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Black Friday: o impacto da Inteligência Artificial nas empresas do mercado varejista
*Pedro Santoro
A Black Friday e a Cyber Monday, ações promocionais realizadas anualmente no setor varejista, atraem consumidores em todo o mundo, dispostos a comprar produtos com descontos vantajosos e aproveitar as melhores ofertas. Desta forma, esses eventos potencializam as vendas a um ritmo acelerado, exigindo dos estabelecimentos maior preparo para suportar o aumento de demanda. Neste cenário, o uso da tecnologia torna-se um elemento imprescindível para as companhias do segmento impulsionarem seus resultados.
O investimento em soluções como Machine Learning e Inteligência Artificial nas empresas do varejo têm sido cada vez maiores. Segundo o estudo da Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo (SBVC), 87% dos varejistas possuem ações de transformação digital e quase a metade deles (44%) já investem mais de 1% do faturamento bruto em inovação e digitalização. Diante disso, o uso de novas tecnologias contribui diretamente para uma performance mais eficiente e otimização dos processos, gerando melhorias para o varejista, bem como para a jornada de compra e a experiência do consumidor.
Paralelo à implementação de soluções modernas, a disputa de marketing torna-se um grande desafio para as empresas que tentam se destacar em meio a um mercado altamente competitivo, no qual todos buscam constantemente demonstrar suas vantagens ao cliente. Tendo em vista que uma das estratégias mais populares está relacionada ao investimento em mídia, é possível notar que o preço da compra de espaços publicitários cresce durante a alta temporada de compras.
Desta maneira, o sucesso do investimento não é garantido, expondo a empresa ao risco de ter rentabilidade mínima em seu negócio. A partir disso, nota-se a necessidade de adotar uma estratégia aliada à tecnologia, que fuja do convencional para garantir bons resultados.
Benefícios do uso do Machine Learning e Inteligência Artificial nas empresas
Por meio do uso dessas tecnologias, é possível atingir a velocidade necessária para investir a menor quantidade de esforço por parte dos colaboradores e promover uma comunicação personalizada com os clientes. Este cenário possibilita uma experiência diferenciada, mesmo diante do alto volume de compras proporcionado pela temporada da Black Friday e Cyber Monday. Com isso, esses recursos tornam-se aliados indispensáveis para que o processo de venda seja mais simples, rápido e confortável, não apenas para o consumidor, mas também para o varejista que opera e realiza as vendas durante este período.
Pelo fato do varejo contar com um grande número de soluções disponíveis no mercado, as companhias precisam fazer uso de técnicas que auxiliem na busca por bons fornecedores, melhores preços e, principalmente, na conquista de clientes que irão gerar maior rentabilidade. A aplicação da tecnologia cumpre este papel, promovendo a personalização da jornada individual de cada usuário e a compreensão a fundo de suas vontades e desejos, gerando assim um diferencial competitivo frente ao mercado.
Neste cenário, o Machine Learning atua auxiliando os modelos de Inteligência Artificial. Seu objetivo é torná-los cada vez mais efetivos, capazes de aprender com as mudanças contínuas de comportamento dos dados, tornando a IA cada vez mais assertiva e valiosa.
Além disso, a adoção da Inteligência Artificial gera inúmeras possibilidades facilitadoras, como a personalização da comunicação de acordo com o interesse e comportamento do cliente. Permite ainda a automação do plano de mídia aliado à identificação dos canais mais rentáveis para distribuição do investimento midiático, bem como a recomendação de ofertas personalizadas com base na última compra do consumidor.
Por que investir em ferramentas tecnológicas que otimizam o trabalho no setor de vendas?
A aplicação da Inteligência Artificial nas empresas ajuda a selecionar itens personalizados, que tenham como base o mapeamento de interesse do usuário. Através dela, é possível aproximar as marcas de seus consumidores, auxiliar na tomada de decisões para investimentos certeiros e vantajosos e, consequentemente, gerar impactos positivos em seu faturamento.
Em períodos de alta demanda, as soluções ajudam no aumento das taxas de conversão, saída de produtos com menor percentual de venda e ainda contribui na rentabilidade geral dos canais. Além disso, proporciona agilidade, apoio para decisões difíceis, eliminando a chance de “achismos”, e facilitando a tomada de decisão a partir de um conhecimento avançado do próprio negócio, em menos tempo e com uma equipe diversa.
O fato é que as pessoas estão cada vez mais conectadas e exigentes quando a questão é consumo. Logo, para se destacar, os lojistas precisam oferecer um serviço rápido, eficiente e que esteja alinhado ao interesse de seus compradores. Neste sentido, a adoção de recursos como Machine Learning e Inteligência Artificial nas empresas possibilita que o segmento varejista esteja mais preparado para oferecer um serviço de qualidade nestas datas, além de permitir que as companhias aprofundem seu conhecimento sobre os clientes, proporcionando a eles uma experiência mais personalizada e satisfatória.
*Pedro Santoro – Head produtos de marketing da HartB
*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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