Resumo Executivo

Giovanna Anjos de Araújo; Dayane Freire Romagnolo

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Este estudo avaliou as estratégias de personalização de três e-commerces varejistas para propor melhorias em suas operações e na experiência do cliente. Em um mercado saturado e comoditizado, a personalização é uma necessidade fundamental. A diferenciação migra do produto para a experiência de compra; o engajamento do consumidor é o vetor para a fidelização. Empresas que investem em personalização reportam aumentos de receita de 10 a 15%, valor que pode alcançar 25% em empresas nativas digitais, evidenciando o retorno do investimento (Arora et al., 2021). A lealdade do consumidor exige um esforço contínuo para atrair, reter e transformar clientes em defensores da marca (Lab Persona Estadão, 2025).

A personalização customiza cada ponto de contato entre empresa e consumidor, utilizando dados para compreender necessidades e antecipar expectativas (Meets Tecnologia, 2023). O processo envolve a análise de informações como histórico de compras e comportamento de navegação para criar uma interação relevante. A evolução desta abordagem culmina no marketing “um para um”; cada cliente é um segmento único (Kartajaya et al., 2021). Essa granularidade complementa a análise macro, como a segmentação geracional, permitindo uma comunicação mais precisa. A demanda por customização é impulsionada por um consumidor exigente: 62% já abandonaram uma compra devido a uma experiência negativa (Cx Trends, 2025).

O crescimento do e-commerce no Brasil intensificou a competitividade no varejo. Neste cenário, a Inteligência Artificial (IA) emerge como aliada estratégica para 2025, com potencial para revolucionar o ciclo de vida do cliente por meio da personalização avançada (Nuvemshop Next, 2025). A IA permite a análise de dados em tempo real para criar perfis detalhados e algoritmos preditivos, capacitando as empresas a preverem ações futuras dos clientes. Contudo, esta capacidade gera preocupações sobre segurança e privacidade de dados. A coleta massiva de informações, se não conduzida com transparência e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), pode ser percebida como invasão de privacidade (Kartajaya et al., 2021).

A transição para uma era “cookieless”, motivada pela preocupação com a privacidade, força as empresas a buscarem novas formas de personalização. Um relatório indicou que 55% dos líderes empresariais acreditam que o uso de IA e Machine Learning (ML) para análises preditivas será crucial para o futuro da personalização em um mundo mais consciente da privacidade (Twillo Segment, 2024). A percepção da importância desta estratégia é quase unânime, com 89% dos líderes considerando a personalização essencial para o sucesso nos próximos três anos. Isso sinaliza a necessidade de evoluir para um modelo que utiliza dados para oferecer antecipação e relevância em cada interação.

O investimento global em IA no e-commerce reflete essa tendência, com projeções de um mercado de US$64,03 bilhões até 2034 (Precedence Research, 2024). O aprendizado de máquina permite processar grandes volumes de dados para oferecer recomendações de produtos, anúncios e e-mails direcionados. A precificação dinâmica, por exemplo, usa IA para ajustar preços com base na oferta e demanda. Quando essa análise ocorre em tempo real, a estratégia evolui para a hiperpersonalização, um nível de customização mais profundo. Este estudo analisa as práticas de três grandes varejistas que, embora não sejam nativos digitais, consolidaram forte presença no e-commerce e investem na transformação digital para aprimorar a experiência do cliente.

Este estudo utilizou uma abordagem descritiva (Gil, 1991) para descrever as estratégias de personalização em e-commerces varejistas. A metodologia foi estruturada em cinco fases. A primeira foi um levantamento bibliográfico e documental em sites especializados, relatórios de mercado e publicações acadêmicas para construir um panorama sobre como a personalização molda a experiência do cliente e a fidelização no varejo digital. Esta etapa forneceu o embasamento teórico para a análise.

Na segunda fase, foram selecionadas três empresas varejistas, denominadas “Player 1”, “Player 2” e “Player 3”. A escolha recaiu sobre empresas com destaque no e-commerce brasileiro e com investimento em digitalização e foco no cliente. A terceira fase foi a aplicação de um benchmarking funcional. Esta técnica, conceituada por Spendolini (1994) e Camp (1998), busca identificar as melhores práticas do mercado para aprendizado organizacional. O caráter funcional do benchmarking permitiu uma comparação entre os “Players”, que atuam em segmentos distintos do varejo.

Para a análise, foram definidos oito critérios, selecionados com base em táticas de personalização reconhecidas e observáveis nas plataformas, parte deles inspirada em um artigo da Storyly (2025). Os critérios foram: lembrete de carrinho abandonado; preferências de comunicação e de compra; lembrete de recompra; serviços e ofertas baseados em localização; opções de embalagens personalizadas; programa de fidelidade; promoções personalizadas e/ou recomendações; e a existência de uma categoria para presentes. Cada critério representa uma faceta da capacidade de uma empresa em individualizar a experiência de compra.

A quarta fase organizou os dados coletados em um quadro comparativo, facilitando a visualização de semelhanças, diferenças e lacunas nas estratégias. Esta etapa foi crucial para a objetividade da análise. Na quinta e última fase, com base nas melhores práticas e fraquezas observadas, foi desenvolvida uma proposta de melhoria específica para cada um dos três “Players”. As propostas foram desenhadas para serem práticas e direcionadas, visando agregar valor às estratégias de personalização existentes e fortalecer o relacionamento com os clientes.

A análise dos resultados revela que a personalização é uma ferramenta estratégica para a diferenciação em um mercado comoditizado; recursos tangíveis são replicáveis (Kartajaya et al., 2024). Um estudo da Harvard Business Review (2014) demonstra que adquirir um novo cliente pode ser de 5 a 25 vezes mais caro do que reter um existente, reforçando a importância de estratégias de lealdade. A pesquisa da Epsilon (2018) mostra que 80% dos consumidores são mais propensos a comprar de marcas que oferecem experiências personalizadas. No controle do cliente sobre a personalização, “Player 2” e “Player 3” se destacam ao permitir que usuários definam suas preferências de comunicação e compra. Essa funcionalidade permite que a marca direcione conteúdos de forma mais assertiva, evitando informações irrelevantes (Kartajaya et al., 2024). O “Player 1” não oferece essa opção, perdendo a oportunidade de coletar dados primários e dar ao cliente um papel ativo na customização.

No critério de lembrete de carrinho abandonado, o “Player 1” utiliza e-mail marketing personalizado, enquanto o “Player 2” adota um card dentro do aplicativo. O “Player 3” não apresenta nenhum mecanismo de lembrete, uma lacuna significativa em sua estratégia de conversão, considerando que a taxa média de abandono de carrinho foi de 70,19% em 2023 (Baymard Institute, 2023). Em relação ao lembrete de recompra, o “Player 1” usa o WhatsApp para sugerir a reposição de produtos de consumo recorrente. O “Player 2” integra essa funcionalidade em sua interface, sugerindo itens já comprados. O “Player 3”, por atuar no segmento de moda, não possui uma estratégia de recompra explícita.

Programas de fidelidade são um pilar para a retenção, incentivando o consumo recorrente com benefícios exclusivos (Exame, 2023). O “Player 1” se destaca com um programa unificado para todas as marcas do grupo, utilizando gamificação e oferecendo recompensas que transcendem o online, como visitas à fábrica, criando experiências interativas (Kartajaya et al., 2024). O “Player 2” oferece um programa de assinatura paga com benefícios como frete grátis e serviços de streaming. A ausência de um programa de fidelidade ativo no “Player 3” é a falha mais notável neste critério, representando uma oportunidade perdida de fortalecer o relacionamento com seus clientes.

A personalização de promoções e recomendações também diverge. O “Player 2” demonstra maior maturidade ao usar o histórico de compras e navegação para gerar ofertas, sendo transparente sobre o uso dos dados. O “Player 1” restringe suas promoções personalizadas aos membros do programa de fidelidade, baseando-se no perfil de compra. O “Player 3” tem uma abordagem mais genérica, com seções de ofertas que não parecem individualizadas. Essa diferenciação é a essência da evolução da segmentação para a personalização; a mesma loja online apresenta vitrines distintas para cada consumidor (E-commerce Brasil, 2014).

Em outros critérios, como embalagens personalizadas para presente, todos os três “Players” oferecem a funcionalidade. No uso da localização, “Player 1” e “Player 2” utilizam a informação para otimizar ofertas e frete. O “Player 3” usa o endereço apenas para a entrega, não explorando o potencial da geolocalização. A síntese dos resultados aponta vulnerabilidades específicas: a falta de opções de preferência no “Player 1”, a estratégia limitada de recuperação de carrinho no “Player 2” e a ausência de um programa de fidelidade no “Player 3”.

Com base nas lacunas identificadas, foram propostas melhorias. Para o “Player 1”, sugere-se a criação de uma seção “Minhas Preferências”, permitindo que clientes selecionem interesses de compra (tipo de pele, família olfativa) e canais de comunicação preferidos (e-mail, SMS, WhatsApp) para diferentes mensagens. Isso daria ao cliente maior controle e aumentaria a relevância da comunicação. Para o “Player 2”, cuja estratégia de lembrete de carrinho se restringe a um card no aplicativo, a proposta é complementar com um sistema multicanal. Isso incluiria pop-ups persuasivos, campanhas de e-mail marketing com imagens dos produtos e avaliações, e campanhas de retargeting em plataformas como Google Ads e Facebook Ads para alcançar usuários não cadastrados (Shopify, 2025).

Para o “Player 3”, que não possui programa de fidelidade, a proposta é a criação de um novo programa gamificado, abrangendo todo o ecossistema de marcas do grupo. Seria estruturado em três níveis (básico, intermediário e avançado) com benefícios progressivos. O nível básico ofereceria um sistema de pontos conversíveis em desconto. O intermediário adicionaria vantagens como frete grátis e serviços de ajuste de roupas. O nível avançado proporcionaria benefícios exclusivos, como acesso a eventos, cashback contínuo no cartão da marca, a oportunidade de se tornar embaixador em campanhas e a possibilidade de doar pontos para causas sociais, alinhando a estratégia a iniciativas de ESG.

Este estudo demonstrou que, embora os três varejistas analisados invistam em personalização, existem oportunidades significativas de aprimoramento. As empresas demonstram uma tendência de pensar como um ecossistema omnichannel, e a transparência no uso de dados foi um ponto positivo observado. As propostas apresentadas visam corrigir as falhas específicas de cada “Player”, fortalecendo suas estratégias para engajar clientes, reduzir o Custo de Aquisição de Clientes (CAC) e construir uma base de consumidores leais. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se, a partir da avaliação de três varejistas, que a personalização é uma ferramenta estratégica essencial para a fidelização, identificando-se lacunas e propondo-se melhorias concretas para potencializar a experiência do cliente.

Referências:
Arora, N.; Liu, W. W.; Robinson, K.; Stein, E.; Ensslen, D.; Schüler, G. 2021. The value of getting personalization right —or wrong —is multiplying. McKinsey & Company. 6.
Baymard Institute, 2023. 49 Cart Abandonment Rate Statistics 2025. Disponível em: <https://baymard. com/lists/cart-abandonment-rate>. Acesso em: 26 jul 2025.
Camp, R. C. 1998. Benchmarking: o caminho da qualidade total. 3ed. Editora Pioneira, São Paulo, SP, Brasil.
CX Trends. 2025. Era da conexão – hiperpersonalização e comunidades. CX Trends 2025. 1ed. 34.
E-commerce Brasil. 2014. Personalização de ofertas: a nova tendência do e-commerce. Disponível em: <https://www. e-commercebrasil. com. br/artigos/personalizacao-de-ofertas-nova-tendencia-e-commerce>. Acesso em: 03 ago. 2025.
Epsilon. 2018. New Epsilon research indicates 80% of consumers are more likely to make a purchase when brands offer personalized experiences. Disponível em: <https://www. epsilon. com/us/about-us/pressroom/new-epsilon-research-indicates-80-of-consumers-are-more-likely-to-make-a-purchase-when-brands-offer-personalized-experiences>. Acesso em: 10 mai. 2025.
Exame. Programa de Fidelidade: o que é, como funciona e como fazer. 2023. Disponível em:< https://exame. com/invest/guia/programa-de-fidelidadered04/? utmsource=copiaecola&utmmedium=compartilhamentohttps://exame. com/invest/guia/programa-de-fidelidade-red04/>. Acesso em: 01 set. 2025.
Gil, A. C. 1991. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 3ed. Editora Atlas, São Paulo, SP, Brasil.
Harvard Business Review. 2014. The Value of Keeping the Right Customers. Disponível em: <https://hbr. org/2014/10/the-value-of-keeping-the-right-customers>. Acesso em: 04 mai. 2025.
Kartajaya, H.; Kotler, P.; Setiawan, I. 2021. Marketing 5.0. Editora Sextante, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. 34; 71 a 72.
Kartajaya, H.; Kotler, P.; Setiawan, I. 2024. Marketing 6.0. Editora Sextante, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. 49; 85; 113.
Lab Persona Estadão. 2025. A Experiência do Cliente como Diferencial Competitivo. Disponível em: <https://labpersona. estadao. com. br/blog/experiencia-do-cliente-fidelizacao/>. Acesso em: 23 fev. 2025.
Meets Tecnologia. 2023. O que é e quais são as vantagens da personalização da experiência do cliente? Disponível em: <https://blog. meets. com. br/personalizacao-da-experiencia-do-cliente/>. Acesso em: 04 mar. 2025.
Nuvemshop Next. 2025. NuvemShop Commerce 2025. 70:71,93. Disponível em: <https://site. nuvemshop. com. br/materiais/nuvemcommerce? utmsource=referral&utmmedium=website&utm_campaign=sticky-campaign&gl=119au0i8gclauODgyNTc0NjUuMTc0MjY3NDUwMg..>. Acesso em: 03 mar. 2025.
Precedence Research. 2024. Artificial Intelligence in E-commerce Market Size, Share, and Trends 2024 to 2034. Disponível em: <https://www. precedenceresearch. com/artificial-intelligence-in-e-commerce-market>. Acesso em: 18 mai. 2025.
Shopify. 2025. Retargeting de anúncios do Google: o que é e como funciona. Disponível em: <https://www. shopify. com/br/blog/retargeting-de-anuncios-do-google>. Acesso em: 27 set. 2025.
Spendolini, M. J. 1994. Benchmarking. 1ed. Editora Makron Books, São Paulo, SP, Brasil.
Storyly. 2025. E-commerce Personalization Guide: Benefits and 20 Tactics for 2024. Disponível em: <https://www. storyly.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Digital Business do MBA USP/Esalq

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