À medida que mais consumidores buscam interações online personalizadas, as empresas podem recorrer à inteligência artificial e à inteligência artificial generativa para ampliar sua capacidade de personalizar experiências.
Aqui está o desafio enfrentado por marcas e varejistas: comunicar-se de forma clara com uma vasta gama de consumidores que falam muitos idiomas distintos, tem culturas e origens socioeconômicas diversas, e tomam decisões de compra baseadas em preferências altamente pessoais. Não é tarefa fácil alcançar todos esses consumidores em grande escala de forma autêntica.
Há algum tempo, as empresas vêm tentando atender às necessidades dos clientes por meio da personalização, utilizando dados e análises para criar experiências mais relevantes.
O objetivo é apresentar aos consumidores ofertas atraentes e mensagens personalizadas e impactantes no momento certo. E os clientes de hoje querem mais disso, como revelou uma pesquisa da McKinsey:
71% dos consumidores esperam que as empresas ofereçam interações personalizadas;
76% ficam frustrados quando as interações personalizadas não acontecem.
E é de fato, muito frustrante receber um e-mail com a promoção de um item que você comprou no dia anterior, ainda mais se no e-mail o preço ficou mais barato do que em sua compra.
No entanto, quando as empresas acertam na comunicação personalizada, podem gerar um valor significativo.
Muitas vezes, as empresas utilizam soluções pontuais, manuais e isoladas para se engajar com seus clientes. Mas os varejistas estão agora entrando em uma nova e promissora era da personalização.
Para alcançar os consumidores onde eles estão e da maneira como desejam ser abordados, os profissionais de marketing podem adotar duas inovações poderosas:
- Promoções direcionadas por IA;
- Uso de IA generativa para criar e escalar mensagens altamente relevantes, com tom, imagens, textos e experiências personalizados em grande volume e velocidade.
Essas inovações estabelecem as bases para o crescimento. Com modelos analíticos aprimorados, marcas e varejistas podem oferecer melhores ofertas a microcomunidades onde quer que estejam. Enquanto isso, a IA generativa permite que os profissionais de marketing criem conteúdos sob medida relevantes para esses grupos.
As marcas podem se conectar melhor com os clientes usando uma linguagem que fale diretamente com eles e oferecendo comunicações que ressoem e motivem o engajamento.
Para desbloquear o potencial das promoções e conteúdos direcionados, os profissionais de marketing devem priorizar o fortalecimento de sua base tecnológica de marketing.
Um framework robusto baseado em dados, tomada de decisão, design, distribuição e mensuração é essencial. Com uma análise aprimorada por meio da tecnologia, os profissionais podem obter insights mais profundos sobre o comportamento e as preferências dos clientes, oferecer experiências personalizadas melhores e incorporar táticas que sustentem uma estratégia de personalização de longo prazo para o crescimento.
A promessa das promoções direcionadas
Tanto para as empresas quanto para os consumidores, a forma antiga de gerenciar promoções — com ofertas genéricas para grandes grupos — já não é suficiente. Os varejistas enfrentam pressões devido à incerteza econômica, às mudanças nas preferências dos consumidores e, em alguns casos, à queda nos lucros. Enquanto isso, pesquisas da McKinsey indicam que 65% dos clientes consideram as promoções direcionadas um dos principais motivos para realizar uma compra.
Muitos varejistas veem a IA como uma forma de reverter essas tendências negativas e acelerar o crescimento. Um número crescente está começando a experimentar o uso de IA para melhorar promoções em massa. Mas as empresas podem ser mais estratégicas utilizando IA:
- Para promoções direcionadas;
- Usando dados para adaptar os descontos às preferências de compra das pessoas ou à afinidade por determinados tipos de ofertas.
Com uma abordagem mais detalhada da segmentação de clientes, os varejistas podem criar promoções voltadas a estágios específicos do ciclo de vida do cliente como aquisição de novos clientes, retenção de clientes, recompra, aumento de LTV, diminuir o risco de evasão ou a objetivos específicos do negócio como promover uma marca ou categoria específica, ou incentivar vendas cruzadas (kits, combos, quem comprou o item comprou também esse outro, et.).
Num mundo saturado de promoções, as empresas podem usar ofertas direcionadas para se destacar. Os varejistas que acertarem nisso podem garantir uma experiência de compra melhor, ao mesmo tempo em que desfrutam de margens mais altas devido à economia nos custos promocionais e ao aumento nas conversões. O ideal é que os profissionais de marketing desenvolvam um programa de ofertas direcionadas em escala que:
- aplique regras de negócios e algoritmos para definir ofertas e cronogramas de entrega
- construa cupons flexíveis e adequados (como escalonamento de descontos para quem compra mais, limitação de uso a determinadas categorias ou períodos, ou ofertas que incluam ou excluam categorias premium)
- entregue promoções direcionadas por todos os canais disponíveis, como site ou aplicativo da empresa, notificações push, mensagens de texto ou e-mails
- ative a personalização com uma cadência constante, quando for relevante
- acompanhadas de comunicações claras e altamente relevantes, como recomendações dinâmicas atualizadas em tempo real com base no histórico de compra ou navegação do cliente
Com essa variedade de ofertas direcionadas, os profissionais de marketing podem criar uma experiência omnichannel perfeita para os clientes, recebendo promoções segmentadas e integradas, sem informações conflitantes ou excessivas. As empresas devem ser inteligentes quanto à margem que estão cedendo, incentivar objetivos específicos em vez de genéricos, e garantir que as promoções sejam oferecidas no momento certo, para as pessoas certas.
Com base no que observamos, empresas que impulsionam vendas incrementais por meio de promoções direcionadas podem ver um aumento de 1% a 2% nas vendas e de 1% a 3% nas margens.
Marketing relevante com conteúdo personalizado aprimorado por IA generativa
Para realmente aumentar o impacto das promoções direcionadas, as empresas podem usar IA generativa para personalizar profundamente o conteúdo e a linguagem, de forma a se conectar mais fortemente com grupos e subgrupos de consumidores do que a comunicação de marketing tradicional.
Os profissionais de marketing sempre buscaram melhorar a experiência do cliente e influenciar decisões oferecendo conveniência ou melhores preços. O próximo passo é tornar a experiência de compra ainda mais conveniente e agradável por meio de maior relevância.
Tradicionalmente, criar conteúdo personalizado para pequenos grupos de consumidores era caro e inviável. A IA generativa permite desenvolver esse tipo de conteúdo em escala e com menor custo. Embora muitos profissionais estejam atualmente testando programas de IA generativa com essa finalidade, a maioria o faz manualmente com ferramentas experimentais e isoladas; não estão automatizando ou integrando esses processos para reduzir gargalos operacionais, nem avaliando o desempenho do conteúdo.
O uso mais inteligente da IA generativa pode desbloquear oportunidades de personalização mais coesas, com interações e pontos de contato mais alinhados ao que os clientes realmente desejam. Atualmente, não existe uma suíte consolidada que faça tudo de ponta a ponta.
Mas com soluções bem integradas que alinhem pessoas, processos e plataformas (plataforma de e-commerce, sistema ERP, CRM, CDP, disparo de e-mail marketing, mensagerias diversas, redes sociais, etc.), os profissionais de marketing podem alcançar uma criação de conteúdo mais rigorosa, melhor coordenação entre equipes e implementação fluida de promoções e conteúdos direcionados.
Embora a criação de conteúdo hoje seja altamente manual, a IA generativa pode acelerar e amplificar todo o processo, ajudando operadores de canais, criadores e analistas a se tornarem mais produtivos.
À medida que mais materiais de marketing são inseridos em um modelo robusto de dados de conteúdo, a IA generativa pode aprender com ciclos de feedback e criar textos cada vez mais personalizados.
Um ponto importante: à medida que as organizações adotam a IA generativa, é essencial que construam modelos para validar e controlar os conteúdos gerados, estabelecendo diretrizes contra vieses, toxicidade e alucinações, e garantindo que estejam em conformidade com os padrões e sistemas de design da empresa.
Para entender o que é possível em termos de melhoria de fluxo de trabalho no futuro, é útil observar como o ecossistema opera — tanto hoje quanto no futuro — nos três estágios da produção de conteúdo.
Alguns desses profissionais estão utilizando a estratégia “4D” (desde 2019) para tecnologia de marketing:
dados, decisões, design e distribuição.
Mais recentemente esses profissionais acrescentaram mais um elemento essencial: mensuração.
Nesse momento, esses profissionais estão atuando assim:
Dados
Ao melhorar a coleta e a análise de dados, os profissionais de marketing podem obter insights mais profundos sobre os comportamentos e preferências dos clientes. E, embora muitas empresas já tenham investido em data lakes (plataformas de armazenamento que armazenam, processam e analisam dados estruturados e não estruturados) e plataformas de dados de clientes (customer data platforms, ou CDPs — softwares que centralizam e unificam dados de clientes de várias fontes para criar uma visão única de cada consumidor), a criação de ofertas e conteúdos mais direcionados exige a expansão da arquitetura de dados em cinco categorias:
- uma área temática de promoções, que inclua o histórico de ofertas e resgates;
- uma área temática de conteúdo, que contenha o histórico de entrega e engajamento de conteúdo;
- metadados e taxonomias universais (e potencialmente habilitados por IA generativa), que podem melhorar o fluxo da automação;
- uma infraestrutura robusta de análises e operações de aprendizado de máquina (MLOps), com feature stores dedicadas para implantação e escalabilidade rápida de modelos de ML;
- novos pipelines de dados e integradores, repositórios de prompts e bancos de dados vetoriais para construir ou personalizar implementações de grandes modelos de linguagem (LLMs)
Junto aos dados transacionais granulares, esses ativos adicionais são a espinha dorsal da tomada de decisão impulsionada por IA — capazes de prever o comportamento do cliente em qualquer canal — e podem ser um verdadeiro diferencial no mercado atual.
Tomada de Decisão
Para desenvolver novas promoções e conteúdos direcionados com uma segmentação mais robusta, as empresas também podem se beneficiar da atualização de seus motores de decisão com novos modelos de IA. Entre suas funções, estão:
- Propensão à promoção: prevê a probabilidade de um cliente realizar uma compra devido a uma promoção, com base no comportamento de compra e engajamento anteriores. Isso pode melhorar a satisfação do cliente e a aplicação de descontos com mais precisão para proteger as margens.
- Eficácia da promoção: prevê o ROI da promoção analisando o comportamento dos clientes durante os períodos com e sem promoções.
- Propensão ao conteúdo: prevê a probabilidade de o cliente interagir com um conteúdo específico. As pontuações de propensão permitem a entrega automatizada do melhor conteúdo para incentivar uma ação.
- Eficácia do conteúdo: mede a eficácia de um conteúdo com base na resposta dos clientes. Conteúdos altamente eficazes podem ser reutilizados ou replicados tematicamente em campanhas futuras.
As saídas desses modelos são então enviadas a um motor de decisão que classifica e determina a melhor oferta e o melhor conteúdo para apresentar a um cliente, no momento certo.
Design
O design inovador garante que o conteúdo seja envolvente e relevante. Uma camada de design sofisticada, que supervisiona dois fluxos de trabalho críticos (gestão de ofertas e produção de conteúdo), ajuda a gerenciar os processos, promovendo excelência operacional e agilidade.
As ofertas direcionadas funcionam melhor com um sistema integrado de gestão de ofertas para catalogar, gerenciar, entregar e resgatar promoções em qualquer canal, incluindo e-commerce e pontos de venda.
Enquanto isso, a gestão de conteúdo começa com ferramentas de IA generativa para criação de textos e desenvolvimento de ativos criativos, lidando com versões e auto formatação de conteúdos diversos, desde outdoors até dispositivos móveis.
Os ativos digitais são armazenados em um sistema centralizado de gestão de ativos digitais (Digital Asset Management – DAM).
É fundamental que tanto os sistemas de gestão de ofertas quanto os de DAM estejam bem integrados com todos os canais de distribuição, permitindo fácil busca, reutilização e entrega dinâmica de ativos.
Distribuição
Alcançar personalização em tempo real exige uma arquitetura sofisticada que entregue mensagens consistentes e relevantes para as audiências certas, no momento ideal, à medida que os clientes transitam entre os canais.
Essa infraestrutura essencial combina capacidades principais:
- processamento instantâneo de sinais dos clientes, que alimentam plataformas de orquestração de jornada e decisão para otimizar a melhor mensagem e canal em cada ponto de contato;
- ferramentas de front-end que suportam o site, aplicativo e e-mails da empresa (como sistemas de gestão de conteúdo e campanhas, além de otimização dinâmica de conteúdo), criadas com templates modulares dinâmicos e integrações via API para renderizar conteúdo personalizado em tempo real;
- interoperabilidade e integração entre plataformas de múltiplos fornecedores.
Mensuração
Uma pilha tecnológica de marketing completa exige uma mensuração rigorosa para facilitar a otimização contínua e melhorias progressivas. Para validar o ROI dos esforços de personalização, são essenciais testes rigorosos de incrementalidade, métricas de desempenho padronizadas e playbooks de mensuração.
As empresas precisam de inteligência acionável para melhorias constantes. Os profissionais de marketing podem implementar mensuração em ciclo fechado, agregando dados de todos os canais em um mecanismo central de relatórios, que gera dashboards de autoatendimento para diferentes stakeholders — desde a liderança executiva que acompanha impacto em receita e margem até operadores de marketing que otimizam campanhas em tempo real.
Para desbloquear a próxima fronteira da personalização com IA generativa, os profissionais de marketing podem começar com uma avaliação cuidadosa de suas oportunidades, adotando as seguintes ações:
- mapear as áreas onde ofertas direcionadas e conteúdo mais relevante podem gerar maior valor;
- identificar os eventos de valor ao longo da vida do cliente que desejam incentivar;
- conduzir um diagnóstico tecnológico para identificar ferramentas ausentes;
- reconfigurar processos em áreas como talentos, dados, tecnologia, análises e modelos operacionais de marketing para otimizar o desenvolvimento de promoções e conteúdo personalizado.
A excelência na execução é o que diferencia os líderes dos seguidores.
O sucesso depende de plataformas perfeitamente integradas, apoiadas por equipes bem treinadas que possam maximizar totalmente os investimentos.
Para melhorar o desempenho, os profissionais de marketing podem focar na eficiência operacional, eliminar sistemas redundantes e estabelecer uma governança robusta. Isso pode ajudar a unificar ferramentas dispersas em um único motor, promovendo engajamento mais relevante e personalizado com os clientes — e impulsionando crescimento real.
Sobre o Autor:
Samuel Gonsales, sócio da idworks, é especialista em Omnichannel, Sistemas de Gestão (ERP) e e-commerce, com mais de 27 anos de experiência no mercado.
