A IA facilita a personalização do comércio eletrónico, mas quando é que ela vai longe demais?

O comércio eletrónico não tem escassez de dados

Os retalhistas online já recolhem muitos sinais. Os clientes pesquisam, clicam, comparam produtos, abandonam cestos, abrem emails e fazem compras. Os programas de fidelização e as contas de clientes acrescentam outra camada. A IA pode ligar estes sinais e usá-los para decidir que produto, mensagem ou oferta alguém deve ver a seguir.

Isso pode tornar as compras realmente mais fáceis. É útil que um retalhista se lembre de um tamanho preferido. Também o é trazer um cliente de volta a um cesto por acabar ou facilitar a encomenda de novo de algo que ele compra regularmente.

Mas a mesma tecnologia pode produzir o efeito oposto.

Olhe para um produto uma vez e ele segue-o pela internet. Compre um presente para uma criança e os produtos infantis dominam as suas recomendações durante semanas. Procura algo invulgar e, de repente, a página inicial parece convencida de que descobriu um novo lado da tua personalidade. Neste caso, a tecnologia funcionou. A interpretação não.

Um clique não é um perfil de cliente

É aqui que a personalização impulsionada pela IA introduz um problema importante. Os dados do comércio eletrónico registam o comportamento, mas o comportamento muitas vezes carece de contexto.

Alguém que compra uma mala premium pode estar a comprar um presente de aniversário. Um cliente que de repente vê produtos para bebés pode estar a comprar para um amigo. Uma conta familiar pode ser usada por várias pessoas.

Um algoritmo vê sinais. Não conhece necessariamente a história por trás deles.

Isso faz a diferença entre o que um retalhista sabe e o que assume ser cada vez mais importante.

Sinal	Uso Útil	Demasiado
Compra repetida	Tornar a reordenação mais fácil	Assumir preferências não relacionadas
Cesta abandonada	Ofereça um lembrete simples	Persegue o comprador por todos os canais
Navegação de produtos	Melhorar as recomendações no local	Crie um perfil a partir de uma visita
Preferência declarada	Mostrar mais produtos relevantes	Continua a usá-lo depois de mudares de comportamento
Previsão de IA	Ajuda a classificar produtos provavelmente relevantes	Trate a previsão como um facto do cliente

A personalização torna-se arriscada quando uma suposição começa a ser encarada com a mesma confiança que algo que o cliente realmente fez ou disse ao retalhista.

Nem todos os sinais precisam de uma campanha

A tecnologia de marketing torna tentador agir simplesmente porque podemos.

Um cliente viu uma categoria? Crie um segmento. Deixaram um cesto? Desencadeie uma viagem. Clicaram duas vezes? Adiciona outra recomendação.

Mas nem todas as ações do cliente precisam de uma resposta de marketing. Por vezes, uma visão de produto deve permanecer uma visão de produto.

Isto é particularmente relevante porque a IA reduz o custo de criar audiências cada vez mais granulares e experiências individualizadas. A barreira técnica está a desaparecer, o que torna o julgamento humano mais importante.

Antes de ativar outro dado, há uma pergunta mais simples que vale a pena colocar: O que é que isto realmente melhora para o comprador?

Se isso ajuda alguém a encontrar um produto mais depressa, elimina escolhas irrelevantes ou o poupa de recomeçar, há um propósito óbvio.

Se a resposta principal for simplesmente “dá-nos outra oportunidade de os converter”, o benefício para o cliente é muito menos claro.

Por vezes, a experiência mais inteligente é a mais simples

Existe uma tendência para tratar a personalização cada vez mais sofisticada como progresso em si mesma. Não é.

Uma boa secção de bestsellers pode funcionar melhor do que um motor de recomendação complicado para um visitante pela primeira vez. Um único lembrete de cesta pode ser mais útil do que aparecer simultaneamente na caixa de entrada, no feed social e nos anúncios de visualização.

Os retalhistas também podem deixar de tentar inferir tudo.

Deixar que os clientes escolham categorias de que gostam, alterem a frequência de comunicação ou desvalorizem recomendações irrelevantes dá-lhes algum controlo sobre a experiência. Também fornece algo com que os algoritmos muitas vezes têm dificuldade: contexto.

O objetivo não deve ser personalizar todos os pontos de contacto disponíveis.

Deve ser para personalizar aqueles em que isso realmente ajuda.

A contenção pode tornar-se parte de uma boa personalização

A IA dará às empresas de comércio eletrónico mais sinais de clientes, mais previsões e mais oportunidades para agir em base a elas.

Isso não significa que todos mereçam chegar ao cliente.

A personalização mais forte muitas vezes parece quase invisível. Os produtos certos são mais fáceis de encontrar. Opções irrelevantes desaparecem. Voltar a uma compra é simples. O cliente não precisa de pensar porque é que tudo isto aconteceu.

Isso pode tornar-se um parâmetro cada vez mais útil.

Os clientes não visitam uma loja online para ver quão sofisticada é a sua pilha de dados. Se a personalização facilita as compras, está a cumprir o seu papel.