O algoritmo encontrou três pessoas que já tínhamos entrevistado
Fizemos quinze entrevistas em profundidade e duzentos questionários sobre o mercado brasileiro de criptomoedas. As entrevistas encontraram um novato cauteloso. Semanas depois, o clustering sobre os dados quantitativos devolveu um grupo de 37% que era exatamente ele. A convergência foi o achado. O ponto cego também foi compartilhado.
O cliente queria entrar no mercado brasileiro de criptomoedas e precisava saber com quem ia falar. A pergunta era comercial e direta: quem é esse investidor, o que ele quer de uma plataforma, e o que faria ele trocar a que já usa.
O desenho que propusemos tinha três pernas que raramente andam juntas. Quinze entrevistas em profundidade — dez investidores e cinco influenciadores digitais. Um questionário com duzentos investidores. E uma coleta de dados públicos: 5.029 vídeos sobre o tema em 280 canais de YouTube, e os 330.794 comentários deixados neles até 11 de setembro de 2020.
A pessoa que moderou as entrevistas e a pessoa que rodou os notebooks estavam no mesmo projeto. Foi isso que tornou o achado principal possível — e ele não foi sobre cripto.
Quem estava comprando, e a surpresa de não serem forasteiros
O retrato quantitativo era nítido: 88% homens, 70% com até 35 anos, escolaridade acima da média brasileira, e pouco mais da metade ganhando até R$ 5.724 por mês. Um quinto trabalhava com TI, desenvolvimento ou software.
A expectativa razoável, em 2020, era que esse público estivesse fora do sistema financeiro tradicional — a narrativa da própria categoria era essa. Os dados diziam o contrário. Entre os investidores de cripto, 84% também tinham poupança, contra 31% do investidor tradicional brasileiro segundo dados de mercado de 2019. Em ações, 22% contra 3%. Apenas 2% não tinham nenhum investimento tradicional. E somente 4% não tinham conta em banco digital.
Não eram pessoas que tinham saído do sistema. Eram pessoas que tinham acrescentado uma camada por cima dele.
O que as entrevistas encontraram
O material qualitativo descrevia um mercado dividido entre veteranos e uma leva nova, chegada havia pouco. Quando pedíamos que descrevessem o típico investidor de cripto, a resposta variava conforme quem respondia — e as variações eram o achado.
“Mais libertários, pessoas que querem se livrar do governo, se livrar de tudo e se proteger.”
Investidor, 33 anos
“Agressivos, querem arriscar, ver se conseguem ganho, entram para ter um retorno alto.”
Investidor, 28 anos
“É uma pessoa com perfil de investimento arrojado, não é aquela que investe em poupança.”
Influenciador, 48 anos
“Pessoas interessadas por tecnologia, ou pelos ideais político-sociais por trás das criptomoedas.”
Influenciadora, 22 anos
Três figuras iam se formando na leitura: o libertário que entrou por convicção, o agressivo que entrou pelo retorno, e um terceiro personagem que aparecia sobretudo nas falas sobre os outros — o novato inseguro, que tinha chegado nos últimos dois anos, pesquisava no Google, e escolhia a plataforma pelo que os amigos diziam.
Esse terceiro era o mais interessante comercialmente e o mais frágil como achado. Ele vinha de descrição indireta, não de auto-descrição. É exatamente o tipo de coisa que um relatório qualitativo afirma com confiança e ninguém consegue conferir.
E o que o algoritmo encontrou
O quantitativo foi analisado com clustering por k-means sobre cinco variáveis: identificação semântica (cauteloso–agressivo, analista–explorador, estrategista–conquistador), familiaridade com os conceitos do mercado, idade, escolaridade e renda individual.
Saíram três grupos, e a distribuição era quase equilibrada: 37%, 32% e 31%.
O grupo de 37% reunia os investidores com menos tempo de mercado — média de dois anos e meio —, a menor renda e a menor escolaridade dos três, posicionados no polo cauteloso da identificação semântica. Queriam depósito a partir de valores mínimos, taxa zero para volume pequeno, atendimento em português e vídeos explicativos na plataforma. Tinham escolhido a corretora pesquisando no Google e perguntando a conhecidos.
Era o novato inseguro das entrevistas. Não uma aproximação: o mesmo personagem, com renda medida, tempo de mercado medido e tamanho medido.
Isso é o que dois métodos servem para fazer um pelo outro. O qualitativo produziu a hipótese e a linguagem — cauteloso, pesquisa no Google, pergunta pro amigo. O quantitativo disse quantos eram e quanto ganhavam. Nenhum dos dois, sozinho, teria entregue as duas coisas. E se o clustering tivesse devolvido grupos que as entrevistas não reconheciam, isso também seria informação: teria significado que uma das duas leituras estava errada, e valeria a pena descobrir qual antes de entregar.
O terceiro achado do trio veio dos dados públicos e não tinha como vir de outro lugar: dos 280 canais que falavam do assunto, 7% respondiam por 91% de tudo o que havia sido publicado. A conversa parecia ampla e era concentrada.
O que a foto de 2020 já mostrava
Uma pesquisa é uma foto de um momento. O relatório final foi entregue em 4 de novembro de 2020. O Pix entrou no ar doze dias depois. A foto pegou o comportamento financeiro brasileiro nas últimas semanas antes de ele mudar de patamar.
Duas coisas naquela foto envelheceram bem.
A primeira é que 33% dos investidores nomearam “plataforma regulada dentro dos requisitos legais brasileiros” como atributo desejado de uma corretora ideal. Um mercado sem regulação pedindo regulação. Em dezembro de 2022 o Brasil sancionou a Lei 14.478, o marco legal dos ativos virtuais; um decreto de 2023 deu ao Banco Central a competência de regular e autorizar as prestadoras; em novembro de 2025 vieram as resoluções que criaram o regime das SPSAVs.
A segunda é mais prosaica e foi a mais útil ao cliente na época: 72% queriam poder depositar valores mínimos e 55% queriam atendimento em português. Lidas juntas com a renda mediana da amostra, essas duas linhas não são preferências — são a especificação de um mercado de tíquete pequeno, que precisa ser atendido no idioma local. Quem entrasse aqui desenhando para o investidor grande estaria desenhando para a minoria.
E o que ela errou
A retrospectiva é generosa, então vale nomear o erro, que foi nosso e foi dos dois métodos ao mesmo tempo.
Perguntamos a razão principal para investir em cripto. Ganho no longo prazo, 38%. Menos burocracia que o sistema bancário, 22%. Ganho no curto prazo, 19%. Usar como moeda de troca e pagamento, 12%. Indicação de amigos, 8%.
Tratamos os 12% como o que eles pareciam ser: a quarta razão de seis, uma minoria. Os dados públicos concordaram e reforçaram. Nos 58.695 registros de menção a alguma criptomoeda nos comentários, Bitcoin era 86%. Stablecoin aparecia em 0,5%. Tether, em 0,1%.
Em fevereiro de 2025, o presidente do Banco Central afirmou publicamente que cerca de 90% do volume de criptoativos movimentado no Brasil estava em stablecoins. Dados da Receita Federal para o primeiro semestre de 2025 apontaram R$ 227 bilhões em transações, com o USDT respondendo por cerca de dois terços.
A minoria de 12% era o mercado. O 0,5% era o vetor.
Há um segundo erro, menor e mais engraçado: a segunda moeda mais mencionada nos comentários, com 5%, era um projeto que hoje não figura em nenhuma discussão de mercado. Ethereum aparecia com 2%. Atenção em rede social não é previsão — é atenção. Nós medimos bem e interpretamos como se fosse a mesma coisa.
O que aprendemos e usamos desde então: num mercado que cresce rápido, a linha pequena da tabela merece uma pergunta explícita, não um arredondamento. Não porque toda minoria vira maioria — a maioria não vira —, mas porque o custo de perguntar é uma pergunta a mais no questionário, e o custo de não perguntar é este texto.
Duzentos questionários online com investidores de cripto autodeclarados, recrutados num mercado que já era digital e autosselecionado — não é amostra da população brasileira nem de investidores em geral. Quinze entrevistas em profundidade não sustentam projeção. Os dados de redes são comentários públicos coletados até 11 de setembro de 2020: medem atenção, não posse nem volume financeiro. O clustering usou cinco variáveis e um número de grupos definido por nós; outras variáveis, ou outro número, dariam outra partição — clusters são um recorte útil, não uma descoberta de fatos da natureza. A leitura retrospectiva faz o padrão parecer óbvio quando não era, e não estamos afirmando que enxergamos nada disso na época: o contrário, aliás, é o assunto da seção anterior. Contexto comercial do cliente e nomes de plataformas foram removidos.
Por que isso importa se você contrata pesquisa no Brasil
O argumento que a maioria dos fornecedores faz é que tem quali e tem quanti. Quase sempre isso significa duas equipes, dois relatórios e um capítulo de conclusões que costura os dois no final.
O que aconteceu neste projeto foi diferente em um detalhe que muda o resultado: a hipótese qualitativa foi testada contra os dados antes da entrega, porque as mesmas duas pessoas estavam nos dois lados. O novato cauteloso deixou de ser uma impressão de moderação e passou a ser 37% da amostra, com faixa de renda e tempo de mercado. Se os números tivessem discordado, teríamos sabido a tempo de mudar a leitura em vez de defendê-la.
O ponto não é que o algoritmo validou a antropóloga. É que os dois estavam na mesma mesa, e por isso deu para perguntar um ao outro.
Antropologia e medição na mesma equipe não é discurso — é o que permite testar um achado qualitativo contra os dados antes de entregar. Se você precisa dos dois lados no Brasil, nós fazemos o campo.
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