Domine a Inteligência, Ganhe o Cliente: Um Guia do Varejista para o Comércio Agêntico

De acordo com dados recentes da Accenture, 74% dos consumidores globais indicam que confiariam em um agente de IA pessoal mais do que em seu melhor amigo para fazer uma compra em seu nome. Não sei o que isso diz sobre a qualidade das amizades modernas, mas certamente indica que o comércio agêntico está pronto para se tornar mainstream.

Na verdade, McKinsey estima que os agentes de IA conservativamente mediarão $3-5 trilhões em comércio de consumo global até 2030. Estamos vendo a distância entre a intenção e a compra se reduzir em tempo real, mas a maioria dos varejistas e empresas de comércio eletrônico não está preparada para essa mudança.

Durante anos, a “experiência do cliente sem interrupções” tem servido como um farol para a indústria, mas o comércio agêntico muda o que isso realmente significa. O que costumava começar na loja, agora começa em conversas em plataformas que você não possui, moldadas por sinais que você provavelmente tem sido terceirizado para partes em troca de aumentos incrementais.

Ganhar a corrida do comércio agêntico exige pensar como uma operação nativa de IA, o que significa possuir a inteligência por trás da experiência. Em outras palavras, você precisa possuir os dados que ensinam um agente o que o cliente realmente quer — antes mesmo de ele chegar.

Essa mudança de paradigma exige uma investigação mais profunda nas camadas que tornam as operações de IA agêntica possíveis e tomar ação imediatamente para ganhar a vantagem na aquisição dos dados de treinamento necessários.

Os dados que você está dando são a chave para o castelo do comércio agêntico

Um dos maiores desafios que impede os varejistas de estarem preparados para o comércio agêntico é que eles estão abordando a IA através da mesma lente que as soluções anteriores: um fornecedor de busca, um chatbot, um mecanismo de recomendação, uma ferramenta de conteúdo gerado, um plugin de busca visual.

Cada um resolve um problema estreito. E embora o aumento de conversão possa aparecer imediatamente, todo o aprendizado está se acumulando dentro do produto de outra pessoa. Enquanto isso, o varejista fica com uma pilha fragmentada e dados ainda mais fragmentados.

Uma experiência agêntica verdadeiramente diferenciada é executada em algo que esses fornecedores não podem (ou não querem) fornecer: uma imagem longitudinal e proprietária do seu cliente. O que eles hesitaram. O que eles voltaram. O que eles perguntaram em várias sessões, abandonaram no carrinho e eventualmente compraram seis semanas depois.

Quando organizados de uma maneira que os agentes possam usar, esse tipo de dados torna possível o que chamamos de camada de inteligência. É aqui que a intenção é interpretada e as decisões são tomadas. Essas decisões incluem chamadas de menor risco, como classificação, recomendações, personalização e compreensão de produtos; até decisões maiores em torno de logística, devoluções e resolução de problemas de pagamento.

Para a maioria dos varejistas, a borda que ninguém pode copiar vive em como eles entendem os clientes, produtos, ocasiões, voz da marca e momentos de serviço. Para trazer isso para o futuro do comércio agêntico, é necessário aproveitar o patrimônio de dados que você já tem e construir sobre ele estrategicamente.

Não deixe que dados desorganizados atrapalhem o caminho para o comércio agêntico

A maioria dos varejistas trata dados desorganizados como um obstáculo para começar, mas uma limpeza de vários anos para “preparar” a IA é um mal-entendido caro que custará ainda mais em clientes perdidos, gastos de aquisição em ascensão e sinais de intenção de alta que não são capturados.

Isso é a dimensão composta do comércio agêntico que não existia antes: um mês de atraso é um mês de dados de treinamento que seus concorrentes estão gerando e você não está.

Portanto, em vez de remover seu PIM, OMS, CDP ou outras plataformas de comércio, você pode construir uma camada de contexto agêntico que se situa sobre o seu lago de dados atual, executa ao lado do que já está lá e acelera dramaticamente a inovação de IA, organizando seus dados para que os agentes possam realmente usá-los.

Uma camada de contexto forte cobre quatro áreas: compreensão de produtos (atributos, ajuste, compatibilidade, trocas), contexto do cliente (comportamento, lealdade, histórico de pedidos, intenção declarada), contexto de sessão (o que o comprador comparou, perguntou, hesitou e deixou no carrinho), e contexto de negócios (inventário, margem, promoções e regras de merchandising). Ao construir essa camada agora, os benefícios de capturar mais dados se acumularão.

Cada busca, cada pergunta, cada imagem carregada, cada momento de hesitação é convertido em intenção estruturada, e essa intenção afia a classificação, as recomendações, o conteúdo e o serviço. Não me entenda mal – isso não se traduz em um cartão de saída gratuita para a limpeza de dados. Você precisa continuar empurrando a qualidade dos dados para cima em paralelo, enquanto a camada empilha a intenção em cima. Mas os varejistas que agem primeiro possuirão os dados de treinamento que todos os outros desejariam ter capturado.

A economia favorece a propriedade da experiência – então construa algo que não possa ser interrompido

Os varejistas tradicionalmente competiram na camada de experiência do cliente, com as melhores experiências definidas como aqueles momentos que parecem esforços para os clientes, mesmo um pouco mágicos. Claro, a realidade por trás da magia é os varejistas usando o que sabem sobre seus clientes e o contexto ao seu redor para remover qualquer fricção.

O SaaS teve um papel importante na remoção dessa fricção, com os varejistas aproveitando plataformas de terceiros porque construir as próprias era muito caro. Isso também significava escolher entre as mesmas plataformas – tornando experiências verdadeiramente diferenciadas difíceis de alcançar.

Mas a engenharia de software agêntico está quebrando essa matemática. Roadmaps que uma vez levavam anos agora são entregues em meses, então é hora de reabrir a conversa sobre construir versus comprar e considerar como sistemas personalizados podem levar a experiências verdadeiramente diferenciadas.

Mais importante, no entanto, construir internamente de forma estratégica também pode servir como uma apólice de seguros quando não há como prever o que amanhã parecerá. Com modelos de fronteira (e seus preços) constantemente mudando, a adaptabilidade é a melhor maneira de garantir que o seu sucesso não esteja ligado a nenhum fornecedor ou provedor específico. Isso é possível construindo uma camada de orquestração que trabalha para escolher o modelo, a ferramenta ou o fluxo de trabalho certo para o trabalho. Com interfaces limpas e fortes contratos de dados, qualquer modelo pode se conectar, aproveitar o contexto portátil e ser comprovado contra os próprios dados e a barra de qualidade por meio de um harness de avaliação em pé antes de mudar.

Isso não significa construir tudo. Soluções pontuais ainda vencerão trechos da jornada do cliente. Mas os varejistas também devem investir em um modelo de comércio de IA mais amplo com infraestrutura compartilhada, inteligência reutilizável, sistemas interoperáveis e aprendizado contínuo espalhado por toda a organização.

Faça isso, e você estará colocando as bases para que os agentes possam entregar o tipo de personalização que costumava estar disponível apenas para as marcas mais premium – de forma acessível e em escala. O futuro do comércio não é uma loja melhor ou uma página de produto, é um sistema de aprendizado, um flywheel de IA que entende a intenção em toda a jornada, coloca essa inteligência em todos os lugares e se torna mais inteligente a cada interação. Se você construir para isso.