Nos últimos anos, o Nubank passou a ganhar destaque no setor financeiro pelo avanço consistente em favelas e periferias brasileiras, territórios historicamente pouco atendidos pelos bancos tradicionais.

Mas reduzir esse movimento a uma estratégia de inclusão financeira ou comunicação voltada para “classe C” é simplificar demais o fenômeno.

O que está acontecendo ali é mais profundo.

O Nubank entendeu algo que o mercado financeiro demorou a enxergar: densidade urbana combinada com baixa bancarização é uma oportunidade estrutural de crescimento.

Enquanto muitos bancos continuam disputando clientes já consolidados em regiões centrais, o Nubank expandiu sua base em áreas onde existe uma combinação rara: grande concentração populacional, circulação intensa de renda informal e uma enorme demanda reprimida por serviços financeiros.

Mas existe um detalhe ainda mais interessante nessa história.

Favela não é apenas uma categoria social.

Favela é território com dinâmica econômica própria.

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O erro de olhar apenas para renda

Durante décadas, o mercado financeiro estruturou sua lógica de crescimento em torno de recortes socioeconômicos.

Classe A, B, C ou D.

Faixas de renda.

Perfil de consumo estimado.

Esses recortes ajudam a descrever a população, mas raramente explicam como a economia realmente funciona em territórios específicos.

Quando se observa apenas renda média ou classe social, uma favela aparece como um território de baixo poder aquisitivo.

Mas quando se observa densidade populacional, circulação diária de pessoas, concentração comercial e frequência de atividade econômica, a leitura muda completamente.

Muitas comunidades possuem:

• altíssima densidade de moradores
• grande volume de microempreendedores
• forte presença de comércio local
• circulação constante de renda informal

Isso cria microeconomias urbanas extremamente ativas.

Em outras palavras: a renda média pode ser menor, mas a intensidade econômica do território é alta.

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Favela como sistema econômico

Uma favela não funciona apenas como área residencial.

Ela opera como um ecossistema econômico completo.

Existe comércio, serviços, logística informal, redes de confiança comunitária e circulação constante de capital em pequenas transações.

Mercados locais, salões de beleza, oficinas, bares, pequenos restaurantes, serviços de entrega, vendedores ambulantes e microempreendedores digitais formam uma rede econômica complexa.

Tudo isso gera:

fluxo diário de pessoas
movimentação constante de dinheiro
interações comerciais recorrentes

Esse tipo de dinâmica raramente aparece em análises tradicionais baseadas apenas em renda ou perfil demográfico.

Mas é exatamente esse tipo de dinâmica que cria oportunidade para serviços financeiros.

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O que o Nubank entendeu

O crescimento do Nubank nesses territórios não aconteceu apenas por campanhas inclusivas ou posicionamento de marca.

Ele aconteceu porque o banco conseguiu ler territórios densos como infraestrutura de expansão.

Quando um serviço financeiro consegue entrar em um território com grande densidade populacional e forte circulação econômica, a adoção tende a se espalhar rapidamente.

Isso acontece por três fatores principais.

Primeiro, efeito de rede local.
Serviços financeiros se disseminam rapidamente quando começam a circular dentro da própria comunidade.

Segundo, alta frequência de transações.
Microempreendedores e trabalhadores informais realizam múltiplas transações diárias.

Terceiro, confiança comunitária.
Quando um serviço começa a ser utilizado dentro do território, a recomendação entre moradores acelera a adoção.

Esse tipo de dinâmica é invisível quando o público é tratado apenas como “classe C”.

Mas fica evidente quando o território é analisado como cluster econômico urbano.

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Território como infraestrutura estratégica

Esse movimento aponta para uma mudança importante na forma como empresas pensam expansão de mercado.

Tradicionalmente, a estratégia começa pelo público.

Idade.
Renda.
Perfil de consumo.

Mas em ambientes urbanos densos, muitas vezes faz mais sentido começar pelo território.

Porque territórios possuem padrões claros de comportamento coletivo.

Eles revelam:

frequência de circulação de pessoas
concentração comercial
padrões de mobilidade
horários de atividade econômica
fluxo recorrente de consumidores

Esses sinais são muito mais próximos da realidade de consumo do que categorias estatísticas amplas.

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Quando território vira dado

A grande transformação acontece quando essas dinâmicas territoriais deixam de ser apenas percepção qualitativa e passam a ser dados estruturados.

Com a evolução dos dados de mobilidade, hoje é possível observar padrões de presença, frequência e permanência em territórios específicos.

Isso permite identificar não apenas onde as pessoas moram, mas como elas utilizam o espaço urbano no dia a dia.

Em territórios densos, esse tipo de leitura revela padrões extremamente ricos:

rotas recorrentes de deslocamento
concentração de atividade comercial
horários de maior circulação
pontos de encontro e convivência

Esses sinais comportamentais ajudam a identificar onde existe vida econômica real acontecendo.

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O que essa história revela sobre crescimento

O caso do Nubank em favelas e periferias ilustra uma mudança importante na lógica de expansão de mercado.

Empresas que crescem nesses ambientes não estão apenas identificando um público.

Elas estão identificando territórios economicamente ativos.

Quando um território possui alta densidade populacional, circulação constante de pessoas e atividade econômica recorrente, ele deixa de ser apenas um bairro.

Ele se torna um cluster de oportunidade.

E quem consegue ler esses territórios com precisão passa a competir em uma camada que muitos concorrentes simplesmente não enxergam.

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A segunda derivada dessa história

Favela não é apenas uma categoria social.

É um território.

E territórios possuem comportamento.

Empresas que continuam segmentando apenas por renda ou idade enxergam apenas a superfície do mercado.

Empresas que aprendem a ler território passam a enxergar infraestruturas de consumo que ainda não foram totalmente exploradas.

No final, crescimento raramente acontece apenas porque um público foi identificado.

Ele acontece quando o território certo é entendido.

Um estudo publicado no Journal of Consumer Research reforça uma transformação que o mercado de mídia já começa a perceber na prática: a segmentação demográfica tradicional vem perdendo efetividade quando utilizada de forma isolada.

A pesquisa mostra que variáveis amplas como idade, gênero ou renda são cada vez menos capazes de prever o comportamento real de consumo. Esses recortes continuam úteis para descrever populações, mas têm se mostrado limitados quando a tarefa é explicar interesse, intenção ou tomada de decisão.

O motivo é relativamente simples.

Grupos demográficos compartilham características superficiais, não necessariamente comportamentos.

Quando uma campanha parte de uma definição como “mulheres entre 25 e 45 anos” ou “classe A/B”, existe uma suposição implícita de que essas variáveis explicam preferência ou interesse. O estudo sugere exatamente o contrário: dentro de um mesmo grupo demográfico podem existir motivações, jornadas e hábitos completamente diferentes.

Ao mesmo tempo, indivíduos pertencentes a grupos demográficos totalmente distintos podem compartilhar comportamentos extremamente parecidos em relação a determinados temas, interesses ou padrões de consumo.

Isso expõe uma limitação estrutural da segmentação tradicional.

Demografia descreve quem as pessoas são.

Mas raramente explica o que elas fazem.

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O problema não é a demografia

É importante deixar claro que o estudo não decreta o fim da segmentação demográfica.

Idade, renda e gênero continuam sendo variáveis úteis em diversas análises. Elas ajudam a entender composição de mercado, dimensionamento de público e estrutura de consumo em larga escala.

O problema surge quando esses recortes passam a ser utilizados como proxy de comportamento.

Em outras palavras, quando se assume que duas pessoas pertencentes ao mesmo grupo demográfico irão necessariamente compartilhar interesses, hábitos ou intenções de consumo.

Na prática, isso gera um efeito comum em campanhas digitais: audiências grandes, mas pouco qualificadas.

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Automação não resolve dado raso

Essa discussão ganha ainda mais relevância no ambiente atual de mídia digital.

Plataformas cada vez mais automatizadas prometem otimização constante, aprendizado de máquina e eficiência de entrega. Mas existe uma premissa básica que muitas vezes passa despercebida:

Algoritmos otimizam a partir do dado que recebem.

Se o ponto de partida da segmentação é superficial, o sistema não cria profundidade. Ele apenas escala o mesmo recorte inicial.

Em outras palavras, a automação pode melhorar a entrega, mas não corrige um sinal de entrada fraco.

Quando a segmentação parte de variáveis amplas e genéricas, o resultado tende a ser previsível: grande volume de entrega, baixa qualidade de correspondência comportamental.

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Onde o comportamento entra na equação

É nesse ponto que modelos baseados em comportamento começam a ganhar relevância.

Ao invés de partir apenas de características declarativas, esses modelos observam padrões de ação ao longo do tempo.

No contexto de dados de mobilidade, por exemplo, isso pode incluir variáveis como:

frequência de presença em determinados locais
tempo de permanência
padrões de deslocamento
recorrência de visitas
contexto urbano das interações

Esse tipo de dado captura algo que a demografia não consegue: hábito.

Enquanto a demografia sugere probabilidade, o comportamento revela rotina.

E rotinas são muito mais próximas de decisões reais de consumo.

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A diferença entre agrupar e qualificar

No final, a discussão não é sobre abandonar completamente a demografia.

Ela continua sendo uma camada útil de análise.

A mudança estrutural está em entender que demografia e comportamento não cumprem o mesmo papel dentro de uma estratégia de mídia.

Segmentação demográfica tende a agrupar.

Segmentação comportamental tende a qualificar.

Em um ambiente onde inventário cresce, plataformas automatizam entrega e a competição por atenção aumenta, a profundidade da segmentação passa a ser um dos principais determinantes de eficiência de mídia.

Quando a base de dados é superficial, a otimização apenas amplia o erro.

Quando a base é comportamental, a otimização amplia precisão.

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O que esse estudo sinaliza para o futuro da mídia

O relatório não apresenta uma ruptura repentina. Ele apenas formaliza algo que já começa a aparecer nas operações de mídia mais maduras.

Demografia isolada já não sustenta estratégias sofisticadas.

À medida que o mercado evolui para modelos cada vez mais orientados por dados, a capacidade de identificar padrões reais de comportamento passa a ser mais relevante do que simplesmente classificar pessoas em grandes categorias estatísticas.

Porque, no final das contas, campanhas não competem por perfis.

Elas competem por atenção, contexto e intenção.

E esses três elementos raramente são explicados apenas por idade, gênero ou renda.

O mercado de eventos no Brasil entrou em 2026 consolidando um novo ciclo de expansão. Em 2025, o setor movimentou aproximadamente R$ 141,1 bilhões, crescimento de 8,4% em relação ao ano anterior, e as projeções indicam que o volume deve se aproximar de R$ 152 bilhões ao longo de 2026.

A recuperação do setor não é apenas financeira. Ela também aparece na demanda corporativa. Entre janeiro e maio do último ano, os pedidos de orçamento para feiras, convenções e workshops cresceram cerca de 16%, sinalizando que eventos voltaram a ocupar um papel estratégico dentro do marketing e da comunicação das empresas.

O impacto chega também ao mercado de trabalho. O setor já ultrapassa 331 mil empregos formais, aproximadamente 75% acima do nível pré-pandemia, consolidando os eventos como uma das engrenagens mais relevantes da chamada economia de experiência.

Mas existe um ponto mais interessante nesse movimento.

Eventos não são apenas experiências.
Eles são clusters comportamentais temporários.

E isso muda completamente a lógica da mídia.

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O que um evento realmente concentra: comportamento

Quando alguém decide participar de um evento, essa decisão envolve várias camadas de comportamento.

A pessoa:

• escolhe estar ali
• desloca-se fisicamente até o local
• paga ou se registra para participar
• dedica horas da sua agenda àquela experiência

Isso cria algo raro no marketing: intencionalidade real.

Um festival de música concentra pessoas interessadas naquele gênero cultural.
Uma feira de agronegócio concentra profissionais do setor.
Um congresso médico concentra especialistas daquela área.

Em termos de dados, isso significa que eventos funcionam como momentos de alta densidade comportamental.

E isso é muito mais poderoso do que segmentações tradicionais.

Porque não estamos falando de interesses inferidos por navegação ou algoritmos.
Estamos falando de presença física comprovada em um contexto específico.

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O erro comum: tratar evento apenas como patrocínio

Historicamente, a relação entre marcas e eventos sempre foi limitada a três formatos:

patrocínio
ativação presencial
exposição de marca

Isso gera awareness, experiência e relacionamento.

Mas termina ali.

Quando o evento acaba, a audiência também desaparece.

A pergunta que começa a surgir no mercado é outra:

E se o público de um evento pudesse continuar sendo ativado depois que o evento termina?

É aqui que o conceito de O2O (Offline to Online) começa a ganhar relevância.

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Transformando presença física em audiência digital

Com a evolução dos dados de geolocalização, tornou-se possível identificar dispositivos que estiveram em determinados locais em períodos específicos.

Isso significa que um evento pode deixar de ser apenas uma experiência física e passar a ser também uma fonte de criação de audiência digital.

Na prática, é possível criar audiências baseadas em pessoas que:

• estiveram em um festival específico
• participaram de uma feira ou congresso
• frequentaram um estádio em determinada partida
• visitaram uma convenção de negócios

Essas audiências podem ser utilizadas posteriormente em campanhas digitais, permitindo que a comunicação continue mesmo depois que o evento termina.

Mas para isso funcionar, existe um desafio técnico importante.

Nem todo mundo que aparece no mapa realmente participou do evento.

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O papel do GeoBehavior

Dados de localização isolados não dizem muita coisa.

Um ponto no mapa pode significar:

• alguém passando pela rua
• alguém dentro do evento
• alguém que ficou no local por poucos minutos

Por isso, a criação de audiências baseadas em eventos precisa considerar padrões comportamentais, não apenas coordenadas geográficas.

É exatamente essa lógica que sustenta o conceito de GeoBehavior utilizado pela Hands.

Através da análise combinada de localização, data, horário, tempo de permanência e frequência de presença, torna-se possível identificar quem realmente participou de um evento e separar esses usuários de simples passantes.

Essa lógica permite transformar um espaço físico em um cluster comportamental digital.

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Como isso funciona na prática

Com o Audience Hub, a Hands permite criar audiências utilizando dados de geolocalização extremamente precisos, com a definição de áreas específicas através de polígonos, em vez de depender apenas de raios geográficos amplos utilizados pelas plataformas tradicionais.

Além disso, é possível aplicar filtros comportamentais como:

• data do evento
• horário específico
• tempo mínimo de permanência
• frequência de visitas

Esses filtros permitem identificar quem realmente esteve no evento e evitar ruído de dados.

Outro diferencial é a ativação multicanal. Após criadas, essas audiências podem ser exportadas e utilizadas em diferentes plataformas digitais, como Instagram, Facebook, DV360, TikTok, LinkedIn e Spotify, ampliando as possibilidades de ativação de mídia.

Na prática, isso transforma eventos físicos em fontes de geração de audiência digital altamente qualificada.

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O evento não termina quando o palco desmonta

Durante anos, eventos foram tratados apenas como experiências efêmeras.

Mas quando olhamos para eles através da lente de dados e comportamento, fica claro que eles são muito mais do que isso.

Eventos são momentos em que comunidades inteiras se materializam no espaço físico.

E quando conseguimos capturar esses comportamentos, eles deixam de ser apenas experiências temporárias e passam a se tornar ativos de mídia acionáveis.

O palco pode até desmontar.

Mas a audiência continua existindo.

E agora ela também pode ser ativada.