Personalização do varejo na era da IA: como o AI decisioning revoluciona o relacionamento com clientes

O engajamento do cliente chegou a um ponto de virada. Novas tecnologias, como a inteligência artificial (IA), estão ajudando profissionais de marketing no varejo a finalmente tornar realidade o sonho da personalização individualizada, transformando a forma como as marcas constroem relacionamentos duradouros com seus clientes.

A IA é baseada em machine learning, que profissionais de marketing no varejo já utilizam há anos para prever churn, identificar a próxima melhor ação e personalizar campanhas com base em dados primários, segmentos e públicos.

Mas o AI decisioning, a próxima evolução da personalização individualizada, funciona de forma diferente. Enquanto a maioria dos modelos de IA se baseia em machine learning preditivo ou em grandes modelos de linguagem, o AI decisioning utiliza aprendizado por reforço para personalizar cada aspecto de uma campanha de ciclo de vida no varejo: canal, horário, frequência, mensagem e muito mais. O modelo opera de forma autônoma, aprendendo e testando continuamente para tomar decisões personalizadas para cada cliente.

O resultado é personalização individualizada em escala. Veja como isso se traduz na prática, com exemplos de como as marcas podem aproveitar o AI decisioning.

A abordagem tradicional da personalização no varejo

Talvez você esteja se perguntando: como o AI decisioning realmente se diferencia das abordagens anteriores de personalização? Hoje, a maioria dos modelos de IA usados por profissionais de marketing segue a lógica da "próxima melhor ação". Imagine um varejista executando uma campanha personalizada para consumidores interessados em calçados. Os modelos tradicionais começam com dados próprios e agrupam clientes em categorias como "comprou calçados nos últimos 90 dias" ou "valor médio dos últimos três pedidos de calçado".

Essas variáveis alimentam um modelo preditivo que atribui pontuações com base na probabilidade de recompra, como sapatos sociais versus tênis ou sandálias. Essas pontuações se transformam em regras de negócio que determinam qual tipo de calçado cada cliente provavelmente vai comprar.

Onde a personalização por próxima melhor ação falha

Há cinco anos, prever qual par de calçados alguém provavelmente compraria era considerado o auge da personalização. Mas esse modelo apresenta limitações claras. Na prática, a recomendação costuma acontecer porque o cliente tem uma alta "afinidade" com determinada categoria, o que leva o modelo a presumir que ele continuará comprando o mesmo tipo de produto com base no histórico. O resultado é uma "personalização" que vira um ciclo constante de mais do mesmo. Comprou um tênis de corrida? Aqui estão mais seis opções de tênis de corrida que você pode gostar.

Mas o fato de alguém correr não significa que essa pessoa só se interesse por tênis de corrida. O mesmo modelo que sugere corretamente um novo par corre o risco de criar uma câmara de eco, ignorando interesses como sapatos sociais, botas de inverno ou outras categorias que exigiriam novas regras e novos dados para serem compreendidas.

E, mesmo que o modelo esteja sempre certo e recomende repetidamente o produto ideal para um cliente fiel àquela categoria, isso significa que cada campanha é realmente personalizada para aquele indivíduo? E, mais importante, isso é suficiente para motivar uma compra?

A próxima evolução da personalização no varejo

A resposta curta para as duas perguntas é não.
Oferecer a "próxima melhor compra" nem sempre reflete o que o cliente procura naquele momento, já que essa lógica ainda depende de segmentações e não necessariamente de preferências individuais em tempo real. E mesmo o produto certo perde relevância se o cliente não estiver motivado a comprar. 

Diferentemente dos modelos tradicionais, o AI decisioning foi projetado para motivar a ação. Ele adota uma abordagem de próximo melhor de tudo para o marketing de ciclo de vida.

Além de identificar a melhor recomendação de produto com base nas preferências individuais, o AI decisioning também personaliza o melhor canal, horário, dia da semana, frequência, mensagem, criativo ou qualquer outro elemento necessário para converter cada cliente.

Os agentes de AI decisioning aprendem com o ambiente por meio de experimentação constante e aprendizado contínuo. O resultado é uma personalização individualizada de verdade, baseada em perfis reais de clientes, testes autônomos e com o objetivo claro de aumentar conversões.

O futuro do engajamento de clientes no varejo

O AI decisioning ajuda o varejo a finalmente atingir o potencial máximo da personalização individualizada. Ao utilizar dados primários ricos para entregar campanhas relevantes no nível individual, o BrazeAI Decisioning Studio™ permite que marcas do varejo construam relações mais profundas, humanas e duradouras com seus clientes.

A Braze está moldando o futuro do marketing impulsionado por IA, no qual agentes inteligentes capacitam profissionais de marketing a se tornarem maestros estratégicos de um ecossistema de capacidades inteligentes e modulares. Ao encontrar os clientes com ações que os motivam a converter, o AI decisioning ajuda profissionais de marketing a organizar suas campanhas em torno de um nível de personalização individualizada capaz de gerar resultados de negócio tangíveis.

Se quiser aprender mais, acesse a página do BrazeAI Decisioning Studio™hoje mesmo.

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