O que aconteceu no Golden Quarter do Reino Unido
O relatório de Insights de Compras de Fim de Ano da Salesforce indica que as vendas online globais durante o Golden Quarter de 2025 atingiram um recorde de 1,29 biliões de dólares, com o Reino Unido a responder por 38 mil milhões de dólares (cerca de 28 mil milhões de libras) em receita de comércio eletrónico. As vendas online no Reino Unido cresceram 5,5% ano a ano, impulsionadas por um aumento de 9% nos preços médios de venda e um aumento de 10% no tráfego, apesar de um ambiente de consumo geral cauteloso. InternetRetailing.
Um achado chave do relatório é o papel desproporcional da IA. Cerca de 20% das vendas de retalho globalmente foram influenciadas por IA e agentes, representando 262 mil milhões de dólares em gastos. Os canais de compras de IA de terceiros e a pesquisa impulsionada por IA mostraram uma intenção marcadamente superior: o tráfego que surge através destas fontes converteu aproximadamente nove vezes melhor do que as referências sociais. Os retalhistas que implementaram os seus próprios agentes de IA viram o crescimento da receita perto de 60% superior ao dos pares, e os agentes de IA também absorveram um aumento de 142% em tarefas operacionais, como devoluções e atualizações de envio. InternetRetailing; Salesforce.
Ao mesmo tempo, o retalho físico no Reino Unido teve um desempenho inferior. De acordo com o British Retail Consortium, o afluxo de clientes em dezembro diminuiu nas ruas principais e nos centros comerciais, e as vendas de produtos não alimentares em lojas cresceram apenas 0,4% ano a ano, enquanto as vendas de produtos não alimentares online aumentaram 11,1%. InternetRetailing. O comentário paralelo do ONS e da indústria sobre o Golden Quarter destaca o crescimento geral de retalho moderado, a resposta promocional seletiva à Black Friday e uma mudança estrutural contínua em direção ao online, com a penetração online em novembro a subir para o nível mais alto desde o final de 2021. PwC; FashionUnited.
O panorama é mais matizado nos produtos de mercearia, que está amplamente fora da lente de produtos não alimentares da Salesforce. Mercearia foi um dos poucos pontos positivos no retalho do Reino Unido durante o Natal, apoiado por gastos com alimentos festivos e inflação; a penetração online aqui permanece em torno da faixa baixa a média de adolescentes durante os períodos de pico, enquanto 85 a 87% dos gastos ainda ocorrem em lojas. InternetRetailing. Como resultado, o trimestre pode ser descrito como uma época de "duas velocidades": canais digitais ampliados por IA a expandir em valor e eficiência, em comparação com formatos físicos que registam um crescimento real marginal ou negativo.
Por que este Golden Quarter é importante para a infraestrutura de comércio eletrónico
O Golden Quarter de 2025 não só confirma a força da procura online; ele cristaliza uma mudança estrutural na forma como a procura é gerada e mediada. O tráfego e a receita estão cada vez mais a ser encaminhados através de agentes de IA, interfaces conversacionais e descoberta orientada à intenção, em vez da pesquisa tradicional, mídia paga ou social. Esta reconfiguração tem implicações diretas para as estruturas de dados dos produtos, operações de catalog e pipelines de conteúdo.
Demanda impulsionada por IA e feeds de produtos
Se 20% das vendas globais de retalho já são influenciados por agentes de IA, os feeds de produtos já não são apenas inputs para plataformas de anúncios e marketplaces; eles são a “linguagem” central que os sistemas de IA usam para entender, classificar e recomendar o inventário. Neste ambiente:
A integridade do feed torna-se um fator de risco comercial. Os sistemas de IA confiam em atributos estruturados (tamanho, material, cor, contexto de uso, compatibilidade, bandeiras de sustentabilidade, histórico de preços) para inferir relevância e personalizar classificações. Dados ausentes ou inconsistentes reduzem a probabilidade de um produto ser exibido em interações de IA de alta intenção, mesmo que tenha um bom desempenho na pesquisa tradicional.
Feeds em tempo real e cientes de eventos ganham prioridade. As negociações do Golden Quarter são caracterizadas por mudanças rápidas de preços, promoções relâmpago e estoque em rápida mudança. Para um agente de IA que se espera que negocie restrições (orçamento, prazos de entrega, preferências de marca) em nome do comprador, dados de inventário ou preços desatualizados degradam os resultados e a confiança. Isso muda o investimento de exportações em lote para APIs de baixa latência, atualizações orientadas a eventos e uma integração mais estreita entre os sistemas de merchandising e as camadas de IA.
A governação de feeds multicanais torna-se mais complexa. As indicações de IA chegam cada vez mais de fontes fora dos tradicionais "jardins murados": agentes independentes, ferramentas conversacionais de uso geral e assistentes de propriedade de retalhistas. Todos eles consomem dados de produtos e ofertas de maneiras ligeiramente diferentes. Padronizar a taxonomia, os conjuntos de atributos e os cronogramas de atualização entre canais torna-se um pré-requisito para um desempenho consistente. Product Feeds torna-se um pré-requisito para um desempenho consistente.
Padrões de catalog e estrutura semântica
O forte desempenho superior do tráfego influenciado pela IA ressalta a importância de padrões de catalog legíveis por máquina. Quanto mais as vendas se movem através de experiências agentivas, menos tolerante o ecossistema se torna com catálogos barulhentos ou não estruturados.
Várias tendências são reforçadas por este Golden Quarter:
Da orientação por palavra-chave para a orientação semântica. Os agentes de IA interpretam as intenções do utilizador que são expressas naturalmente em metas (“encontrar um casaco de inverno que seja quente, mas com menos de 150 libras e entregue até sexta-feira”) em vez dos nomes dos produtos. Os catálogos devem expor atributos e relacionamentos que mapeiam para essas intenções: classificações de calor, tipo de isolamento, promessa de entrega por código postal, requisitos de cuidados e assim por diante. Onde esses dados são não estruturados ou enterrados na cópia de marketing, os agentes têm que inferi-los, aumentando o risco de recomendações irrelevantes ou não conformes.
Normalização entre marcas e categorias. À medida que os agentes comparam itens de vários retalhistas em uma única conversa, a nomenclatura inconsistente de atributos (por exemplo, "azul-marinho" vs. "azul meia-noite", convenções de dimensionamento mistas) dificulta a comparação entre retalhistas. Isso cria um incentivo para a harmonização em todo o setor das definições de atributos, padrões de unidades e listas de valores, e para dicionários de dados internos mais rigorosos ao nível do retalhista.
Metadados de ciclo de vida e política. Com os agentes agora a lidar com um volume acentuadamente maior de tarefas de serviço, como devoluções, trocas e atualizações de envio, os catálogos precisam incorporar dados de política e ciclo de vida estruturados: janelas de devolução por tipo de produto, taxas de reabastecimento, status de renovação, termos de garantia. Quando esses atributos são explícitos e padronizados, os agentes podem responder a perguntas operacionais e evitar atritos antes do checkout.
Páginas de detalhes do produto: qualidade, integridade e legibilidade por máquina
A mudança para a descoberta mediada por IA altera a função da página de detalhes do produto (PDP). A narrativa voltada para humanos continua a ser essencial, mas as PDPs operam cada vez mais como “fonte da verdade” para modelos de IA que analisam conteúdo em escala.
No contexto deste Golden Quarter:
Referências de IA de alta conversão acentuam o valor das PDPs completas. Como a IA tende a direcionar a intenção já qualificada, o gargalo geralmente reside na resolução das últimas incertezas: ajuste, compatibilidade, cuidados, itens agrupados ou na confirmação das condições de devolução e entrega. Os retalhistas que expõem essa informação de forma clara e consistente – tanto para humanos quanto para máquinas – estão melhor posicionados para capitalizar essa intenção.
Mídia rica torna-se entrada estruturada. Imagens, vídeos e conteúdo gerado pelo utilizador tradicionalmente impulsionaram a conversão por meio da persuasão humana. À medida que a visão computacional e os modelos multimodais são incorporados aos agentes de compras, esses ativos também se tornam fontes de dados. A rotulagem limpa de imagens (ângulos, contexto de uso, medições do modelo) e metadados consistentes em torno de vídeos ou guias permitem que os agentes respondam a consultas visuais ou estilísticas com mais precisão.
O conteúdo de avaliação e perguntas e respostas é um sinal de treinamento. As avaliações dos utilizadores e as seções de perguntas e respostas agora informam não apenas a percepção humana, mas a compreensão do modelo das forças, fraquezas e uso no mundo real do produto. Os retalhistas ganham vantagem ao moderar, marcar e estruturar esse conteúdo – por exemplo, resumindo temas recorrentes, exibindo perguntas frequentes como atributos explícitos e garantindo que as principais esclarecimentos se propaguem de volta aos dados básicos do produto.
Velocidade de implantação do sortimento e agilidade sazonal
Com as vendas online no Reino Unido a crescerem mais rápido do que o retalho total e o comércio eletrónico de produtos não alimentares a subir dois dígitos durante o Natal, o tempo de lançamento de novos SKUs torna-se ainda mais crítico. A IA amplifica essa dinâmica em vez de relaxá-la.
Os dados do Golden Quarter sugerem várias pressões operacionais:
Tempos de espera de conteúdo mais curtos. Para capitalizar as janelas de demanda de pico, os retalhistas devem ser capazes de ingerir dados de fornecedores, enriquecê-los e implantar PDPs ativos em dias, em vez de semanas. A redação manual e os fluxos de trabalho pesados de estúdio lutam para acompanhar essa cadência, especialmente em sortimentos de cauda longa e cápsulas sazonais.
Curadoria dinâmica do sortimento. Os agentes de IA que entendem o contexto ao nível da cesta e as restrições declaradas podem direcionar os compradores para SKUs alternativos quando os itens primários estão fora de estoque ou falham em uma restrição, como o tempo de entrega. Para que isso funcione, a arquitetura da gama, as regras de substituição e os metadados de compatibilidade devem ser codificados em sistemas, em vez de serem deixados para decisões de merchandising ad hoc.
Experiências de elasticidade de preços e promoções. Preços médios de venda mais altos e resposta promocional seletiva durante o Golden Quarter indicam que os compradores trocam valor com mais cuidado. Incorporar estruturas de experimentação nas camadas de preços e conteúdo – por exemplo, testar diferentes pacotes, enquadramentos de benefícios ou ofertas de limite – exige uma estreita ligação entre os motores de preços, gerenciamento de conteúdo e personalização orientada por IA.
Sem código, IA e a industrialização das operações de conteúdo
A narrativa de eficiência que emerge dos dados da Salesforce – agentes a lidar com um grande aumento nas tarefas de serviço e a apoiar um crescimento de receita acima da média – destaca uma mudança mais profunda: a industrialização do conteúdo e das operações de comércio eletrónico através de ferramentas sem código e IA.
Vários padrões se destacam:
Automação de tarefas repetitivas de conteúdo. A IA é cada vez mais usada para gerar rascunhos iniciais de títulos, descrições e texto de SEO, para localizar conteúdo, para preencher atributos ausentes de PDFs ou imagens de fornecedores e para padronizar o tom de voz. As interfaces sem código permitem que os comerciantes especifiquem regras e fluxos de trabalho (por exemplo, quais atributos priorizar por categoria, como lidar com frases regulatórias) sem a intervenção do desenvolvedor, comprimindo os ciclos de tempo, mantendo a supervisão editorial.
Garantia de qualidade baseada em regras. À medida que os catálogos crescem e a IA medeia mais jornadas, verificações automatizadas de integridade, consistência e conformidade tornam-se necessárias. A orquestração sem código e os modelos de validação de IA podem sinalizar produtos que carecem de atributos críticos para a classificação da IA, que se desviam das regras de taxonomia ou que contêm informações de política contraditórias, empurrando apenas itens "prontos para IA" para feeds de alta visibilidade.
Agentes operacionais como uma espinha dorsal. Com os agentes já a lidar com um aumento nas consultas de devoluções e envios, a próxima etapa é a sua integração mais profunda nos sistemas de back-office: inventário, gerenciamento de pedidos, comunicação com o cliente e repositórios de conteúdo. Isso permite, por exemplo, a criação ou atualização automática de conteúdo da PDP com base nos motivos de devolução ou o ajuste dinâmico da mensagem no local em resposta a restrições de logística.
Democratização da experimentação. As ferramentas sem código facilitam para as equipas de comércio eletrónico e conteúdo configurarem e testarem variações na apresentação do produto, navegação, filtros e narrativa editorial sem esperar por sprints de desenvolvimento. Quando combinado com a segmentação orientada por IA, isso permite a otimização contínua alinhada com as mudanças comportamentais observadas no Golden Quarter.
Implicações estratégicas para a infraestrutura de comércio eletrónico e conteúdo
O Golden Quarter de 2025 posiciona a IA não como uma ferramenta de otimização periférica, mas como uma camada central que medeia demanda, descoberta e operações. Para os players de e-commerce, os dados deste período traduzem-se em um conjunto de prioridades de infraestrutura:
- Tratar os dados do produto como um ativo de primeira classe, estruturado para máquinas com a mesma atenção que para humanos.
- Investir em padrões de catalog e governança capazes de suportar o consumo multicanal e multi-agente.
- Reconstruir PDPs e conteúdo auxiliar com um público duplo em mente: compradores humanos e sistemas de IA que cada vez mais pré-filtração e pré-explicação de opções.
- Encurtar e automatizar a cadeia de fornecimento de conteúdo, desde o feed do fornecedor até o PDP ativo, usando IA e sem código para manter a qualidade em escala.
- Incorporar agentes de IA em fluxos de trabalho voltados para o cliente e operacionais, vendo-os como um tecido conjuntivo entre conteúdo, comércio e logística, em vez de widgets de bate-papo isolados.
Nesse sentido, o Golden Quarter serve como um teste ao vivo de um modelo de retalho emergente em que o crescimento é cada vez mais contingente sobre o quão bem a infraestrutura de conteúdo e catalog de um retalhista "fala" com os sistemas de IA que agora influenciam uma parte substancial dos gastos. Compreender o impacto na sua gestão de dados de produtos é fundamental para o sucesso.
Os insights do Golden Quarter ressaltam a necessidade crítica de um product data management robusto. À medida que a IA se torna o principal impulsionador da descoberta e das vendas, a qualidade, integridade e estrutura das informações do produto são fundamentais. Na NotPIM, reconhecemos essa mudança e oferecemos uma solução abrangente que permite que as empresas de e-commerce otimizem o gerenciamento de feeds, enriqueçam os dados do produto e se adaptem às demandas em evolução do comércio impulsionado pela IA. As empresas que priorizam sua infraestrutura de dados estão prontas para obter uma vantagem competitiva significativa.