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Veja como os profissionais de marketing de retalho na era da IA estão capacitados
Resumo Executivo:
A IA não é mais uma camada emergente na jornada de compras. Setenta e dois por cento dos consumidores afirmam consultar regularmente ou ocasionalmente ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini para ideias de compras ou recomendações de presentes, enquanto as recomendações de produtos impulsionadas por IA, chatbots e busca visual já estão sendo usadas nas experiências de varejo.
Os consumidores também se sentem relativamente confortáveis com as recomendações fornecidas pela IA. Quarenta e quatro por cento dizem confiar mais nas recomendações de produtos geradas por IA do que em outras fontes, e outros 31% confiam nelas igualmente. Ao mesmo tempo, a adoção é desigual entre as aplicações: as recomendações de produtos lideram o uso com 55%, enquanto comportamentos mais recentes, como compras por voz, permanecem limitados.
A oportunidade agora é menos sobre convencer os consumidores a experimentar a IA e mais sobre melhorar a experiência em torno dela. A privacidade dos dados é o único fator mais propenso a aumentar a disposição de usar um assistente de compras pessoal de IA, seguido por melhores recomendações. Para os profissionais de marketing, isso significa que a IA deve oferecer relevância genuína, ao mesmo tempo em que ganha o direito de usar os dados do cliente. O Positionless Marketing pode ajudar as equipes a fechar essa lacuna, permitindo que os profissionais de marketing passem rapidamente do insight do cliente para recomendações, conteúdo e experiências personalizadas, sem depender de longas transferências entre equipes de dados, criação e execução.
Metodologia:
Este relatório é baseado em uma pesquisa da Optimove Insights de 2026 com 647 consumidores dos EUA entre 18 e 65 anos com renda familiar de US$ 75.000 ou mais.
A pesquisa examina como os consumidores estão usando a IA em toda a jornada de compras, sua confiança nas recomendações de produtos geradas por IA e os fatores que poderiam encorajar uma maior adoção de assistentes de compras de IA.
Descobertas
Quase metade dos consumidores, 49%, diz que consulta regularmente ferramentas de IA como ChatGPT, Claude ou Gemini para ideias de compras ou recomendações de presentes. Outros 23% usam essas ferramentas ocasionalmente, elevando o uso total relatado para 72%.
Apenas 16% dizem preferir pesquisar produtos inteiramente por conta própria. Outros 12% não estão usando a IA para esse fim, mas permanecem abertos a fazê-lo.
Os resultados sugerem que a pesquisa de compras assistida por IA ultrapassou a fase experimental para uma parcela substancial dos consumidores. Usuários regulares sozinhos superam os usuários ocasionais em mais de dois para um.
Descobertas
As recomendações de produtos são a funcionalidade de compras impulsionada por IA mais usada, selecionada por 55% dos consumidores. Chatbots vêm em seguida com 41%, enquanto 31% usaram a busca visual.
Aplicações mais personalizadas também ganharam força. Vinte e seis por cento usaram ofertas personalizadas, enquanto 23% usaram recomendações de tamanho ou ajuste impulsionadas por IA.
As compras por voz permanecem significativamente menos comuns com 8%. Enquanto isso, 21% dizem não ter usado nenhuma das funcionalidades de compras impulsionadas por IA listadas.
Os resultados mostram que a adoção é mais forte onde a IA ajuda os consumidores a restringir escolhas, responder a perguntas ou encontrar produtos relevantes. Aplicações mais autônomas ou menos familiares permanecem consideravelmente menos estabelecidas.
Descobertas
Quarenta e quatro por cento dos consumidores dizem confiar mais nas recomendações de produtos geradas por IA do que nas recomendações de outras fontes. Outros 31% confiam nelas aproximadamente da mesma forma.
Combinados, três quartos dos consumidores depositam pelo menos a mesma confiança nas recomendações geradas por IA do que em fontes alternativas.
O ceticismo ainda está presente, mas representa uma porção menor dos respondentes. Quatorze por cento dizem confiar menos nas recomendações de IA, enquanto 11% não confiam nelas de forma alguma.
O equilíbrio, portanto, se inclina claramente para a aceitação: os consumidores não estão simplesmente usando a IA apesar das preocupações com a credibilidade; a maioria relata um nível de confiança comparável ou maior do que outras fontes de recomendação.
Descobertas
A privacidade dos dados é o fator mais propenso a aumentar a disposição dos consumidores em usar um assistente de compras pessoal de IA, selecionado por 37% dos respondentes.
Melhores recomendações vêm logo em seguida com 30%, tornando a privacidade e a relevância substancialmente mais importantes do que os outros fatores testados.
Quatorze por cento dizem simplesmente não estar interessados em usar um assistente de compras pessoal de IA, enquanto 12% seriam incentivados por maiores economias de tempo ou dinheiro. Apenas 5% citam a capacidade de substituir o assistente, e 2% apontam o boca a boca.
Os resultados sugerem que a resistência aos assistentes de compras de IA é menos sobre o conceito em si e mais sobre se os consumidores acreditam que a experiência é útil o suficiente – e se podem confiar na forma como suas informações são tratadas.
Com 72% dos consumidores consultando ferramentas de IA generativa regularmente ou ocasionalmente para ideias de compras e recomendações, a IA agora se posiciona ao lado de mecanismos de busca tradicionais, marketplaces, varejistas, plataformas de mídia social e outras superfícies de descoberta.
Para os profissionais de marketing, isso expande onde a consideração do produto começa. As informações do produto devem ser cada vez mais estruturadas, precisas e distintas o suficiente para surgir eficazmente através da descoberta mediada por IA, enquanto as experiências próprias devem facilitar para os clientes continuarem a jornada uma vez que a IA direcione sua atenção para um produto ou marca.
O objetivo não deve ser criar uma "campanha de IA" isoladamente. As marcas devem tratar a IA como outra interface através da qual os clientes descobrem, avaliam e eventualmente compram produtos.
Três quartos dos consumidores confiam nas recomendações geradas por IA tanto quanto ou mais do que em outras fontes. Isso dá às marcas permissão significativa para usar a IA na experiência de compra, mas não deve ser interpretado como confiança incondicional.
Os mesmos consumidores que aceitam recomendações de IA identificam a privacidade como a maior oportunidade para melhorar os assistentes de compras de IA. A confiança no resultado não equivale necessariamente ao conforto com os dados necessários para produzi-lo.
As marcas devem deixar claro o intercâmbio de valor: quais informações estão sendo usadas, por que isso melhora a experiência e qual controle os consumidores retêm. Uma personalização forte por IA deve parecer útil o suficiente para justificar os dados por trás dela, em vez de simplesmente mais intrusiva porque mais dados estão disponíveis.
Após a privacidade, melhores recomendações são o fator mais provável para aumentar a disposição de usar um assistente de compras de IA. Esta é uma distinção importante. A adoção não crescerá simplesmente porque os varejistas adicionam mais recursos de IA.
A próxima vantagem competitiva virá da qualidade da própria recomendação. A IA deve entender as preferências do cliente, a intenção atual, o comportamento anterior, o contexto e os produtos disponíveis bem o suficiente para reduzir a distância entre a necessidade de um comprador e a escolha certa.
Isso coloca os dados do cliente e a tomada de decisões no centro da oportunidade da IA. As interfaces generativas podem mudar a forma como os consumidores interagem com as marcas, mas a qualidade dessas interações ainda dependerá da inteligência subjacente.
As compras impulsionadas por IA aumentam tanto a quantidade de inteligência do cliente disponível para os profissionais de marketing quanto a velocidade com que essa inteligência se torna relevante. Um comprador pode passar de uma ideia de presente gerada por IA para navegar em um produto, fazer uma pergunta e considerar uma compra em minutos.
Fluxos de trabalho tradicionais construídos em torno de equipes separadas de dados, análises, criação e campanha podem ter dificuldade em acompanhar essa jornada. No momento em que um insight passa por múltiplas transferências, o cliente já pode ter mudado de direção.
O Positionless Marketing oferece aos profissionais de marketing a capacidade de passar do insight para a execução de forma mais independente: identificando um público, entendendo a intenção, criando conteúdo relevante, selecionando uma oferta e ativando-a em vários canais sem esperar por uma sequência de equipes especializadas.
Para compras impulsionadas por IA, isso significa que os profissionais de marketing podem responder aos sinais que a IA ajuda a gerar enquanto eles ainda importam. A vantagem não é simplesmente usar mais IA; é combinar inteligência, criatividade e execução rapidamente o suficiente para tornar cada recomendação ou interação mais relevante.
As compras com IA já cruzaram um limiar importante. A maioria dos consumidores nesta pesquisa usa ferramentas de IA para pesquisa de compras, as recomendações de produtos se tornaram mainstream e a confiança nas sugestões de IA é relativamente alta.
A próxima fase será definida menos pela adoção do que pela qualidade. Os consumidores estão sinalizando que desejam recomendações que realmente melhorem suas decisões e experiências que protejam seus dados enquanto os usam de forma inteligente.
Para os profissionais de marketing, a oportunidade é tratar a IA como parte da jornada do cliente, e não como uma tecnologia autônoma. As marcas devem construir em torno da descoberta assistida, personalização mais forte, práticas transparentes de dados e controle do cliente – usando a IA onde ela remove o atrito, em vez de simplesmente onde ela pode ser adicionada.
O Positionless Marketing torna essa estratégia acionável. Quando os profissionais de marketing podem conectar independentemente a inteligência do cliente com a criação e a execução, a IA se torna mais do que um motor de recomendação ou interface. Ela se torna uma maneira de reconhecer a intenção e responder com maior relevância no momento em que o cliente está pronto para agir.
Sobre a Optimove
A Optimove, criadora do Positionless Marketing, liberta as equipes de marketing das limitações de papéis fixos, dando a cada profissional de marketing o poder de executar qualquer tarefa de marketing instantaneamente e de forma independente. O Positionless Marketing provou melhorar a eficiência da campanha em 88%, permitindo que as equipes de marketing criem um engajamento mais personalizado com os clientes existentes.
Por dois anos consecutivos, a Optimove foi posicionada como Visionária no Quadrante Mágico do Gartner para Hubs de Marketing Multicanal, reconhecida por sua tomada de decisões impulsionada por IA, insights prescritivos e capacidade comprovada de orquestrar milhares de campanhas personalizadas em tempo real em todos os canais.
Sua Plataforma de Positionless Marketing inclui Optimove Engage e Orchestrate para tomada de decisões e orquestração de campanhas multicanal; Optimove Personalize, um motor de personalização digital; e Optimove Gamify, uma plataforma de fidelidade e gamificação.
Todos são impulsionados pela Optimove AI, o conjunto de IA de marketing que leva a IA para todos os lugares onde os profissionais de marketing trabalham. Dentro da plataforma, através de agentes de IA Nativos para decisão, análise e criação, fora dela para ferramentas de IA externas como Claude e ChatGPT através do Optimove MCP, e em aplicações personalizadas construídas sobre a plataforma através do Optimove Custom Apps. A Optimove incorporou a IA em sua plataforma desde 2012, abrindo caminho para o Positionless Marketing.
Hoje, seu conjunto abrangente impulsionado por IA está na vanguarda de capacitar os profissionais de marketing a otimizar fluxos de trabalho desde o Insight até a Criação e através da Otimização. A Optimove fornece soluções específicas para a indústria e casos de uso para marcas de consumo líderes globalmente.
A Optimove Insights é o braço analítico e de pesquisa da Optimove, dedicada a fornecer insights valiosos do setor e pesquisas baseadas em dados para capacitar empresas B2C.
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