IA está redesenhando aquisição e retenção no varejo

A aplicação de inteligência artificial à aquisição e retenção de clientes entrou em uma nova fase no varejo, marcada pela consolidação de experiências conversacionais, uso intensivo de dados e avanço do chamado agentic commerce. Esse foi o ponto central do painel The new loyalty engine: How AI is redefining customer acquisition and retention, realizado nesta segunda-feira, durante a NRF 2026.

A discussão reuniu David Clarke, da Frasers Group, e Jennifer Myers, da Microsoft, com mediação de Bernadette Nixon, da Algolia.

A lealdade deixa de ser programa e passa a ser sistema

Logo na abertura, Bernadette Nixon contextualizou o impacto do avanço da IA generativa sobre a jornada de compra. Segundo dados citados na sessão, 61% dos consumidores já utilizam IA em algum ponto do processo de decisão, e a projeção é que até 2030 cerca de US$ 3,5 trilhões em bens e serviços sejam transacionados via agentes autônomos.

O efeito prático dessa mudança, segundo os debatedores, é a perda de eficácia de modelos tradicionais de aquisição baseados apenas em tráfego, mídia paga e conversão pontual. A lealdade passa a depender da capacidade de manter relevância contínua em ambientes conversacionais, tanto dentro quanto fora dos canais próprios.

Incerteza estratégica e ausência de playbook consolidado

Jennifer Myers destacou que a principal preocupação das empresas hoje não está na tecnologia em si, mas na falta de clareza sobre como se posicionar nesse novo ambiente. “A pergunta mais recorrente é como fazer produtos aparecerem de forma relevante em assistentes como o Copilot, mantendo voz de marca, lógica de merchandising e controle da experiência”, explicou.

Segundo ela, varejistas buscam entender como traduzir contextos que já dominam em seus próprios canais — como ocasiões de uso, combinações de produtos e preferências — para sistemas baseados em grandes modelos de linguagem. Essa transposição, porém, ainda carece de padrões claros.

Conversa como novo dado primário

Para David Clarke, o avanço da IA cria uma oportunidade inédita de aprofundar o relacionamento com o consumidor. Ele explicou que o Frasers Group vem tratando experiências conversacionais como uma nova fonte de entendimento do cliente, diferente dos modelos baseados apenas em cliques e navegação.

“O valor passa a estar na conversa. É ali que entendemos intenção, contexto e momento de vida”, disse. Na prática, isso exige repensar como dados são capturados, armazenados e reutilizados ao longo do tempo, criando memória contínua da relação com o consumidor.

Essa memória, segundo Clarke, é o que permite sair de uma personalização genérica para interações realmente relevantes, especialmente em grupos com múltiplas marcas, categorias e ocasiões de consumo.

On-site e off-site deixam de competir e passam a se complementar

Um dos pontos recorrentes do painel foi a integração entre experiências dentro do e-commerce e fora dele, em ambientes como assistentes de IA e plataformas de descoberta. Clarke explicou que consumidores já realizam pesquisas complexas em ferramentas externas e se frustram ao encontrar experiências rígidas ao chegar ao site da marca.

Como resposta, o grupo vem investindo em agentes conversacionais internos capazes de dar continuidade à jornada iniciada fora do canal próprio. “O diferencial deixa de ser apenas ter um agente. Passa a ser conectar o que acontece fora com o que acontece dentro”, afirmou.

Dados enriquecidos e semântica como base da descoberta

Jennifer Myers trouxe uma visão técnica sobre os desafios de descoberta em ambientes de IA. Segundo ela, catálogos de produtos ainda são estruturados com modelos de dados pensados para buscas tradicionais, o que limita a recomendação em contextos conversacionais.

Ela explicou que atributos como ocasião, estilo, preferências combinadas e restrições práticas costumam estar presentes no conteúdo editorial dos sites, mas não nos feeds estruturados. “Esse descompasso reduz a capacidade da IA de recomendar com precisão”, observou.

A parceria anunciada entre Microsoft e Algolia, citada no painel, busca justamente explorar formas mais flexíveis de capturar e interpretar esse conteúdo, ampliando a profundidade semântica disponível para os assistentes.

Memória como vetor real de personalização

Ao longo da conversa, a construção de memória apareceu como um dos elementos mais estratégicos da nova engrenagem de lealdade. Clarke destacou que, sem memória, experiências conversacionais tendem a se tornar genéricas e descartáveis.

A capacidade de lembrar preferências, marcas recorrentes, ocasiões e até eventos pessoais permite que a IA atue como um verdadeiro intermediador de valor, e não apenas como um canal de resposta. Isso tem impacto direto tanto na retenção quanto no aumento do valor do ciclo de vida do cliente.

Fundamentos antes da escala

Na conclusão, os palestrantes convergiram em um ponto: não existe ainda um modelo definitivo para a lealdade baseada em IA. O consenso foi que as empresas devem priorizar fundamentos tecnológicos, parcerias estratégicas e flexibilidade organizacional.

“O que parece certo hoje pode não ser em 12 meses”, resumiu Clarke. Para ele, decisões sem arrependimento passam por arquitetura aberta, dados bem estruturados e clareza sobre identidade de marca, evitando a homogeneização das experiências.

*A missão NRF 2026 é uma realização da Central do Varejo, com patrocínio da TOTVS e Getnet.

(*) Marcos Luppe é Coordenador do MBA em Gestão de Negócios Digitais e Inteligência Artificial da USP/Esalq.

Imagens: Marco Luppe