysis of the causality
links between the growth of the construction industry and the growth of
the macroeconomy in Ghana, Construction Management and
Economics, v.25, p.951–961, set. 2007. Disponível em:
<http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01446190701411208>.
Acesso em: abr. 2017.
ARNFIELD, R. Store cards a major force in Latin America.
Finnacord, 2011. Disponível em:
<http://www.finaccord.com/documents/press%20mentions/store-cards-
a-major-force-in-latin-america_apr-2011.pdf>. Acesso em: abr. 2017.
AUSTER, E.; CHOO, C.W. Environmental Scanning by CEOs in Two
Canadian Industries, Journal of the American Society for
Information Science, v.44, n.4, p. 194-203, Wiley, 1993.
BAIN, J.S. Industrial Organization. New York: Wiley & Sons, 1968.
BACEN - BANCO CENTRAL BRASILEIRO. Relatório sobre a
Indústria de Cartões de Pagamento. Brasília, 2008. Disponível em:
<https://www.bcb.gov.br/htms/novaPaginaSPB/Relatorio_Cartoes.pdf>.
Acesso em: jan. 2017.
______. Relatório sobre a Indústria de Cartões de Pagamento.
Brasília, 2010. Disponível em:
<https://www.bcb.gov.br/Pom/Spb/Ing/Payment_Cards_Report.pdf>.
Acesso em: jan. 2017.
______. Relatório de Vigilância do Sistema de Pagamentos
Brasileiro. Brasília, 2015. Disponível em:
<https://www.bcb.gov.br/?SPBADENDOS>. Acesso em: dez. 2016.
BARNEY, J. Firm resources and sustained competitive advantage.
Journal of Management, v.17, p. 99–120, 1991.
BARONE, F.M.; SADER, E. Acesso ao crédito no Brasil: evolução e
perspectivas. Revista de Administração Pública, v.42, n.6, p. 1249-
1267. Rio de Janeiro: nov./dec. 2008. Disponível em:
<http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-
76122008000600012&lng=pt &nrm=iso&tlng=pt>. Acesso em: mar.
2017.
BIKKER, J.; HAAF, K. Measures of Competition and concentration:
A review of the literature. Amsterdam: De Nederlansche Bank, 2001.
Disponível em: <https://www.dnb.nl/en/binaries/ot027_tcm47-
146045.pdf>. Acesso em: abr. 2017.
BLACK, J.; HASHIMZADE, N.; MYLES, G. A Dictionary of
Economics, 3 ed. Oxford University Press, 2009. Disponível em:
<http://www.oxfordreference.com./view/10.1093/acref/9780199237043.
001.0001/acref-9780199237043>. Acesso em: abr. 2017.
105
BOANERGES, F. (2014). Biblioteca. São Paulo: Boanerges & Cia.
Recuperado em 1 de março de 2017, de
<http://www.boanergesecia.com.br/biblioteca/>.
BYARS, L.L. Strategic Management: Planning and Implementation,
Concepts and Cases. New York: Harper & Row, 1987.
CABRAL, L. Introduction to Industrial Organization, 2. ed.,
Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2017. 440 p.
CHOO, C.W. Environmental scanning as information seeking and
organizational learning, Information Research, v.7, n.1, p. 1-37, out.
2001.
CLEMENS, R. Environmental Scanning and Scenario Planning: A 12
month Perspective on Applying the Viable Systems Model to
Developing Public Sector Foresight, Systems Practice and Action
Research, v.22, p. 249-274, Springer, 2009.
COHN, C. Should You Consider A Freemium Model For Your
Business? Forbes, jul. 2015. Disponível em:
<https://www.forbes.com/sites/chuckcohn/2015/07/02/should-you-
consider-a-freemium-model-for-your-business-pros-
cons/#2a7807a924a7>. Acesso em: abr. 2017.
CNI. Mapa estratégico da indústria 2013-2022, Brasília: CNI, 2013.
137 p. Disponível em:
<http://www.abit.org.br/adm/Arquivo/Servico/114357.pdf> Acesso em:
abr. 2017.
CUI, R.H.;WANG, Z.Y.;WEN, W.Q. SWOT-PEST Analysis of Sport
Industry in China, Journal of Tianjin University of Sport, v.3, 2007.
Disponível em:
<http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTALTJTY200703018.htm>.
Acesso em: abr. 2017.
DAROLLES, S. The rise of fintechs and their regulation. Financial
Stability Review, Banque de France, vol 20, p. 85-92. Paris, abr. 2016.
Disponível em: <https://ideas.repec.org/a/bfr/fisrev/2016209.html>.
Acesso em: fev. 2017.
DE TERNAY, G. Fintech Revolution, Boostcompanies, 2016.
Disponível em: <https://boostcompanies.com/wp-
content/uploads/2016/11/fintech-revolution-guerric-de-ternay.pdf>.
Acesso em: mar. 2017.
DELOITTE. Pronto para decolar: Cinco mega tendências que
transformarão os serviços financeiros, 2016. Disponível em:
<https://www2.deloitte.com/br/pt/pages/financial-services/articles/the-
future-of-financial-services1.html>. Acesso em: abr. 2017.
DINERS CLUB. The Story Behind The Card. Disponível em:
<https://www.dinersclubus.com/home/about/dinersclub/story>. Acesso
em: abr. 2017.
DOBBS, M. E. Guidelines for applying Porter's five forces framework:
a set of industry analysis templates, Competitiveness Review, v.24, n.1,
p.32-45, 2014. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1108/CR-06-2013-
0059>. Acesso em: mai. 2017.
EATON, B.C.; LIPSEY, R.G. Exit Barriers are Entry Barriers: The
Durability of Capital as a Barrier to Entry. The Bell Journal of
Economics, v.11, n.2, p. 721-729, RAND Corporation: 1980.
Disponível em: <http://www.jstor.org/stable/3003391>. Acesso em: abr.
2017.
EVANS, D.S. The Antitrust Economics of Multi-Sided Platform
Markets. Yale Journal on Regulation, vol. 20, n. 2, art. 4, p. 325-380.
Berkeley: Bepress, 2003. Disponível em:
<http://digitalcommons.law.yale.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1144&
context=yjreg>. Acesso em: jan. 2017.
FAHEY, L; RANDALL, R.M. (Org.). 1998. Learning from the
future: competitive foresight scenarios. Chichester: Wiley, 1998.
FILLISTRUCCHI, L. et al. Market definition in two-sided markets:
theory and practice. Journal of Competition Law & Economics, vol.
10, ed. 2, p. 293-339, Oxford University Press, abr. 2015. Disponível
em: <http://jcle.oxfordjournals.org/>. Acesso em: jan. 2017.
107
FINTECHLAB. Radar Fintechlab, 2017. Disponível em:
<http://fintechlab.com.br/index.php/2017/02/17/fintechlab-lanca-seu-
report-2017-e-o-novo-radar/>. Acesso em: mar. 2017.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa, 4. ed. São Paulo:
Atlas, 2002. 176 p.
GRUNDY, T. Rethinking and reinventing Michael Porter's five forces
model, Strategic Change, v.15, n.5, p.213-229, ago. 2006. Disponível
em: <http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jsc.764/full>. Acesso
em: mar. 2017.
GSMA. The Mobile Economy: Latin America, 2014. Disponível em:
<http://www.gsma.com/mobileeconomy/archive/GSMA_ME_Latam_20
14.pdf>. Acesso em: abr. 2017.
HERFINDAHL, O. C. Concentration in the Steel Industry, Tese
(Ph.D) – Columbia University, New York, 1950.
HO, J. K. K. Formulation of a Systemic PEST Analysis for Strategic
Analysis, European Academic Research, v. 2, n. 5, p. 6478-6492, ago.
2014. Disponível em:
<http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.433.5631&r
ep=rep1&type=pdf>. Acesso em: abr. 2017.
HORN, G. O que é Fintech. Finnovation, 2015. Disponível em:
<http://finnovation.com.br/o-que-e-fintech/>. Acesso em: mar. 2017.
HUR, H.J.; LEE, H.K.; CHOO, H.J. Understanding usage intention in
innovative mobile app service: Comparison between millennial and
mature consumers, Computers in Human Behavior, v.73, 2017. (No
prelo). Disponível em:
<http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S074756321730208X
>. Acesso em: abr. 2017.
IBGE. Séries Históricas e Estatíticas, 2017. Disponível em:
<http://seriesestatisticas.ibge.gov.br>>. Acesso em: abr. 2017.
JOHNSON, G.; SCHOLES, K.; WITTINGTON, R. Explorando a
estratégia corporativa, 7. ed. Porto Alegre: Bookman, 2007. 659 p.
KARAGIANNOPOULOS, G.D.; GEORGOPOULOS, N.;
NIKOLOPOULOS, K. Fathoming Porter's five forces model in the
internet era, Info, v.7, n.6, p.66-76, 2005. Disponível em:
<http://dx.doi.org/10.1108/14636690510628328>. Acesso em: mai.
2017.
KOTLER, P. Marketing Management: Analysis, Planning,
Implementation, and Control, 9. ed., Englewood Cliffs: Prentice Hall,
1997. 789 p.
KUMAR, V. Making “Freemium” Work, Harvard Business Review, p.
27-29, mai. 2014. Disponível em: <https://hbr.org/2014/05/making-
freemium-work>. Acesso em: abr. 2017.
LOPES, J. The construction industry and macroeconomy in Sub-
Saharan Africa post 1970, Construction Management and Economics
v.16, p. 637-649, 1998. Disponível em:
<http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/014461998371935?src=r
ecsys>. Acesso em: abr. 2017.
LUDKIEWICZ, H. F. F. Processo para a tomada de decisão
estratégica: um estudo de caso na parceria banco e varejista. 2008.
127 f. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo,
2008. Disponível em:
<http://citrus.uspnet.usp.br/ingtec/uploads/8f6c036-a96-cb9c.pdf>.
Acesso em: mar. 2017.
LUNA, I.R. et al. Aceitação da tecnologia NFC para pagamentos
móveis: Uma perspectiva brasileira. Revista brasileira de gestão
negócios, v.19, n.63, p. 82-103, São Paulo, mar. 2017. Disponível em:
<http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-
48922017000100082&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: abr. 2017.
MARISA. Demonstrativos Financeiros (2008-2016). Disponível em:
<http://ri.marisa.com.br/>. Acesso em: mar. 2017.
MCKINSEY. Digital finance for all: powering inclusive growth in
emerging economies, set. 2016. Disponível em:
<https://goo.gl/Ebq2O7>. Acesso em: abr. 2017.
109
MEOLA, A. These are the leading credit card processing companies,
Business Insider, New York, dez. 2016. Disponível em:
<http://www.businessinsider.com/list-credit-card-processing-
companies-2016-11>. Acesso em: abr. 2017.
MINTZBERG, H.; AHLSTRAND, B.; LAMPEL, J. Safári de
estratégia: Um roteiro pela selva do planejamento estratégico;
tradução: Lene Belon Ribeiro; revisão técnica: Carlos Alberto Vargas
Rossi. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2010. 392 p.
NARAYANAN, V. K.; FAHEY, L. The Relevance of the Institutional
Underpinnings of Porter's Five Forces Framework to Emerging
Economies: An Epistemological Analysis, Journal of Management
Studies, v.42, n.1, p. 207-223, Blackwell Publishing Ltd., 2005.
Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-6486.2005.00494.x>.
Acesso em: mai. 2017.
NICOLAU, J.L. Decision Aiding: Valuing the business environment on
a daily basis, European Journal of Operational Research, v.164, p.
217-224, Elsevier, 2005.
NWANKWO, S. Assessing the marketing environment in sub-Saharan
Africa: opportunities and threat analysis. Marketing Intelligence &
Planning, v.18, n.3, p. 144-153, MCP University Press, 2000.
OLIVO, B. Por que C&A, Riachuelo e Pernambucanas dominam o
mercado de cartões de lojas? EXAME, São Paulo, jan. 2012.
Disponível em: <http://exame.abril.com.br/negocios/porque-c-a-
riachuelo-e-pernambucanas-dominam-o-mercado-brasileiro-de-cartoes-
de-lojas/>. Acesso em: abr. 2017.
PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. Microeconomics. Upper Saddle
River, New Jersey: Prentice Hall International, 2001. 700 p.
PORTER, M. Competitive Strategy: Techniques For Analysing
Industries And Competitors. New York: Free Press, 1980. 396 p.
(Republicado com uma nova introdução, 1998). Disponível em:
<http://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=195>. Acesso em:
fev. 2017.
______.The Competitive Advantage: Creating and Sustaining
Superior Performance. New York: Free Press, 1985.
PRINGLE, J.; HUISMAN, J. The Canadian Journal of Higher
Education, v.41, n.3, p.36-58, Toronto, 2011. Disponível em:
<http://journals.sfu.ca/cjhe/index.php/cjhe/article/viewFile/36/2305>.
Acesso em: mai. 2017.
RECKLIES, D. PEST Analysis, 2006. Disponível em:
<https://sites.google.com/site/alastairhyde/PEST.pdf>. Acesso em: abr.
2017.
REID, G. C. Theories of industrial organization. New York e Oxford:
Blackwell, 1987.
REISINGER M. Two sided markets with negative externalities.
Mimeo, 2003.
REITMEIER, P. Activision Blizzard, Inc. in China: a PEST analysis.
Munich Business School Working Paper Series, mar. 2016.
Disponível em: <https://www.munich-business-
school.de/fileadmin/MBS_Daten/Dateien/Working_Papers/MBS-WP-
2016-03.pdf>. Acesso em: abr. 2017.
RENNER. Demonstrativos Financeiros (2008-2016). Disponível em:
<http://www.mzweb.com.br/renner/web/default_pt.asp?idioma=0&cont
a=28>. Acesso em: mar. 2017.
RESENDE, M.; BOFF, H. Concentração Industrial. In: KUPFER, D.
e HASENCLEVER, L., Economia Industrial: Fundamentos Teóricos e
Práticos no Brasil. Rio de Janeiro: Campus, p. 73-90, 2002.
RIACHUELO, Demonstrativos Financeiros (2008-2016). Disponível
em: <http://www.midwayfinanceira.com.br/a-midway/demonstracoes-
financeiras>. Acesso em: mar.2017.
ROCHET, J.; TIROLE, J. Cooperation among Competitors: The
Economics of Payment Card Associations, RAND Journal of
Economics, n. 33, p. 549-570, 2002.
111
______. Platform Competition in Two-Sided Markets. Journal of the
European Economic Association, vol. 1, n. 4, p. 990-1029, 2003.
Disponível em: <www.jstor.org/stable/40005175>. Acesso em: dez.
2016.
______. Two-sided markets: a progress report. RAND Journal of
Economics, vol. 37, n. 3, p. 645–667, 2006. Disponível em:
<http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1756-
2171.2006.tb00036.x/full>. Acesso em: jan. 2017.
ROSON, R. Two-sided markets. 2004. Disponível em:
<http://venus.unive.it/roson/papers/fusion2.pdf>. Acesso em: fev. 2017.
SALTORATO, P. et al. Fusões, aquisições e difusão da lógica
financeira sobre as operações do varejo brasileiro, Gestão & Produção,
v.23, n.1, p. 84-103, São Carlos, 2016. Disponível em:
<http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0104-
530X2016000100084&script=sci_abstract&tlng=pt>. Acesso em: mar.
2017.
SIAW, I.; YU, A. International Journal of Management; v.21, n.4,
p.514-523, dez. 2004. Disponível em:
<https://www.questia.com/read/1P3-804348771/an-analysis-of-the-
impact-of-the-internet-on-competition>. Acesso em: mai. 2017.
TELECO. Estatísticas Brasil, 2017. Disponível em:
<http://www.teleco.com.br/estatis.asp>. Acesso em: abr. 2017.
TELES, F. Cinco tendências irão nortear a indústria de pagamentos em
2017 no Brasil, CIO. Disponível em:
<http://cio.com.br/opiniao/2017/03/02/cinco-tendencias-irao-nortear-a-
industria-de-pagamentos-em-2017-no-brasil/#sthash.W8bLmkpI.dpuf>.
Acesso em: abr. 2017.
TIROLE, J. The Theory of Industrial Organization, 7 ed., Cambridge,
Massachussetts: MIT Press, 1994. 479 p.
THE ECONOMIST. The fintech revolution. The Economist News
Paper Limited, Londres, 9 mai. 2015. Disponível em:
<http://www.economist.com/news/leaders/21650546-wave-startups-
changing-financefor-better-fintech-revolution>. Acesso em: mar. 2017.
VANAGS, J.; JIRGENA, Application of PEST-SWOT method in
strategic planning agriculture, Journal of Agriculture Science, p. 40-
46, 2008. Disponível em: <http://agrt.emu.ee/pdf/2008_1_vanags.pdf>.
Acesso em: abr. 2017.
113