Este artigo surge das conversas do Retail & eCommerce Minders Meetup – Buenos Aires, um encontro onde Joaquín Bossié, Gonzalo Oliva Vélez e Andrés Kloster compartilharam como o crescimento em retail e eCommerce está mudando: desde construir produtos que escalam até usar dados, AI e customer journeys para transformar tráfego em clientes fiéis.
Como conectar produto, dados e experiência para escalar
O crescimento em retail e eCommerce nunca teve tanto potencial. Ao mesmo tempo, raramente foi tão difícil de sustentar.
Muitas empresas estão investindo mais em marketing, lançando novas funcionalidades e enviando mais campanhas. O esforço aumenta, mas os resultados nem sempre acompanham. O problema raramente é a falta de trabalho, e sim algo mais profundo: como as organizações aprendem — ou deixam de aprender — com o comportamento dos usuários.
Entender essa diferença é o que separa equipes que simplesmente operam daquelas que realmente escalam.
O crescimento sustentável no digital raramente depende de fazer mais coisas. Ele depende de construir um sistema que aprenda continuamente com o comportamento dos usuários.
Por que crescer no digital ficou mais difícil
Durante muito tempo, o crescimento digital parecia relativamente simples de explicar. Se uma empresa queria vender mais online, o caminho era bastante claro: investir mais em aquisição de tráfego, otimizar a conversão do site e lançar novas funcionalidades no produto. O marketing trazia usuários, o produto melhorava a experiência e o CRM reativava quem não voltava.
Esse modelo funcionou por anos. No entanto, em muitas empresas hoje ele começa a mostrar seus limites.
Com o tempo, começa a aparecer um padrão bastante frustrante: as empresas adquirem usuários, perdem usuários e depois precisam adquiri-los novamente, cada vez mais caro. O esforço aumenta, o orçamento cresce, mas o crescimento não escala no mesmo ritmo. Enquanto isso, as margens se comprimem e a sensação interna é que todos estão trabalhando mais, mas os resultados não melhoram proporcionalmente.
O problema raramente é falta de esforço. Na maioria das organizações, sobra atividade.
A causa costuma ser mais sutil: a ilusão de controle.
Joaquín Bossié – Co-founder & CRO at Minders
A ilusão de ser data-driven
Muitas empresas acreditam que, por terem dashboards, relatórios de marketing, métricas de vendas e campanhas ativas, já são organizações realmente data-driven.
Na prática, muitas vezes acontece outra coisa.
Muitas organizações têm dados. O que nem sempre têm é aprendizado.
Existem métricas, mas não necessariamente decisões melhores.
Existe atividade, mas não necessariamente impacto.
Quando as equipes trabalham, mas o sistema não aprende
Uma cena bastante comum em empresas de retail digital ajuda a ilustrar isso.
É segunda-feira de manhã e começa a reunião semanal de performance. O marketing explica que aumentou o investimento em aquisição, mas o ROAS caiu. Do lado do produto, novas funcionalidades foram lançadas, embora a ativação não tenha melhorado muito. No CRM, o relatório mostra que mais campanhas foram enviadas, mas o churn quase não mudou. Enquanto isso, o time de dados tenta explicar o que está acontecendo, muitas vezes encontrando problemas de instrumentação, eventos incompletos ou fontes de dados desalinhadas.
Em algum momento alguém costuma dizer que o próximo passo deveria ser implementar personalização com inteligência artificial.
Todos concordam.
Mas poucas vezes fica claro o que isso realmente significa no contexto concreto do negócio.
Cada equipe está fazendo o seu trabalho. Marketing executa campanhas, produto entrega funcionalidades, CRM cria comunicações e dados tenta explicar o que está acontecendo.
Ainda assim, o sistema como um todo não necessariamente aprende.
Produto mede uso. Marketing mede campanhas. O negócio mede receita. Mas quando essas camadas não estão conectadas entre si, melhorar o resultado se torna extremamente difícil.
Como consequência, as organizações acabam otimizando partes isoladas do sistema sem entender completamente quais comportamentos dos usuários estão realmente movendo o negócio.
O resultado é que muitas empresas operam com uma enorme quantidade de atividade, mas com relativamente pouco aprendizado acumulado.
Esse é um dos grandes desafios do crescimento digital contemporâneo.
E resolvê-lo exige mudar a forma como as organizações entendem crescimento.
A mudança de paradigma: de atividade para aprendizado
As empresas que conseguem escalar de forma sustentável costumam operar com uma lógica diferente.
Na essência, o crescimento passa a se parecer mais com um sistema de aprendizado do que com um plano de marketing. Elas crescem porque aprendem mais rápido o que realmente funciona.
Esse aprendizado se constrói a partir de um loop relativamente simples, mas extremamente poderoso: formular hipóteses, executar experimentos, aprender com os resultados e escalar o que funciona. Quando esse ciclo se repete com velocidade e disciplina, cada iteração melhora a seguinte. O sistema começa a acumular conhecimento sobre o comportamento real dos usuários.
Nesse contexto, o objetivo deixa de ser simplesmente produzir mais atividade. O objetivo passa a ser melhorar a qualidade das decisões.
Essa diferença pode parecer sutil, mas muda profundamente a forma como as organizações trabalham.
Em vez de perguntar quais funcionalidades deveriam lançar ou quais campanhas deveriam enviar, as equipes começam a perguntar quais comportamentos precisam entender melhor e quais experimentos deveriam rodar para aprender algo relevante.
As empresas que conseguem construir esse tipo de sistema desenvolvem uma vantagem competitiva extremamente difícil de copiar: a velocidade de aprendizado.
Gonzalo Oliva Velez – Product & Engineering Advisor on E-commerce | Ex Chief Product Officer at Vestiaire Collective | Lazada (Alibaba group) | Mercado Libre | Tiendamia | IBM
As três alavancas reais do crescimento digital
Quando o crescimento é analisado a partir dessa perspectiva, a maior parte do impacto costuma se concentrar em três alavancas principais.
Ativação
A primeira é a ativação. Trata-se do momento em que um usuário experimenta valor pela primeira vez dentro de um produto ou serviço. É o instante em que alguém realmente entende por que aquela experiência vale a pena.
Em muitos casos, esse momento está cheio de fricções invisíveis: processos de cadastro desnecessários, propostas de valor pouco claras, fluxos de onboarding complexos ou checkouts longos demais.
Se a ativação não funciona bem, todo o sistema sofre. O marketing precisa investir mais dinheiro para compensar essa fricção e a retenção se torna mais difícil porque o usuário nunca chegou a experimentar plenamente o valor do produto.
Retenção
A segunda alavanca é a retenção. Não se trata apenas de fazer o usuário voltar, mas de construir um hábito.
Muitas empresas confundem retenção com promoções recorrentes. A verdadeira retenção acontece quando o usuário volta porque encontra valor na experiência, e não porque recebeu um desconto pontual.
Entender retenção significa identificar quais comportamentos predizem fidelidade, quais experiências geram recorrência e como acompanhar os usuários ao longo de sua relação com a marca.
Monetização
A terceira alavanca é a monetização.
Aqui aparecem decisões relacionadas à propensão de compra, recomendações de produtos, cross-sell relevante, programas de fidelidade ou até novos modelos como retail media.
No entanto, essas estratégias só funcionam bem quando se apoiam em uma compreensão profunda do comportamento real do usuário. Caso contrário, acabam se tornando ruído — ou spam.
Ativação, retenção e monetização formam um sistema interdependente. Melhorar uma dessas dimensões costuma impactar as outras.
As empresas que conseguem escalar não tratam essas áreas como iniciativas isoladas, mas como partes do mesmo motor de crescimento. https://minders.io/pt-br/?post_type=resource&p=3732
O papel central do comportamento do usuário
Para que esse motor funcione corretamente, é necessário entender o que os usuários estão realmente fazendo dentro do produto.
Métricas de negócio como receita ou conversão são importantes. No entanto, muitas vezes chegam tarde demais para explicar o que está acontecendo.
Quando uma métrica aparece no P&L, o comportamento que a gerou já aconteceu.
O que realmente permite compreender o sistema são os sinais de comportamento: quais passos as pessoas seguem dentro do produto, em que momentos abandonam um processo, quais sequências de ações precedem uma compra ou um abandono.
Ferramentas de product analytics existem justamente para responder esse tipo de pergunta.
Funis, análises de coorte, análise de jornadas e experimentação permitem observar o produto não como uma lista de funcionalidades, mas como um sistema dinâmico de comportamentos.
Quando uma organização consegue instrumentar corretamente esse comportamento, começa a surgir clareza. Torna-se possível identificar fricções específicas, entender quais experiências geram valor e desenhar melhorias que realmente impactam o negócio.
Do insight à ação
Compreender o comportamento é apenas o primeiro passo.
O desafio seguinte é agir sobre esse comportamento no momento certo.
Aqui entra a orquestração de experiências. Não se trata simplesmente de enviar campanhas em massa, mas de intervir na jornada do usuário quando surge um sinal relevante.
Um lembrete quando alguém abandona um carrinho. Uma recomendação personalizada baseada no comportamento recente. Uma experiência contextual que facilita o próximo passo.
Quando essa orquestração está conectada ao comportamento real do usuário, a experiência deixa de parecer genérica. Passa a ser percebida como relevante, oportuna e personalizada.
A peça que faltava: o modelo operacional de growth
Mesmo quando existem dados e ferramentas, muitas organizações ainda têm dificuldade em melhorar seus resultados. O motivo costuma ser organizacional.
O crescimento sustentável raramente é resultado de apenas uma equipe. Ele é resultado de um sistema de trabalho.
Em muitas empresas, produto, marketing e negócio operam com lógicas diferentes e métricas distintas. Cada equipe otimiza o seu próprio espaço, mas ninguém está otimizando o sistema completo.
Por isso, cada vez mais empresas estão adotando o que costuma ser chamado de growth operating model: um modelo de trabalho no qual produto, dados e marketing funcionam como partes de um mesmo sistema de aprendizado.
As decisões são priorizadas com base no impacto esperado, os experimentos são desenhados para responder perguntas concretas e os resultados se transformam em conhecimento acumulado.
Em vez de operar com roadmaps rígidos ou campanhas isoladas, as organizações começam a trabalhar com ciclos contínuos de aprendizado.
Quando esse modelo funciona bem, o crescimento deixa de depender de iniciativas pontuais e passa a ser um processo sistemático de melhoria.
Andrés Kloster – Founder & Chief Revenue Officer at Eleven
A nova camada de descoberta: de SEO a GEO
O comportamento do usuário não está mudando apenas dentro do produto. Ele também está mudando na forma como as pessoas descobrem produtos.
Durante anos, grande parte do crescimento no retail digital dependeu de dominar o SEO tradicional: aparecer nos primeiros resultados do Google.
No entanto, o surgimento de assistentes baseados em inteligência artificial está começando a transformar esse modelo.
Cada vez mais usuários fazem perguntas diretamente a sistemas como ChatGPT, Perplexity ou novas experiências de busca com AI. Em vez de explorar uma lista de resultados, recebem respostas sintetizadas que citam algumas fontes específicas.
Isso cria uma nova dinâmica.
Já não se trata apenas de posicionar uma página no Google, mas de fazer com que o conteúdo possa ser citado por modelos de inteligência artificial.
Nesse contexto, começa a surgir um novo conceito: GEO (Generative Engine Optimization).
Otimizar para esses sistemas significa criar conteúdo estruturado de forma que os modelos consigam entendê-lo, resumí-lo e citá-lo. Em retail e eCommerce, isso costuma assumir formas bastante concretas: comparações entre produtos, guias de compra, rankings de “melhores produtos” e conteúdos informativos que respondem perguntas reais dos usuários.
O objetivo já não é apenas atrair tráfego. Em alguns casos, o tráfego pode até diminuir.
Mas quando o conteúdo se torna uma fonte citada por sistemas de AI, a qualidade da demanda que chega tende a ser muito maior.
AI como acelerador de crescimento em retail
A inteligência artificial também está mudando a forma como operações de marketing e conteúdo escalam.
No eCommerce, por exemplo, a geração de conteúdo para páginas de produto (PDP), a criação de criativos publicitários ou até a produção de conteúdo no estilo UGC pode escalar muito mais rápido usando AI.
Isso torna possível algo que antes era difícil: experimentar mais rápido.
Equipes de marketing podem testar múltiplas variações de conteúdo, criativos e formatos de aquisição com custos muito menores. Equipes de produto podem gerar conteúdo mais rico para catálogos extensos. E equipes de growth podem iterar mais rapidamente sobre quais mensagens realmente convertem.
Nesse contexto, a AI não substitui a estratégia.
Mas se torna um poderoso acelerador operacional para executar e aprender com mais velocidade.
Aprender mais rápido que o mercado
Em última análise, o crescimento sustentável em retail e eCommerce não depende apenas de tecnologia, marketing ou produto isoladamente.
Ele depende da capacidade de uma organização de aprender continuamente com o comportamento dos seus usuários.
As empresas que avançam mais rápido costumam compartilhar uma característica em comum: construíram um sistema que transforma comportamento em aprendizado — e aprendizado em decisões.
Esse sistema combina três camadas fundamentais:
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A capacidade de compreender o comportamento do usuário
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A capacidade de agir sobre esse comportamento por meio de experiências relevantes
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Um modelo operacional que conecta tudo isso às decisões de negócio
Quando essas camadas funcionam juntas, o crescimento deixa de depender de iniciativas isoladas e passa a ser um processo contínuo de melhoria.
E em um mercado onde a competição é cada vez mais intensa e as expectativas dos usuários continuam subindo, a vantagem competitiva mais difícil de copiar não é uma campanha nem uma funcionalidade.
É a capacidade de aprender mais rápido do que o resto do mercado.
