O consumidor já não precisa percorrer catálogos, menus e listas de ofertas para encontrar o que procura. Mais do que oferecer recomendações personalizadas, a inteligência artificial mudou a dinâmica da interação entre consumidores e marcas. O comprador passou a fazer perguntas, explicitar necessidades e comparar alternativas antes de tomar uma decisão. Essa mudança vale tanto para as interações com assistentes digitais quanto para o atendimento realizado por pessoas.
A transformação coloca em xeque duas práticas tradicionais de vendas e marketing. De um lado, a navegação passiva em catálogos, baseada na expectativa de que o consumidor encontre sozinho o produto adequado. De outro, os discursos padronizados de vendedores, que apresentam sucessivas características e vantagens comerciais sem necessariamente considerar o que interessa ao cliente. Nos dois casos, a empresa mantém o controle da comunicação e espera que o comprador se adapte à oferta. Com a IA, essa relação tende a se inverter.
O consumidor passa a ter mais condições de definir o assunto, estabelecer critérios de comparação e exigir respostas específicas. A primazia da informação ganha força em um ambiente no qual a tecnologia permite consultar alternativas, esclarecer dúvidas e aprofundar questões sem depender da sequência de conteúdos previamente organizada pela empresa.
Isso também muda o sentido da personalização. Não basta utilizar algoritmos para classificar pessoas em segmentos e distribuir mensagens diferentes para cada grupo. A comunicação precisa responder às perguntas e aos interesses efetivos de quem está do outro lado. A iniciativa da conversa deixa de ser exclusivamente da marca e passa a ser compartilhada ou conduzida pelo cliente.
Objetividade e informação relevante para convencer as LLMs
A mudança afeta não apenas a comunicação com consumidores, mas também a maneira como as empresas precisam organizar e apresentar suas informações. Com a expansão das buscas mediadas por inteligência artificial, marcas passam a disputar a atenção de dois públicos: as pessoas que tomam decisões de compra e os sistemas que ajudam a formular respostas e recomendações.
Em artigo publicado na Folha de São Paulo, a vice-presidente de marketing do Grupo Boticário, Renata Gomide, chama a atenção para essa nova exigência. Segundo ela, para que uma inteligência artificial consiga entender, indexar e recomendar uma marca, não basta produzir conteúdo promocional. É necessário oferecer evidências técnicas, experiências de consumidores e consistência nas informações.
O exemplo utilizado pela executiva é o lançamento de uma marca de produtos para cuidados com a pele. Para que um sistema de IA recomende um produto, precisa encontrar informações sobre a ciência por trás dos princípios ativos, avaliações de especialistas e relatos de quem já o utilizou. A tecnologia, portanto, aumenta o valor de conteúdos que respondem objetivamente às dúvidas e permitem verificar a credibilidade das afirmações.
A reflexão também vale para a comunicação comercial. Em vez de multiplicar mensagens e ofertas, as empresas precisam construir um repertório consistente de informações sobre produtos, aplicações, diferenciais e resultados. A qualidade do conteúdo passa a ser determinante tanto para conquistar a confiança do consumidor quanto para ser considerado relevante pelos mecanismos de inteligência artificial.
Esse cenário exige uma revisão das estratégias de marketing. A personalização deixa de ser apenas uma questão de selecionar qual mensagem será apresentada a determinado perfil e passa a envolver a capacidade de responder a uma demanda concreta. O cliente não quer necessariamente receber mais conteúdo. Quer encontrar a informação que o ajude a decidir.
Da recomendação algorítmica à experiência individual
O avanço da IA não elimina a importância dos mecanismos de análise de dados e recomendação. Ao contrário, amplia sua capacidade de identificar padrões e antecipar necessidades. A diferença está em como esses recursos são incorporados à experiência de compra.
Uma reportagem da Exame descreve a hiperpersonalização como o uso de dados e modelos de IA para definir qual conteúdo, produto, oferta ou mensagem apresentar a cada consumidor em determinado momento. A análise pode considerar histórico de compras, navegação, interações e preferências, acompanhando diferentes etapas da jornada, da descoberta ao pós-venda.
O levantamento da Adobe com a Forrester citado pela reportagem mostra, porém, uma distância entre as expectativas dos consumidores e a capacidade das empresas de atendê-las. Metade dos compradores B2B e B2C pesquisados espera que as organizações compreendam quando, onde e como oferecer interações personalizadas. Entretanto, apenas 39% das empresas afirmaram personalizar a experiência durante a navegação nos sites, percentual que cai para 31% quando se trata de atualizar ofertas em tempo real conforme o comportamento de navegação ou compra.
A IA amplia as possibilidades de adaptação das ofertas, mas a personalização não se resume à identificação estatística de características individuais. Um sistema pode reconhecer que determinado consumidor pertence a uma categoria, apresenta certos hábitos ou tem maior probabilidade de comprar um produto. Isso não significa, necessariamente, compreender o que procura naquela interação.
A diferença é semelhante à que existe entre uma descrição genérica de personalidade e uma conversa entre duas pessoas. A primeira oferece características que podem se aplicar a muitos indivíduos. A segunda permite reconhecer particularidades, esclarecer dúvidas e ajustar a abordagem conforme a resposta do interlocutor.
O desafio das empresas é combinar a capacidade analítica dos algoritmos com a compreensão contextual que se desenvolve nas relações humanas. É nesse ponto que a chamada centralidade do cliente ganha uma dimensão mais concreta. Personalizar começa pelo consumidor, mas não termina nele. Envolve também quem o atende, as áreas responsáveis pela estratégia, os profissionais que desenvolvem os produtos e todos os que participam da experiência oferecida pela marca.
IA amplia a capacidade dos vendedores
Essa mudança tem consequências diretas para a experiência dos funcionários (Employee Experience, ou EX, na sigla em inglês), especialmente dos profissionais que mantêm contato cotidiano com os consumidores. Em segmentos do varejo marcados pela presença de trabalhadores jovens, pela rotatividade ou pela sazonalidade, a tecnologia pode reduzir a distância entre o conhecimento necessário para atender bem e a experiência efetivamente disponível na equipe.
O primeiro benefício é dar mais segurança ao profissional na interação. Com acesso a informações organizadas, diagnósticos e recomendações contextualizadas, o vendedor deixa de depender exclusivamente da memória, de treinamentos anteriores ou da consulta a catálogos para orientar uma escolha. Pode compreender melhor a necessidade apresentada, explicar as alternativas e justificar por que determinado produto faz sentido para aquele cliente.
O atendimento também muda de natureza. Em vez de percorrer uma sequência de ofertas ou tentar convencer o consumidor a levar produtos que não necessariamente correspondem ao que procura, o funcionário pode atuar como um interlocutor que ajuda a construir uma solução. A IA fornece informações e sugestões; cabe ao profissional interpretá-las, contextualizá-las e conduzir a conversa.
Um exemplo dessa integração aparece na estratégia do Grupo Boticário. Segundo reportagem do Mundo do Marketing, a companhia expandiu para quatro mil lojas físicas a ferramenta Meu Botik, desenvolvida em parceria com a Haut.AI. Com visão computacional, o sistema analisa mais de 150 biomarcadores faciais a partir de uma fotografia e apresenta, em aproximadamente 80 segundos, recomendações de produtos para cuidados com a pele.
A ferramenta é utilizada pelas consultoras como apoio ao atendimento presencial. Em um projeto-piloto realizado em 24 lojas de São Paulo e do Rio de Janeiro, o Grupo Boticário registrou aumento de aproximadamente 80% no ticket médio de produtos de skincare, resultado que contribuiu para a expansão da solução.
A mesma estratégia alcança o comércio eletrônico. A ferramenta Siàge Hair Scan, integrada ao e-commerce de Eudora, combina análise de imagens com respostas fornecidas pelo próprio consumidor em um questionário. A partir de seis características do cabelo, gera recomendações de rotinas de tratamento e produtos.
Os dois casos mostram aplicações complementares. Na loja física, a tecnologia aumenta a capacidade de diagnóstico e oferece subsídios para a conversa entre consultora e cliente. No ambiente digital, permite que o próprio consumidor obtenha orientações antes de escolher os produtos. Em ambos, a personalização procura reduzir dúvidas e aproximar a recomendação das necessidades individuais.
Mais do que automatizar a venda, a IA pode enriquecer a experiência de quem compra e de quem atende. Para o funcionário, significa melhores condições de justificar a atenção do cliente e participar de uma interação com maior potencial de resultado. Para a empresa, representa a possibilidade de transformar conhecimento disperso sobre produtos e consumidores em capacidade efetiva de atendimento.
A aplicação da IA pode chegar também à concepção dos produtos. Um artigo no portal da PUC-RS sobre personalização de produtos sensoriais apresenta o caso da Tastery, plataforma que utiliza inteligência artificial para analisar preferências de consumidores e orientar decisões de desenvolvimento no setor de vinhos. Em um estudo de caso citado pela publicação, a adaptação do sabor de um vinho às preferências dos consumidores elevou sua avaliação de 3,6 para 3,95 e permitiu aumentar o preço de venda de US$ 15,66 para US$ 32,48.
Centralidade do cliente como estratégia fim a fim
A evolução da personalização também exige superar uma visão restrita à área de marketing ou aos sistemas de recomendação. Se a experiência passa a ser construída a partir das perguntas e necessidades do consumidor, todas as áreas envolvidas na entrega de valor precisam contribuir para as respostas e, não menos importante, aprender com as perguntas.
A importância do componente humano na força de vendas é particularmente relevante na América Latina, onde o relacionamento pessoal tem peso significativo no varejo e mesmo no B2B. Nessa área, se reconhece que a IA pode ampliar o repertório e a capacidade de resposta dos profissionais, mas não substitui a confiança construída no relacionamento com os consumidores. No entanto, a “centralidade do cliente”, praticada por organizações na vanguarda da gestão ágil, é alinhar todos os jogadores – dos canais de vendas aos times de engenharia e back office – à razão essencial do trabalho de todos; de entregar produtos e serviços que justifiquem a preferência. Isso pressupõe também que as áreas de dados, estratégia e execução estejam efetivamente conectadas. Se as informações obtidas nas conversas não chegam a quem define as ofertas, a personalização fica limitada à superfície do atendimento.
No artigo na Folha, Renata Gomide defende que a transformação começa dentro das próprias organizações, com o redesenho da maneira como as equipes trabalham. A executiva destaca a importância de repertório, curiosidade, capacidade de aprender com erros e autonomia para tomar decisões. São competências que ganham relevância quando a IA assume parte das tarefas de processamento e distribuição de informações.
O uso dessas tecnologias também exige atenção à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Imagens, dados biométricos e informações pessoalmente identificáveis demandam cuidados com finalidade, transparência, segurança e limitação da coleta ao mínimo necessário. A anonimização pode reduzir os riscos associados ao tratamento de dados pessoais, desde que impeça a identificação dos titulares por meios técnicos razoáveis e disponíveis. Portanto, não basta incorporar a proteção de dados ao discurso sobre personalização. Privacidade e segurança precisam fazer parte da arquitetura e da operação das soluções.
