O uso de inteligência artificial no varejo precisa ser feito de maneira estratégica. Apenas seguir uma tendência não vai abrir portas para o crescimento do seu negócio, o que torna essencial adotar um planejamento para aplicar essa tecnologia trazendo utilidade para o dia a dia da sua operação.
Sumário
A inteligência artificial (IA) vem transformando o varejo em todos os níveis, da previsão de comportamento de compra à personalização de ofertas e fidelização de clientes. Mas como o seu negócio pode usar essa tecnologia de maneira eficiente?
Afinal, em um cenário onde as experiências precisam ser imediatas, relevantes e consistentes, a IA se consolida como uma ferramenta crucial para impulsionar as taxas de conversão e aumentar o valor do ciclo de vida dos consumidores.
Muito além do uso pontual em chatbots ou assistentes virtuais, a inteligência artificial já é aplicada em estratégias profundas, integradas a softwares de CRM, motores de recomendação, campanhas de marketing personalizadas e análises preditivas.
Continue a leitura para entender como a IA está moldando o futuro do varejo, como aplicá-la de forma prática e estratégica, e como o CRM da Dito potencializa esses resultados. Confira!
A inteligência artificial deixou de ser tendência para se tornar uma aliada estratégica no dia a dia do varejo. Se antes era aplicada de forma pontual, hoje já impacta diretamente toda a jornada do consumidor: da personalização de campanhas à previsão das compras futuras.
Uma pesquisa da KPMG aponta que 33% das empresas de consumo e varejo já utilizam IA em alguma escala.
E esse número deve crescer para 85% nos próximos três anos, representando um crescimento de mais de 150%.
O motivo é claro: quando bem implementada, a tecnologia entrega resultado. Segundo o mesmo levantamento, as empresas que já adotaram IA registraram 29% no retorno sobre investimento (ROI).
Esse avanço acompanha uma mudança de comportamento. Hoje, 71% dos consumidores esperam que as marcas entreguem interações personalizadas e 76% se frustram quando isso não acontece. Em um cenário de múltiplos canais e jornadas cada vez menos lineares, a IA se torna primordial para responder a essas expectativas com relevância e agilidade.
Com o apoio de tecnologias como Machine Learning, natural language processing e análise preditiva, o varejo passou a operar com mais inteligência. Já é possível, por exemplo:
Essa virada de chave foi acelerada pela digitalização das jornadas de consumo.
Dessa forma, atualmente, um mesmo cliente navega pelo site, visita a loja física, interage com a marca nas redes sociais e recebe mensagens via SMS ou WhatsApp, tudo isso esperando ser reconhecido e bem atendido em todos os pontos de contato.
É nesse contexto que a IA surge como ponte entre dados e estratégia.
A inteligência artificial já deixou de ser um recurso distante ou experimental. Hoje, ela está presente em diversas etapas da operação do varejo e se tornou uma peça-chave para gerar eficiência, personalização e fidelização em larga escala.
Segundo a McKinsey, empresas que adotam IA de forma estratégica conseguem reduzir o custo de aquisição de clientes em até 50%, aumentar a receita entre 5% e 15% e elevar o ROI de 10% a 30%.
Ainda segundo o levantamento, durante a pandemia, três em cada quatro clientes trocaram de marca, produto ou canal de compra, mostrando que conveniência, personalização e experiência passaram a pesar ainda mais nas decisões de compra.
A seguir, veja algumas das aplicações práticas da inteligência artificial no dia a dia do varejo (tanto no físico quanto no digital).
Cada vez mais integrada ao dia a dia das marcas, ela atua como um motor invisível por trás de decisões mais inteligentes e experiências de compra mais relevantes.
Quem nunca recebeu uma oferta que não tinha nada a ver com seu perfil? Com os motores de recomendação alimentados por IA, isso tende a ficar para trás.
A tecnologia cruza histórico de compras, navegação e até interações com campanhas para sugerir produtos no momento certo e que de fato têm chance de agradar aquele consumidor.
As automações ganham outro nível quando orientadas por dados. Em vez de comunicações genéricas, é possível disparar campanhas que acompanham o estágio da jornada do cliente e o que ele tem demonstrado interesse em tempo real. Tudo com mais agilidade e personalização.
A precificação também ganha inteligência. Algoritmos analisam variáveis como demanda, histórico de vendas e perfil de consumo para ajustar os preços de forma dinâmica, equilibrando margem e competitividade.
IA também é aliada da operação: consegue antecipar quais produtos devem ter mais saída e em quais períodos. Isso ajuda a equilibrar estoque, evitar perdas e preparar a logística com mais eficiência.
Nem sempre é fácil perceber quando um cliente começa a se afastar. Mas a IA percebe. Ao identificar mudanças sutis no comportamento, a tecnologia aciona estratégias de retenção antes que o consumidor se desconecte de vez.
Confira: O que é e como aumentar a taxa de retenção de clientes
Os chatbots e assistentes virtuais com IA podem ir muito além do “posso te ajudar?”. Eles podem ser treinados com cada interação, reconhecendo perfis e oferecendo respostas mais alinhadas ao que o cliente realmente busca.
Com isso, liberam o time de atendimento para focar em situações que exigem olhar humano.
Nem todo cliente engaja o tempo todo. Mas com modelos preditivos, é possível identificar quando alguém está se afastando e acionar gatilhos inteligentes, como uma campanha de resgate com benefícios exclusivos ou conteúdos pensados para reaproximar.
Tudo isso sem depender de ações manuais, mantendo o vínculo ativo com mais eficiência.
Apesar de estarem cada vez mais integradas, as experiências de compra no digital e no físico exigem abordagens distintas quando falamos do uso de inteligência artificial.
Isso porque o comportamento do consumidor varia de acordo com o canal, e a forma de capturar e interpretar dados também muda.
No e-commerce, tudo é mensurável em tempo real. Cada clique, tempo de permanência em uma página ou abandono de carrinho gera uma trilha de dados que a IA consegue interpretar quase instantaneamente.
Já no ambiente físico, é necessário combinar tecnologias como sensores IoT, Wi-Fi tracking, POS e identificação por CPF para traduzir as interações que acontecem fora da tela.
A complexidade é maior, mas a inteligência aplicada pode gerar insights tão ricos quanto no online.
Enquanto no digital as recomendações são feitas com base em dados de navegação e histórico de compras, na loja física essa personalização vem de ações como push notifications geolocalizados, campanhas ativadas por comportamento de compra, aplicativos de fidelidade e interações com vendedores equipados com informações do cliente.
O ponto em comum? A inteligência que permite adaptar cada contato ao perfil e ao momento do consumidor.
No e-commerce, a IA trabalha com uma base sólida de dados digitais, frequência de acesso, sazonalidade online, histórico de compra para prever comportamentos.
Já no físico, variáveis externas ganham mais peso: clima, localização da loja, fluxo de pessoas na região e até eventos locais.
Por isso, a previsão de demanda offline exige cruzamentos mais complexos, e a integração entre canais se torna ainda mais estratégica.
A IA no digital já atua em praticamente todos os pontos da jornada do anúncio ao pós-venda com chatbots, e-mails personalizados e motores de recomendação.
Na loja física, o contato tende a ser mais humano, mas pode (e deve) ser potencializado com tecnologia.
Aplicativos que informam o histórico de compra ao vendedor, totens interativos, atendimento via WhatsApp e notificações por proximidade são apenas alguns exemplos de como unir o melhor dos dois mundos.
Antecipar quem está pronto para comprar é um dos maiores diferenciais competitivos no varejo atual e a boa notícia é que a IA torna essa previsão cada vez mais precisa.
A partir de tecnologias de machine learning, a IA analisa dezenas de variáveis que um time humano dificilmente conseguiria cruzar manualmente.
Frequência de compra, valor médio gasto, engajamento com campanhas, categorias visitadas e até tempo entre interações ajudam a formar um score de propensão à compra. Isso permite direcionar ações com muito mais foco e eficiência.
Mais do que responder a comportamentos diretos, a IA identifica movimentos sutis, como o cliente que adiciona um produto aos favoritos, simula frete ou visita a mesma categoria várias vezes.
Esses padrões, muitas vezes invisíveis aos olhos, ganham peso nos modelos de propensão e se tornam gatilhos valiosos para ativação personalizada.
Com os dados certos em mãos, a IA consegue acionar ofertas ou mensagens no momento ideal: seja logo após a abertura de um e-mail, ao navegar por uma nova seção do site ou até ao passar próximo de uma loja física.
A leitura desses “micro-momentos” é o que transforma ações genéricas em experiências relevantes.
O comportamento do consumidor é volátil. Sendo assim, os modelos de IA precisam acompanhar esse ritmo.
Por isso, soluções como o Dito IA utilizam redes neurais profundas que se atualizam automaticamente, absorvendo novos dados e ajustando a previsão de propensão com agilidade sem a necessidade de reconfigurações manuais.
Apesar dos avanços, implementar inteligência artificial no varejo ainda exige atenção a diversos fatores estratégicos e técnicos.
A IA só é eficaz quando alimentada por dados de qualidade. Informações fragmentadas entre sistemas, canais ou times diferentes reduzem a precisão dos modelos e comprometem a personalização.
Ter uma base centralizada, integrada e atualizada é pré-requisito para que os algoritmos funcionem bem e para que as decisões geradas por eles façam sentido no dia a dia da operação.
Antes de investir, é importante alinhar a IA às metas reais do negócio. O que se espera: aumentar a conversão? Reduzir churn? Otimizar o ticket médio?
Cada uma dessas perguntas demanda um modelo diferente e sem um objetivo claro, a tecnologia vira só mais uma ferramenta subutilizada.
Personalizar é essencial. Mas exagerar pode afastar.
Ofertas “perfeitas demais”, comunicações excessivamente customizadas ou que pareçam invasivas geram desconforto.
O segredo está no equilíbrio: entregar relevância sem ultrapassar a linha da privacidade, sempre com transparência no uso dos dados.
De nada adianta ter uma ferramenta poderosa se os times não souberem usá-la.
A adoção de IA exige treinamento e mudança de cultura. Os dados preditivos precisam virar ação e isso só acontece se marketing, CRM e vendas souberem interpretar os insights e ajustarem suas estratégias com agilidade.
Com a IA lidando com grandes volumes de dados sensíveis, a segurança precisa ser inegociável.
Garantir o uso ético das informações, respeitar as legislações de proteção de dados e comunicar de forma clara como essas informações são utilizadas são pontos-chave para manter a confiança da base.
As aplicações da IA no varejo estão evoluindo rápido e exigem atenção contínua:
A inteligência artificial da Dito foi desenvolvida para atender aos desafios reais do varejo omnichannel.
Com tecnologia de rede neural profunda, ela analisa mais de 45 atributos, desde o histórico de compras até interações com campanhas e vendedores para identificar quem está mais propenso a comprar.
Com esses dados, o sistema classifica automaticamente os consumidores em diferentes níveis de propensão e atualiza as segmentações conforme o comportamento muda, permitindo ações personalizadas, no momento certo e com muito mais chance de conversão.
Além de ajudar na retenção e no aumento do ticket médio, o Dito IA também antecipa sinais de desengajamento, orienta ofertas personalizadas e informa o melhor horário para envio das comunicações. Tudo pensado para facilitar a rotina do time de CRM, reduzir custos e potencializar os resultados de cada ação.
Com o Software de CRM da Dito, grandes marcas do varejo conseguem transformar dados em ações que encantam, retêm e aumentam o ticket médio, tudo com mais precisão, agilidade e impacto.
Administrador e especialista em CRM para Varejo, Inbound Marketing, Marketing de Conteúdo e SEO, Carlos Nascimento é pós-graduado em Marketing Digital pelo UniBH e em Gestão Estratégica do Conhecimento pela UFMG. Com experiência em empresas como Dito CRM, Rock Content e E-goi, atua na criação de estratégias que impulsionam a retenção de clientes e otimizam a conversão no varejo.
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