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Privacidade e personalização: o novo dilema da automação no marketing

A automação nunca foi tão eficiente, nem tão desafiadora. Em meio à corrida por personalização, as marcas enfrentam uma questão delicada: como criar experiências únicas e relevantes sem ultrapassar o limite da privacidade? Com consumidores mais atentos ao uso de seus dados e regulações cada vez mais rigorosas, o marketing digital vive hoje um dos seus maiores dilemas.

Uma pesquisa da McKinsey & Company mostrou que 71% dos consumidores esperam interações personalizadas com as marcas, mas, ao mesmo tempo, 76% se frustram quando esse padrão não é atingido. E mais: empresas que investem em personalização de forma estratégica chegam a gerar 40% mais receita do que seus concorrentes diretos. O problema é que, para entregar esse tipo de experiência, é preciso lidar com dados sensíveis, o que exige cuidado técnico, transparência e bom senso.

Luiz Santos acompanha essa discussão de perto. Fundador da Unnichat, plataforma de CRM e automações via API oficial do WhatsApp,  é especialista em estratégias digitais com foco em automação, inteligência artificial e comunicação em escala. Após anos atuando com marketing digital e estruturação de negócios, Luiz defende que “automatizar bem hoje é tão importante quanto saber até onde automatizar”. Para ele, o risco não está só no mau uso da tecnologia, mas na falta de estratégia ao tratar dados como meras métricas.

O avanço da IA e das ferramentas de automação tornou possível personalizar mensagens com base em comportamento, localização, histórico de compra e até no momento do dia. Mas isso só é eficaz quando o cliente sente que tem controle. “Se o usuário não entende por que está recebendo determinada mensagem, ou se acha que foi invadido, a marca perde valor na hora”, alerta o empresário.

A busca por equilíbrio passa por um conceito em ascensão no marketing: a personalização com consentimento. Isso inclui deixar claro como os dados são usados, permitir que o cliente escolha que tipo de comunicação deseja receber e oferecer valor real em troca. “Quando a automação respeita o tempo, o perfil e o contexto do cliente, ela deixa de ser uma máquina de envio e passa a ser uma ferramenta de relacionamento”, explica Luiz.

Além disso, cresce o uso de estratégias como privacy-first personalization, abordagem que prioriza o respeito à privacidade mesmo em fluxos automatizados. De acordo com uma análise publicada pelo CMSWire, essa prática vem ganhando força entre empresas que querem se diferenciar não apenas pela eficácia das suas mensagens, mas também pela ética no uso dos dados.

No Brasil, esse tema também se torna mais relevante à medida que a LGPD avança na regulamentação e fiscalização das empresas. Isso significa que automações mal configuradas, sem consentimento explícito ou com coleta exagerada de dados, podem não só comprometer a imagem da marca, como gerar sanções legais.

O caminho, segundo Luiz Santos, está em usar a tecnologia como meio, não como fim. “O que fideliza o cliente não é o volume de mensagens, e sim o quanto elas fazem sentido para ele. A personalização não pode parecer vigilância. Tem que aparentar cuidado.”

No fim das contas, personalizar com inteligência e respeito deixou de ser diferencial. Agora é condição básica para que qualquer automação funcione e gere resultados. O desafio das empresas não é apenas se tornarem mais eficientes com IA e dados, mas também mais humanas e transparentes no processo.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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