Você já reparou como algumas marcas parecem saber quando você precisa trocar um produto, está interessado em algo específico ou até lembram do seu aniversário na data exata? Por trás dessas experiências, existem dados, algoritmos e estratégias de hiper personalização que ajudam as empresas a entender melhor seus consumidores e oferecer benefícios mais alinhados aos seus interesses.

A lógica tradicional de “compre e ganhe cashback” continua presente, mas os programas de fidelidade estão ampliando suas possibilidades. Em vez de olhar apenas para o que o cliente compra, as marcas buscam compreender seus hábitos, identificar padrões de comportamento e encontrar maneiras de manter um relacionamento com ele ao longo do tempo.

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“Essa estratégia cria consumidores fiéis ao desconto, não consumidores fiéis à marca”, afirma Leandro Capolupo, COO e cofundador da BonifiQ, plataforma brasileira de fidelização e engajamento de clientes. Segundo ele, a proposta é ir além da recompensa oferecida depois de uma compra e considerar diferentes momentos da jornada do consumidor.

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Isso não significa, necessariamente, acompanhar cada detalhe da vida pessoal do cliente. O objetivo das estratégias de fidelização é compreender aspectos relevantes para a relação de consumo, como o histórico de compras, a frequência com que alguém retorna à loja e os produtos pelos quais demonstra interesse. Essas informações, quando coletadas e utilizadas de forma adequada, ajudam a direcionar campanhas e benefícios mais compatíveis com cada perfil.

O que as marcas sabem sobre você?

Uma compra isolada já fornece algumas pistas sobre o comportamento do consumidor. As empresas podem identificar quantos produtos foram adquiridos, o valor gasto, a data da transação e quais itens foram consultados antes da finalização do pedido. Informações cadastrais, como região e endereço, também podem fazer parte dos dados disponíveis, conforme o contexto da coleta.

Entretanto, o potencial dessas informações aumenta quando elas são analisadas em conjunto. A recorrência das compras, o valor médio gasto e o intervalo entre uma aquisição e outra ajudam a identificar padrões e compreender como os clientes se relacionam com determinada marca. “O valor, de fato, desses dados não está exclusivamente em uma única compra, mas no comportamento de compra”, explica Leandro.

Isso não significa que uma primeira interação seja inútil. Mesmo com informações limitadas, uma empresa pode tentar incentivar uma segunda compra. À medida que novas interações acontecem, porém, torna-se possível conhecer melhor o consumidor e desenvolver estratégias mais específicas.

É nesse processo que entra a hiper personalização. A partir dos padrões identificados, os clientes podem ser agrupados em segmentos, também chamados de clusters, de acordo com características e comportamentos semelhantes. Uma campanha destinada a quem compra frequentemente, por exemplo, pode ser diferente daquela direcionada a alguém que deixou de comprar há algum tempo.

O COO cita a análise de recência, frequência e valor monetário das compras, conhecida como matriz RFM, como uma das ferramentas utilizadas para essa segmentação. A metodologia considera quando o cliente comprou pela última vez, com que frequência costuma comprar e quanto gasta.

Na prática, imagine uma loja de artigos esportivos que oferece descontos em camisas de futebol. Sem conhecer os interesses do público, a marca pode enviar uma promoção de um time que não agrada ao destinatário. Com informações mais relevantes sobre suas preferências, a comunicação pode ser direcionada de maneira mais assertiva.

Como resume Leandro, o objetivo é evitar que uma marca ofereça “desconto em camisas do Palmeiras para corintianos”.

Fidelização para além da compra

A personalização também pode acontecer fora do momento em que o consumidor abre uma loja virtual ou finaliza um pedido. Aniversários, avaliações de produtos, participação em atividades e outras interações podem se transformar em oportunidades de relacionamento entre marcas e clientes.

Uma empresa pode, por exemplo, oferecer pontos extras no aniversário do consumidor, conceder frete grátis ou recompensá-lo por avaliar um produto adquirido. Em vez de depender exclusivamente de uma nova compra para conceder algum benefício, a marca cria diferentes motivos para permanecer presente na rotina do cliente.

Para Leandro Capolupo, essa estratégia é especialmente relevante em categorias nas quais a recompra não acontece de forma automática. Enquanto determinados produtos são consumidos com frequência e precisam ser repostos, outros, como tênis, dependem de uma nova necessidade ou decisão de compra.

Um dos exemplos apresentados pelo COO envolve uma marca de tênis de corrida conectada ao aplicativo Strava, utilizado para registrar atividades físicas. Nesse modelo, o consumidor recebe pontos conforme a quilometragem percorrida, transformando a prática esportiva em uma forma de interação com a marca.

Ao mesmo tempo que incentiva a atividade física, a estratégia gera informações sobre o uso do tênis. Se a empresa conhece a vida útil estimada do produto e acompanha a distância percorrida, consegue calcular quando o calçado pode estar próximo do fim de sua utilização.

“Ele sabe exatamente quando ele tem que começar a falar com a ‘Fulana’ sobre o novo modelo daquele tênis que ela gosta e usa todo mês”, explica Leandro, ao descrever como os dados de uso podem ajudar a identificar o momento mais adequado para estimular uma nova compra.

Nesse cenário, a comunicação deixa de depender apenas de uma promoção genérica. A marca pode entrar em contato quando houver indícios de que o consumidor está próximo de precisar de outro produto, tornando a oferta mais pertinente ao seu contexto.

O papel da inteligência artificial

Se os dados ajudam a compreender o comportamento do consumidor, a inteligência artificial amplia a capacidade de identificar padrões, fazer previsões e transformar essas informações em decisões.

Na fidelização, isso pode significar reconhecer mudanças na frequência de compra, identificar clientes que estão deixando de interagir com a marca e antecipar oportunidades de recompra. Em vez de esperar que o consumidor desapareça por completo, as empresas podem observar sinais de afastamento e desenvolver ações para tentar reverter esse movimento.

Um exemplo citado por Capolupo é o de consumidores que compram suplementos esportivos. Se uma pessoa costuma adquirir determinado produto em intervalos regulares e ultrapassa o período habitual sem voltar à loja, esse comportamento pode indicar que ela passou a comprar em outro estabelecimento ou deixou de consumir a marca.

A redução da quantidade de itens no carrinho também pode ser um sinal. Se alguém costumava comprar whey protein e creatina, mas passa a adquirir apenas um dos produtos, a mudança pode indicar uma alteração no padrão de consumo. Isoladamente, nenhum desses comportamentos comprova a perda do cliente, mas sua análise ajuda a identificar situações que merecem atenção.

A inteligência artificial pode contribuir para enriquecer essa análise e prever tendências com base nos dados disponíveis. 

Com essas previsões, as empresas podem ajustar campanhas, benefícios e recompensas com maior rapidez, em vez de esperar meses para avaliar os resultados de uma estratégia. A tecnologia também pode ajudar a identificar oportunidades de venda e evitar desperdícios.

Nesse segundo caso, Leandro aponta uma aplicação que vai além do relacionamento direto com o consumidor: a gestão de estoques. Ao cruzar o histórico de vendas com padrões de consumo e sazonalidade, um sistema pode estimar quais produtos correm o risco de não ser vendidos antes do vencimento.

A partir dessa previsão, a empresa pode avaliar incentivos ou ajustes de preço para estimular a saída dos itens, buscando reduzir perdas sem comprometer desnecessariamente a margem de lucro.

A IA, portanto, não se limita a responder perguntas em um chat ou automatizar mensagens. Seu potencial também está em apoiar decisões comerciais a partir da análise de informações e da identificação de oportunidades que poderiam passar despercebidas.

O consumidor precisa perceber essa tecnologia?

Apesar da complexidade dos sistemas envolvidos, a experiência ideal para o cliente deve ser simples: receber uma oferta pertinente, encontrar um benefício que faça sentido ou ser lembrado pela marca no momento adequado.

É justamente nesse ponto que atua a BonifiQ. A empresa fornece a estrutura tecnológica utilizada por marcas em seus programas de fidelidade, sem necessariamente aparecer para o consumidor final. Como explica Leandro, a proposta é que o cliente perceba o relacionamento com a marca, e não a plataforma responsável por viabilizá-lo. “A ideia é que você se sinta cada vez mais próxima e valorizada pela marca com quem você tem relacionamento”, afirma.