Considerando que a cidade de São Paulo possui quase 12 milhões de habitantes e sua contribuição para o PIB brasileiro, ela representa um grande potencial de mercado para a venda de peixes. Dessa forma, propôs-se identificar e descrever os perfis de consumo de peixe da população paulistana. Estabeleceu-se uma amostragem não-probabilística por cotas, com número amostral de 405 pessoas. Obteve-se os dados por entrevistas e questionário online. Primeiramente analisou-se descritivamente todas as variáveis. Em seguida, executou-se várias análises multivariadas para a tipificação das observações: por meio da análise dos componentes principais, as variáveis foram agrupadas em fatores; por duas análises de cluster as observações foram agrupadas usando os fatores obtidos. Para comparação entre os cluster, utilizou-se Qui-quadrado de Pearson e Kruskal-Wallis com teste de Dunn. Todos os testes foram feitos com nível de significância de 5% e, quando necessário, com correção de Bonferroni. Identificou-se seis clusters distintos entre si: cluster 1 - indivíduos de classe alta com pós-graduação; cluster 2 menor frequência de consumo devido a razões financeiras, com grande interesse em aumento de consumo; cluster 3 menor frequência de consumo devido a desinteresse e com aversão às características organolépticas do peixe; cluster 4 gosto por peixe e ausência de influência de aspectos negativos no consumo de peixe; cluster 5 famílias grandes com presença de crianças; cluster 6 famílias pequenas formadas por adultos de meia-idade e ausência de crianças. Para os clusters 2 e 6 o preço do peixe influencia negativamente, para os clusters 1, 3 e 4 ele não influencia. Não houve consenso quanto à influência do preço nos integrantes do cluster 5. O setor produtivo e o mercado de pescados podem utilizar o conhecimento e as informações identificadas e descritas neste estudo para desenvolver estratégias mais efetivas de atingir o consumidor alvo e para ter mais capacidade de estimular eficientemente maior consumo de peixe. Com isso, este estudo pode auxiliar no melhor planejamento de produção, comercialização e marketing de peixes.

Considering that São Paulo city has almost 12 million citizens and its contribution to the Brazilian economy, it represents a huge market potential for fish sales. Thus, this study aimed to identify and describe the fish consumption profiles of the São Paulo city population. A nonprobability quota sampling was established, with a sample size of 405 people. The data were obtained through interviews and an online questionnaire. Firstly, all variables were analyzed with descriptive statistics. Thence, several multivariate data analyses were implemented to typify the observations: Principal Component Analysis arranged the variables into factors; two cluster analyses grouped the observations using the obtained factors. For comparisons between clusters, Pearson′s chi-square test and Kruskall-Wallis with Dunn′s test were adopted. Every test was executed with a significance level of 5% and, when necessary, with the Bonferroni adjustment. Six distinct clusters were identified: cluster 1 - high-class with postgraduate degree individuals; cluster 2 - lower consumption frequency due to financial reasons, with high interest in increasing consumption; cluster 3 - lower consumption frequency due to disinterest and aversion to organoleptic characteristics of fish; cluster 4 - appreciation for fish and lack of negative aspects influence in fish consumption; cluster 5 - big families with children; cluster 6 - small families composed of middle-aged adults and no children. The fish price negatively influences the fish consumption of clusters 2 and 6 and does not in clusters 1, 3 and 4. There was no opinion agreement in cluster 5 regarding the price influence on fish consumption. The aquatic foods market and productive sector may use knowledge information obtained and described in this study to develop more effective strategies to reach the target consumer and to have more ability to encourage effectively more fish consumption. Thereupon this study may benefit better fish production planning and better marketing for fish trading.