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Visualizar o que o usuário busca vale mais do que pesquisas enviesadas

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*Por Melina Alves, CEO DUXcoworkers e DUXlab

Nas últimas décadas, as empresas investiram em pesquisas para decidir qual serviço ou produto o usuário prefere, mas agora a tecnologia com olhar humanizado permite visualizar, efetivamente, o que o cliente deseja. Segundo levantamento da Forrester, cada dólar investido em UX (experiência do usuário) pode gerar retorno de até 100 dólares, o equivalente a um ROI de 9.900%. Este é um dado importante que mostra a força deste tipo de abordagem, mas na corrida pela melhor experiência do usuário, contar com dados superficiais pode atrasar resultados. O ideal seria se as empresas pudessem ter um retrato visual daquilo que o cliente final entende como ideal, e, agora, elas podem.

Com os recursos que a Inteligência Artificial (IA) somou às análises de dados, hoje trabalhamos com módulos de co-criação com o usuário. Na prática funciona assim: o participante é convidado a interagir com cenários visuais que representam possíveis soluções, construídos a partir de suas próprias percepções e repertórios. Em vez de apenas responder perguntas, é possível reagir, ajustar, comparar e refinar essas representações. O resultado desta experiência, acompanhada de perto por um profissional humano, é uma representação visual, tornando tangível aquilo que antes ficava no campo abstrato da opinião.

Esse processo permite acessar camadas mais profundas da experiência. Tudo começa com o apoio da análise neurocientífica na cocriação realizada por meio de IA generativa. Deste modo, é possível interpretar melhor as intenções dos participantes, criando um protótipo do futuro. Assim, as empresas conquistam uma leitura mais fiel sobre expectativas, desejos e fricções ao longo da jornada do cliente. No entanto, o que está por trás desse avanço é uma mudança muito mais profunda sobre a necessidade de abandonar a dependência de métricas quantitativas para incorporar leituras qualitativas mais densas e contextualizadas.

É um outro uso para IA. Ao invés de utilizar o recurso apenas na organização de grandes volumes de dados, utiliza-se na interpretação de soluções, como para projetos de produtos digitais ou mesmo de cidades. Isso implica uma análise mais profunda das condições e contextos trazidos durante as respostas, de modo que o usuário que está respondendo à pesquisa não fica restrito àquela fatídica questão que foi normalizada nesses estudos: “qual dessas opções você prefere?”. Esse movimento menos engessado amplia a capacidade de análise e aproxima empresas de uma compreensão mais realista das expectativas e comportamentos dos usuários.

Incluir IA junto à consultoria com a co-participação do usuário permite reduzir a vulnerabilidade do pesquisador, que é guiado a partir de protocolos científicos em sua análise e recebe o suporte de inteligência coletiva especializada. Na outra ponta, reduz-se também a vulnerabilidade do participante sobre a sua opinião, que passa a ser menos direcionada entre uma ou outra opção, mais livre. Desta maneira, quando materializada, este resultado aumenta a consciência e a compreensão das empresas em relação ao que os clientes e consumidores realmente buscam ou preferem.

Essa mudança só se sustenta na combinação entre tecnologia e olhar humano: de um lado, ferramentas capazes de estruturar, visualizar e escalar dados complexos; de outro, a sensibilidade necessária para interpretar contextos, emoções e nuances que não cabem em métricas. Visualizar o que o cliente quer, nesse contexto, não é apenas um avanço tecnológico, mas uma evolução na forma como as empresas podem se orientar por dados de maneira mais tangível e organizada. Com o olhar sensível e humanizado, é possível colocar, de fato, o participante no centro do processo de pesquisa, de maneira consciente e participativa. E é este avanço que permite aos empresários qualificar a decisão com mais compreensão sobre o que o usuário busca para além das alternativas de um questionário.

*Melina Alves é pesquisadora e designer de experiência, fundadora e CEO da DUXcoworkers, que desenvolveu a plataforma DUXlab, combinando consultoria humanizada, pesquisa e tecnologia para análises qualitativas de dados. Encantada com o poder do ‘bom uso’ da tecnologia, tornou-se pioneira no Brasil a profissionalizar o tema, criando a primeira consultoria de UX fundada com dentro dos princípios do coworking. Foi uma das empreendedoras eleitas pelo programa 10.000 women da Goldman Sachs e FGV em 2013 pelo desenvolvimento de negócios de impacto a partir do incentivo à liderança feminina.

Mensagem da CES para o setor de marketing: diferencial está na tecnologia que usa inteligência construída com dados próprios

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Por Luciana Miranda*

A edição 2026 da Consumer Electronics Show (CES), considerada a mais importante convenção de tecnologia do mundo, reforçou uma tendência que o marketing já vinha enfrentando nos bastidores: tecnologia sem inteligência proprietária não sustenta vantagem competitiva para as martechs.

Mais do que lançar ferramentas ou acelerar processos, a inovação que realmente importa é aquela construída sobre dados próprios, capazes de gerar respostas rápidas, decisões mais precisas e uma relação consistente com o cliente.

Isso porque o cenário atual do marketing nos mostra que, ao mesmo tempo que há uma enormidade de ferramentas à disposição, nunca foi tão caro e complexo justificar o Retorno sobre o Investimento (ROI).

O Custo de Aquisição de Clientes (CAC) está aumentando rapidamente, enquanto o rendimento da mídia tradicional sofre com a saturação. Ou seja: muitas decisões ainda continuam baseadas em dados de plataformas externas (como redes sociais e provedores de mídia), e não na interação direta e real entre marca e cliente.

O resultado é um ciclo onde se paga por alcance em vez de inteligência de mercado.

O que é martech e qual a sua importância?

Para reverter essa dinâmica, é imperativo dominar o conceito de martech, que significa a convergência entre marketing e tecnologia.

Sua atuação constrói um ecossistema robusto, no qual as ferramentas de automação, análise e relacionamento trabalham em sincronia para transformar dados brutos de interação em decisões coordenadas. Os insights gerados são acionáveis e, principalmente, alinhados com a expectativa do público-alvo.

Três pilares da CES que interessam diretamente ao marketing brasileiro

Os dados validados pela CES apontam para três pilares que devem conduzir a pauta das martechs:

1. Maturidade da Inteligência Artificial (IA): de acordo com análise da Kantar, a IA deve ser posicionada como diferencial de infraestrutura ao sair do campo experimental e entrar no centro da operação de marketing, especialmente na leitura de comportamento.

Considero essencial que a IA seja utilizada com maturidade que priorize a fluidez da experiência e comprove que resolver problemas do cliente com simplicidade é o novo parâmetro de avaliação para vantagem em longo prazo.

2. Inovação que o cliente sente: a Bain & Company destacou que as empresas têm oito vezes mais chances de utilizar tecnologias personalizáveis impulsionadas por IA, ajustando ações em tempo real conforme a demanda.

Considero essencial fazer da IA um instrumento de personalização contextual no ciclo de relacionamento, a partir de uma base sólida de dados próprios (first-party data) e processos bem definidos.

Caso contrário, ela representa apenas velocidade baseada em informações de terceiros.

3. Medição contínua de resultados: uma pesquisa da Deloitte indicou a crescente necessidade de transformar mensuração em sistema contínuo de feedback. Nesse contexto, as empresas obtêm alto desempenho majoritariamente quando organizam o tripé “dados, processos e governança” antes de investir na escalabilidade da automação.

Considero essencial que as martechs deem importância à transição da cultura de “relatórios de retrospectiva” para a cultura de “sistemas de feedback contínuo” rumo à otimizar o uso das verbas e ampliar a criatividade.

Etapas para confirmar o triunfo da IA sobre a mídia

Um erro comum é acreditar que a IA, por si só, resolverá gargalos operacionais do marketing, sem analisar o ponto de vista financeiro.

Para reverter o cenário de altos custos e transformá-lo em lucros, é necessário:

  • Governança em first-party data: mapear eventos críticos de interação (visitas, cliques e transações), utilizando políticas claras de consentimento e rastreamento para garantir qualidade e conformidade.
  • Base única de dados: integrar canais de venda, histórico do Gerenciamento do
  • Relacionamento com Cliente (CRM) e dados de atendimento em um repositório central, evitando réplicas não sincronizadas que criem decisões conflitantes entre times.
  • Novos indicadores de desempenho (KPIs): medir impacto real, em vez de apenas impressões e cliques, por meio de métricas de retenção, recorrência e Valor do Tempo de Vida (LTV).

A partir dessas etapas, a CES deixou claro que, se o objetivo é reduzir CAC e garantir previsibilidade no marketing, a resposta passa por analisar a operação sob a perspectiva do cliente: algo que deveria ser ponto de partida, mas que muitas vezes se torna secundário, especialmente quando o foco se desloca para dados de plataformas externas, e não para a inteligência construída a partir de dados próprios.

Portanto, eficiência operacional com hiperpersonalização é a união ideal para o sucesso das martechs. Consequentemente, o retorno virá da inteligência construída em uma estratégia sólida de crescimento.

*Luciana Miranda é COO e CMO da AP Digital Services

Entre o clique e a conversão: o papel da IA na disputa por atenção durante a Black Friday

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Por Camilla Veiga*

A temporada de Black Friday volta a pressionar o mercado publicitário com uma intensidade que desafia tanto a criatividade quanto a capacidade analítica das marcas. À medida que o investimento em mídia digital cresce, o ambiente competitivo se torna mais complexo, e os consumidores, mais seletivos. Em meio a esse cenário, a promessa da inteligência artificial (IA) como solução definitiva para os desafios de atenção e conversão aparece com força. Mas, por trás do entusiasmo, emerge uma questão estratégica: o sucesso vem da tecnologia ou da forma como ela é aplicada?

Segundo o Painel Cenp-Meios, do Fórum de Autorregulamentação do Mercado Publicitário (Cenp), no primeiro semestre de 2025 os investimentos totais em publicidade no Brasil cresceram 12,5% em relação ao ano anterior, sendo a internet o segundo meio de comunicação em participação de investimento, com 40,2% do total (R$ 4,8 bilhões). Embora os investimentos em publicidade digital estejam crescendo, esse movimento nem sempre se traduz em ganhos proporcionais de eficiência, evidenciando que o verdadeiro diferencial não está em adotar tecnologia, mas em integrá-la de forma estratégica.

Existe uma lacuna entre o discurso e a prática: o mercado evoluiu na adoção de ferramentas, mas ainda engatinha na integração entre dados, estratégia e execução. De acordo com o estudo global da Deloitte “State of Generative AI in the Enterprise”, apenas 28% das empresas afirmam usar IA de forma estruturada e alinhada a objetivos de negócio, enquanto a maioria ainda opera de forma experimental ou isolada.

Quando a interpretação falha, o resultado também falha, e isso se torna ainda mais evidente em períodos de alta competição, como a Black Friday, quando o tempo de atenção do consumidor é mínimo e o custo por clique dispara nos leilões de mídia paga. Nesse contexto, a IA se consolida como uma aliada de precisão, não como substituta das decisões humanas.

A tecnologia pode identificar pequenas variações de comportamento, prever quedas de desempenho e otimizar campanhas em tempo real. Mas, sem direcionamento humano, tende a apenas amplificar padrões existentes. Esse é o paradoxo da automação: quanto mais ela cresce, mais dependente se torna uma estratégia clara para gerar impacto real.

Em experimentos conduzidos pela MGID em setores como e-commerce, finanças e saúde, os resultados positivos observados foram impulsionados não apenas pelo uso estratégico da IA, mas também pela eficácia superior dos anúncios em vídeo em comparação aos criativos estáticos. Em testes A/B, vídeos gerados por IA apresentaram aumento de até 92% na taxa de cliques por visualização (vCTR), além de ganhos médios de 6 a 10% em visibilidade e até 5% em conversão. Os testes foram desenhados para explorar ao máximo o potencial da tecnologia, o que também contribuiu para os resultados alcançados.

Essa mesma lógica sustenta soluções de automação mais avançadas, como o CTR Guard, que usa machine learning e IA generativa para detectar a fadiga de criativos. Segundo levantamento da eMarketer, 41% dos profissionais de marketing apontam a fadiga de anúncios como uma grande preocupação, além disso o CTR tende a cair cerca de 15% já na primeira semana de campanha. A IA pode atuar antes desse ponto de inflexão, sinalizando quedas de engajamento e sugerindo variações criativas em tempo real. Testes recentes indicam que a ferramenta obteve mais de 90% de precisão preditiva e ganhos de cerca de 29% em vCTR.

Esses avanços refletem a evolução do uso da IA, que deixa de ser vista como mera ferramenta de automação e se consolida como um sistema de suporte à decisão. Com aplicação estruturada e intencional, a tecnologia permite que os times de marketing respondam na velocidade do consumidor e não apenas no ritmo das campanhas.

A mesma transformação se observa na etapa pós-clique. O CPA Tune, algoritmo proprietário da MGID que otimiza os lances automaticamente, tem demonstrado que a inteligência artificial pode atuar de forma decisiva na redução de custos e no aumento das taxas de conversão, não apenas na atração de atenção. Em diferentes verticais e regiões, a tecnologia tem registrado crescimento de até 300% na taxa de conversão (CVR) e média de 155% acima do desempenho padrão, além de CPAs mais baixos obtidos por meio de segmentação de audiência mais inteligente. Esses resultados mostram como a automação orientada por dados transforma o orçamento em um ativo mais eficiente, capaz de gerar conversões reais e sustentáveis.

Esses casos mostram que a eficiência em publicidade digital está migrando do volume de cliques para a qualidade da jornada. Isso exige um novo tipo de mentalidade de liderança, os executivos de marketing precisam olhar para a IA como parte de uma arquitetura de decisão, expandindo a capacidade de antecipar ações e ajustar a estratégia.

Assim, à medida que a tecnologia se consolida como infraestrutura transversal do marketing, o desafio das marcas passa a ser conectar dados, mídia e experiência de usuário. A Black Friday é um termômetro da maturidade do mercado, pois além de testar preços ou formatos, o volume de vendas desafia e revela a capacidade das marcas de transformar dados em decisões rápidas e relevantes.

A edição de 2025 deve consolidar um novo estágio da publicidade digital: um modelo híbrido em que a IA atua como motor analítico, enquanto o fator humano define a direção. A disputa por atenção seguirá intensa, mas a diferença entre o clique e a conversão estará, cada vez mais, nas mãos de quem souber combinar precisão algorítmica com sensibilidade de mercado

*Camilla Veiga é Head of Sales da MGID no Brasil.