Desde 2022, a inteligência artificial generativa tem remodelado o mercado, sendo capaz de desbloquear entre US$ 240 bilhões e US$ 390 bilhões em valor econômico no varejo global. Com essa revolução tecnológica, varejistas estão descobrindo novas formas de otimizar operações internas e transformar a experiência do cliente. No entanto, implementar IA em escala ainda é um desafio para muitas empresas.
Insights
1. 90% dos líderes de varejo já experimentaram ou começaram a escalar soluções de IA generativa, demonstrando o potencial transformador da tecnologia no setor.
2. 64% dos executivos entrevistados afirmaram que IA generativa já trouxe melhorias significativas nas cadeias de valor internas de suas empresas.
3. A integração de IA generativa na experiência do cliente tem o potencial de aumentar significativamente a satisfação e a fidelidade do consumidor, com impacto direto na receita.
O varejo B2B enfrenta desafios cada vez maiores para atender às expectativas dos clientes e manter a competitividade em um mercado dinâmico e concorrido. A inteligência artificial, especialmente a generativa, surge como uma resposta estratégica para transformar processos internos e externos, criando um impacto positivo na produtividade, eficiência e experiência do cliente.
A pirâmide da Gartner organiza 14 aplicações principais de IA em vendas B2B, categorizando-as por valor de negócio gerado e viabilidade técnica. Ao mesmo tempo, a McKinsey destaca como a IA generativa pode ser escalada para oferecer benefícios econômicos e operacionais, tornando-se um motor central de inovação no varejo. Este artigo explora essas oportunidades em profundidade, fornecendo um guia prático para líderes empresariais que buscam transformar suas operações.
As propostas da pirâmide da Gartner aplicadas ao varejo B2B
Descobrir leads qualificados para acelerar a prospecção
No topo da pirâmide da Gartner está a descoberta de leads, uma das aplicações mais viáveis e impactantes da inteligência artificial. Essa funcionalidade permite que empresas analisem grandes volumes de dados, identificando padrões que indicam potenciais clientes com alta probabilidade de conversão.
No varejo B2B, em que o ciclo de vendas pode ser longo e complexo, a IA otimiza essa etapa ao cruzar informações de diversas fontes, como histórico de compras, interações digitais e dados de mercado. Um exemplo prático é o uso de ferramentas, que utiliza aprendizado de máquina para recomendar leads altamente qualificados. Essa abordagem não apenas reduz o esforço das equipes comerciais, mas também aumenta significativamente as taxas de conversão, tornando o processo de prospecção mais assertivo e eficiente.
Qualificar leads elimina incertezas no funil de vendas
A qualificação de leads, impulsionada por IA, é uma das aplicações mais eficazes para garantir que os esforços comerciais sejam direcionados aos clientes certos. Com base em modelos preditivos, a tecnologia avalia dados históricos e comportamentais, atribuindo pontuações a cada prospect. Essa análise permite que equipes de vendas priorizem leads com maior potencial, reduzindo desperdícios e otimizando recursos.
Empresas que utilizam essa abordagem relatam melhorias consistentes em suas taxas de conversão. No varejo, essa aplicação garante que produtos ou serviços sejam apresentados aos clientes no momento exato, aumentando as chances de sucesso comercial.
A precificação dinâmica redefine estratégias de preço
Definir preços no setor B2B é um desafio que exige precisão e agilidade. A inteligência artificial oferece uma solução prática por meio de precificação dinâmica, que ajusta valores com base em variáveis como concorrência, demanda e sazonalidade.
Essa abordagem permite que empresas reajam rapidamente a mudanças no comportamento do cliente ou em condições de mercado. Segundo relatórios da McKinsey, essa estratégia pode resultar em melhorias significativas nos resultados financeiros de empresas varejistas.
A inteligência de relacionamento melhora o engajamento com clientes
Manter relacionamentos consistentes com os clientes é uma prioridade no varejo e no B2B. A inteligência de relacionamento, impulsionada por IA, analisa interações passadas e prevê necessidades futuras, oferecendo insights que ajudam a personalizar o engajamento.
Essa aplicação é especialmente útil para criar estratégias que aumentem a lealdade do cliente.
Previsão de oportunidades antecipa demandas de mercado
Uma das funcionalidades mais avançadas da pirâmide da Gartner é a previsão de oportunidades. Essa aplicação permite que empresas identifiquem tendências futuras e ajustem suas operações de forma proativa.
Isso significa prever mudanças no comportamento do consumidor antes que elas aconteçam. Com base em dados históricos e variáveis externas, ferramentas de IA ajudam empresas a criar estratégias que minimizem riscos e maximizem oportunidades, garantindo maior resiliência em um mercado em constante evolução.
A IA generativa está personalizando todas as etapas da jornada do cliente
A McKinsey destaca que a IA generativa tem o poder de transformar profundamente a experiência do cliente no varejo. Enquanto no modelo tradicional os varejistas interagem em apenas três das sete etapas da jornada do cliente, a IA expande esse alcance, criando interações mais personalizadas e contínuas.
As sete etapas da jornada do cliente segundo a McKinsey
Ideação e contexto de compra: o cliente identifica uma necessidade ou ideia para realizar uma compra. Aqui, ele pode buscar inspiração ou avaliar opções iniciais.
Exemplo: um cliente decide organizar um jantar e percebe que precisa de utensílios e alimentos específicos.
Criação da lista de compras: o cliente organiza os itens necessários para atender à sua necessidade, criando uma lista ou um plano.
Exemplo: planejar os ingredientes e materiais necessários para o jantar.
Seleção do varejista preferido: o cliente escolhe onde realizar a compra, considerando fatores como preço, confiança e proximidade.
Exemplo: decidir entre uma loja online ou física, com base em experiências anteriores.
Busca pelos itens necessários: o cliente pesquisa ativamente os produtos desejados, seja em um e-commerce ou em uma loja física.
Exemplo: navegar por categorias de produtos online ou explorar as prateleiras de uma loja.
Seleção de itens e quantidades: o cliente compara opções disponíveis e decide quais produtos comprar, incluindo quantidade e marca.
Exemplo: comparar o preço e a qualidade de diferentes marcas de azeite para escolher o mais adequado.
Confirmação do pedido e seleção da entrega: o cliente finaliza a compra, seleciona as opções de entrega ou retirada e confirma o pagamento.
Exemplo: escolher o método de pagamento e uma data conveniente para a entrega.
Uso do produto e suporte pós-compra: o cliente utiliza o produto e, se necessário, busca suporte para dúvidas ou problemas.
Exemplo: consultar um assistente virtual para aprender a configurar um dispositivo eletrônico ou solucionar problemas técnicos.
Por exemplo, assistentes virtuais equipados com IA generativa podem engajar os clientes desde a etapa inicial de pesquisa e ideação até o uso do produto. Esses sistemas interpretam as intenções do cliente, oferecendo recomendações e orientações personalizadas. Isso não apenas melhora a experiência, mas também aumenta a fidelidade e a recorrência de compras.
Aplicações práticas no varejo B2B
– Chatbots avançados: ferramentas como o ChatGPT ou soluções personalizadas permitem que os clientes obtenham respostas rápidas sobre produtos, criem listas de compras e recebam recomendações específicas com base em suas necessidades.
– Personalização em escala: com a IA, varejistas podem oferecer experiências exclusivas para cada cliente, ajustando ofertas, preços e até comunicações.
– Engajamento no momento certo: um exemplo prático é o uso de assistentes de IA para guiar clientes na escolha de itens para ocasiões específicas, como um jantar ou evento corporativo.
Aumentando a eficiência em cadeias de valor internas
A IA generativa também está transformando operações internas no varejo, trazendo ganhos de produtividade em marketing, logística, desenvolvimento de software e gestão administrativa. A McKinsey aponta que empresas que utilizam copilotos de IA em tarefas repetitivas, como criação de conteúdos ou programação, estão reduzindo significativamente seus custos operacionais.
No B2B, essas tecnologias têm sido aplicadas para melhorar negociações com fornecedores, otimizar estoques e gerenciar campanhas de marketing com maior eficiência. Além disso, a análise automatizada de grandes volumes de dados permite que executivos identifiquem rapidamente gargalos e implementem soluções ágeis.
Exemplos práticos
– Marketing dinâmico: a Amazon utiliza IA para criar imagens geradas automaticamente, ajustando anúncios às preferências dos clientes e aumentando as taxas de cliques.
– Gestão de estoques: sistemas baseados em IA analisam flutuações na demanda e ajudam varejistas a evitar excesso ou falta de produtos.
– Automação de processos administrativos: copilotos como os implantados pelo Mercado Livre ajudam a reduzir o tempo gasto em tarefas burocráticas, permitindo que equipes se concentrem em atividades estratégicas.
Escalando a IA generativa para maximizar resultados
A adoção escalável é o próximo desafio para executivos
Embora a maioria das empresas já esteja experimentando IA generativa, poucas conseguiram implementar essa tecnologia em escala. Segundo a McKinsey, essa lacuna ocorre devido a desafios relacionados à qualidade dos dados, integração tecnológica e mudanças organizacionais necessárias para suportar o uso amplo de IA.
Empresas bem-sucedidas estão focando em casos de uso específicos e priorizando áreas nas quais a IA pode trazer ganhos rápidos e mensuráveis. Além disso, estão investindo em talentos e infraestrutura para garantir que a tecnologia seja implementada de forma consistente em toda a organização.
Conclusão
A inteligência artificial, especialmente a generativa, está redefinindo a experiência do cliente e criando valor em operações internas no varejo B2B. Insights da pirâmide da Gartner e da McKinsey mostram que essas tecnologias não são apenas ferramentas, mas componentes centrais para a transformação organizacional.
Executivos que priorizarem a IA generativa em suas estratégias estarão mais bem posicionados para criar experiências personalizadas, otimizar operações e construir vantagem competitiva em um mercado em constante evolução.
Referências bibliográficas
– McKinsey & Company. LLM to ROI: How to Scale Gen AI in Retail.
– Gartner. AI in B2B Sales: Prioritizing High-Value Applications.