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Black Friday e a logística reversa
*Roberto Pansonato
A Black Friday está chegando e, é claro, cria um ambiente propício para ir às compras, principalmente pela internet. O comércio eletrônico, também conhecido como e-commerce, tem-se apresentado como uma modalidade de compras poderosa, conquistando de vez o gosto do consumidor brasileiro.
Segundo o site ecommercebrasil, o volume de vendas na modalidade comércio eletrônico fechou o primeiro semestre de 2022 com R$ 118,6 bilhões, 6% a mais em relação ao mesmo período de 2021. Números robustos apontam para um crescimento expressivo nas vendas durante a Black Friday deste ano. Levantamento da Nuvemshop mostra que quase a metade dos empreendedores entrevistados espera um aumento de 30% no faturamento de novembro se comparado com outubro.
Até aí, tudo bem, no entanto, há de se considerar uma variável importante: qual é a quantidade referente aos produtos vendidos que deverão, por algum motivo, retornar ao ponto de origem? Será que a nossa logística reversa está preparada para esse aumento de demanda?
A logística reversa, no caso específico do pós-venda, refere-se ao caminho inverso de um produto entregue ao consumidor, mas que precisou, por algum motivo, retornar a origem, geralmente sob responsabilidade da loja virtual. O Código de Defesa do Consumidor, em seu artigo 49, garante ao cliente o direito de arrependimento pela compra, podendo pedir a troca ou a devolução da mercadoria em sete dias, sem justificar os motivos nem sofrer penalidade. Em períodos como a Black Friday, aumenta a responsabilidade do comércio eletrônico, quando o volume de vendas cresce exponencialmente.
Diferentemente da logística tradicional, na qual se tem uma certa previsibilidade dos destinos das encomendas e em que os processos são desenvolvidos para entregar o produto correto, no local correto e no tempo correto, na logística reversa, isso não acontece. Como prever quantos consumidores irão devolver suas encomendas, quais tipos de produtos serão majoritariamente devolvidos ou quais fornecedores terão seus produtos rejeitados?
Embora, o histórico de devoluções possa direcionar para algum ponto, o nível de previsibilidade é muito baixo. Pesquisa da Ebit|Nielsen aponta que quase 30% das compras on-line são devolvidas ou trocadas. Ao se comparar a porcentagem de devolução com a expectativa de vendas para a Black Friday de 2022, é evidente que o volume de produtos que será devolvido pela logística reversa se torna muito grande.
É recomendado às empresas que investiguem os motivos de devolução e criem processos para a logística reversa, utilizando-se da tecnologia disponível e de procedimentos definidos entre o lojista virtual e o consumidor. Cerca de 70% dos consumidores verificam a página de trocas e devoluções antes de efetuarem as compras e querem política de devolução e troca livre de complicações.
É evidente que o lojista virtual, como todo empreendedor, quer reduzir seus custos, e nesse caso, atender à logística reversa sem custo vai no caminho oposto, entretanto é necessário analisar esse contexto do ponto de vista da experiência do consumidor. O valor monetário empregado na logística reversa pode se transformar em valor agregado para o cliente, melhorando a imagem da empresa e o nível de confiança do consumidor.
A Black Friday está se aproximando, as plataformas de vendas já estão preparadas, e os fornecedores e a logística de entrega trabalham no sentido de que o consumidor não precise devolver a sua mercadoria. Quando isso não acontece, é necessária uma logística reversa da mais alta qualidade para proporcionar um nível de excelência na experiência de compras do consumidor. A sua logística reversa está preparada?
*Roberto Pansonato – Designer de produto, com atuação em Gestão de Engenharia de Processos e Produção. É professor do Centro Universitário Internacional Uninter, onde atua na tutoria dos cursos de Logística e Gestão do E-Commerce e Sistemas Logísticos.
*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.
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