Resumo Executivo

Gustavo Valentim dos Santos Silva; Bethania Fonseca

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

O avanço das tecnologias digitais e a consequente transformação no comportamento do consumidor estabeleceram um novo paradigma para o setor varejista, exigindo que as organizações busquem métodos mais sofisticados para gerenciar o relacionamento com seus clientes. Nesse cenário, o Customer Relationship Management surge como uma ferramenta estratégica vital, permitindo que as empresas compreendam as nuances de seu público e integrem ações de marketing de forma coesa. Com a intensificação da digitalização, a demanda por atendimentos personalizados atingiu patamares elevados, forçando as organizações a adotarem soluções que transcendam o básico. A Inteligência Artificial apresenta-se como o recurso capaz de viabilizar interações customizadas em larga escala, aprofundando o conhecimento sobre as preferências individuais e otimizando processos operacionais que anteriormente dependiam de intervenção humana exaustiva (Kotler et al., 2021).

A integração da Inteligência Artificial aos sistemas de gestão de relacionamento permite que o varejo converta volumes massivos de dados brutos em estratégias de personalização acionáveis. A aplicação prática dessa tecnologia envolve desde recomendações de produtos baseadas no histórico de navegação e compra até o uso de assistentes virtuais e chatbots que operam em tempo real para sanar dúvidas e conduzir o processo de venda (Davenport e Ronanki, 2018). Esse fenômeno, classificado como hiperpersonalização, torna-se um diferencial competitivo crítico para a fidelização, uma vez que experiências moldadas especificamente para as necessidades do indivíduo elevam os índices de satisfação e fortalecem o vínculo emocional com a marca (Peppers e Rogers, 2020). No ambiente contemporâneo, as empresas utilizam algoritmos de recomendação e análise de sentimentos para garantir que as interações sejam precisas e contextualizadas, evitando abordagens genéricas que poderiam afastar o consumidor (Brown e Jones, 2022).

A necessidade de aprimorar o relacionamento de forma ágil e eficiente impulsiona as organizações a investirem em tecnologias que garantam a fluidez da comunicação. Em um contexto de transformação digital acelerada, a busca por vantagens estratégicas baseia-se na construção de confiança e na capacidade de antecipar demandas antes mesmo que o cliente as manifeste de forma explícita. Isso exige a transmissão de mensagens altamente relevantes e a criação de jornadas de compra memoráveis, alinhadas às expectativas de um mercado cada vez mais exigente e volátil. A relevância de investigar como a Inteligência Artificial modifica a personalização no varejo reside na urgência de compreender os impactos reais dessas inovações na experiência do usuário, fornecendo subsídios para que as empresas calibrem suas ações de engajamento tanto em canais digitais quanto em lojas físicas, dentro de uma lógica de atendimento integrado.

O embasamento teórico que sustenta a aplicação da Inteligência Artificial no gerenciamento de clientes destaca a transição para o que se denomina marketing 5.0, onde a tecnologia é utilizada para mimetizar e potencializar as capacidades humanas ao longo da jornada do consumidor (Kotler et al., 2021). A evolução dos sistemas de recomendação e a automação inteligente permitem que o varejo brasileiro se contextualize dentro das cadeias globais de valor, adaptando-se a padrões internacionais de eficiência e personalização (Kuazaqui, 2025). O foco reside na transição de uma abordagem de massa para uma estratégia de um para um, onde cada ponto de contato é uma oportunidade de reforçar a relevância da marca na vida do indivíduo (Peppers e Rogers, 2020).

Para investigar essas dinâmicas, a metodologia adotada caracteriza-se como uma pesquisa aplicada, voltada para a solução de problemas práticos no cotidiano do varejo. O estudo possui natureza descritiva, explorando minuciosamente a percepção dos consumidores sobre as estratégias de relacionamento potencializadas por tecnologias automatizadas. O delineamento seguiu o formato de levantamento de campo, utilizando uma abordagem quantitativa para o tratamento estatístico dos dados coletados. O objetivo central foi mensurar as percepções dos usuários e avaliar o impacto de ações como a personalização de ofertas, a segmentação de público e a execução de campanhas em múltiplos canais sobre o comportamento de compra efetivo.

A coleta de dados ocorreu por meio de um questionário estruturado, composto por 15 questões que abordaram desde o perfil demográfico até sentimentos específicos em relação ao uso de dados pessoais. O instrumento foi distribuído digitalmente via plataforma Google Forms, garantindo a agilidade no preenchimento e a organização sistemática das respostas. A amostragem foi definida como não probabilística por conveniência, selecionando participantes com base na facilidade de acesso e na disponibilidade voluntária. O público-alvo concentrou-se em consumidores de renda intermediária, com idades compreendidas entre 20 e 50 anos, que possuíssem histórico de relacionamento prévio com empresas do setor varejista. A divulgação do formulário foi realizada de forma ampla em redes sociais e aplicativos de mensagens instantâneas, alcançando uma diversidade de perfis dentro dos critérios estabelecidos.

O processo operacional da pesquisa foi dividido em duas etapas fundamentais. A primeira consistiu em uma revisão bibliográfica profunda, consultando obras de referência e artigos científicos recentes que discutem o papel da Inteligência Artificial no gerenciamento de clientes e as transformações na experiência do usuário. Essa fase permitiu a fundamentação teórica necessária para a construção das perguntas do questionário, garantindo que os dados coletados tivessem aderência aos conceitos de humanização tecnológica e eficiência operacional (Davenport e Ronanki, 2018; Kotler et al., 2021). A segunda etapa envolveu a pesquisa de campo propriamente dita, realizada entre os dias 10 de julho e 14 de setembro de 2025. Durante esse período, as respostas foram monitoradas para assegurar a integridade da amostra e a qualidade das informações fornecidas.

A análise dos dados foi conduzida de forma a cruzar as variáveis demográficas com as percepções comportamentais. Utilizou-se o tratamento estatístico para identificar padrões de aceitação ou rejeição às tecnologias de automação. O foco do detalhamento metodológico residiu na compreensão de como a familiaridade com assistentes virtuais e sistemas de recomendação influencia a receptividade a novas formas de atendimento. Por se tratar de um estudo que não envolveu riscos aos participantes e garantiu o anonimato total, obteve-se a dispensa do Comitê de Ética em Pesquisa, reforçando o caráter acadêmico e ético da investigação. A estrutura do questionário permitiu captar não apenas dados objetivos, mas também nuances qualitativas por meio de perguntas abertas sobre incômodos no atendimento automatizado, proporcionando uma visão holística do fenômeno estudado.

A amostra final totalizou 157 respondentes, apresentando uma composição demográfica que reflete tendências específicas de engajamento digital. Observou-se uma predominância feminina acentuada, com 102 mulheres representando 64% do total, enquanto o público masculino somou 55 participantes, correspondendo a 36%. Esse dado é relevante ao indicar que o público feminino demonstra maior disposição em participar de investigações sobre comportamento de consumo e tecnologias digitais, corroborando estudos anteriores que apontam as mulheres como protagonistas em diversas frentes do varejo online (Borges et al., 2024). A distribuição por faixa etária revelou que a maioria dos participantes é composta por adultos jovens, com 86 indivíduos entre 25 e 34 anos, o que representa 55% da amostra. Os grupos de 35 a 44 anos e de 45 a 54 anos representaram 13% cada, enquanto jovens de 18 a 24 anos somaram 14% e pessoas com 55 anos ou mais totalizaram apenas 5%.

Essa concentração na faixa de 25 a 34 anos indica um perfil de respondentes altamente familiarizado com o universo digital e com as inovações tecnológicas. Esse segmento, frequentemente classificado como de nativos ou adotantes precoces de tecnologia, possui uma percepção mais aguçada sobre o uso da Inteligência Artificial em estratégias de marketing. A análise cruzada entre gênero e idade sugere que mulheres jovens são o público mais sensível e atento às manobras de personalização realizadas pelas empresas. Esse achado é fundamental para os varejistas, pois demonstra que as estratégias de comunicação e engajamento devem ser calibradas para atender a esse público estratégico, que valoriza a agilidade e a relevância das interações (Kotler et al., 2021).

No que tange à familiaridade com tecnologias de Inteligência Artificial, os resultados indicaram que a vasta maioria da amostra possui experiência prévia com essas ferramentas. Aproximadamente 38% dos participantes afirmaram utilizar tais tecnologias com frequência e compreender bem o seu funcionamento, enquanto 36% fazem uso ocasional, dominando o básico. Apenas uma fração mínima de 3% declarou nunca ter utilizado ou não compreender a tecnologia. Esse alto índice de familiaridade é um facilitador para a implementação de sistemas de gestão de relacionamento mais complexos, pois reduz a barreira de entrada e a resistência ao novo. Conforme observado, a experiência prévia tende a impulsionar o engajamento em interações digitais, uma vez que o consumidor já compreende a lógica por trás dos algoritmos de recomendação (Davenport e Ronanki, 2018).

A experiência com atendimentos automatizados, como chatbots e assistentes de voz, é quase universal entre os respondentes, com 91% afirmando já ter utilizado tais serviços. Esse dado reforça a tese de que o mercado está maduro para a adoção de estratégias de automação, desde que estas agreguem valor real à jornada de compra. No entanto, a percepção de agilidade proporcionada por essas tecnologias divide opiniões. Enquanto 52% dos participantes reconhecem que a Inteligência Artificial facilita muito o atendimento, uma parcela considerável de 39% acredita que a tecnologia ainda não cumpre a promessa de agilizar os processos. Essa divergência sinaliza que a simples implementação da tecnologia não garante a satisfação; a qualidade da execução e a capacidade de resolução de problemas são os fatores determinantes para a percepção positiva (Brown e Jones, 2022).

A sensibilidade às ações de marketing personalizadas revelou-se extremamente alta, com 81% dos consumidores percebendo que as empresas enviam mensagens ou ofertas baseadas em seu comportamento prévio. Desse total, 57% afirmaram que sempre percebem essa prática, o que demonstra a onipresença dos algoritmos de rastreamento e personalização no varejo atual. Essa percepção, contudo, vem acompanhada de uma cautela significativa. Ao serem questionados sobre o sentimento em relação a essa personalização, 37% adotaram uma postura de neutralidade, enquanto os sentimentos de conforto e desconforto se equilibraram em 36% e 26%, respectivamente. Um dado alarmante é que 21% dos respondentes expressaram sentir-se vigiados ao receberem anúncios baseados em suas pesquisas, o que gera uma sensação de invasão de privacidade.

Essa desconfiança reforça a necessidade de um uso ético e transparente dos dados. As empresas devem equilibrar a relevância da oferta com o respeito à privacidade do indivíduo, evitando que a personalização se torne intrusiva. A eficácia das estratégias de relacionamento depende da construção de uma conexão genuína, que vá além da simples transação comercial (Peppers e Rogers, 2020). O e-mail consolidou-se como o canal preferido para o recebimento de comunicações personalizadas, com 39% de preferência, seguido pelas notificações dentro da própria plataforma de venda, com 27%. Canais mais diretos e pessoais, como redes sociais e aplicativos de mensagens, apresentaram menor aceitação para fins comerciais, sugerindo que o consumidor ainda busca preservar certos espaços de sua vida digital.

A preferência pelo tipo de atendimento revelou um paradoxo interessante: apesar da alta familiaridade com a automação, o contato humano continua sendo o mais valorizado. Cerca de 61% dos participantes declararam preferir falar com uma pessoa ao buscar ajuda durante uma compra, enquanto apenas 2% optam prioritariamente por robôs ou chatbots. Um grupo de 37% afirmou que a preferência depende da situação, indicando que a automação é bem-vinda para tarefas simples e rápidas, mas o suporte humano é indispensável para questões complexas ou emocionalmente sensíveis. Esse achado é crucial para o planejamento de sistemas de gestão de relacionamento, pois destaca que a Inteligência Artificial deve atuar como um facilitador e não como um substituto total da interação humana (Borges et al., 2024).

A percepção sobre a substituição de profissionais humanos por máquinas reflete essa visão de complementaridade. A maioria dos respondentes, totalizando 52%, acredita que a tecnologia substituirá os humanos apenas em parte, enquanto 36% não acreditam nessa substituição total. Apenas 11% veem a substituição completa como uma possibilidade real. Essa visão está alinhada com as teorias que defendem o equilíbrio entre eficiência tecnológica e empatia humana como o segredo para uma experiência do cliente superior (Davenport e Ronanki, 2018). A Inteligência Artificial é vista como ideal para otimizar tarefas repetitivas e processar grandes volumes de dados, liberando os colaboradores humanos para focarem em interações que exijam discernimento e calor humano.

Quanto ao impacto real da personalização no comportamento de compra, os dados mostram que 51% dos participantes sentem efeitos positivos, sendo que 24% relatam maior vontade de comprar e 19% sentem-se mais satisfeitos com a marca. No entanto, um grupo expressivo de 43% afirmou que a personalização não altera sua satisfação ou comportamento. Esse dado sugere que, para uma parcela significativa do mercado, as estratégias atuais de personalização ainda são vistas como triviais ou insuficientes para gerar uma mudança real de atitude. Para que a personalização atinja seu potencial máximo, ela deve ser percebida como um serviço de valor agregado, que economiza tempo e esforço do consumidor, e não apenas como uma tática de venda (Kotler et al., 2021).

A análise qualitativa dos incômodos relatados pelos participantes trouxe luz às falhas críticas dos sistemas automatizados. A principal queixa refere-se à baixa assertividade dos robôs, que frequentemente não compreendem as perguntas, fornecem respostas genéricas ou entram em ciclos de repetição exaustivos. Essa ineficiência gera frustração e anula os benefícios de agilidade que a tecnologia deveria proporcionar. Além disso, a dificuldade de transitar do atendimento automático para um atendente humano foi citada como um fator de grande insatisfação. Esses pontos demonstram que a base do atendimento ainda carece de melhorias fundamentais na inteligência dos sistemas e na integração dos canais de comunicação.

As implicações práticas deste estudo indicam que o varejo deve investir não apenas na aquisição de tecnologias de ponta, mas na inteligência estratégica por trás de sua aplicação. A personalização deve ser calibrada para ser útil sem ser invasiva, e a automação deve ser desenhada para resolver problemas de forma eficaz. A dualidade observada na percepção dos consumidores — que valorizam a praticidade mas temem a vigilância e sentem falta do toque humano — exige que as empresas adotem uma postura de transparência e ética no tratamento de dados. O sucesso das estratégias de relacionamento no futuro dependerá da capacidade das organizações em harmonizar a precisão dos algoritmos com a sensibilidade humana, garantindo que a tecnologia sirva para aproximar a marca do cliente, e não para criar barreiras mecânicas.

Reconhece-se como limitação deste estudo o foco exclusivo na perspectiva do consumidor, o que deixa uma lacuna sobre os desafios operacionais e técnicos enfrentados pelos gestores de relacionamento nas empresas. Pesquisas futuras poderiam explorar a visão dos profissionais de marketing e tecnologia, comparando as intenções estratégicas das organizações com a percepção final do usuário. Além disso, investigações longitudinais seriam valiosas para observar como a aceitação da Inteligência Artificial evolui à medida que as ferramentas se tornam mais sofisticadas e integradas ao cotidiano. O campo do gerenciamento de clientes inteligente permanece vasto, com oportunidades contínuas para o aprimoramento das práticas de engajamento e fidelização em um mercado globalizado e digitalmente dependente.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que se descreveu detalhadamente como a aplicação da Inteligência Artificial nas ações de Customer Relationship Management impacta a experiência do cliente no varejo, revelando uma dualidade entre a valorização da praticidade e a persistente necessidade de interação humana. Os dados demonstraram que, embora a personalização via tecnologia automatizada aumente a percepção de valor para 51% dos consumidores e seja amplamente percebida por 81% da amostra, ela ainda enfrenta barreiras significativas relacionadas à privacidade e à eficácia resolutiva dos sistemas. A preferência de 61% dos participantes pelo atendimento humano em detrimento do automatizado reforça que a tecnologia deve ser implementada como um suporte estratégico para a eficiência operacional, sem negligenciar o suporte emocional e a flexibilidade que apenas o contato humano pode proporcionar. O estudo evidencia que o sucesso do varejo na era da inteligência artificial depende de um equilíbrio rigoroso entre a automação de processos e a humanização do relacionamento, garantindo que a inovação tecnológica resulte em uma experiência de consumo verdadeiramente superior e confiável.

Referências Bibliográficas:

Borges, N. F.; Silva, R. P.; Oliveira, M. A.; Carvalho, L. F. 2024. Ia no CRM: a chave para disparar vendas e fidelizar clientes. In: Jornada de Inovação Científica, 7., 2024, São Mateus, ES, Brasil. Anais… p. 101-110. Disponível em: https://www.even3.com.br/anais/vii-jornada-de-inovacao-cientifica-494934/951258-ia-no-crm–a-chave-para-disparar-vendas-e-fidelizar-clientes. Acesso em: 25 nov. 2024.

Brown, A.; Jones, B. 2022. Artificial Intelligence and Customer Relationship Management. TechPress, New York, NY, USA.

Davenport, T.H.; Ronanki, R. 2018. Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review 96(1): 108-116.

Kotler, P.; Kartajaya, H.; Setiawan, I. 2021. Marketing 5.0: Technology for Humanity. Wiley, New York, USA.

Kuazaqui, E. 2025. Varejo brasileiro contextualizado com as cadeias globais de valor (CGVs). Aracê 7(4): 18387-18408.

Peppers, D.; Rogers, M. 2020. The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time. Doubleday, New York, USA.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Marketing do MBA USP/Esalq

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