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

Publicado

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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Com a IA, o funil de compra está com os dias contados — e o checkout agêntico é só o começo

Publicado

em

*Vanessa Martins

E se, de uma hora pra outra, sua marca deixasse de ser encontrada? Não por falta de tráfego ou campanhas ruins — mas porque simplesmente não é relevante para os algoritmos generativos.

É isso que o avanço dos agentes de IA está começando a provocar: uma nova dinâmica, onde a disputa não é mais por cliques, e sim por relevância algorítmica. A jornada de compra está sendo reescrita — e quem não entender isso agora, corre o risco de desaparecer do radar do consumidor.

O checkout agêntico é a compra feita por meio de assistentes de IA — sem precisar acessar sites, apps ou marketplaces. A inteligência artificial conduz todo o processo: da busca à seleção, da comparação ao pagamento. Tudo integrado à jornada do consumidor direto no ambiente de busca.

O CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou recentemente que os agentes de IA irão além de facilitar tarefas cotidianas, permitindo que os usuários concentrem seu tempo no que realmente importa. Dentro desse contexto, o app do Gemini (a IA da big tech) terá uma ferramenta chamada Agent Mode, que permitirá à IA percorrer aplicativos para encontrar e entregar resultados — sem que o usuário precise abrir nenhuma aba.

E não para por aí: o Projeto Mariner, também do Google, amplia a atuação dos agentes ao permitir buscas na aba de compras da plataforma, com recursos como monitoramento de preços, notificações e carrinho automático no Google Play. Ou seja, tudo acontece sem que o consumidor precise acessar o site da loja.

Outras big techs já estão no mesmo caminho. Em maio, a Mastercard anunciou o lançamento global do seu programa de pagamentos agênticos, o Mastercard Agent Pay, integrado à IA para oferecer uma experiência mais inteligente e personalizada. Na mesma linha, a Visa lançou o Visa Intelligent Commerce, voltado à capacitação de agentes de IA para proporcionar experiências de compra seguras e personalizadas — em escala.

Nos Estados Unidos, a Perplexity AI firmou uma parceria com o PayPal para tornar realidade uma nova fase do comércio agêntico. Com isso, a IA consegue responder aos pedidos dos consumidores diretamente nos resultados de busca e concluir a venda — novamente, sem que o consumidor precise acessar um site.

Por fim, o ChatGPT deixou de ser apenas um assistente para se tornar um influenciador real de decisões de consumo. De conselhos pessoais a comparações de marcas e preços, a IA já interfere diretamente nas escolhas dos consumidores — com base no que encontra, entende e considera confiável.

Em fevereiro de 2023, o ChatGPT chegou a 100 milhões de usuários e se tornou a tecnologia com mais rápida adesão da história. A aplicação registra hoje 800 milhões de usuários ativos semanais. Somente em março deste ano, foram contabilizadas 4,5 bilhões de visitas. Por conta do sucesso da plataforma, a criadora do ChatGPT, a OpenAI, bateu US$ 10 bilhões em receita anual, o dobro do que faturava um ano atrás, com projeção de atingir US$ 125 bilhões em apenas quatro anos.

Os números e cifras traduzem o hype em torno da plataforma, e dá para testar na prática. Pergunte ao ChatGPT quais são as melhores marcas para um consumo específico. Eu testei com cabelos cacheados e várias marcas que compro de forma recorrente não apareceram nos resultados de pesquisa.

É por isso que precisamos olhar para essa mudança. Para o shopper, muda tudo: perde a força o velho funil de tráfego (clique – conversão). A briga deixa de ser pelo tráfego, se tornando uma disputa por intenção, dados e relevância no algoritmo. Se sua marca não produz conteúdo estruturado em linguagem natural, não alimenta os modelos com contextos sobre seus produtos ou não participa de marketplaces integrados às IAs generativas, ela não será encontrada.

Esse novo cenário impulsionou o surgimento de um novo conceito: o GEO — Generative Engine Optimization. Diferente do SEO tradicional, que organiza conteúdo para ranqueamento nos motores de busca, o GEO exige estruturação de dados e conteúdos que sejam compreensíveis e acionáveis pelas IAs generativas. Hoje se paga para aparecer. Amanhã, o desafio será ser indicado — com ou sem anúncio.

E diante desse novo cenário, a pergunta é: quais dados realmente alimentam as decisões da IA?

Enquanto o mercado ainda se apega ao comportamento de navegação, é preciso buscar empresas capazes de entregar o dado mais valioso de todos: a conversão real. Atualmente dá para saber em qual loja virtual o cliente entrou e de fato comprou, com perfil demográfico, financeiro e comportamental, dados que podem ser utilizados para otimizar campanhas e viabilizar oportunidades de expansão: novos públicos, novos SKUs, novas categorias.

Frameworks alimentados por inteligência artificial cruzam dados de comportamento de compra real com inteligência de mercado, entregando uma visão estratégica sobre o que realmente move as vendas. É preciso unir shopper insights (quem comprou, como e onde) com market insights (movimento de categorias, canais e regiões), para oferecer direcionamento mais assertivo para decisões comerciais e de marketing.

Com essa análise, é possível identificar oportunidades como: clientes que já gastam muito no segmento onde sua marca atua; clientes com alto potencial de crescimento, por demonstrarem padrões de consumo mais elevados no mercado, mas ainda tímidos na sua loja e clientes premium, com maior poder aquisitivo, que podem ser trabalhados com ofertas mais relevantes, categorias específicas e tickets mais altos.

A pergunta não é mais como gerar tráfego. A grande questão, daqui para a frente, será: como sua marca vai ser escolhida sem nem ser clicada?

*Vanessa Martins – Head de marketing da Neotrust

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O atendimento publicitário na era da IA: humano? Ou, substituível?

Publicado

em

*Ranieri Trecha

Se você trabalha em agências de publicidade, provavelmente já ouviu (ou até pensou) que a Inteligência Artificial veio para acabar com algumas funções, inclusive a do atendimento publicitário. Mas, será que vai mesmo?

A verdade é que a IA está acelerando o fim de um certo tipo de atendimento: aquele que opera no automático. Que repassa briefings sem questionar. Que entra em calls só pra cumprir tabela. Esse, com certeza, a IA já faz até melhor e mais rápido.

Segundo a McKinsey (fonte), 30% das tarefas de um executivo de contas podem ser automatizadas com ferramentas de IA generativa. Isso inclui agendamento de reuniões, resumos de pauta, atas, organização de cronogramas, extração de dados. E a lista só cresce.

Mas, isso não é o fim. É só o começo de um novo capítulo.

A pergunta que realmente importa não é: “será que a IA vai nos substituir?”

Mas, sim: “qual é o valor humano que nenhuma IA vai conseguir replicar?”

Num cenário em que tudo pode ser automatizado, o que diferencia um bom atendimento não é o domínio da ferramenta, mas a sensibilidade para interpretar o que ela ainda não capta; o que fica subjetivo. O não dito do cliente. A tensão no olhar da criação. A entrelinha no e-mail escrito com informações pouco claras.

O atendimento que a IA não irá substituir é aquele que lê o contexto antes de apertar o botão de enviar. Age com empatia e interpreta dados e pessoas de forma natural e relacional.

Mais do que saber usar a IA, o atendimento precisa saber quando ela está entregando ruído em vez de solução. Quando ela precisa ser afinada. Quando ela pode ajudar a abrir caminhos, mas não tomar decisões. É aqui que o fator humano vira ativo estratégico.

Estudos da Accenture e da Wunderman Thompson (fonte) apontam que equipes que integram IA ao fluxo de trabalho aumentam a produtividade em até 40%. Isso é fantástico pensando na quantidade de processos operacionais que existem hoje nas agências. Mas esse ganho só se sustenta quando há liderança humana guiando as entregas, sendo estratégico nas decisões e presente no cliente.

Em outras palavras: não basta usar a IA para acelerar tarefas. É preciso ter alguém que garanta que aquilo tudo faz sentido. Que segure a régua da qualidade. Que olhe pro cliente como gente, e não como mais uma conta no portfólio.

A IA vai continuar evoluindo. Vai gerar títulos incríveis, ideias surpreendentes, cronogramas impecáveis. Mas ela não vai te dizer se aquela ideia toca o coração do cliente. Nem vai entender por que uma campanha caiu mal nas redes. Ou, por que a marca precisa dar um passo atrás antes de tentar viralizar de novo.

A IA não é o fim da função de atendimento. É só o fim do atendimento que parou no tempo. Quem só repassa briefing, será substituído.Quem constrói relações, cria pontes, media crises, lidera conversas e sabe traduzir o caos em clareza, vai continuar sendo essencial.

No fim das contas, o que vai diferenciar o atendimento não é saber usar a IA.

É saber quando deixar ela de lado… e assumir o protagonismo que só um ser humano pode ter.

* Ranieri Trecha – Diretor de estratégia e negócios da Mootag

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