Opinião de Horácio Neri, Head of AI for Customer and Sales na LTPlabs
A personalização tem vindo a ganhar espaço de forma consistente. As organizações investiram em CRM, automação, motores de recomendação e, mais recentemente, em soluções de IA que permitem adaptar interações a uma escala cada vez maior.
Mas há uma questão relevante a considerar: até que ponto este esforço está a aumentar o valor gerado? Grande parte das iniciativas de personalização melhora campanhas. Poucas aumentam de forma consistente o valor gerado.
Há problemas que continuam sem resposta: descontos aplicados de forma pouco seletiva, ações semelhantes para clientes com comportamentos diferentes, ou iniciativas que aumentam atividade sem impacto claro em receita ou margem.
O problema raramente está na tecnologia. Está, mais frequentemente, na forma como a personalização é utilizada. Continua a ser tratada como uma camada de comunicação, quando deveria influenciar diretamente as decisões comerciais.
Quando isso acontece, surgem ineficiências difíceis de justificar. Aplicam-se incentivos a clientes que não precisam deles. Perdem-se oportunidades de intervir onde o impacto seria maior. E a alocação de esforço comercial nem sempre reflete o valor potencial de cada cliente.
Relevância não chega
Ser relevante pode melhorar métricas de engagement. Não garante, por si só, impacto económico, e pode até destruir margem.
Um exemplo simples: um cliente com elevada probabilidade de compra recebe um desconto. A conversão aumenta, mas a margem diminui. A decisão foi “relevante”, mas não criou valor adicional.
Na prática, a personalização só começa a ter impacto quando ajuda a melhorar decisões concretas: quem priorizar, que ação gera mais impacto incremental, e quando faz sentido intervir ou não intervir.
Sem esta lógica, é fácil aumentar a atividade e a sofisticação das campanhas sem melhorar de forma consistente os resultados do negócio.
Personalização como modelo operativo
É neste ponto que deixa de ser apenas um tema de marketing e passa a ser um tema de gestão. Isso exige métricas claras, integração de restrições reais, validação antes de escalar e consistência na forma como as decisões são tomadas ao longo do tempo.
Os modelos analíticos e a Inteligência Artificial são uma parte importante da equação, mas o seu impacto depende de como são utilizados.
A qualidade das decisões melhora quando o conhecimento de negócio é incorporado de forma explícita. As equipas de marketing conhecem padrões de comportamento, sazonalidade, sensibilidade ao preço e o impacto da pressão promocional. As equipas comerciais conhecem o contexto das contas, os ciclos de decisão e as limitações operacionais.
Quando este conhecimento é traduzido em variáveis relevantes, restrições claras e critérios de decisão bem definidos, os resultados tendem a ser mais consistentes e mais alinhados com a realidade do negócio.
O mesmo se aplica aos processos. Se as recomendações não estiverem alinhadas com a forma como as equipas trabalham, a adoção será limitada, independentemente da qualidade técnica.
Personalização não é apenas uma questão de dados ou tecnologia. É uma questão de integrar conhecimento, análise e execução de forma consistente. A personalização pode melhorar a experiência do cliente. Mas o seu verdadeiro valor para a organização mede-se na sua capacidade de melhorar decisões e gerar impacto económico de forma consistente.
