Hiperpersonalização web

Esta terça-feira, no âmbito do evento Business+ Ecommerce Lab 2026 – Ecommerce estratégico: IA, logística e experiência para vender melhor, participo numa mesa-redonda na qual tentarei trazer a minha visão sobre isto da personalização baseada no marketing digital.

Algo que não é novo, mas que venho aplicando em projetos há mais de dez anos, como vais ver agora. Mas a verdade é que a IA permite uma escala enorme ao nível do utilizador médio que antes era difícil de conseguir. Isso sim mudou.

A seguir, deixo-te a minha resposta a cada um dos grandes pontos que comentámos na conversa.

Que capacidades organizativas e tecnológicas são imprescindíveis para passar da simples recolha de dados à sua ativação inteligente em tempo real sem gerar problemas operacionais? (governança de dados, alinhamento marketing-IT…)

Geralmente não é uma questão nem de organização, nem tecnológica, mas sim de visão. De analisar que dados temos e o que se pode fazer com eles.

Um site ou uma app normal gera milhares de milhões de dados. Uns recolhes de uma forma (servidor), outros de outra (Google Analytics ou CRM) e outros, simplesmente, não recolhes. Porque não te interessam ou porque não te ocorreu, que é o que costuma acontecer mais.

Então, isto não é um problema de ferramentas, mas, como digo, principalmente de visão. E a primeira coisa é ter uma.

A partir daqui, marketing, IT e negócio têm de falar:

• Decidir o que é necessário recolher.
• Para quê.
• Como vai ser executado tecnicamente.
• Como o dado vai ser ativado.
• E uma que costuma ser esquecida: como vai ser medido o sucesso da ação.

E pronto.

Mais à frente coloco vários exemplos de personalização e respondo a estas quatro perguntas em cada um deles, mas antes quero que fiques com uma ideia:

O tempo real total não existe.

E não faz mal, porque muitas destas ativações e personalizações não precisam de milissegundos, precisam de lógica e coerência.

Como se está a utilizar a analítica avançada (modelos preditivos, machine learning, scoring) para antecipar comportamentos de compra e não apenas reagir a eles? (abandono de carrinho, dinâmica de preços…)

A primeira coisa é diferenciar analítica de reporting. Reporting é uma parte da analítica e é feito em todas as empresas médias. Mas a analítica é mais. E a analítica avançada muito mais.

Ver que um utilizador abandona o checkout não é analítica avançada. Nem sequer é analítica, do meu ponto de vista. É um evento que terá de disparar uma ação, como um popup de exit-intent ou o envio de um email automático. E estaríamos a falar antes de CRO.

Outra coisa é quando entramos em modelos que atribuem probabilidade a um utilizador / cliente:

• Probabilidade de compra.
• Probabilidade de abandono.
• Probabilidade de churn.

Controlar e atribuir estes scores permite agir antes de o evento acontecer, com maiores probabilidades de sucesso do que se a ação for executada depois.

Por exemplo, um scoring de propensão à compra que ative ofertas ou conteúdos específicos pode funcionar muito bem. O mesmo com o pricing dinâmico: ajustar preços em função da procura, stock e comportamento tem impacto direto se estiver integrado no negócio.

Em ambos os casos, o difícil é diferenciar os “sinais” que levam um utilizador à compra, do restante que o seu comportamento nos deixa. Uma vez detetados, acioná-los é relativamente fácil.

Além disso, pela minha experiência, funcionam melhor regras simples bem executadas -como as baseadas em vieses- do que outros algoritmos mais complexos e rebuscados.

Onde está o equilíbrio entre uma segmentação realmente acionável e a complexidade analítica que paralisa a execução? (automatização, custo, omnicanalidade…)

Aqui acho que vou contra a corrente. Digo isto porque vejo projetos que começam com uma segmentação simples e a vão complicando, acabando com centenas de microsegmentos que acrescentam antes pouco.

Neste sentido, gosto de utilizar segmentos de metodologias comprovadas como RFM e sair pouco daí. Acho que está muito bem pensada e permite atacar grupos de utilizadores que se diferenciam realmente entre si.

Obviamente idioma e/ou país, é preciso considerá-los, sobretudo pelas peças e copies, mais do que pelo comportamento em si, que também.

Como se garante uma experiência hiperpersonalizada coerente em todos os pontos de contacto —web, email, social, paid media, atendimento ao cliente— sem quebrar a consistência da marca?

Na altura já falei do que implicava a omnicanalidade em contraposição à multicanalidade. A hiperpersonalização complica isto muito mais. Por isso acho que não há que enlouquecer.

Um exemplo: na Lowi, quando passámos de oferecer móvel para fibra, encontrámos mais de 100 casos de clientes diferentes na hora de fazer upselling (uma linha, várias linhas, iguais ou diferentes, empresas, particulares…). Isto era claramente impossível de gerir.

O que foi feito? Optámos por oferecer uma experiência razoavelmente boa para todos. Havia casos mais frequentes cuja experiência foi mais refinada, mas os mais estranhos foram todos agrupados sob uma experiência aceitável, não a mais ótima.

Fizemos mal? Sob o prisma da hiperpersonalização pode parecer que sim, mas ir caso a caso resolvendo da forma mais ótima teria suposto um investimento em recursos MUITO maior do que os supostos benefícios de o fazer. Não compensava.

Por isso, do meu ponto de vista, a coerência e a omnicanalidade ganham sempre à personalização. Porque, se o sistema não estiver muito bem afinado, é possível que um utilizador receba uma mensagem por email, outra na web e outra diferente se for à loja, gerando muito mais fricção do que se não tentasses personalizar nada. 

O desafio é personalizar de forma consistente. E nem sempre é possível.

Além disso, há uma componente de marca que muitas vezes é ignorada. Nem tudo deve ser hiperpersonalizado. Há mensagens que devem ser iguais para todos porque constroem posicionamento. O equilíbrio está em combinar camadas: base de marca coerente mais personalização contextual, isso é o complicado.

Que métricas demonstram que a hiperpersonalização impacta realmente a conversão, o ticket médio e a fidelização, e como se calcula o seu ROI de forma rigorosa?

Bem, a estes níveis, empresas que se colocam a hiperpersonalização, supõe-se que é porque tudo o que vem antes está muito otimizado. E, então, não há grandes saltos, mas sim pequenos aumentos.

Então, dado que já estás num nível elevado, as mudanças fazem-se com cautela e, como precisas de experimentar, os testes A/B são teus amigos.

E prepara-te para ver muitos testes que não consigam melhorar a conversão ou que careçam de significância estatística.

É normal.

Isto falando da web ou app. Agora, se se trata de passar de não ter email marketing automatizado para montar fluxos bem segmentados e RFM, aí a coisa muda. E sim, poderemos ver aumentos de dois dígitos na conversão e faturação do canal.

Além disso, na sequência deste aumento, muito provavelmente virão outros dois KPIs:

• Percentagem de recorrência de cliente.
• Faturação global.

O motivo não é outro senão o efeito de repetição da publicidade: conseguirás estar muito mais presente na cabeça do teu cliente, que é o melhor que te pode acontecer.

Quanto ao ROI, bom, se me conheces sabes que não sou muito adepto desta métrica salvo quando falamos de vender produtos digitais ou formação. Portanto, estaria a mentir se te desse um número, porque nem o sei, nem me preocupa. Na personalização, como em quase tudo no canal online, basta fazer as coisas bem, pouco a pouco e com bom senso.

Exemplos de personalização que te podem dar ideias

São alguns casos que executámos em projetos em diferentes canais e formatos.

Fluxo completo: canais + web

Este foi, até à data, o maior trabalho de personalização em que participei. E é que era um projeto muito ambicioso que abrangia:

• A web.
• As landing pages.
• A área de cliente.
• Todas as campanhas e canais de marketing.
• O call center (o agente via exatamente o mesmo que o cliente).

O journey completo do utilizador, desde que nos via (display) ou nos procurava (SEM), até contratar ou ligar para o call center.

E quando digo a web, não é uma mensagenzinha aqui e outra ali. Não. É que se personalizava a web inteira:

Enfim, projetão, porque agora vais ver todas as variáveis que podíamos ter em conta, que, pelo setor em causa, são muito diferentes das habituais.

Variáveis

• Operador a partir do qual o utilizador navega:
• Cliente da empresa.
• De outra companhia do grupo
• Da concorrência.
• Serviços contratados.
• Tem cobertura de fibra.
• Tem cobertura de ADSL.
• Visita a landings de tarifas.
• Serviços do seu interesse.
• Número de visitas à web.
• Visita à área de cliente.
• Se é cliente, se tem fidelização.
• Inserção de keywords dinâmicas: as que o utilizador utiliza em SEM, exatas, mostramos-lhas na web.
• Se o utilizador vem de comparadores (Idealo, Rastreator).
• Campanha vista em display: replica-se na web.

Como vês, ter todo este tipo de dados não é habitual em qualquer projeto web.

Medição

Exercício complexo:

• Medição pré e pós exercício de personalização.
• Google Analytics.
• AdServer.
• Análise avançada à medida.

CRM

Deixo-te aqui uma lista com todos os emails personalizados que enviávamos na altura em Yo pongo el hielo:

Email marketing para ecommerce.

Adicionar estes emails segmentados, juntamente com o email diário, foi um game-changer no projeto. As duas variáveis que te indiquei antes, recorrência e faturação, dispararam.

Variáveis

Muitas, embora menos do que antes:

• Sexo.
• Idade e aniversário.
• RFM (número de pedidos, data e valor).
• Produtos comprados.
• Categoria preferida.
• Segunda categoria preferida.
• Produtos vistos por ele.
• Produtos mais vistos por outros utilizadores na web.

E mais alguma que de certeza me esqueço.

Medição

Servidor de email:

• Entregabilidade.
• Número de emails enviados.
• Cancelamentos.

Google Analytics:

• Tráfego de links etiquetados.
• Receitas.

Ecommerce

Módulo com os últimos produtos vistos pelo utilizador

Simples e eficaz. Este módulo lembra ao utilizador os produtos que viu recentemente, de forma que voltamos a impactá-lo com algo que, à partida, já lhe chama a atenção.

Variáveis

Produtos vistos pelo utilizador.

Medição

Evento em GA4.

Redes sociais

Peças personalizadas para audiências na Lowi (diferentes personagens, equipas de futebol…). Não mudou muito os resultados, por isso o esforço não compensava.

Variáveis

Interesses e dados sociodemográficos, se não me recordo mal.

Medição

Plataforma de Facebook Ads (ainda não era Meta).

Conclusões

A personalização não é uma questão de ferramentas, mas de análise e de saber o que fazer com os dados. Sem isso, acumulas dados – nem sequer informação – com os quais não fazes nada.

Outro mito que é preciso derrubar é que o tempo real está sobrevalorizado. Na maioria dos casos, o importante não é a velocidade nem a imediatidade, mas a lógica de negócio por trás.

Dentro da analítica, é mais útil a que te deixa atuar antes com os teus clientes, do que a que te explica o que já aconteceu.

Outro ponto importante é que complicar a segmentação costuma ser um erro. Melhor poucos segmentos bem diferenciados (usa RFM) do que muitos pouco utilizáveis por serem demasiado parecidos.

Por outro lado, nem tudo se pode personalizar. Se quebras a coerência entre canais de marketing ou de venda, pioras a experiência.

A certos níveis, a hiperpersonalização não muda o negócio de golpe, mas ajuda com pequenos aumentos.

Em definitivo, diria que, se queres personalizar, pensa em menos complexidade e mais execução.