{"id":30943,"date":"2026-03-29T13:47:28","date_gmt":"2026-03-29T16:47:28","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=30943"},"modified":"2026-03-25T13:51:55","modified_gmt":"2026-03-25T16:51:55","slug":"mes-do-consumidor-ia-e-a-divisora-de-agua-entre-personalizacao-e-decepcao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/mes-do-consumidor-ia-e-a-divisora-de-agua-entre-personalizacao-e-decepcao\/","title":{"rendered":"M\u00eas do consumidor: IA \u00e9 a divisora de \u00e1gua entre personaliza\u00e7\u00e3o e decep\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

Na \u00e9poca da economia de dados, oferecer uma experi\u00eancia personalizada tornou-se t\u00e3o importante quanto oferecer um bom desconto. A pesquisa \u201cMapa do Engajamento em Apps no Brasil<\/a>\u201d, realizada pelo Instituto QualiBest no final de 2025, apontou que 59% dos clientes acreditam que a personaliza\u00e7\u00e3o aumenta sua inten\u00e7\u00e3o de compra. Isso significa que as pessoas n\u00e3o s\u00f3 confiam seus dados aos varejistas, como tamb\u00e9m esperam receber valor em troca. Nesse contexto, o m\u00eas do consumidor abre uma oportunidade de reflex\u00e3o sobre o que o varejo tem feito com as informa\u00e7\u00f5es que lhes s\u00e3o fornecidas?<\/p>\n

Essa prefer\u00eancia pela personaliza\u00e7\u00e3o tem sido observada a n\u00edvel global, corroborando para o aumento da ado\u00e7\u00e3o de IA no varejo recentemente. De acordo com o levantamento \u201cState of AI in Retail and CPG 2026<\/a>\u201d, da Nvidia, as empresas varejistas que utilizam essa tecnologia saltou de 42% em 2024 para 58% em 2025. Sobre a aplica\u00e7\u00e3o, 40% das empresas utilizam a IA ag\u00eantica para, entre outras fun\u00e7\u00f5es, personalizar e aprimorar a experi\u00eancia do cliente.<\/p>\n

No entanto, ao passo que a ado\u00e7\u00e3o da IA no varejo est\u00e1 iniciando um novo est\u00e1gio na rela\u00e7\u00e3o com os clientes, a expectativa deles para com a tecnologia tamb\u00e9m est\u00e1 aumentando.<\/p>\n

Transformando a jornada em dados<\/strong><\/p>\n

Ao longo de sua jornada, os consumidores fornecem muitas informa\u00e7\u00f5es sobre seus comportamentos e prefer\u00eancias em cada passo, seja em ambientes f\u00edsicos ou digitais. Dentro das lojas, \u00e9 poss\u00edvel registrar, por exemplo, o tempo que os clientes passam em frente as g\u00f4ndolas, mapas de calor e at\u00e9 mesmo os dados acessados pelo Wi-Fi local. J\u00e1 no universo online, a perman\u00eancia em cada p\u00e1gina, produtos visualizados, hist\u00f3ricos de compras e movimenta\u00e7\u00f5es no carrinho tamb\u00e9m viram m\u00e9tricas mensur\u00e1veis.<\/p>\n

Em muitos modelos de neg\u00f3cios \u00e9 comum que a jornada do cliente comece online e termine na loja f\u00edsica, ou vice-versa. Nestes cen\u00e1rios, cabe a aplica\u00e7\u00e3o de uma estrutura omnichannel, na qual os dados dos dois ambientes s\u00e3o unificados em um CDP (plataforma de dados de clientes), identificados em uma ferramenta de Identity Resolution e, por fim, utilizadas por APIs que produzem an\u00e1lises relevantes para a empresa e insumos para a personaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Diante desse alto volume de dados, os agentes de IA no varejo s\u00e3o essenciais para viabilizar toda essa opera\u00e7\u00e3o. Eles podem sugerir produtos de acordo com as prefer\u00eancias, criar alertas para ofertas espec\u00edficas e at\u00e9 identificar quando um cliente corre um risco de desistir da marca, a fim de oferecer incentivos para a perman\u00eancia.<\/p>\n

O risco de n\u00e3o alcan\u00e7ar as expectativas<\/strong><\/p>\n

Por um lado, a familiaridade dos consumidores com a IA os deixa mais receptivos para as a\u00e7\u00f5es dos agentes. Por outro, essa receptividade aumenta a frustra\u00e7\u00e3o quando a IA \u00e9 mal aplicada, pois, ao entrar em um site e realizar o cadastro, o consumidor sabe que est\u00e1 fornecendo seus dados e confia que o varejista far\u00e1 bom uso deles.<\/p>\n

Quando isso \u00e9 feito para enviar informa\u00e7\u00f5es e ofertas que n\u00e3o s\u00e3o \u00fateis para aquele usu\u00e1rio, ou pior, com uma frequ\u00eancia inc\u00f4moda, as chances deste cliente desistir da compra e da marca aumentam significativamente.<\/p>\n

Na outra ponta desse espectro, um erro comum \u00e9 fazer o investimento em IA, mas n\u00e3o utilizar as aplica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis. Ao restringir o uso da ferramenta, seja por falta de conhecimento t\u00e9cnico ou lacunas na estrat\u00e9gia, as sugest\u00f5es, ofertas e conversas com bots ficam gen\u00e9ricas para os consumidores, que passam a ignor\u00e1-la. Quando a personaliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o evolui, o ROI cai.<\/p>\n

Por fim, a pesquisa da Nvidia citada anteriormente mostra que 92% dos executivos desejam aumentar seu or\u00e7amento para IA em 2026, enquanto 89% das empresas que aplicaram os agentes relataram um impacto positivo na sua receita. Logo, al\u00e9m do entusiasmo, \u00e9 preciso que os varejistas entendam o peso da IA no varejo e utilizem suas ferramentas em um contexto estrat\u00e9gico para extrair o m\u00e1ximo de valor dessa tecnologia.<\/p>\n

*Ot\u00e1vio Argenton \u00e9 Country Manager da\u00a0SoftwareOne no Brasil,<\/a> provedora global e l\u00edder em solu\u00e7\u00f5es de ponta-a-ponta para softwares e tecnologia de nuvem.\u202f<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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