As organizações de varejo em todo o mundo estão passando por uma mudança fundamental na forma como abordam marketing e merchandising, com a inteligência artificial emergindo como o pilar central dessa transformação. A tendência reflete um reconhecimento mais amplo de que a IA não é mais uma ferramenta suplementar, mas sim a infraestrutura fundamental através da qual as operações de varejo modernas devem funcionar. Essa mudança abrange tudo, desde a segmentação de clientes e a segmentação personalizada até a geração dinâmica de conteúdo e a otimização de campanhas em tempo real, remodelando toda a jornada do cliente, desde a descoberta até a compra.
A escala dessa transformação é notável. Os gastos com mídia de varejo devem atingir US$ 60 bilhões em 2025 e subir para US$ 100 bilhões em 2028, com a IA servindo como o principal motor do crescimento explosivo. O que distingue este momento das ondas anteriores de inovação no varejo é a simultaneidade da mudança: os varejistas não estão adotando a IA sequencialmente ou em áreas isoladas, mas em vários pontos de contato interconectados — desde colocações de produtos patrocinados em plataformas de e-commerce até telas digitais em lojas e segmentação offsite em toda a web aberta.
A convergência de capacidades baseadas em IA
A implementação da IA em marketing e merchandising no varejo está ocorrendo em várias áreas distintas, mas profundamente interconectadas. No domínio da segmentação de público, a IA permite que os varejistas vão além das aproximações demográficas em direção à previsão comportamental e à modelagem de preferências. Em vez de lançar grandes redes, as marcas agora podem segmentar o público com o que os profissionais descrevem como "precisão cirúrgica", prevendo não apenas quem pode comprar, mas quais produtos os atraem, em que ponto do ciclo de consideração e por qual canal eles são mais responsivos.
A otimização em tempo real representa outra dimensão crítica. Onde as campanhas de marketing eram historicamente planejadas semanas ou meses de antecedência, com métricas de desempenho chegando depois do fato, os sistemas de IA agora ajustam continuamente as estratégias de lance, as variações criativas e as decisões de veiculação. Isso elimina a defasagem entre ação e insights, permitindo que os profissionais de marketing respondam aos sinais de desempenho quase instantaneamente, em vez de esperar por revisões trimestrais ou mensais.
A personalização em escala, que há muito tempo permaneceu um ideal teórico no varejo, agora está se tornando operacionalmente viável. Sistemas alimentados por IA geram recomendações de produtos personalizadas para históricos individuais de navegação e compra, dinamizam os preços com base nos sinais de demanda e nos segmentos de clientes e produzem até mesmo ativos criativos personalizados para diferentes segmentos de público. O que antes era alcançável apenas por meio de curadoria manual para clientes de alto valor agora pode ser implantado em toda a base de clientes.
O desafio da infraestrutura do produto
Essa evolução tem implicações profundas sobre como os varejistas devem estruturar seus dados de produtos e operações de conteúdo. A eficácia da personalização e segmentação baseadas em IA depende inteiramente da qualidade, integridade e atualização das informações subjacentes do produto. Os feeds de mercadorias padrão — os arquivos de dados estruturados que alimentam plataformas de e-commerce, mecanismos de comparação de preços e sistemas de publicidade — devem agora atender a padrões significativamente mais altos de precisão e granularidade. Considere a mecânica das recomendações baseadas em IA. Esses sistemas absorvem atributos de produtos, descrições, imagens, preços, disponibilidade e sinais comportamentais para gerar sugestões. Quando os dados do produto estão incompletos, inconsistentes ou desatualizados, as recomendações se degradam proporcionalmente. Uma dimensão do produto ausente, categorização inconsistente em todo o catálogo ou informações de estoque desatualizadas prejudicam diretamente a capacidade do sistema de IA de funcionar de forma eficaz.
A pressão se intensifica quando os varejistas operam simultaneamente em vários canais e pontos de contato. Um produto apresentado em um anúncio de Produto Patrocinado da Amazon deve ter atributos e descrições idênticos em todo o site próprio do varejista, nas listagens do mercado, no aplicativo móvel e nos sistemas da loja. Discrepâncias criam atrito e corroem a confiança. Os sistemas de IA que tentam unificar os dados do cliente em todos os canais encontram exatamente esses tipos de conflitos, e a resolução exige intervenção manual — cara e lenta — ou estruturas robustas de governança de dados que impeçam o surgimento de inconsistências.
Velocidade de conteúdo e habilitação no-code
Talvez a tensão mais aguda que os varejistas enfrentam em 2025 se concentre no volume de conteúdo versus a qualidade do conteúdo. As organizações de marketing relatam sentir uma pressão simultânea para aumentar a produção de conteúdo em vários canais, enquanto, ao mesmo tempo, melhoram as taxas de conversão e as métricas de engajamento. Escalabilidade de conteúdo por pura força — simplesmente publicar mais variações — prova-se ineficaz se esse conteúdo não tiver relevância ou não conseguir impulsionar a ação.
A IA generativa aborda essa tensão funcionando como um multiplicador de força para a criação de conteúdo. Em vez de substituir a tomada de decisão estratégica humana, ela amplia a direção humana com execução em escala de máquina. Os profissionais de marketing podem estabelecer diretrizes de marca, estruturas de posicionamento de produtos e estratégias de conteúdo; os sistemas de IA, então, geram variações, testam-nas e refinam-nas com base nos sinais de desempenho. Essa divisão de trabalho permite que as equipes mantenham a supervisão humana e a coerência estratégica, aumentando drasticamente a velocidade de produção.
As plataformas no-code e low-code estendem ainda mais essa democratização. Pessoal de marketing e merchandising sem formação técnica agora pode configurar a geração de conteúdo baseada em IA, a segmentação de público e os fluxos de trabalho de otimização de campanhas por meio de interfaces visuais. Isso reduz a dependência de recursos de engenharia e acelera os ciclos de experimentação — vantagens críticas em ambientes de varejo competitivos, onde a velocidade de lançamento no mercado determina cada vez mais a captura de mercado.
Fragmentação de dados e imperativos de unificação
Apesar dessas capacidades, os varejistas identificam obstáculos estruturais persistentes. Aproximadamente 42% das organizações de varejo relatam que estão unificando dados de clientes em todos os canais para criar perfis de compradores abrangentes e acionáveis. Essa estruturação — destacando os 42% em vez de celebrar seu progresso — reconhece explicitamente que os 58% restantes ainda operam com visões de clientes fragmentadas. Soluções pontuais desconectadas, silos de organização e arquiteturas de sistemas legados criam o que os profissionais descrevem como "lacunas de dados" que prejudicam a personalização contínua em tempo real.
As consequências da fragmentação se propagam pelas operações do produto. Quando os dados do cliente permanecem isolados por canal, as recomendações e decisões de personalização carecem de contexto total. O comportamento de navegação de um comprador no aplicativo móvel pode não informar as sugestões de produtos no site. O histórico de compras pode não se conectar às campanhas de e-mail marketing. Os níveis de estoque podem não se sincronizar com os sistemas dinâmicos de preços. Cada desconexão representa uma oportunidade perdida de oferecer experiências relevantes e, mais fundamentalmente, introduz inconsistências lógicas que degradam o desempenho do sistema de IA.
Os varejistas que abordam esse desafio priorizam a segmentação avançada de clientes, a modelagem preditiva para antecipar o comportamento e os recursos aprimorados de processamento de dados em tempo real. Esses investimentos exigem não apenas a implementação de tecnologia, mas também a reestruturação organizacional — rompendo os silos entre marketing, merchandising, tecnologia e funções da cadeia de suprimentos que historicamente operavam de forma independente. Para evitar inconsistências e melhorar a governança de dados, os varejistas podem explorar ferramentas para um gerenciamento eficiente de product feed.
O catálogo como infraestrutura estratégica
O próprio catálogo de produtos surge como uma infraestrutura genuinamente estratégica nesse contexto, em vez de uma necessidade puramente operacional. Os varejistas que investem na qualidade do catálogo — garantindo atributos abrangentes do produto, categorização precisa, descrições consistentes em todos os canais e atualizações rápidas refletindo mudanças no estoque e no sortimento — criam vantagens competitivas que se acumulam com o tempo. Catálogos de alta qualidade permitem que os sistemas de IA funcionem de forma mais eficaz, gerando melhores recomendações, segmentação mais precisa e taxas de conversão aprimoradas. Eles reduzem o atrito operacional, minimizando conflitos de dados e reconciliação manual. Eles aceleram o tempo de lançamento no mercado de novos produtos e mudanças de sortimento, à medida que os dados fluem perfeitamente dos sistemas de origem por meio de aplicações de merchandising para canais voltados para o cliente. Eles fornecem a base sobre a qual os dados unificados do cliente e a personalização em tempo real dependem.
Por outro lado, os varejistas com catálogos incompletos ou inconsistentes descobrem que seus investimentos em IA não estão tendo o desempenho esperado. Os modelos de machine learning treinados em dados ruins produzem resultados ruins. Os motores de personalização não podem funcionar de forma eficaz com atributos ausentes. Os sistemas dinâmicos de preços lutam com hierarquias de produtos incompletas. O investimento em infraestrutura de IA se torna menos valioso quando os dados subjacentes do produto não podem suportar o que esses sistemas exigem.
Implicações para a aceleração operacional
A convergência dessas tendências sugere que a dinâmica competitiva do varejo em 2025 recompensa cada vez mais a excelência operacional em gerenciamento de informações de produtos e orquestração de dados. Os varejistas que capturam valor desproporcional dos investimentos em IA são provavelmente aqueles que investem simultaneamente na qualidade do catálogo, na governança de dados, na integração de canais e na infraestrutura de conteúdo — e não apenas implementando ferramentas de IA de solução pontual. Isso agrava a vantagem já detida pelos grandes varejistas com capacidades tecnológicas sofisticadas. Os varejistas menores e de médio porte enfrentam o desafio de implementar esses sistemas integrados com recursos mais restritos. A barreira para a implantação eficaz da IA não é apenas o licenciamento do software; exige mudanças fundamentais nas práticas de dados, estruturas organizacionais e processos operacionais. As organizações que navegam com sucesso por essa transição se posicionam para capturar participação dos concorrentes mais lentos a se adaptar.
A implicação estratégica é clara: em 2025 e além, o sucesso do varejo flui cada vez mais por meio da excelência na infraestrutura sem glamour — dados de produtos, integração de dados do cliente, sistemas de gerenciamento de conteúdo e plataformas de automação no-code — que permitem que os sistemas de IA funcionem em seu potencial. Os varejistas que investem visivelmente e sistematicamente nessas bases, e não buscando a IA como uma tática de marketing superficial, provavelmente manterão a vantagem competitiva à medida que o mercado amadurece. Para garantir a qualidade, integridade e consistência, as empresas precisam de uma estratégia para gerenciar seu conteúdo de produto, que também inclui abordar a área frequentemente negligenciada de bad product descriptions. Implementar a tecnologia certa pode fornecer uma vantagem competitiva significativa. Para as empresas que procuram ferramentas para ajudá-las, uma opção deve ser considerar um price list processing program para automatizar alguns desafios. As empresas não apenas querem ter certeza de que suas ofertas são bem apresentadas aos clientes, mas também precisam de uma maneira de gerenciar bem essas ofertas. Ao considerar como estruturar os dados do produto, é uma boa ideia pesquisar as opções de CSV format.
A crescente dependência da IA para marketing e merchandising destaca o papel crucial da qualidade dos dados do produto. Isso se alinha perfeitamente com a missão da NotPIM de ajudar as empresas de e-commerce a otimizar o gerenciamento de informações de seus produtos. Ao simplificar o processo de transformação, enriquecimento e unificação de feeds de dados, a NotPIM permite que os varejistas forneçam dados de produtos abrangentes e precisos para aplicações baseadas em IA, maximizando, em última análise, o ROI em seus investimentos. Garantir a integridade dos dados não é mais apenas uma prática recomendada, mas um requisito fundamental para o sucesso.