Análise de presença vs análise de envolvimento

A escolha entre a análise de presença e a de envolvimento depende dos seus objetivos específicos: utilize a presença para volumes de afluência geral ou o envolvimento para marketing. O Purple suporta ambos os padrões do GDPR em redes como Cisco Meraki em mais de 80.000 locais, ajudando as empresas a combinar dados de localização com perfis de convidados com consentimento para impulsionar as operações.

Análise de presença vs análise de envolvimento: qual deve escolher?

A escolha depende da pergunta a que está a tentar responder.

• "Quantas pessoas, onde e quando?" Esta é uma questão de presença. Abrange volumes de visitas, horas de pico, tempo de permanência e quais os locais com melhor e pior desempenho.
• "Quem são, vão voltar e podemos chegar até eles?" Esta é uma questão de envolvimento. Abrange visitantes conhecidos, comportamento de repetição e contactos com consentimento para campanhas de marketing.

A análise de presença deteta todas as pessoas com um dispositivo com WiFi ativo, mas não pode dizer quem são. A análise de envolvimento diz-lhe exatamente quem iniciou sessão, mas apenas para a percentagem de visitantes que optam por se ligar. Nenhuma delas cobre o ponto cego da outra. É por isso que a maioria dos operadores multilocalização executa ambas a partir da mesma rede.

O Purple executa ambas a partir de uma única rede WiFi. Funciona como uma sobreposição na nuvem independente de hardware em Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme e Fortinet. O Purple opera em mais de 80.000 locais ativos globalmente e registou 440 milhões de inícios de sessão em 2024 (dados próprios do Purple).

Onde é que a análise de presença e a de envolvimento diferem genuinamente?

Como funciona a análise de presença

Um smartphone com WiFi ligado envia regularmente pedidos de deteção. Estes são pequenos pacotes de rádio que pedem às redes próximas para se identificarem. Os seus pontos de acesso ouvem estes pacotes e registam o indicador de força do sinal recebido (RSSI), uma medida de quão forte é o sinal. Sinais fortes e prolongados sugerem que o dispositivo está dentro do local. Sinais fracos ou breves sugerem um transeunte.

O relatório de Presença do Purple transforma isto num conjunto de métricas operacionais:

• Conversões: o número total de visitas em que a força do sinal indicou que o dispositivo estava dentro do local.
• Permanência média: quanto tempo os visitantes autenticados permaneceram ligados por visita.
• Visitas por dia e hora: um mapa de calor do volume de visitas ao longo da semana.
• Locais mais e menos populares: os seus 10 melhores e 10 piores locais por visitas. Os locais com zero visitas são excluídos.

As definições completas dos campos estão no artigo de suporte WiFi Analytics: Presence.

Como funciona a análise de envolvimento

Um Captive Portal é a página web que um visitante vê antes de obter acesso à Internet. Nessa página, o visitante inicia sessão com um endereço de e-mail, um formulário ou um início de sessão social. Também fazem uma escolha consciente de consentimento para marketing se assim o desejarem. Cada visita seguinte é associada a um perfil conhecido com dados primários que o visitante lhe forneceu diretamente. Esse perfil altera o que pode medir. Pode contar visitantes novos versus recorrentes e segmentar pelos atributos que partilharam. Pode depois alcançar o grupo que deu consentimento através do seu CRM. O Zone Analytics do Purple pode filtrar o movimento de zona para zona por género ou idade. Esse filtro depende dos dados de início de sessão, pelo que é uma funcionalidade de interação sobreposta aos dados de localização. Consulte o artigo de suporte do Zone Analytics para as definições do relatório.

Comparação lado a lado

Eixo	Análise de presença	Análise de interação
Fonte de dados	Pedidos de sonda e força de sinal de dispositivos próximos	Início de sessão no Captive Portal e sessões ligadas
Quem é contabilizado	Todos os dispositivos com WiFi ligado ao alcance	Apenas visitantes que iniciam sessão
Identidade	Identificador do dispositivo, sem nome ou detalhes de contacto	Nome, email e atributos que o visitante fornece
Métricas comuns	Visitas, conversões, horas de ponta, classificação do local	Visitas repetidas, taxa de consentimento, comportamento do segmento, resposta a campanhas
Efeito da aleatorização de MAC	Alto: inflaciona as contagens exclusivas e quebra a correspondência de visitas repetidas	Baixo: a identidade reside no registo de início de sessão
Base jurídica do GDPR habitual	Interesses legítimos, Artigo 6(1)(f)	Consentimento, Artigo 6(1)(a), para marketing
Ação do visitante necessária	Nenhuma	Iniciar sessão e escolher se pretende dar consentimento
Hardware necessário	Pontos de acesso existentes com feed de localização	Pontos de acesso existentes e um Captive Portal
Mais adequado para	Operações, património, pessoal e comparação de locais	Marketing, fidelização, CRM e personalização
Principal ponto cego	Não consegue dizer quem é a pessoa	Não consegue ver visitantes que nunca se ligam

Como a aleatorização de MAC altera os dados de presença

Todos os dispositivos WiFi têm um endereço MAC, um identificador de hardware transmitido nas suas tramas de rádio. Os primeiros sistemas de presença tratavam cada endereço MAC como uma pessoa. Essa suposição já não se aplica.

Os dispositivos Apple utilizam endereços MAC aleatórios em pedidos de sonda enquanto não estão associados desde o iOS 8. Desde o iOS 14 e Android 10, os telemóveis também utilizam um endereço aleatório por rede, por predefinição, quando se ligam. Os efeitos práticos nos dados de presença são triplos:

• As contagens de dispositivos exclusivos aumentam. Um telemóvel pode aparecer como vários dispositivos ao longo de um dia ou de uma semana.
• A correspondência de visitas repetidas falha. Um telemóvel que regresse na semana seguinte pode utilizar um novo endereço, pelo que parece ser um visitante de primeira viagem.
• Os volumes horários e diários continuam utilizáveis. Num curto intervalo de tempo, a contagem de sinais fortes e sustentados continua a ser um indicador fiável de quão movimentado está um local.

A regra a seguir: utilize os dados de presença para volume, horários e comparação de locais. Não os utilize para análise de fidelidade ou frequência. Os dados de interação estão muito menos expostos à aleatorização porque a identidade reside no que o visitante submeteu, não no endereço de rádio.

Quando é que a análise de presença é a escolha certa?

Escolha a análise de presença quando necessitar de cobertura para todos, e não de profundidade sobre alguns. É a decisão certa quando precisa de:

• Comparar locais de forma justa. Classificar os locais por visitas mostra quais têm pior desempenho. O Purple classifica os seus 10 melhores e os 10 piores.
• Planear equipas. O mapa de calor de dias e horas mostra quando a procura atinge o pico, para que possa gerir as escalas em função disso.
• Medir a conversão dentro de um local. Divida as transações pelas visitas para obter uma taxa de visita para venda de cada loja.
• Compreender o espaço. A Zone Analytics mostra a permanência média por zona, as visitas diárias médias por zona e um mapa de calor horário das pessoas dentro das zonas.
• Evitar fricção. Ninguém precisa de iniciar sessão, por isso consegue ver a grande percentagem de visitantes que nunca se liga.

No Retail, a presença é normalmente a primeira camada que se implementa. Responde a questões de património e operações que os dados de marketing não conseguem responder. Para uma análise mais aprofundada do feed de localização de um fornecedor, leia HPE Aruba Central presence analytics: setup, exports and limits.

Cenário prático: uma cadeia de moda de 30 lojas (valores ilustrativos)

Situação. Um retalhista de moda com 30 lojas quer saber por que razão duas lojas semelhantes no centro da cidade negoceiam de forma diferente. Ambas têm uma área de venda semelhante e volumes de caixa semelhantes.

O que foi feito. O retalhista comparou uma semana de dados de presença com transações de caixa. A Loja A registou 12 000 conversões e 2400 transações, uma taxa de visita para venda de 20%. A Loja B registou 9000 conversões e 2700 transações, uma taxa de 30%. O mapa de calor de dias e horas mostrou que a Loja A atingiu o pico no sábado entre as 14:00 e as 16:00. Durante essa janela, apenas três funcionários estavam na área de vendas.

Resultado mensurável. A análise isolou uma diferença de conversão de 10 pontos. Atribuiu essa diferença a uma falta de pessoal num pico conhecido, e não à falta de visitantes. O retalhista transferiu dois funcionários para a área de vendas durante essa janela horária. Definiu depois a taxa de visita para venda como a métrica a rever quatro semanas mais tarde.

Note o que o retalhista não fez. Não utilizou dados de presença para afirmar que a Loja A tinha clientes mais fiéis. A aleatorização de MAC torna as contagens de visitas repetidas dos dados de presença pouco fiáveis.

Quando é que a análise de engagement é a decisão certa?

Escolha a análise de engagement quando precisar de saber quem são os seus visitantes e agir com base nisso. É a decisão certa quando precisa de:

• Aumentar uma audiência própria. Cada consentimento de escolha consciente adiciona um contacto com quem pode comunicar sem pagar a uma plataforma de terceiros.
• Medir a fidelidade. As visitas repetidas estão associadas a um perfil conhecido, pelo que a divisão entre novos e recorrentes é fiável.
• Provar o impacto das campanhas. Consegue ver se um visitante contactado regressou, e não apenas se abriu um e-mail.
• Segmentar o seu público. Atributos do início de sessão, como a faixa etária, permitem comparar a forma como diferentes grupos utilizam o seu espaço.
• Alimentar o seu CRM. O Purple integra-se com plataformas de CRM e marketing, para que os dados primários fluam para os sistemas que a sua equipa já utiliza.

Em Hotéis, a análise de engagement transforma os registos no WiFi de convidados numa relação direta. Essa relação é crucial com os hóspedes que reservaram através de terceiros.

Cenário prático: um hotel de 200 quartos com restaurante e bar (valores ilustrativos)

Situação. Um hotel de 200 quartos reserva a maioria dos quartos através de agências de viagens online. Como resultado, possui os dados de contacto de poucos hóspedes. O seu restaurante e bar ficam meio vazios nas noites de semana.

O que foi feito. O hotel configurou um Captive Portal que solicitava um endereço de email. O consentimento de marketing era um opt-in separado e não selecionado. Ao longo de um mês, 1.500 hóspedes registaram-se e 600 aceitaram o opt-in, uma taxa de opt-in de 40%. A análise de zona mostrou uma permanência média curta na zona do bar em comparação com o lobby. Os hóspedes passavam pelo bar, mas não ficavam. O hotel enviou uma oferta de jantar a meio da semana aos hóspedes que aceitaram o opt-in.

Resultado mensurável. O hotel construiu 600 perfis de hóspedes contactáveis e com consentimento que não possuía antes. Mede agora dois números mensalmente: as utilizações de ofertas desse grupo e a alteração na permanência na zona do bar. Tem também uma taxa de opt-in de base para melhorar, alterando o que o portal oferece em troca.

Precisa de análises de presença e de engagement ao mesmo tempo?

Para a maioria das propriedades, sim. As duas medidas complementam-se como um denominador e um numerador.

• A presença dá-lhe o total. Mostra quantas pessoas estiveram no local.
• O engagement dá-lhe a quota conhecida. Mostra quantos deles se registaram e quantos aceitaram o opt-in.

Divida um pelo outro e obterá uma taxa de ligação para cada local. Esta é uma medida prática da eficácia da sua oferta de WiFi de convidados. Uma loja com elevada presença e baixo engagement tem visitantes, mas um motivo fraco para se ligar. Corrija o portal ou o incentivo, não o local.

As duas camadas também corrigem os pontos fracos uma da outra.

Pergunta	Apenas presença	Apenas engagement	Ambas juntas
Quão ocupado esteve o sábado?	Respondido para todos os visitantes	Respondido apenas para os que se registaram	Volume total mais a quota conhecida
Os visitantes estão a voltar?	Não fiável após a aleatorização de MAC	Respondido para visitantes registados	Taxa de repetição para visitantes conhecidos, escalada em relação ao volume total
Que zona retém a atenção?	Permanência por zona, sem detalhe de segmento	Sem visualização de zona sem dados de localização	Permanência por zona filtrada por idade ou género
A campanha funcionou?	Mostra apenas uma alteração no volume	Mostra a resposta dos visitantes contactados	Resposta mais o efeito no total de visitas

Cenário prático: uma estação de comboios no centro da cidade (valores ilustrativos)

Situação. Um operador de estação quer melhorar os seus arrendamentos comerciais no átrio. Também quer comunicar informações sobre perturbações aos passageiros. O que foi feito. Os dados de presença mostraram o volume de visitas na zona de circulação por hora. Os dados também confirmaram que o pico matinal entre as 07:00 e as 09:00 registou cerca do dobro do volume do pico da tarde. Os dados de engagement dos passageiros que iniciaram sessão no WiFi da estação forneceram ao operador um grupo de utilizadores com consentimento para atualizações de serviços.

Resultado mensurável. O operador pôde apresentar aos potenciais inquilinos contagens de visitas por hora, utilizando números da sua própria rede em vez de estimativas. Obteve também uma lista de contactos autorizados que pôde medir pelas taxas de abertura de mensagens e taxas de ligação repetida. A Purple funciona em propriedades ferroviárias tanto em Comboios como em estações.

A análise de presença está em conformidade com o GDPR?

A análise de presença pode estar em conformidade com o GDPR, mas a conformidade depende da forma como a implementa, e não da tecnologia. O mesmo se aplica à análise de engagement. Ambas baseiam-se simplesmente em bases jurídicas diferentes.

O que diz o GDPR sobre identificadores de dispositivos

O Artigo 4(1) do GDPR define dados pessoais como qualquer informação que identifique uma pessoa através de um "identificador online". O Considerando 30 nomeia identificadores fornecidos por dispositivos, aplicações, ferramentas e protocolos. Um endereço MAC pode individualizar um dispositivo, e consequentemente o seu proprietário, ao longo do tempo. Trate-o como dados pessoais a menos que consiga demonstrar o contrário.

O Information Commissioner's Office (ICO) do Reino Unido publicou orientações sobre análise de localização utilizando sinais WiFi. Trata os endereços MAC como dados pessoais sempre que estes consigam individualizar um indivíduo. Recomenda também sinalética clara, anonimização rápida e retenção curta.

Efetuar o hash de um endereço MAC, por si só, não exclui os dados do âmbito do GDPR. O Considerando 26 afirma que os dados pseudonimizados, que podem ser associados novamente a uma pessoa através de informações adicionais, continuam a ser dados pessoais. Apenas os dados verdadeiramente anónimos ficam fora do regulamento.

A base jurídica para a análise de presença

Os dados de presença são recolhidos sem que os visitantes realizem qualquer ação, pelo que o consentimento raramente é prático. A maioria dos operadores baseia-se em interesses legítimos ao abrigo do Artigo 6(1)(f). Essa base jurídica exige três condições:

• Uma avaliação de legítimo interesse. Documente a finalidade, o motivo pelo qual os dados de presença são necessários e como pondera isso face às expectativas dos visitantes.
• Transparência ao abrigo do Artigo 14. Informe os visitantes sobre o que recolhe, porquê e durante quanto tempo. A sinalética nas entradas e um aviso de privacidade associado são o método habitual.
• Uma forma de oposição ao abrigo do Artigo 21. Explique como os visitantes se podem opor, por exemplo, desligando o WiFi.

O Artigo 35(3)(c) exige uma avaliação de impacto sobre a proteção de dados (DPIA) para o "controlo sistemático, em grande escala, de zonas acessíveis ao público". Um centro comercial, estádio ou estação que execute análise de presença irá provavelmente preencher esse requisito. Conclua a DPIA antes de ativar a presença.

A base jurídica para a análise de engagement

Os dados de Engagement provêm de visitantes que agem, pelo que o consentimento está disponível e é esperado para marketing. Nos termos do Artigo 7.º, o consentimento deve ser dado de forma livre, específica, informada e inequívoca. Deve também ser tão fácil de retirar como de dar. As caixas pré-assinaladas não contam.

No Reino Unido, os Privacy and Electronic Communications Regulations (PECR), Regulamento 22, adicionam uma regra separada para o marketing por e-mail. Precisa de consentimento específico para o mesmo, por isso mantenha a opção de adesão de marketing separada dos termos de acesso ao WiFi. As opções de adesão de escolha consciente da Purple baseiam-se nesta separação. A Purple possui certificação ISO 27001 e está em conformidade com o GDPR, possuindo também as certificações CCPA, Cyber Essentials e B Corp.

Controlos a implementar para ambos

• Minimizar. Recolha apenas os campos que irá utilizar.
• Definir períodos de retenção. Elimine ou agregue registos de presença em bruto num calendário fixo.
• Separar finalidades. Não reutilize dados operacionais de presença para marketing sem uma nova base legal.
• Restringir acesso. Limite os identificadores em bruto às pessoas que necessitam deles.
• Publicar o seu aviso. Coloque-o nas entradas e no Captive Portal.

Os mesmos princípios aplicam-se na Saúde. Os pacientes e visitantes nestes locais têm frequentemente expectativas de privacidade acrescidas, pelo que deve tornar a sua sinalética e o seu aviso de privacidade especialmente claros.

Quanto custa cada um a funcionar?

Nenhuma das camadas necessita normalmente de novos pontos de acesso. A Purple funciona como uma sobreposição de nuvem no hardware que já possui. Os custos reais residem na configuração, na governação e no tempo de pessoal para agir sobre os dados.

Linha de custo	Analytics de presença	Analytics de Engagement
Hardware de ponto de acesso	Pontos de acesso existentes da lista de fornecedores suportados	Pontos de acesso existentes da lista de fornecedores suportados
Configuração extra	Ative a transmissão de localização do controlador e defina os limites do local	Desenhe o Captive Portal, os campos de início de sessão e a redação da opção de adesão
Trabalho de planta	Desenhe zonas por local se pretender Analytics de Zona	Não aplicável apenas para dados de início de sessão
Legal e governação	Avaliação de interesses legítimos, DPIA, sinalética e calendário de retenção	Redação de consentimento, aviso de privacidade e revisão do PECR para e-mail
Esforço contínuo	Reveja as horas de ponta e a classificação do local em relação ao pessoal e às vendas	Execute campanhas, gira a transmissão do CRM e lide com as recusas de receção (opt-outs)
Manutenção da qualidade dos dados	Recalibre as expectativas à medida que a aleatorização de MAC evolui	Mantenha a fricção de início de sessão baixa para proteger a taxa de ligação
Principal custo oculto	Sobreleitura de contagens únicas e repetidas	Um fraco incentivo para ligar, o que reduz o público conhecido

O maior custo evitável é uma má decisão tomada com base em dados errados. Dois exemplos comuns são um valor de fidelidade retirado de dados de presença e um gráfico de horas de ponta retirado apenas de visitantes que iniciaram sessão.

Como decidir para o seu património

Comece pela pergunta à qual a empresa precisa de dar resposta este trimestre. Em seguida, escolha a camada que lhe responde.

A sua situação	Recomendação	Porquê
Retalhista multi-site a comparar o desempenho das lojas	Presença primeiro, compromisso em segundo	A classificação do local e a conversão precisam do volume total. O crescimento do CRM vem a seguir.
Grupo hoteleiro a construir relações diretas com os hóspedes	Compromisso primeiro, presença em segundo	Os perfis de hóspedes que optaram por receber comunicações reduzem a dependência de reservas de terceiros.
Centro comercial ou estação a vender espaço a inquilinos	Presença primeiro	Os inquilinos querem contagens de visitas horárias de todos os visitantes.
Estádio ou recinto de eventos com participantes com bilhete	Compromisso primeiro	Os participantes já esperam iniciar sessão e as opções de consentimento alimentam as vendas futuras.
Local com baixas taxas de ligação WiFi	Presença primeiro, depois melhorar o portal	Precisa da contagem total de visitantes para medir a taxa de ligação.
Organização num setor sensível, como a saúde	Presença com uma DPIA, compromisso apenas com consentimento claro	As expectativas de privacidade são mais elevadas e exigem uma governação documentada.

Uma sequência prática para a maioria das propriedades:

1. Escreva as três perguntas que os seus responsáveis de operações e marketing mais precisam de ver respondidas.
2. Mapeie cada pergunta para presença ou compromisso utilizando as tabelas acima.
3. Conclua a DPIA e a avaliação de legítimo interesse antes de ativar a presença em qualquer local.
4. Implemente a presença em toda a propriedade para estabelecer volumes de visitas de referência e horas de maior afluência.
5. Lance o Captive Portal com opções de consentimento de marketing separadas e não assinaladas.
6. Comunique a taxa de ligação por local e trate os desempenhos baixos como um problema do portal a resolver.
7. Reveja trimestralmente e elimine qualquer métrica que a aleatorização de MAC tenha tornado não fiável.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre a análise de presença e a de compromisso?

A análise de presença conta os dispositivos a partir de sinais WiFi sem que o visitante se ligue, pelo que mede as visitas totais, o tempo de permanência e as horas de maior afluência para todas as pessoas que se encontram por perto. A análise de compromisso provém de visitantes que iniciam sessão através de um Captive Portal e optam por dar o seu consentimento, pelo que adiciona identidade, visitas repetidas e alcance de marketing. A presença dá-lhe amplitude em todos os visitantes. O compromisso dá-lhe profundidade sobre a parte conhecida. A maioria dos operadores utiliza a presença para as operações e o compromisso para o marketing.

Qual é melhor para o retalho, a análise de presença ou a de compromisso?

Para o retalho, comece com a análise de presença e depois adicione o compromisso. A presença dá-lhe contagens de visitas, conversão de visita para venda e classificação de locais para cada comprador, ligado ou não. Estas são as medidas que impulsionam as decisões de pessoal e de propriedade. O compromisso transforma depois os compradores que iniciam sessão em contactos com consentimento e em dados fiáveis de visitas repetidas. Utilizar apenas um deles deixa uma lacuna, seja na identidade ou na cobertura.

Preciso de análise de presença e de compromisso?Sim, para a maioria das propriedades multi-site. A presença mede o número total de visitantes, enquanto o envolvimento mede a quota que consegue identificar e contactar. Juntos, oferecem-lhe uma taxa de ligação por local, que mostra onde a sua oferta de WiFi para convidados está a ter um desempenho abaixo do esperado. A presença também não consegue medir a fidelização de forma fiável após a randomização de MAC, e o envolvimento não consegue ver os visitantes que nunca se ligam. Executar ambos elimina cada ponto cego.

A análise de presença está em conformidade com o GDPR?

A análise de presença pode estar em conformidade com o GDPR quando a implementa com os controlos corretos. Trate os endereços MAC como dados pessoais ao abrigo do Artigo 4(1) e do Considerando 30. A maioria dos operadores baseia-se em interesses legítimos ao abrigo do Artigo 6(1)(f), apoiados por uma avaliação documentada. Também necessita de sinalética clara, de um aviso de privacidade e de um período de retenção curto. Os grandes espaços públicos necessitam normalmente de uma DPIA ao abrigo do Artigo 35(3)(c) antes de ativar a presença.

Preciso de hardware novo para executar a análise de presença?

Não, na maioria dos casos utiliza os pontos de acesso que já possui. A Purple é agnóstica em termos de hardware e corre como uma sobreposição na nuvem sobre Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme e Fortinet. A presença necessita que o feed de localização do controlador esteja ativo e que os limites do espaço estejam configurados. A Análise de Zona também necessita de zonas desenhadas num plano de piso para cada local que deseja analisar.

Como é que a randomização de MAC afeta os meus dados de visitas?

A randomização de MAC prejudica principalmente a contagem de dispositivos únicos e de visitas repetidas dos dados de presença. Desde o iOS 14 e Android 10, os telemóveis utilizam um endereço MAC aleatório por rede, por predefinição, e muitos também randomizam os pedidos de deteção (probe requests). Um telemóvel pode aparecer como vários dispositivos, e os visitantes recorrentes podem parecer novos. Os volumes de visitas horários e diários continuam a ser utilizáveis. Utilize os dados de envolvimento, que estão ancorados a um início de sessão, para a fidelização e frequência.

Posso utilizar os dados de início de sessão de WiFi para marketing por e-mail?

Sim, mas apenas com um consentimento de marketing separado e específico. Iniciar sessão para aceder ao WiFi não constitui consentimento para receber marketing. Ao abrigo do Artigo 7 do GDPR, o consentimento deve ser dado livremente e de forma inequívoca, e o Regulamento PECR do Reino Unido 22 exige um consentimento específico para marketing por e-mail. Utilize uma opção de inclusão (opt-in) desmarcada que fique separada dos termos de acesso. Os opt-ins de escolha consciente da Purple seguem este modelo, garantindo que a sua lista contém apenas visitantes que optaram por aderir.