Como a IA no varejo impacta o engajamento e a personalização?

O uso da IA no varejo não é mais uma ideia para o futuro. Dados da Grand View Research indicam que o mercado de inteligência artificial para o varejo está aquecido e deve crescer 23% ao ano entre 2025 e 2030, movimentando mais de 40 bilhões de dólares.

O mesmo relatório apresenta os principais usos dessa tecnologia atualmente, que se destaca nas áreas de gestão do relacionamento com os clientes, logística, controle de estoque e otimização de produtos.

Neste cenário, é importante que você prepare a sua empresa desde já para usar as novas tecnologias se não quiser ficar atrás da concorrência. Então, continue a leitura para aprender o que é IA no varejo e quais são os impactos dessa ferramenta na personalização e no engajamento do cliente.

O que é IA no varejo?

É o uso de tecnologias baseadas em machine learning para analisar dados e executar processos repetitivos de forma autônoma (automação). Desse modo, a IA fornece insights que permitem personalizar a experiência do cliente e aumentar a eficiência das campanhas de marketing e de vendas, potencializando o faturamento dos comércios.

O uso da IA no varejo não se limita ao contato direto com o público. Na verdade, a ferramenta pode ser aplicada à gestão do estoque e à conciliação bancária, para atualizar em tempo real e manter a precisão dos registros.

Os profissionais de marketing no varejo utilizam a inteligência artificial há anos para prever churn, identificar a próxima melhor ação e personalizar campanhas com base em dados primários, segmentos e público-alvo.

Dados da McKinsey, inclusive, mostram que 67% dos negócios que usam IA para otimizar as estratégias de marketing e vendas tiveram um aumento no seu faturamento em 2025.

Entendeu o que é essa tecnologia? Então, antes de conferir como a IA no varejo permite a personalização individualizada em escala, conheça seu impacto no engajamento do cliente.

Como a IA no varejo impacta o engajamento do cliente?

A IA permite personalização da experiência de compra do cliente em todos os canais de comunicação. Dessa maneira, as interações com as marcas se tornam mais humanas e relevantes, entregando valor mesmo quando automatizadas, fazendo com que o público se engaje com mais frequência com a marca, criando relacionamentos duradouros.

Aliás, o relatório da McKinsey já citado indica que quase metade das empresas de varejo que usam IA apresentaram maior retenção de clientes e criação de um diferencial competitivo. Essas são duas métricas relevantes para o engajamento, pois mostram como o público se torna fiel à marca.

Agora que você sabe como a IA no varejo impacta o engajamento do cliente, siga a leitura para ver como essa tecnologia permite personalizar as interações em escala.

Como a IA no varejo permite a personalização individualizada em escala?

A partir da coleta, limpeza e processamento de grandes volumes de dados que permitem compreender o comportamento dos consumidores. Dessa maneira, é possível personalizar cada aspecto de uma campanha de ciclo de vida no varejo, como canal de contato, horário e frequência das interações e até o conteúdo das mensagens.

Isso porque os modelos de IA para varejo atuais, como o da Braze, operam de forma autônoma, aprendendo e testando continuamente para tomar decisões personalizadas para cada cliente. O resultado é personalização individualizada em escala.

Para entender melhor a dimensão da mudança trazida pela IA: há cinco anos, sem o uso dessa tecnologia, prever qual par de calçados alguém provavelmente compraria era considerado o auge da personalização. Mas esse modelo tradicional apresenta limitações.

Entenda, a seguir, as diferenças entre personalização tradicional e com IA.

Qual é a diferença entre personalização tradicional e personalização com IA?

A personalização tradicional se baseia na análise das afinidades dos consumidores com determinada categoria, o que leva o modelo a presumir que eles continuarão comprando o mesmo tipo de produto com base no histórico. Já a versão com IA adota uma abordagem de melhores ações para cada parte do marketing.

Na prática, o modelo tradicional foca a previsão do comportamento de compra com base em padrões que se transformam em regras de negócio, o Next Best Action (NBA). Enquanto isso, o modelo com IA motiva a ação ao apresentar canais, frequência e mensagens mais alinhadas ao perfil de cada cliente.

E, claro, as ferramentas de IA para varejo são programadas para aprender a cada interação. Logo, se refinam continuamente para melhorar ainda mais os resultados da marca.

Quais são as limitações do Next Best Action (NBA)?

A principal limitação é fazer com que as recomendações personalizadas se tornem apenas “mais do mesmo”. Isso porque, na análise das afinidades dos consumidores com determinada categoria, o modelo tende a presumir que eles continuarão comprando o mesmo tipo de produto com base no histórico de navegação.

O resultado é uma personalização que vira um ciclo constante de “comprou um tênis de corrida? Aqui estão mais seis opções de tênis de corrida de 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 dados para serem compreendidas.

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

No fim, oferecer a "próxima melhor ação (NBA)" 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.

Como funciona o BrazeAI Decisioning Studio no varejo?

Diferentemente dos modelos tradicionais, o AI decisioning foi projetado para motivar a ação e adota uma abordagem de "próximo melhor" em tudo no marketing de ciclo de vida. Para tanto, usam agentes inteligentes que experimentam variáveis de forma constante, para aprender continuamente a cada interação.

O modelo opera de forma autônoma, aprendendo e testando continuamente para tomar decisões personalizadas para cada cliente em tempo real.

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

O resultado é uma personalização individualizada de verdade, baseada em perfis reais de clientes, testes autônomos e com o objetivo de aumentar conversões, como você confere mais detalhes a seguir.

Como o BrazeAI Decisioning Studio ajuda na personalização no varejo?

Com a utilização de dados primários ricos (como comportamento de compra) para entregar campanhas relevantes no nível individual. Dessa maneira, as marcas do varejo constroem relações mais profundas, humanas e duradouras com seus clientes. Na prática, o Braze AI Decisioning Studio usa agentes para capacitar os profissionais de marketing.

Como resultado, eles se tornam maestros estratégicos de um ecossistema inteligente e modular que ajuda a organizar campanhas em torno de um nível de personalização individualizada capaz de gerar resultados de negócio tangíveis.

Aliás, outro relatório da McKinsey diz que profissionais que usam IA no marketing economizam cerca de 40% do seu tempo, que pode ser gasto nas negociações com os clientes.

Quais são os benefícios do BrazeAI Decisioning Studio no varejo?

Os principais são interações realmente personalizadas, baseadas no comportamento de cada cliente em tempo real, e não em ações passadas. Dessa maneira, as campanhas de marketing se tornam mais relevantes e podem converter mais (gerar mais oportunidades de venda), pois falam diretamente às dores dos consumidores.

Além disso, 7 em cada 10 clientes, segundo dados da McKinsey sobre marketing personalizado esperam receber interações personalizadas e se frustram quando esse desejo não é atendido. O resultado? Eles podem procurar outras marcas que entregam o que desejam.

Logo, contar com a Braze como solução de IA para o varejo é uma forma de criar relacionamentos mais fortes e duradouros e potencializar os resultados do seu negócio.

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