{"id":7233,"date":"2026-03-06T11:08:48","date_gmt":"2026-03-06T14:08:48","guid":{"rendered":"https:\/\/minders.io\/?p=7233"},"modified":"2026-03-06T11:28:08","modified_gmt":"2026-03-06T14:28:08","slug":"o-verdadeiro-motor-do-crescimento-em-retail-e-ecommerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/minders.io\/pt-br\/o-verdadeiro-motor-do-crescimento-em-retail-e-ecommerce\/","title":{"rendered":"O verdadeiro motor do crescimento em Retail e eCommerce"},"content":{"rendered":"
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Este artigo surge das conversas do Retail & eCommerce Minders Meetup \u2013 Buenos Aires<\/strong>, um encontro onde Joaqu\u00edn Bossi\u00e9, Gonzalo Oliva V\u00e9lez e Andr\u00e9s Kloster<\/strong> compartilharam como o crescimento em retail e eCommerce est\u00e1 mudando: desde construir produtos que escalam at\u00e9 usar dados, AI e customer journeys para transformar tr\u00e1fego em clientes fi\u00e9is.<\/p>\n

Como conectar produto, dados e experi\u00eancia para escalar<\/h2>\n

O crescimento em retail e eCommerce nunca teve tanto potencial. Ao mesmo tempo, raramente foi t\u00e3o dif\u00edcil de sustentar.<\/p>\n

Muitas empresas est\u00e3o investindo mais em marketing, lan\u00e7ando novas funcionalidades e enviando mais campanhas. O esfor\u00e7o aumenta, mas os resultados nem sempre acompanham. O problema raramente \u00e9 a falta de trabalho, e sim algo mais profundo: como as organiza\u00e7\u00f5es aprendem \u2014 ou deixam de aprender \u2014 com o comportamento dos usu\u00e1rios<\/strong>.<\/p>\n

Entender essa diferen\u00e7a \u00e9 o que separa equipes que simplesmente operam daquelas que realmente escalam.<\/p>\n

O crescimento sustent\u00e1vel no digital raramente depende de fazer mais coisas. Ele depende de construir um sistema que aprenda continuamente com o comportamento dos usu\u00e1rios<\/strong>.<\/p>\n

Por que crescer no digital ficou mais dif\u00edcil<\/h2>\n

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 aquisi\u00e7\u00e3o de tr\u00e1fego, otimizar a convers\u00e3o do site e lan\u00e7ar novas funcionalidades no produto. O marketing trazia usu\u00e1rios, o produto melhorava a experi\u00eancia e o CRM reativava quem n\u00e3o voltava.<\/p>\n

Esse modelo funcionou por anos. No entanto, em muitas empresas hoje ele come\u00e7a a mostrar seus limites.<\/p>\n

Com o tempo, come\u00e7a a aparecer um padr\u00e3o bastante frustrante: as empresas adquirem usu\u00e1rios, perdem usu\u00e1rios e depois precisam adquiri-los novamente, cada vez mais caro. O esfor\u00e7o aumenta, o or\u00e7amento cresce, mas o crescimento n\u00e3o escala no mesmo ritmo. Enquanto isso, as margens se comprimem e a sensa\u00e7\u00e3o interna \u00e9 que todos est\u00e3o trabalhando mais, mas os resultados n\u00e3o melhoram proporcionalmente.<\/p>\n

O problema raramente \u00e9 falta de esfor\u00e7o. Na maioria das organiza\u00e7\u00f5es, sobra atividade.<\/p>\n

A causa costuma ser mais sutil: a ilus\u00e3o de controle<\/strong>.<\/p>\n

\"retail

Joaqu\u00edn Bossi\u00e9<\/a> – Co-founder & CRO at Minders<\/p><\/div>\n

A ilus\u00e3o de ser data-driven<\/h2>\n

Muitas empresas acreditam que, por terem dashboards, relat\u00f3rios de marketing, m\u00e9tricas de vendas e campanhas ativas, j\u00e1 s\u00e3o organiza\u00e7\u00f5es realmente data-driven.<\/p>\n

Na pr\u00e1tica, muitas vezes acontece outra coisa.<\/p>\n

Muitas organiza\u00e7\u00f5es t\u00eam dados. O que nem sempre t\u00eam \u00e9 aprendizado<\/strong>.<\/p>\n

Existem m\u00e9tricas, mas n\u00e3o necessariamente decis\u00f5es melhores.
Existe atividade, mas n\u00e3o necessariamente impacto.<\/p>\n

Quando as equipes trabalham, mas o sistema n\u00e3o aprende<\/h2>\n

Uma cena bastante comum em empresas de retail digital ajuda a ilustrar isso.<\/p>\n

\u00c9 segunda-feira de manh\u00e3 e come\u00e7a a reuni\u00e3o semanal de performance. O marketing explica que aumentou o investimento em aquisi\u00e7\u00e3o, mas o ROAS caiu. Do lado do produto<\/strong>, novas funcionalidades foram lan\u00e7adas, embora a ativa\u00e7\u00e3o n\u00e3o tenha melhorado muito. No CRM<\/strong>, o relat\u00f3rio mostra que mais campanhas foram enviadas, mas o churn quase n\u00e3o mudou. Enquanto isso, o time de dados tenta explicar o que est\u00e1 acontecendo, muitas vezes encontrando problemas de instrumenta\u00e7\u00e3o, eventos incompletos ou fontes de dados desalinhadas.<\/p>\n

Em algum momento algu\u00e9m costuma dizer que o pr\u00f3ximo passo deveria ser implementar personaliza\u00e7\u00e3o com intelig\u00eancia artificial<\/strong>.<\/p>\n

Todos concordam.<\/p>\n

Mas poucas vezes fica claro o que isso realmente significa no contexto concreto do neg\u00f3cio.<\/p>\n

Cada equipe est\u00e1 fazendo o seu trabalho. Marketing executa campanhas, produto entrega funcionalidades, CRM cria comunica\u00e7\u00f5es e dados tenta explicar o que est\u00e1 acontecendo.<\/p>\n

Ainda assim, o sistema como um todo n\u00e3o necessariamente aprende<\/strong>.<\/p>\n

Produto mede uso. Marketing mede campanhas. O neg\u00f3cio mede receita. Mas quando essas camadas n\u00e3o est\u00e3o conectadas entre si, melhorar o resultado se torna extremamente dif\u00edcil.<\/p>\n

Como consequ\u00eancia, as organiza\u00e7\u00f5es acabam otimizando partes isoladas do sistema sem entender completamente quais comportamentos dos usu\u00e1rios est\u00e3o realmente movendo o neg\u00f3cio.<\/p>\n

O resultado \u00e9 que muitas empresas operam com uma enorme quantidade de atividade, mas com relativamente pouco aprendizado acumulado.<\/p>\n

Esse \u00e9 um dos grandes desafios do crescimento digital contempor\u00e2neo.<\/p>\n

E resolv\u00ea-lo exige mudar a forma como as organiza\u00e7\u00f5es entendem crescimento<\/strong>.<\/p>\n

A mudan\u00e7a de paradigma: de atividade para aprendizado<\/h2>\n

As empresas que conseguem escalar de forma sustent\u00e1vel costumam operar com uma l\u00f3gica diferente.<\/p>\n

Na ess\u00eancia, o crescimento passa a se parecer mais com um sistema de aprendizado<\/strong> do que com um plano de marketing. Elas crescem porque aprendem mais r\u00e1pido o que realmente funciona.<\/p>\n

Esse aprendizado se constr\u00f3i a partir de um loop relativamente simples, mas extremamente poderoso: formular hip\u00f3teses, executar experimentos, aprender com os resultados e escalar o que funciona. Quando esse ciclo se repete com velocidade e disciplina, cada itera\u00e7\u00e3o melhora a seguinte. O sistema come\u00e7a a acumular conhecimento sobre o comportamento real dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

Nesse contexto, o objetivo deixa de ser simplesmente produzir mais atividade. O objetivo passa a ser melhorar a qualidade das decis\u00f5es<\/strong>.<\/p>\n

Essa diferen\u00e7a pode parecer sutil, mas muda profundamente a forma como as organiza\u00e7\u00f5es trabalham.<\/p>\n

Em vez de perguntar quais funcionalidades deveriam lan\u00e7ar ou quais campanhas deveriam enviar, as equipes come\u00e7am a perguntar quais comportamentos precisam entender melhor e quais experimentos deveriam rodar para aprender algo relevante<\/strong>.<\/p>\n

As empresas que conseguem construir esse tipo de sistema desenvolvem uma vantagem competitiva extremamente dif\u00edcil de copiar: a velocidade de aprendizado<\/strong>.<\/p>\n

\"retail

Gonzalo Oliva Velez<\/a> – Product & Engineering Advisor on E-commerce | Ex Chief Product Officer at Vestiaire Collective | Lazada (Alibaba group) | Mercado Libre | Tiendamia | IBM<\/p><\/div>\n

As tr\u00eas alavancas reais do crescimento digital<\/h2>\n

Quando o crescimento \u00e9 analisado a partir dessa perspectiva, a maior parte do impacto costuma se concentrar em tr\u00eas alavancas principais.<\/p>\n

Ativa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

A primeira \u00e9 a ativa\u00e7\u00e3o. Trata-se do momento em que um usu\u00e1rio experimenta valor pela primeira vez dentro de um produto ou servi\u00e7o. \u00c9 o instante em que algu\u00e9m realmente entende por que aquela experi\u00eancia vale a pena.<\/p>\n

Em muitos casos, esse momento est\u00e1 cheio de fric\u00e7\u00f5es invis\u00edveis: processos de cadastro desnecess\u00e1rios, propostas de valor pouco claras, fluxos de onboarding complexos ou checkouts longos demais.<\/p>\n

Se a ativa\u00e7\u00e3o n\u00e3o funciona bem, todo o sistema sofre. O marketing precisa investir mais dinheiro para compensar essa fric\u00e7\u00e3o e a reten\u00e7\u00e3o se torna mais dif\u00edcil porque o usu\u00e1rio nunca chegou a experimentar plenamente o valor do produto.<\/p>\n

Reten\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

A segunda alavanca \u00e9 a reten\u00e7\u00e3o. N\u00e3o se trata apenas de fazer o usu\u00e1rio voltar, mas de construir um h\u00e1bito.<\/p>\n

Muitas empresas confundem reten\u00e7\u00e3o com promo\u00e7\u00f5es recorrentes. A verdadeira reten\u00e7\u00e3o acontece quando o usu\u00e1rio volta porque encontra valor na experi\u00eancia, e n\u00e3o porque recebeu um desconto pontual.<\/p>\n

Entender reten\u00e7\u00e3o significa identificar quais comportamentos predizem fidelidade, quais experi\u00eancias geram recorr\u00eancia e como acompanhar os usu\u00e1rios ao longo de sua rela\u00e7\u00e3o com a marca.<\/p>\n

Monetiza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

A terceira alavanca \u00e9 a monetiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Aqui aparecem decis\u00f5es relacionadas \u00e0 propens\u00e3o de compra, recomenda\u00e7\u00f5es de produtos, cross-sell relevante, programas de fidelidade ou at\u00e9 novos modelos como retail media.<\/p>\n

No entanto, essas estrat\u00e9gias s\u00f3 funcionam bem quando se apoiam em uma compreens\u00e3o profunda do comportamento real do usu\u00e1rio. Caso contr\u00e1rio, acabam se tornando ru\u00eddo \u2014 ou spam.<\/p>\n

Ativa\u00e7\u00e3o, reten\u00e7\u00e3o e monetiza\u00e7\u00e3o formam um sistema interdependente<\/strong>. Melhorar uma dessas dimens\u00f5es costuma impactar as outras.<\/p>\n

As empresas que conseguem escalar n\u00e3o tratam essas \u00e1reas como iniciativas isoladas, mas como partes do mesmo motor de crescimento<\/strong>. https:\/\/minders.io\/pt-br\/?post_type=resource&p=3732<\/p>\n

O papel central do comportamento do usu\u00e1rio<\/h2>\n

Para que esse motor funcione corretamente, \u00e9 necess\u00e1rio entender o que os usu\u00e1rios est\u00e3o realmente fazendo dentro do produto.<\/p>\n

M\u00e9tricas de neg\u00f3cio como receita ou convers\u00e3o s\u00e3o importantes. No entanto, muitas vezes chegam tarde demais para explicar o que est\u00e1 acontecendo.<\/p>\n

Quando uma m\u00e9trica aparece no P&L, o comportamento que a gerou j\u00e1 aconteceu.<\/p>\n

O que realmente permite compreender o sistema s\u00e3o os sinais de comportamento<\/strong>: quais passos as pessoas seguem dentro do produto, em que momentos abandonam um processo, quais sequ\u00eancias de a\u00e7\u00f5es precedem uma compra ou um abandono.<\/p>\n

Ferramentas de product analytics existem justamente para responder esse tipo de pergunta.<\/p>\n

Funis, an\u00e1lises de coorte, an\u00e1lise de jornadas e experimenta\u00e7\u00e3o permitem observar o produto n\u00e3o como uma lista de funcionalidades, mas como um sistema din\u00e2mico de comportamentos<\/strong>.<\/p>\n

Quando uma organiza\u00e7\u00e3o consegue instrumentar corretamente esse comportamento, come\u00e7a a surgir clareza. Torna-se poss\u00edvel identificar fric\u00e7\u00f5es espec\u00edficas, entender quais experi\u00eancias geram valor e desenhar melhorias que realmente impactam o neg\u00f3cio.<\/p>\n

Do insight \u00e0 a\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Compreender o comportamento \u00e9 apenas o primeiro passo.<\/p>\n

O desafio seguinte \u00e9 agir sobre esse comportamento no momento certo<\/strong>.<\/p>\n

Aqui entra a orquestra\u00e7\u00e3o de experi\u00eancias. N\u00e3o se trata simplesmente de enviar campanhas em massa, mas de intervir na jornada do usu\u00e1rio quando surge um sinal relevante.<\/p>\n

Um lembrete quando algu\u00e9m abandona um carrinho. Uma recomenda\u00e7\u00e3o personalizada baseada no comportamento recente. Uma experi\u00eancia contextual que facilita o pr\u00f3ximo passo.<\/p>\n

Quando essa orquestra\u00e7\u00e3o est\u00e1 conectada ao comportamento real do usu\u00e1rio, a experi\u00eancia deixa de parecer gen\u00e9rica. Passa a ser percebida como relevante, oportuna e personalizada.<\/p>\n

A pe\u00e7a que faltava: o modelo operacional de growth<\/h2>\n

Mesmo quando existem dados e ferramentas, muitas organiza\u00e7\u00f5es ainda t\u00eam dificuldade em melhorar seus resultados. O motivo costuma ser organizacional.<\/p>\n

O crescimento sustent\u00e1vel raramente \u00e9 resultado de apenas uma equipe. Ele \u00e9 resultado de um sistema de trabalho<\/strong>.<\/p>\n

Em muitas empresas, produto, marketing e neg\u00f3cio operam com l\u00f3gicas diferentes e m\u00e9tricas distintas. Cada equipe otimiza o seu pr\u00f3prio espa\u00e7o, mas ningu\u00e9m est\u00e1 otimizando o sistema completo.<\/p>\n

Por isso, cada vez mais empresas est\u00e3o adotando o que costuma ser chamado de growth operating model<\/strong>: um modelo de trabalho no qual produto, dados e marketing funcionam como partes de um mesmo sistema de aprendizado.<\/p>\n

As decis\u00f5es s\u00e3o priorizadas com base no impacto esperado, os experimentos s\u00e3o desenhados para responder perguntas concretas e os resultados se transformam em conhecimento acumulado.<\/p>\n

Em vez de operar com roadmaps r\u00edgidos ou campanhas isoladas, as organiza\u00e7\u00f5es come\u00e7am a trabalhar com ciclos cont\u00ednuos de aprendizado<\/strong>.<\/p>\n

Quando esse modelo funciona bem, o crescimento deixa de depender de iniciativas pontuais e passa a ser um processo sistem\u00e1tico de melhoria<\/strong>.<\/p>\n

\"retail

Andr\u00e9s Kloster<\/a> – Founder & Chief Revenue Officer at Eleven<\/p><\/div>\n

A nova camada de descoberta: de SEO a GEO<\/h2>\n

O comportamento do usu\u00e1rio n\u00e3o est\u00e1 mudando apenas dentro do produto. Ele tamb\u00e9m est\u00e1 mudando na forma como as pessoas descobrem produtos.<\/p>\n

Durante anos, grande parte do crescimento no retail digital dependeu de dominar o SEO tradicional: aparecer nos primeiros resultados do Google.<\/p>\n

No entanto, o surgimento de assistentes baseados em intelig\u00eancia artificial est\u00e1 come\u00e7ando a transformar esse modelo.<\/p>\n

Cada vez mais usu\u00e1rios fazem perguntas diretamente a sistemas como ChatGPT, Perplexity ou novas experi\u00eancias de busca com AI. Em vez de explorar uma lista de resultados, recebem respostas sintetizadas que citam algumas fontes espec\u00edficas.<\/p>\n

Isso cria uma nova din\u00e2mica.<\/p>\n

J\u00e1 n\u00e3o se trata apenas de posicionar uma p\u00e1gina no Google, mas de fazer com que o conte\u00fado possa ser citado por modelos de intelig\u00eancia artificial<\/strong>.<\/p>\n

Nesse contexto, come\u00e7a a surgir um novo conceito: GEO (Generative Engine Optimization)<\/strong>.<\/p>\n

Otimizar para esses sistemas significa criar conte\u00fado estruturado de forma que os modelos consigam entend\u00ea-lo, resum\u00ed-lo e cit\u00e1-lo. Em retail e eCommerce, isso costuma assumir formas bastante concretas: compara\u00e7\u00f5es entre produtos, guias de compra, rankings de \u201cmelhores produtos\u201d e conte\u00fados informativos que respondem perguntas reais dos usu\u00e1rios.<\/p>\n

O objetivo j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 apenas atrair tr\u00e1fego. Em alguns casos, o tr\u00e1fego pode at\u00e9 diminuir.<\/p>\n

Mas quando o conte\u00fado se torna uma fonte citada por sistemas de AI, a qualidade da demanda que chega tende a ser muito maior<\/strong>.<\/p>\n

AI como acelerador de crescimento em retail<\/h2>\n

A intelig\u00eancia artificial tamb\u00e9m est\u00e1 mudando a forma como opera\u00e7\u00f5es de marketing e conte\u00fado escalam.<\/p>\n

No eCommerce, por exemplo, a gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fado para p\u00e1ginas de produto (PDP), a cria\u00e7\u00e3o de criativos publicit\u00e1rios ou at\u00e9 a produ\u00e7\u00e3o de conte\u00fado no estilo UGC pode escalar muito mais r\u00e1pido usando AI.<\/p>\n

Isso torna poss\u00edvel algo que antes era dif\u00edcil: experimentar mais r\u00e1pido<\/strong>.<\/p>\n

Equipes de marketing podem testar m\u00faltiplas varia\u00e7\u00f5es de conte\u00fado, criativos e formatos de aquisi\u00e7\u00e3o com custos muito menores. Equipes de produto podem gerar conte\u00fado mais rico para cat\u00e1logos extensos. E equipes de growth podem iterar mais rapidamente sobre quais mensagens realmente convertem.<\/p>\n

Nesse contexto, a AI n\u00e3o substitui a estrat\u00e9gia.<\/p>\n

Mas se torna um poderoso acelerador operacional<\/strong> para executar e aprender com mais velocidade.<\/p>\n

Aprender mais r\u00e1pido que o mercado<\/h2>\n

Em \u00faltima an\u00e1lise, o crescimento sustent\u00e1vel em retail e eCommerce n\u00e3o depende apenas de tecnologia, marketing ou produto isoladamente.<\/p>\n

Ele depende da capacidade de uma organiza\u00e7\u00e3o de aprender continuamente com o comportamento dos seus usu\u00e1rios<\/strong>.<\/p>\n

As empresas que avan\u00e7am mais r\u00e1pido costumam compartilhar uma caracter\u00edstica em comum: constru\u00edram um sistema que transforma comportamento em aprendizado \u2014 e aprendizado em decis\u00f5es.<\/p>\n

Esse sistema combina tr\u00eas camadas fundamentais:<\/p>\n