Por que a maioria das personalizações falha e como consertar

Assista Ryan Johnson e Alana Yentis da Optimove apresentarem a Escada de Personalização na Optimove Connect 2026:

Personalização Confidentemente Errada: Como Sair Dela

Ryland Johnson, que lidera o produto Optimove Personalize, não ama gatos. No entanto, ele abriu esta sessão da Connect 2026 com uma história sobre comida de gato. Ele comprou um saco. Ele não tem um gato. Estava cuidando do gato de outra pessoa. Na semana seguinte, o varejista começou a recomendar brinquedos para gatos. Na semana seguinte, tapetes higiênicos. Na semana seguinte, óleo para articulações de gatos. O varejista construiu toda uma vida para um gato geriátrico imaginário a partir de uma única compra de ração sem grãos. E o mais interessante, disse Ryland, não foi que o varejista estava errado. Foi que o varejista estava confiantemente errado. Essa frase, “confiantemente errado”, é a espinha dorsal da sessão. A maior parte da personalização no marketing hoje está confiantemente errada sobre a maioria das pessoas para as quais tenta personalizar. Não faltam dados. Falta a disciplina para tirar conclusões um degrau de cada vez.

O Problema da Maturidade

Aproximadamente 70% das empresas nunca passam do primeiro degrau da personalização... personas como a fictícia Sally, 40 anos, dois filhos, dois cachorros, gosta de pop dos anos 80. Todos nós já estivemos na reunião onde Sally foi descrita. Todos nós concordamos. E todos nós secretamente sabíamos que Sally não existe. A esperança é que o envio de e-mails seja amplo o suficiente para que pessoas como Sally o recebam. Essa é uma estratégia funcional. É também uma estratégia confiantemente errada. As empresas que superam as personas geralmente saltam para o que parece mais avançado... regras de negócios, depois aprendizado de máquina, muitas vezes sem provar nada ao longo do caminho. O resultado é familiar: uma personalização mais sofisticada que é, em um eixo diferente, confiantemente errada sobre mais pessoas, mais rapidamente. O que esta sessão Connect apresentou é uma abordagem diferente. Não pular para o topo da escada. Ganhar cada degrau.

A Escada de Personalização tem Quatro Degraus

Cada um ganha o direito de subir para o próximo.

Degrau 1: Popular agora. Comece com o que é realmente comprovável. Mostre a cada usuário o conteúdo que é genuinamente popular, agora, com base na atividade real no site. Nenhuma suposição sobre o indivíduo ainda. Nenhuma persona inventada. Apenas a verdade do que está funcionando, servida a todos. É a posição inicial mais honesta, e a maioria das equipes a ignora porque parece muito simples.

Degrau 2: Personalização reativa. Uma vez que o conteúdo popular se provou, ganhe o direito de ser específico. Reaja ao que o usuário individual realmente fez. Não reaja ao que foi presumido sobre ele. É aqui também que as regras de negócios se encaixam, aplicadas com segurança, sem criar o “fator ônibus” que Ryland alertou (o risco de uma lógica de negócios tão complexa que apenas uma ou duas pessoas na equipe a entendem).

Degrau 3: Personalização preditiva. Com a reatividade comprovada, passe a antecipar o que um usuário desejará antes que ele peça. Observe usuários que se comportam de forma semelhante e mostre o que eles interagiram. É aqui que o aprendizado de máquina ganha seu lugar, não como um atalho para pular os degraus inferiores, mas como o próximo passo natural para uma equipe que já provou os degraus anteriores.

Degrau 4: Personalização multicanal. Pegue a inteligência dos três degraus anteriores e aplique-a em todos os pontos onde o usuário interage com a marca. Web, banner, pesquisa, e-mail, SMS, push. As recomendações não são idênticas entre os canais, mas são consistentes, relevantes e construídas na mesma base.

Por Que a Ordem Importa

Alana Yentis, que lidera o sucesso do cliente para Optimove Personalize, argumentou ao longo da sessão que a escada não é uma lista de recursos para escolher. É uma sequência a ser seguida.

Pule um degrau, e você construirá a personalização sobre suposições que ainda não comprovou. Comece no degrau quatro sem base sólida, e as recomendações parecerão avançadas, mas se apoiarão no mesmo gato geriátrico imaginário. Comece no degrau um e prove-o, e cada degrau subsequente se tornará mais forte porque os dados subjacentes são reais.

O prêmio de recomendação da Netflix é um conto de advertência. Dez anos atrás, a Netflix ofereceu um milhão de dólares pelo melhor algoritmo de recomendação. Alguém ganhou. A Netflix não implementou a maior parte da abordagem vencedora. As recomendações eram boas demais. Os usuários viam as mesmas sugestões toda vez que faziam login, o tempo de visualização permanecia estável e a frequência de login caía silenciosamente. As métricas pareciam boas.

O sistema estava confiantemente errado, e as métricas concordavam. Os espectadores da Netflix ficaram entediados com a monotonia de ver as mesmas recomendações repetidamente.

Mesmo no topo da escada, a confiança precisa ser conquistada.

Em Resumo

A confiança na personalização não é um ponto de partida. É algo que um programa constrói, um degrau de cada vez. Os profissionais de marketing que vencem não pulam. Eles sobem.

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