🤥 O Mito da Hiperpersonalização em Escala

Nesta edição:

• Destaque: Ninguém está realmente fazendo hiperpersonalização em escala — e há bons motivos para isso. Confira nossa análise sobre os gargalos da jornada e como novas abordagens poderão ajudar.

• Últimas notícias: Figma entra com pedido de IPO; Gmail facilita o cancelamento de e-mails promocionais; Perplexity lança navegador com IA para desafiar o Google; e outras notícias fresquinhas!

• Martech em Números: Com a chegada de novos browsers com IA poderemos estar vendo o início de uma nova guerra dos navegadores. Confira quais os browsers mais populares atualmente.

Boa leitura!

DESTAQUE
O mito da hiperpersonalização em escala

Nos últimos anos, a hiperpersonalização se tornou o santo graal dos profissionais de marketing. Entregar campanhas personalizadas em tempo real, de acordo com o perfil e o contexto do cliente — também chamado de Next Best Action — virou o objetivo de toda empresa que busca melhorar o engajamento e aumentar suas conversões.

Um ótimo exemplo de personalização em escala é a Netflix. Estima-se que cerca de 80% de todos os conteúdos assistidos na plataforma sejam resultado do seu motor de recomendação personalizada, que gera mais de US$ 1 bilhão por ano em receita.

Mas a verdade é que (quase) ninguém faz hiperpersonalização em escala de verdade — e tá tudo bem.

Por quê? Porque a corrente só é tão forte quanto seu elo mais fraco. Ou seja, para entregar hiperpersonalização real, é preciso que uma série de atividades aconteça de forma coordenada e eficaz.

Os elos da corrente da hiperpersonalização

Vamos destrinchar cada um dos elos dessa corrente.

Como bem ilustrado neste artigo do MarTech Square, para gerenciar os dados de um cliente e transformá-los em uma experiência personalizada, são necessárias três camadas principais:

• Dados: armazena as informações do cliente e outros dados relevantes para a personalização — como histórico de compras, dados de produtos, ofertas disponíveis, entre outros.

• Decisão: define qual ação ou tratamento deve ser aplicado a cada cliente com base nos dados. Nessa etapa, também ocorre a orquestração entre diferentes canais e a análise das ações (analytics).

• Canais: ativa as decisões nos canais mais apropriados e as entrega ao cliente final por meio dos pontos de contato, como e-mail, app, site, call center, entre outros.

Além dessas camadas, existem dois elos de conexão importantes:

• Preparação de dados (data prep): envolve a modelagem e estruturação dos dados para que possam ser consumidos de forma eficaz pela camada de decisão.

• Ativação: trata do disparo da mensagem personalizada no canal certo, além de garantir o retorno dos resultados — geralmente coletados em ferramentas de analytics.

E assim se forma nossa corrente, onde cada elo precisa ser tão forte quanto os demais para garantir uma experiência eficaz e fluida.

Novas abordagens

Com a nova onda da inteligência artificial, surgiram soluções que prometem revolucionar a forma como cada uma dessas camadas opera. Mas, como mostra a tabela abaixo, a realidade ainda está distante da expectativa da tão sonhada hiperpersonalização.

Por outro lado, algumas dessas tecnologias estão nos aproximando rapidamente do objetivo:

• Camada de dados: consolidação do data warehouse e da nuvem como centro da arquitetura, reforçando o conceito de Gravidade de Dados.

• Camada analítica/de decisão: uso de inteligência artificial para personalização e tomada de decisões — movimento cada vez mais chamado de AI Decisioning, que complementa testes A/B e fluxos de jornada tradicionais.

• Camada de ativação: crescimento de soluções como Composable CDPs e Reverse ETL, que permitem ativar campanhas diretamente a partir do data warehouse e retornar os dados para retroalimentar a camada de decisão.

• Agentes de IA: abordagem emergente e mais descentralizada, em que cada ponto de contato (canal, interface) pode tomar decisões com base no contexto local, ainda que limitado.

• Múltiplos agentes de IA: por fim, ganha importância a ideia de um orquestrador de agentes — via padrões como o MCP — que permitam a comunicação entre agentes de IA para coordenar decisões e otimizar continuamente a experiência do cliente.

Fim de papo: A promessa da hiperpersonalização em escala ainda está distante da realidade da maioria das empresas — e tudo bem. O importante é reconhecer os elos que compõem essa corrente e fortalecer, aos poucos, cada um deles. Com o avanço do AI Decisioning e das novas arquiteturas de dados, estamos mais perto do que nunca de transformar a personalização de promessa em prática.

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MARTECH EM NÚMEROS
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