Descubra como um varejista omnicanal usou promoções no aplicativo com tecnologia de IA para impulsionar um crescimento mensurável. Ao oferecer ofertas personalizadas de produtos aos usuários, a marca aumentou a frequência de compra e os gastos médios, tudo sem alterar o layout do aplicativo ou os níveis de desconto.
Ao combinar a lógica de recomendação com cupons móveis exclusivos, o cliente entregou ofertas relevantes e oportunas que corresponderam aos hábitos de compra individuais. No período de avaliação de 2025, o grupo de teste mais eficaz alcançou um aumento de ~9% na média gastos e um aumento de ~20% na frequência de compra em comparação com o período de avaliação correspondente em 2024. Esses resultados foram alcançados sem aumentar os níveis de desconto ou alterar o layout do aplicativo, demonstrando que a relevância por si só pode impulsionar um crescimento significativo.
À medida que o pool promocional se expandiu sete vezes entre os períodos de avaliação de 2024 e 2025, o mecanismo de recomendação da Synerise desempenhou um papel fundamental na alavancagem desse crescimento, combinando de forma inteligente as ofertas às preferências individuais e mantendo o alto desempenho, apesar da crescente complexidade da personalização. Ao mesmo tempo, a participação dos descontos no valor total das transações que incluíram promoções personalizadas diminuiu de 1,3% no período de avaliação de 2024 para 1,1% no período de avaliação de 2025, ajudando a proteger a margem e o valor da marca.
Esse desempenho confirma que a personalização em grande escala não só é possível, mas também lucrativa.
Um varejista omnicanal com uma base robusta de usuários de aplicativos móveis e um forte foco na inovação no engajamento do cliente.
Os varejistas enfrentam um equilíbrio delicado: oferecer promoções suficientes para impulsionar o engajamento sem sobrecarregar as operações ou diluir o valor da marca. Nesse caso, o cliente precisava de uma forma escalável de oferecer promoções personalizadas que aumentassem a receita e a fidelidade sem aumentar a complexidade. Ao mesmo tempo, a solução precisava proteger a percepção da marca, evitando a exposição excessiva a descontos e garantindo que as promoções permanecessem relevantes e direcionadas. Resumindo: mais impacto, menos ruído.
Desde o início da campanha, uma abordagem híbrida foi adotada, combinando a lógica de recomendação baseada em IA com cupons móveis exclusivos. Cada usuário recebe um número fixo de promoções personalizadas, selecionadas de um conjunto de produtos em expansão dinâmica, que cresceu sete vezes durante o último ano da campanha. As ofertas são atualizadas a cada poucos dias, permitindo que o sistema permaneça alinhado com a evolução das preferências do cliente, graças a uma infraestrutura de IA comportamental que processa dados em tempo real para otimizar a relevância. Esse sortimento mais amplo melhorou significativamente a capacidade do algoritmo de combinar ofertas relevantes às necessidades individuais, gerando maior precisão e conversão, conforme confirmado pelos ganhos de desempenho entre os períodos de avaliação de 2024 e 2025.
A eficácia desta campanha está enraizada em um princípio fundamental: relevância. De acordo com o relatório How to keep hold of your customers de dunnhumby (2025), 69% dos compradores consideram descontos relevantes uma parte essencial da proposta de valor de um varejista, e 49% valorizam ativamente cupons personalizados. Além do mais, 23% dos compradores em toda a Europa disseram que ofertas personalizadas os levaram a fazer uma compra que não estavam planejando.
Essa campanha aproveitou essa dinâmica comportamental ao oferecer personalização em nível de produto em grande escala. Embora o valor do cupom tenha permanecido fixo, a relevância da oferta, com base nas preferências de compra individuais, fez com que ela parecesse oportuna e significativa. O resultado: mais engajamento, visitas mais frequentes e mais valor por interação.
A campanha apresentou um forte desempenho em todas as principais métricas:
Para validar o impacto da personalização, os resultados também foram comparados com um grupo de controle que recebeu ofertas aleatórias e não personalizadas. A personalização fez a diferença:
Tudo isso foi alcançado sem alterar os níveis de posicionamento, tamanho ou desconto das ofertas e sem segmentação baseada em regras. A IA fez o trabalho pesado.
Com base no sucesso da campanha, a estratégia de personalização pode ser aprimorada ainda mais:
Esses aprimoramentos visam aprofundar o relacionamento com os clientes, aumentar a conversão e manter o ímpeto da campanha como uma alavanca de crescimento a longo prazo.
Esses exemplos de implementação mostram como colocar a personalização da IA em prática. Você pode usá-los como ponto de partida para criar suas próprias campanhas de alto impacto.
O white paper completo inclui métricas de desempenho detalhadas, comparação de grupos de teste e insights estratégicos.
Uma leitura obrigatória para quem está otimizando o desempenho do varejo por meio de dados e inteligência artificial.