Por Que a Maioria da Personalização Falha e Como Corrigir

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 gosta de 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. Ele estava cuidando do gato de outra pessoa. Na semana seguinte, o varejista começou a recomendar brinquedos para gatos. Na semana seguinte, almofadas de urina. Na semana seguinte, óleo para articulações para gatos.

O varejista construiu uma vida inteira para um gato geriátrico imaginário a partir de uma única compra sem grãos. E o mais interessante, disse Ryland, não era que o varejista estivesse errado. Era que o varejista estava confiantemente errado.

Essa frase, “confiantemente errado” é a espinha dorsal da sessão. A maioria da personalização no marketing hoje está confiantemente errada sobre a maioria das pessoas para as quais está tentando personalizar. Não falta dados. Falta a disciplina para ganhar suas 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 em uma reunião onde Sally foi descrita. Todos nós concordamos. E todos nós sabíamos secretamente 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 viável. É também uma estratégia confiantemente errada.

As empresas que superam as personas geralmente saltam para o que parece mais avançado... regras de negócio, depois aprendizado de máquina, muitas vezes sem provar nada ao longo do caminho. O resultado é familiar: 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 saltar para o topo da escada. Conquistar 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 tenha se provado, ganhe o direito de ser específico. Reaja ao que o usuário individual realmente fez. Não reaja ao que foi presumido sobre eles. É aqui também que as regras de negócio pertencem, aplicadas com segurança, sem criar o “fator ônibus” sobre o qual Ryland alertou (o risco de uma lógica de negócio tão complexa que apenas uma ou duas pessoas na equipe a compreendem).

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 apresente o que eles engajaram. É aqui que o aprendizado de máquina ganha seu lugar, não como um atalho para os degraus inferiores, mas como o próximo passo natural para uma equipe que já provou os degraus abaixo.

Degrau 4: Personalização cross-channel. Pegue a inteligência dos três degraus abaixo e aplique-a em todos os pontos de contato do usuário com a marca. Web, banner, pesquisa, e-mail, SMS, push. As recomendações não são idênticas entre os canais, mas são consistentes, relevantes e construídas sobre a 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 seguir.

Pule um degrau, e você construirá personalização sobre suposições que ainda não foram comprovadas. Comece no degrau quatro sem uma base por baixo, e as recomendações parecem avançadas, mas repousam sobre o mesmo gato geriátrico imaginário. Comece no degrau um e prove, e cada degrau subsequente se torna mais forte porque os dados subjacentes são reais.

O prêmio de recomendação do Netflix é o conto de advertência. Dez anos atrás, o Netflix ofereceu um milhão de dólares pelo melhor algoritmo de recomendação. Alguém ganhou. O 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 diminuía silenciosamente. As métricas pareciam boas.

O sistema estava confiantemente errado, e as métricas concordavam. Os espectadores do 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 conquistado de cada vez. Os profissionais de marketing que vencem não saltam. Eles sobem.

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