No segundo dia da NRF 2024, a agenda combinou institutos de pesquisa, como Forrester Research e KPMG, com varejistas que já aplicam Inteligência Artificial em produção. As sessões trouxeram padrões consistentes: IA conectada a dados próprios, foco em fidelidade, otimização de cadeia de suprimentos e treinamento interno para escalar capacidade analítica.
A seguir, organizei os principais aprendizados por cases, com implicações práticas para times de marketing, CRM, e-commerce e operações.
Case 1: Lowe’s + KPMG — dados como base para segmentação e crescimento
Na sessão da KPMG, foi destacado que a Lowe’s é a segunda maior empresa global de home center e materiais de construção, atrás da The Home Depot. O ponto relevante não foi o tamanho, e sim como a empresa usa dados para orientar decisões e desenho de oferta.
Principais aprendizados do case
- Adoção de e-commerce segue forte em mercearia e home center, mesmo após a pandemia.
- Geração Z já impacta faturamento e altera padrões de navegação, decisão e canal.
- Clientes gastam mais quando usam múltiplos canais, o que reforça a gestão integrada de jornadas.
- Conveniência segue como motivador central para compra online.
- A liderança reforçou uma tese operacional: cientistas de dados distribuídos pela empresa ajudam a sustentar ritmo de melhoria contínua.
Segmentação B2C e B2B como decisão de arquitetura
Um ponto citado foi a diferenciação entre Pessoa Física e Profissionais, com um programa específico de fidelidade para profissionais que acelera aprovação de compras maiores.
Implicação prática para CRM e relacionamento end-to-end:
- Para pessoa física, a performance depende de identificar sinais de ciclo de vida (ex.: “momento de obra”), usando histórico, navegação e contexto para orientar comunicação e recomendação.
- Para profissionais, o programa precisa apoiar o crescimento do negócio do cliente, com benefícios ligados a recorrência, condições e agilidade operacional.
Case 2: Sainsbury’s + NCR — IA para experiência do cliente e eficiência operacional
A Sainsbury’s apresentou iniciativas em IA voltadas para ganho combinado de experiência e operação. O que chamou atenção foi a amplitude do uso, saindo de “campanhas” e indo para cadeia de valor.
Onde a IA entra no varejo, segundo o case
- Personalização de produtos e preços a partir do programa de fidelidade (Nectar).
- Previsão de demanda na cadeia de suprimentos, reduzindo rupturas e excessos.
- Capacitação de times de negócios em Data Analytics e modelagem, para uso no dia a dia e tomada de decisão.
- Rastreamento de dados na cadeia de valor para identificar perdas em tempo real, com foco em reação mais rápida.
- Gamificação no app para sustentar engajamento e recorrência no programa de fidelidade.
Implicação prática: iniciativas de IA ganham tração quando o dado de fidelidade deixa de ser “relatório” e vira insumo de produto, operação e rentabilidade.
Case 3: Forrester Research + Abercrombie & Fitch, Sephora e The Vitamin Shoppe — fidelidade que forma fãs
Aqui apareceram negócios diferentes em categoria e posicionamento, com um padrão comum: relacionamento consistente e coleta de sinais comportamentais para personalizar abordagem. O resultado prático é o aumento do nível de afinidade, com consumidores atuando como defensores da marca.
Elementos que sustentam maturidade em IA e dados
- Programas de fidelidade tratados como produto (e não como campanha).
- Coleta de dados de navegação e comportamento, somada a conteúdo, gamificação e pesquisas contínuas por categoria.
- Adoção de formatos de influência e interação, com presença de conversacional e live commerce como rotas de conversão e retenção.
Implicação prática: quando fidelidade vira ecossistema, IA passa a ser motor de priorização de mensagens, oferta, frequência e canal, com controle de pressão comercial e foco em retenção.
O que esses cases têm em comum (e como aplicar)
1) Dados próprios como insumo de vantagem competitiva
Programas de fidelidade e comportamento digital aparecem como as fontes mais acionáveis para personalização, previsão e otimização. Isso exige governança e integração entre CRM, e-commerce, mídia e atendimento.
2) IA distribuída na operação, além do marketing
Os exemplos envolveram supply chain, perdas, pricing, experiência e capacitação interna. O ganho não depende de um “projeto isolado”, e sim de rotinas e sistemas que incorporam modelos ao fluxo diário.
3) Segmentação orientada por valor e contexto
Separar públicos com necessidades e jornadas distintas evita comunicações genéricas e melhora conversão. No varejo de construção, isso apareceu na diferença entre pessoa física e profissionais, com propostas de valor e benefícios adequados para cada perfil.
Checklist de implementação para varejistas (curto e operacional)
- Mapear eventos e sinais de jornada que indicam intenção (ex.: visita a categoria, repetição de pesquisa, carrinho, compra recorrente).
- Consolidar uma visão única de cliente conectando fidelidade, navegação, compra e atendimento.
- Definir regras de personalização por categoria: recomendação, preço/promo, conteúdo, canal e frequência.
- Implantar previsão de demanda e ruptura com ciclo de revisão claro (inputs, responsáveis, janela de decisão).
- Criar trilha de capacitação para times de negócio em leitura de dados e tomada de decisão.
- Instrumentar métricas que diferenciam crescimento de curto prazo e saúde de base (retenção, recorrência, LTV, churn, NPS/CSAT por segmento).
NRF 2024: como escalar IA no varejo com dados próprios, processos e governança operacional
A NRF 2024 reforçou que Inteligência Artificial no varejo já está sendo usada como infraestrutura de decisão e execução: personalizar, prever, reduzir perdas, organizar fidelidade e acelerar eficiência. As empresas que escalam mais rápido são as que conectam IA a dados próprios, processos e times treinados para operar com disciplina.
