Gustavo Gouveia Macedo; Domingos Isaias Maia Amorim

DOI: 10.22167/2675-6528-202600883

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

A transformação digital do agronegócio impulsionou o surgimento de aplicativos móveis AgTech, mas os fatores associados ao seu sucesso de mercado em economias emergentes permaneciam pouco compreendidos. Este estudo identificou e mensurou fatores associados a três dimensões de sucesso: volume de downloads, avaliação dos usuários (rating) e volume de reviews. Para isso, analisou-se uma amostra censitária de 147 aplicativos AgTech brasileiros disponíveis na Google Play Store e na App Store em fevereiro de 2026. Adotou-se regressão logística binária com validação por bootstrap. O modelo freemium foi o principal preditor de downloads (OR=5,39; p=0,006). A maturidade do aplicativo atuou sobre downloads (OR=1,028/mês; p=0,002) e reviews (OR=1,015/mês; p=0,014), com efeitos cumulativos substanciais ao longo do tempo. A análise bivariada identificou um efeito positivo da integração com IoT sobre downloads, que desapareceu no modelo multivariado ao ser controlado pela presença de CNPJ brasileiro. A presença de CNPJ associou-se negativamente a downloads (OR=0,267; p=0,005), interpretada como competição assimétrica. O rating revelou-se uma dimensão não discriminante, consistente com um efeito de teto estrutural. Concluiu-se que a estratégia freemium e a maturidade do aplicativo são os principais determinantes do alcance e do engajamento de aplicativos AgTech no Brasil, enquanto a sofisticação tecnológica, como IoT e modo offline, não apresentou efeito independente sobre as dimensões de sucesso após controle por variáveis confundidoras. No estágio atual do AgTech brasileiro, priorizar acesso gratuito e presença sustentada nas lojas produz retornos mais expressivos do que investir em diferenciação tecnológica.

Palavras-chave: Agricultura digital; Aplicativos móveis; Freemium; Maturidade do aplicativo; Regressão logística.

1. Introdução

O agronegócio brasileiro desempenha um papel fundamental na economia nacional, sendo responsável por uma parcela significativa do Produto Interno Bruto (PIB), que em 2024 correspondeu a cerca de 23% (CEPEA, 2025). Este setor estratégico tem passado por uma intensa transformação digital, um movimento amplamente conhecido como Agricultura e Tecnologia, ou AgTech. Essa digitalização tem impulsionado a oferta de ferramentas tecnológicas inovadoras para otimizar a produção agropecuária, evidenciada pelo crescimento expressivo de mais de 1.700 startups AgTech ativas no Brasil em 2023 (Embrapa; ABStartups, 2023).

Nesse ecossistema em constante evolução, os aplicativos móveis emergem como uma das formas mais diretas e acessíveis de conectar soluções tecnológicas ao produtor rural (Trendov et al., 2019). A gama de funcionalidades desses aplicativos é vasta, abrangendo desde o acompanhamento de cotações de commodities até a gestão de irrigação por meio de sensores de Internet das Coisas (IoT), além de plataformas de conectividade para cooperativas. Contudo, apesar da proliferação dessas ferramentas, observa-se uma notável disparidade em seu desempenho nas lojas digitais: enquanto alguns aplicativos alcançam centenas de milhares de downloads e elevadas avaliações, outros permanecem com baixa visibilidade e adoção restrita.

Essa diferença de desempenho levanta uma questão central para o setor: quais fatores distinguem os aplicativos AgTech bem-sucedidos daqueles que apresentam um desempenho inferior? A compreensão desses determinantes é crucial para impulsionar a adoção tecnológica e otimizar os investimentos no agronegócio.

A maior parte da pesquisa sobre o sucesso de aplicativos móveis tem se concentrado no mercado de consumo geral, analisando variáveis como preço, frequência de atualizações e avaliações dos usuários (Biviji et al., 2020; Ghose e Han, 2014; Liu et al., 2014). No entanto, o segmento AgTech possui características intrínsecas que dificultam a transposição direta desses resultados. A sazonalidade da produção agropecuária, as limitações de conectividade no meio rural, a necessidade de integração com dispositivos IoT e o papel das parcerias com cooperativas e entidades setoriais são exemplos de fatores que conferem singularidade a este mercado (Klerkx et al., 2019; Fielke et al., 2020).

A escassez de estudos empíricos focados especificamente no contexto AgTech brasileiro representa uma lacuna significativa. Sem evidências locais robustas, desenvolvedores, investidores e órgãos de fomento tomam decisões sobre estratégias de produto sem uma base de dados sólida. Isso pode resultar em desperdício de recursos, baixa adoção tecnológica no campo e, consequentemente, um freio no avanço da digitalização do agronegócio. A necessidade de uma avaliação mais abrangente do sucesso, que vá além de uma única métrica, é, portanto, premente.

Com base neste cenário, este estudo busca identificar e mensurar os fatores associados ao sucesso de aplicativos AgTech no Brasil. O conceito de sucesso é operacionalizado em três dimensões complementares: alcance, medido pelo volume de downloads; qualidade percebida, avaliada pelo rating dos usuários; e engajamento, quantificado pelo volume de reviews. Essa abordagem multidimensional segue as recomendações da literatura de economia de plataformas digitais (Zhu e Zhang, 2010), permitindo uma avaliação mais robusta e completa do fenômeno.

2. Material e Métodos

O presente estudo adotou um delineamento transversal, com a coleta de dados realizada em um único ponto temporal, especificamente em 9 de fevereiro de 2026. A unidade de análise consistiu em aplicativos AgTech brasileiros disponíveis nas principais lojas digitais, a Google Play Store e a Apple App Store. O objetivo foi identificar e mensurar os fatores associados ao sucesso desses aplicativos no mercado nacional.

O processo de identificação e seleção da amostra seguiu um protocolo estruturado. Inicialmente, realizou-se uma busca sistemática na Google Play Store, empregando 52 termos relacionados ao agronegócio. Posteriormente, a busca foi expandida com 96 termos adicionais mais específicos. Complementarmente, efetuou-se uma busca na Apple App Store via iTunes Search API com 55 termos.

Após a deduplicação dos resultados entre as fases e as lojas, o universo consolidado totalizou 380 aplicativos candidatos. Em seguida, procedeu-se à triagem manual desses candidatos com base em critérios de inclusão rigorosos. Os aplicativos deveriam ser classificados como AgTech, com foco em produção animal ou vegetal, gestão agropecuária ou serviços correlatos.

Adicionalmente, exigiu-se que os aplicativos tivessem operação ativa no mercado brasileiro, apresentassem um mínimo de 1.000 downloads na Google Play Store e um mínimo de 10 avaliações de usuários. Aplicativos que não atendiam a esses critérios, como jogos temáticos ou estrangeiros sem operação no Brasil, foram excluídos. A amostra final foi composta por 147 aplicativos.

A classificação como ‘aplicativo AgTech’ foi realizada mediante leitura integral da descrição do aplicativo e, quando necessário, acesso ao website do desenvolvedor. Para essa classificação, adotaram-se os critérios do Radar AgTech Brasil (Embrapa; ABStartups, 2023), que definem uma solução digital com funcionalidade primária voltada à produção, gestão ou comercialização agropecuária.

Para verificar a consistência da classificação, cinco aplicativos foram selecionados aleatoriamente e reclassificados em momento distinto, não havendo divergência entre as duas classificações. A amostra final de 147 aplicativos AgTech brasileiros incluiu 119 presentes na Google Play Store e 28 exclusivos da App Store.

As variáveis dependentes do estudo foram definidas em três dimensões de sucesso, cada uma operacionalizada em sua forma binária para os modelos de regressão logística. O alcance foi mensurado pelo volume de downloads, categorizado como “Alto” para valores acima do percentil 75. A qualidade percebida foi avaliada pelo rating dos usuários, categorizado como “Alto” para avaliações iguais ou superiores a 4,0 estrelas. O engajamento foi quantificado pelo volume de reviews, categorizado como “Alto” para valores acima da mediana.

As variáveis independentes foram selecionadas com base na literatura prévia e nas especificidades do setor AgTech (Biviji et al., 2020; Zhao e Balagué, 2015). Incluíram-se o modelo de negócio (freemium versus outros), a integração com dispositivos IoT, a disponibilidade de modo offline, a frequência de atualizações e a idade do aplicativo. Outras variáveis, como website corporativo, versão web e parceria com cooperativa, foram coletadas, mas excluídas dos modelos multivariados por prevalência insuficiente, não atendendo ao critério EPV ≥10 (Peduzzi et al., 1996).

Os dados foram extraídos programaticamente por meio da biblioteca `google-play-scraper` para Python (Python Software Foundation, 2024; versão 3.11). Para as variáveis binárias, desenvolveu-se um script de análise textual que identificou termos-chave nas descrições dos aplicativos, conforme listas detalhadas no Apêndice A do TCC original. A confiabilidade do procedimento de coleta foi verificada mediante a reextração dos dados de cinco aplicativos selecionados aleatoriamente, confirmando a concordância integral dos valores obtidos.

A análise estatística foi conduzida em Python 3.11, utilizando as bibliotecas `statsmodels 0.14.2`, `scipy 1.13.0` e `scikit-learn 1.4.2`. Inicialmente, realizou-se análise descritiva das variáveis. Na sequência, associações bivariadas foram testadas com Qui-Quadrado de Pearson para variáveis binárias, teste exato de Fisher para células com n<5 e Mann-Whitney U para variáveis contínuas versus binárias. Adotou-se um nível de significância de p < 0,05.

Por fim, ajustaram-se modelos de regressão logística binária para cada uma das três variáveis dependentes, em três níveis de complexidade: Simplificado, Intermediário e Completo. Os intervalos de confiança de 95% foram calculados pelo método exato via `statsmodels.conf_int()`. A discriminação foi avaliada pela AUC-ROC com correção por bootstrap (N=500 iterações, seed=42; Efron e Tibshirani, 1993).

Diagnósticos de robustez incluíram a verificação do número de eventos por variável (EPV) (Peduzzi et al., 1996), a multicolinearidade pelo Fator de Inflação da Variância (VIF), adotando-se o limiar conservador de VIF < 10 (Hosmer et al., 2013), o teste de Hosmer-Lemeshow e a distância de Cook. A variável `app_age_months` apresentou 37 casos ausentes (25,2%), e um teste prático de MCAR indicou padrão Missing At Random (MAR). Adotou-se exclusão listwise, conforme recomendação de Little e Rubin (2002) para dados MAR com proporção de ausentes inferior a 30%.

3. Resultados e Discussão

A análise dos dados revelou um cenário diversificado no ecossistema de aplicativos AgTech no Brasil, com achados que desafiam algumas percepções comuns sobre o sucesso de produtos digitais no agronegócio. Os resultados indicam que o alcance e o engajamento são impulsionados por fatores relacionados ao modelo de negócio e à maturidade do aplicativo, enquanto a sofisticação tecnológica, por si só, não se mostrou um preditor independente de sucesso. A amostra final, composta por 147 aplicativos AgTech brasileiros, distribuiu-se predominantemente na Google Play Store, com 81,0% dos apps, e 19,0% exclusivos da App Store, refletindo a maior penetração do sistema Android no mercado nacional.

Em termos de segmentação, a maioria dos aplicativos (46,9%) atende a múltiplas verticais simultaneamente, o que sugere uma abordagem abrangente para o mercado. Os segmentos de pecuária e grãos representaram 34,0% e 15,0% dos aplicativos, respectivamente, enquanto hortifrúti correspondeu a uma parcela menor, de 4,1%. Na dimensão de subvertical, os sistemas de gestão da propriedade rural (FMIS/ERP) foram os mais prevalentes, com 42,9% da amostra, seguidos por soluções de clima e monitoramento (17,7%) e marketplaces agrícolas (10,2%). Essa distribuição indica uma concentração de esforços em ferramentas de gestão e monitoramento, essenciais para a otimização das operações no campo.

As estatísticas descritivas das variáveis de sucesso evidenciaram uma forte assimetria. O volume de downloads apresentou uma média de 386.680, mas uma mediana de 24.116, indicando que poucos aplicativos alcançam um número excepcionalmente alto de instalações. O rating, por sua vez, mostrou uma distribuição concentrada no intervalo superior, com uma média de 4,287 estrelas e 80,3% dos aplicativos com avaliação igual ou superior a 4,0. Este padrão é consistente com um efeito de teto, onde a maioria dos usuários atribui notas elevadas, tornando a métrica menos discriminante para diferenciar o sucesso.

A variável de engajamento, medida pelo volume de reviews, também exibiu uma distribuição assimétrica, com uma mediana de 23 avaliações e uma cauda longa pronunciada, refletindo que poucos aplicativos geram um grande volume de comentários. A correlação positiva e significativa entre downloads e reviews (p=0,385; p<0,001) sugere um mecanismo de vantagem cumulativa, onde um maior alcance tende a gerar mais engajamento, o que, por sua vez, pode melhorar a visibilidade nas lojas e impulsionar novos downloads, conforme descrito por Zhu e Zhang (2010). No entanto, o rating não se correlacionou com as outras dimensões, reforçando sua natureza não discriminante.

A prevalência das variáveis independentes revelou que a integração com Internet das Coisas (IoT) e o modo offline são características ainda pouco difundidas, presentes em 8,8% e 13,6% dos aplicativos, respectivamente. Isso sugere um estágio inicial de adoção de tecnologias mais avançadas no ecossistema AgTech brasileiro, com a maioria dos aplicativos focando em funcionalidades básicas de informação e gestão. O modelo freemium, por outro lado, é adotado por 36,1% dos aplicativos, enquanto a presença de CNPJ brasileiro é observada em 56,5% da amostra, indicando a predominância de desenvolvedores nacionais.

Os modelos de regressão logística foram ajustados em três níveis de complexidade, sendo o Nível A (Simplificado) o recomendado por atender simultaneamente ao critério de Eventos por Variável (EPV) igual ou superior a dez, conforme Peduzzi et al. (1996). Este modelo apresentou indicadores de ajuste e poder discriminatório aceitáveis, com valores de AUC Boot corrigido de 0,774 para downloads e 0,664 para reviews. Os diagnósticos de multicolinearidade foram verificados pelo Fator de Inflação da Variância (VIF), com todos os valores abaixo do limiar crítico de dez, assegurando a robustez das estimativas.

Freemium como principal preditor de alcance

O modelo freemium emergiu como o principal preditor de alcance, com uma razão de chances (OR) de 5,391 (IC95%: 1,632–17,813; p=0,006) para downloads. Isso significa que aplicativos que adotam a estratégia freemium têm aproximadamente 5,4 vezes mais chances de estar no quartil superior de downloads em comparação com outros modelos de monetização. Esse achado é robusto mesmo após o controle por variáveis como idade do aplicativo e frequência de atualizações, e é consistente com a teoria da Cauda Longa de Anderson (2006), que postula que a oferta gratuita de produtos digitais amplifica o alcance ao remover a barreira de preço.

No contexto AgTech brasileiro, essa implicação é particularmente relevante, dado o histórico de desconfiança do produtor rural em relação a novas tecnologias, especialmente entre os pequenos e médios produtores (Fielke et al., 2020; Klerkx et al., 2019). A estratégia freemium pode reduzir não apenas o custo monetário inicial, mas também o risco percebido da adoção, permitindo que o agricultor experimente a ferramenta antes de qualquer compromisso financeiro. Essa observação corrobora estudos anteriores, como o de Liu et al. (2014), que demonstrou que a transição para o modelo freemium pode resultar em um aumento médio de 6,6 vezes nos downloads, uma magnitude similar à encontrada neste estudo.

É importante notar a distinção entre downloads e engajamento qualitativo. Embora o modelo freemium seja um forte preditor de downloads, ele não se mostrou significativo para o volume de reviews (OR=0,632; p=0,279). Isso sugere que, embora a gratuidade atraia um grande número de usuários, incluindo aqueles com baixo engajamento, ela não necessariamente se traduz em maior participação ativa na forma de avaliações. Esse padrão indica um desafio para o ecossistema AgTech brasileiro: converter usuários gratuitos em usuários engajados, conforme observado por Kumar (2014).

A variável “preços públicos”, que indica a presença de tabelas de preços ou planos explícitos na loja, apresentou uma tendência positiva para downloads (OR=3,36; IC95%: 0,90–12,55; p=0,119), mas não atingiu significância estatística. Embora o sentido do efeito seja coerente com a teoria de sinalização de qualidade (Kirmani e Rao, 2000), onde a transparência de preços pode reduzir a incerteza do produtor, o intervalo de confiança amplo impede inferências conclusivas. A baixa prevalência dessa variável na amostra pode ter contribuído para a falta de significância estatística, sugerindo a necessidade de estudos futuros com amostras maiores.

Maturidade do aplicativo: legitimidade acumulada

A idade do aplicativo emergiu como um preditor significativo e independente tanto para downloads (OR=1,028 por mês; p=0,002) quanto para reviews (OR=1,015 por mês; p=0,014). Embora os efeitos por unidade mensal sejam modestos, eles se tornam cumulativos e substanciais em escalas de tempo relevantes. Após 12 meses adicionais de disponibilidade, as chances de um aplicativo alcançar alto volume de downloads aumentam aproximadamente 39%. Para o engajamento, o aumento nas chances de alto volume de reviews é de cerca de 20% a cada 12 meses.

Esses resultados são consistentes com os mecanismos de legitimidade organizacional (Rose e Chilvers, 2018). Aplicativos mais antigos tendem a acumular sinais observáveis de confiabilidade, como um histórico consistente de atualizações, uma base de usuários estabelecida e uma presença consolidada nos rankings de busca das lojas. Os algoritmos de busca, como os da Google Play Store, frequentemente favorecem aplicativos com um histórico mais longo de instalações e engajamento positivo (Ghose e Han, 2014).

Esse ciclo virtuoso, onde os primeiros entrantes consolidam sua posição, torna cada vez mais difícil para novos concorrentes reverterem essa vantagem. Para o ecossistema AgTech brasileiro, isso implica uma estrutura de mercado que tende à concentração, onde aplicativos mais antigos e com modelo freemium podem dominar o alcance, criando potenciais barreiras de entrada para soluções inovadoras mais recentes. A presença de um website corporativo também mostrou uma associação bivariada positiva e significativa com reviews (OR=3,68; p=0,042), mas perdeu significância no modelo multivariado ao ser controlado pela idade do aplicativo, sugerindo que o efeito é mediado pela maturidade.

A imprevisibilidade do rating: efeito de teto estrutural

Um achado notável e informativo foi a ausência de preditores significativos para o rating dos aplicativos, um resultado robusto que se manteve em todas as operacionalizações testadas (cortes em ≥ 4,0 e ≥ 4,5 estrelas, e análise contínua). O melhor desempenho discriminatório foi obtido pelo bloco Maturidade (AUC Boot=0,575), um valor que é praticamente indistinguível do acaso (AUC=0,500). Essa consistência sugere que o rating não atua como uma dimensão discriminante de sucesso neste ecossistema, onde aplicativos de alta e baixa qualidade percebida tendem a receber avaliações igualmente positivas.

Uma explicação plausível para este fenômeno é o efeito de teto (ceiling effect) inerente a aplicativos de nicho com uma base de usuários comprometida. Aplicativos AgTech são frequentemente adotados por produtores rurais que buscam soluções específicas para suas necessidades. Uma vez que o aplicativo atende a essa necessidade, a avaliação tende a ser positiva, independentemente de outras características formais do produto. Ghose e Han (2014) documentaram um padrão similar em aplicativos de saúde, onde nichos com alta especificidade de uso tendem a apresentar ratings inflacionados e pouco discriminantes.

Adicionalmente, Rose e Chilvers (2018) apontam que tecnologias digitais agrícolas frequentemente recebem avaliações entusiastas de adotantes precoces, que por definição são predispostos positivamente à inovação. Essa predisposição pode contribuir para a homogeneidade das avaliações, obscurecendo diferenças de qualidade que seriam mais evidentes em mercados de consumo mais amplos. Assim, o rating, embora seja uma métrica comumente utilizada, revela-se de utilidade limitada para diferenciar o sucesso de aplicativos AgTech no contexto brasileiro atual.

IoT e modo offline: dissociação entre sofisticação tecnológica e alcance de mercado

A ausência de associação significativa entre a integração com IoT e o modo offline e as três dimensões de sucesso (downloads, rating e reviews) constitui um achado com implicações práticas diretas para desenvolvedores e investidores. Este resultado é particularmente relevante, considerando o destaque que essas funcionalidades recebem na literatura sobre agricultura digital (Klerkx et al., 2019; Pretty et al., 2018). A expectativa de que a sofisticação tecnológica impulsionaria o sucesso de mercado não foi confirmada de forma independente neste estudo.

A investigação do confundimento revelou uma explicação para o efeito positivo bivariado da IoT sobre downloads (OR=4,2; p=0,029). Aplicativos com integração IoT tendem a ser desenvolvidos por empresas estrangeiras ou de grande porte que operam sem CNPJ registrado no Brasil. Essas empresas frequentemente dominam o topo da distribuição de downloads, com 17,6% dos aplicativos sem CNPJ acima do percentil 90 geral de downloads, em comparação com apenas 4,4% dos aplicativos com CNPJ. No modelo multivariado, ao incluir o CNPJ como controle, o efeito da IoT desaparece.

Essa observação sugere que não é a tecnologia IoT em si que prediz o volume de downloads, mas sim o porte e os recursos de marketing da organização desenvolvedora. Para desenvolvedores AgTech nacionais, esta é uma constatação crucial: investir em integração IoT como estratégia principal para o crescimento de downloads pode ser uma alocação ineficiente de recursos. A prioridade, neste estágio do mercado brasileiro, deveria ser direcionada para políticas de monetização, como o modelo freemium, e para a longevidade da presença do aplicativo nas lojas digitais, visando a construção de legitimidade e alcance cumulativo.

O paradoxo do CNPJ: competição assimétrica

O efeito negativo da presença de CNPJ na análise bivariada (OR=0,267; p=0,005) sobre downloads é o achado mais contraintuitivo deste estudo. A investigação estratificada revelou que aplicativos sem CNPJ dominam os extremos superiores da distribuição de downloads, com uma mediana de 30.981 downloads, em contraste com 22.457 para aplicativos com CNPJ. Além disso, 17,6% dos aplicativos sem CNPJ estavam acima do percentil 90 geral de downloads, enquanto apenas 4,4% dos aplicativos com CNPJ alcançaram esse patamar.

Uma interpretação plausível, embora não confirmada diretamente pela falta de dados sobre o país de origem dos desenvolvedores, é que o CNPJ atua como uma proxy para “empresa nacional de pequeno ou médio porte” nesta amostra. Sob essa hipótese, os aplicativos sem CNPJ incluiriam com maior frequência empresas multinacionais que, por operarem com sede fora do Brasil, não possuem CNPJ, mas chegam ao mercado com bases de usuários preexistentes e recursos de marketing globais incomparáveis. Se essa interpretação estiver correta, o achado não representa um efeito de legitimidade inverso, mas sim um efeito de competição assimétrica.

Isso significa que desenvolvedores nacionais, com CNPJ, estão competindo em desigualdade estrutural com players internacionais que chegam ao mercado brasileiro com uma escala prévia e recursos substanciais. Essa dinâmica de mercado sugere que a mera presença de um registro formal no Brasil não confere uma vantagem competitiva em termos de alcance, e pode até indicar uma desvantagem em um cenário de competição com gigantes globais. Essa hipótese exploratória demanda validação empírica direta em estudos futuros que coletem dados sobre a origem dos desenvolvedores.

Parcerias com cooperativas: hipótese não confirmada pela análise atual

A parceria com cooperativas agrícolas não apresentou associação significativa com nenhuma das três dimensões de sucesso (downloads: OR=1,52; p=0,641; reviews: OR=2,65; p=0,275; rating: p=0,346). A variável foi excluída dos modelos de regressão logística multivariada devido à sua baixa prevalência na amostra, com apenas sete aplicativos registrando parceria ativa com cooperativas. Essa baixa prevalência, por si só, é um achado relevante, indicando que parcerias formais com cooperativas constituem uma estratégia adotada por uma minoria restrita de desenvolvedores AgTech brasileiros, representando aproximadamente 4,8% da amostra.

Considerando o papel estrutural das cooperativas no agronegócio nacional, que são responsáveis por uma parcela expressiva da comercialização, assistência técnica e acesso ao crédito rural (OCB, 2022), a escassez de aplicativos com essa integração aponta para uma lacuna estratégica no ecossistema digital do setor. Embora a direção positiva do efeito sobre reviews (OR=2,65) seja consistente com a hipótese de que canais cooperativos podem ampliar a base de usuários engajados, o intervalo de confiança amplo e o reduzido número de aplicativos no subgrupo impedem qualquer inferência conclusiva. Essa hipótese demanda verificação em estudos futuros com amostragem intencional de aplicativos com parcerias formalizadas.

Em síntese, os resultados deste estudo indicam que o sucesso de aplicativos AgTech no Brasil é predominantemente determinado pela estratégia de monetização freemium e pela maturidade do aplicativo, que conferem alcance e engajamento crescentes ao longo do tempo. A sofisticação tecnológica, como a integração com IoT ou o modo offline, não demonstrou um efeito independente sobre o sucesso após o controle por variáveis confundidoras, e o rating dos usuários revelou-se uma métrica não discriminante devido a um efeito de teto. Esses achados sugerem que, no estágio atual do AgTech brasileiro, priorizar o acesso gratuito e a presença sustentada nas lojas digitais produz retornos mais expressivos do que investir em diferenciação tecnológica complexa.

4. Conclusão

O presente estudo buscou identificar e mensurar os fatores associados ao sucesso de aplicativos AgTech no Brasil, avaliando seu alcance por meio do volume de downloads, a qualidade percebida pelo rating dos usuários e o engajamento através do volume de reviews. Verificou-se que o modelo freemium emergiu como o principal preditor de alcance, aumentando significativamente as chances de um aplicativo estar entre os de maior volume de downloads. A maturidade do aplicativo, medida pela sua idade, mostrou-se um fator crucial, associando-se positivamente tanto ao volume de downloads quanto ao de reviews, com efeitos cumulativos substanciais ao longo do tempo. Em contraste, a sofisticação tecnológica, como a integração com Internet das Coisas (IoT) e o modo offline, não apresentou um efeito independente sobre as dimensões de sucesso após o controle por variáveis confundidoras. Observou-se ainda que o rating dos usuários não atuou como uma dimensão discriminante de sucesso neste ecossistema, um achado consistente com um efeito de teto estrutural. A presença de CNPJ brasileiro associou-se negativamente a downloads, sugerindo uma competição assimétrica com desenvolvedores multinacionais. A principal contribuição deste trabalho reside em oferecer uma base empírica para desenvolvedores, investidores e formuladores de políticas, indicando que, no estágio atual do AgTech brasileiro, a priorização do acesso gratuito e da presença sustentada nas lojas digitais produz retornos mais expressivos do que o investimento em diferenciação tecnológica complexa.

Este estudo possui algumas limitações importantes, como o delineamento transversal, que impede inferências causais diretas sobre os fatores identificados. A presença de dados ausentes na variável idade do aplicativo e a indisponibilidade de dados de downloads da App Store restringiram a amostra para certas análises. Além disso, a codificação textual automatizada das variáveis IoT e modo offline não foi submetida a validação formal de concordância. Para pesquisas futuras, recomenda-se a realização de estudos longitudinais para estabelecer relações temporais mais robustas entre as características dos aplicativos e o crescimento de mercado. Sugere-se também a coleta direta de dados sobre o país de origem dos desenvolvedores para aprofundar a investigação da hipótese de competição assimétrica. A análise de sentimento das reviews textuais pode oferecer uma alternativa mais sensível ao rating numérico, e a aplicação de métodos de imputação múltipla pode aprimorar a análise de sensibilidade dos modelos com dados ausentes. Por fim, estudos comparativos em outros ecossistemas AgTech, como os da Índia, Argentina e Estados Unidos, podem avaliar a generalidade dos achados para além do contexto brasileiro.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Agronegócios do MBA USP/Esalq

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