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Black Friday: o impacto da Inteligência Artificial nas empresas do mercado varejista

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em

*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

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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

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*Ali Maurente

Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.

O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.

O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.

Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.

Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.

É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.

Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.

Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.

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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

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*José Fleury

A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.

Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).

O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.

Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.

Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.

Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.

Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.

Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.

A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.

No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.

Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.

De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.

Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.

Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.

No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.

Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.

Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.

*José Fleury – CFO da Fintalk

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