FCamara giới thiệu tác động của AI đến hiệu quả bán lẻ và chia sẻ các mẹo chiến lược

As vendas de fim de ano continuam a ser um termômetro da maturidade digital do varejo, revelando a distância entre empresas que evoluíram suas estratégias e aquelas que ainda enfrentam limitações estruturais e operacionais. Em um mercado cada vez mais competitivo, investir em tecnologia deixou de ser uma tendência e se tornou requisito básico para garantir desempenho, estabilidade e personalização em escala.

A inteligência artificial (IA) assumiu um papel central nesse avanço. Quando aplicada de forma estratégica, ela permite identificar intenções de compra em tempo real, ajustar preços conforme o comportamento do cliente e entregar ofertas mais relevantes. Entre as aplicações mais transformadoras estão o pricing dinâmico, as sugestões orientadas e os mecanismos de busca apoiados por modelos LLM. 

Para Alexsandro Monteiro, head de Retail da FCamara, multinacional brasileira de tecnologia e inovação, essa combinação está redefinindo a experiência do comprador. “A IA está eliminando o funil tradicional. A jornada, que era linear, virou um sistema contínuo em que cada clique, busca ou interação alimenta o próximo passo e maximiza a conversão”, afirma.

Em grandes operações do setor de consumo acompanhadas pela FCamara, os resultados já são tangíveis. Em um projeto de pricing dinâmico, por exemplo, uma varejista passou a prever elasticidade de preço, esgotamento de estoque e comportamento regional de consumo. Com poucos meses de aplicação, registrou ganho de 3,1% de margem líquida em coleções de fim de estação – o equivalente a R$ 48 milhões em um ano. Em outra operação de e-commerce, soluções de IA aceleraram em 29% o desenvolvimento da plataforma, ampliando a capacidade de resposta durante períodos de alta demanda.

Com base nessas experiências, Monteiro destaca quatro pilares que explicam por que a IA firmou-se como decisiva para incremento de eficiência e rentabilidade no mercado:

1. Recomendação contextual e aumento do tíquete médio: modelos que interpretam a intenção em tempo real substituem os sistemas tradicionais baseados somente no histórico. A IA lê microssinais, padrões de navegação e relações entre itens, impulsionando a descoberta, expandindo a conversão e elevando o tíquete médio.

2. Busca com LLM e compreensão semântica: motores de busca apoiados em modelos de linguagem entendem o que o público quer dizer – não apenas o que ele digita. Consultas naturais, como “sapato confortável para trabalhar o dia todo”, passam a gerar resultados mais precisos, diminuindo a fricção e aproximando o usuário da compra.

3. Assistentes conversacionais com foco em conversão e eficiência: chatbots e copilotos orientados por IA atuam como vendedores digitais. Respondem dúvidas complexas, sugerem produtos compatíveis, oferecem tamanhos e aplicam regras comerciais, ao mesmo tempo em que reduzem custos operacionais ao aliviar o atendimento humano.

4. A jornada contínua e invisível: a integração entre pricing dinâmico, recomendação contextual, busca inteligente e assistentes conversacionais cria um ecossistema fluido, no qual cada interação retroalimenta a próxima. O resultado é uma jornada contínua, direcionada e praticamente imperceptível ao visitante.

Para Monteiro, esses pilares mostram que a IA saiu da condição de um acelerador operacional para consolidar-se como um diferencial competitivo para o varejo.

“À medida que mais empresas amadurecem suas estruturas de dados e inteligência, surgem mais oportunidades de crescimento sustentado, ganho de eficiência e criação de experiências de compra muito mais precisas – especialmente em períodos críticos como as vendas de final de ano”, acrescenta.

“A evolução agora depende da capacidade das organizações de transformar tecnologia em decisões práticas, conectadas ao negócio e focadas em resultados reais”, conclui Monteiro.