Empresas acumulam SAC, CRM, avaliações, vendas e conversas, mas muitas ainda não transformam esse patrimônio informacional em decisões. Veja onde o valor se perde.
Empresas produzem dados todos os dias, mas produzir informação não significa aprender com ela. SAC, CRM, vendas, pesquisas, avaliações, mensagens, atendimento, logística e sistemas internos registram continuamente o que consumidores fazem, perguntam, reclamam e compram. O problema começa quando essas informações são armazenadas, resolvidas pontualmente e depois esquecidas.
Esse é um dos custos menos visíveis da gestão contemporânea. A empresa paga para gerar, armazenar e proteger dados, mas muitas vezes não consegue transformá-los em conhecimento para reduzir perdas, melhorar produtos ou antecipar movimentos do mercado.
Resolver um problema não significa aprender com ele
Imagine uma empresa que grava milhares de ligações de atendimento. Cada cliente recebe uma resposta e o chamado é encerrado. Operacionalmente, o processo funciona. Estratégicamente, porém, pode haver uma grande perda.
Se as conversas não forem analisadas em conjunto, a organização não sabe quais problemas estão crescendo, quais regiões concentram reclamações, quais atributos de produto geram insatisfação, quais dúvidas aparecem antes de uma desistência ou quais temas poderiam orientar um novo produto.
A empresa resolve casos individuais, mas não transforma o conjunto das ocorrências em aprendizado organizacional.
O dado inativo tem custo
Dados não utilizados consomem infraestrutura, tempo, sistemas e atenção. O custo maior, entretanto, está nas decisões que deixam de ser melhoradas.
Uma campanha pode continuar recebendo investimento mesmo quando o comportamento do consumidor mudou. Uma equipe comercial pode repetir argumentos que já não respondem às principais objeções. Um produto pode acumular reclamações sobre o mesmo atributo durante meses sem que o padrão seja percebido por quem decide o portfólio.
O desperdício não aparece necessariamente em uma linha contábil chamada “falta de inteligência”. Ele surge distribuído em retrabalho, mídia pouco eficiente, estoque, devolução, perda de clientes, demora na inovação e decisões tomadas com informação incompleta.
O problema não é falta de dados
Em muitas organizações, a dificuldade está justamente no excesso. Informações estão espalhadas por CRM, ERP, planilhas, plataformas de atendimento, pesquisas, redes sociais, marketplaces e arquivos locais.
Quando cada área observa apenas sua própria base, a empresa enxerga fragmentos da realidade. Marketing interpreta campanhas, vendas acompanha conversões, atendimento registra reclamações e operações controla entregas. O consumidor, porém, vive uma experiência única.
A inteligência aparece quando essas fontes conseguem ser relacionadas.
Dados não estruturados são uma parte importante do patrimônio informacional
Comentários, áudios, textos de atendimento, respostas abertas de pesquisa e avaliações carregam informações que dificilmente aparecem em uma tabela tradicional.
Inteligência artificial e processamento de linguagem permitem organizar grandes volumes desse material, identificando temas, atributos, recorrências, sentimentos e mudanças ao longo do tempo.
O objetivo não é simplesmente classificar frases como positivas ou negativas. Para a decisão empresarial, interessa compreender sobre o que as pessoas estão falando, em qual contexto, com que frequência, em relação a qual produto e diante de quais concorrentes.
Do histórico para o sistema de aprendizado
Uma organização orientada por dados não consulta informações apenas quando surge um problema. Ela constrói mecanismos para aprender continuamente.
Isso pode começar por um estudo pontual e evoluir para um dashboard, um radar ou um agente especializado. A diferença é que novos dados passam a alimentar a mesma estrutura de conhecimento.
Ao longo do tempo, a empresa deixa de perguntar apenas “o que aconteceu?” e passa a responder “o que está mudando?”, “onde está mudando?”, “por que está mudando?” e “o que devemos fazer primeiro?”.
O mesmo raciocínio vale para diferentes setores
Em educação, dados de captação, evasão, satisfação, empregabilidade e concorrência podem orientar portfólio, cursos e expansão. No varejo, vendas, estoque, avaliações e território podem direcionar sortimento e pontos de venda. No agronegócio, preços, produção, clima, logística e comércio exterior precisam ser relacionados para apoiar decisões comerciais.
O princípio é o mesmo: um dado isolado informa. Um sistema de relações ajuda a decidir.
Onde a inteligência artificial entra
A IA aumenta a capacidade de processar volume, velocidade e variedade, mas não resolve sozinha o problema gerencial. Ela depende de perguntas bem definidas, fontes confiáveis, critérios de análise e interpretação.
Um agente pode acompanhar concorrentes. Um modelo pode identificar padrões de reclamação. Um radar pode detectar alterações em preços e indicadores. Porém o valor empresarial só aparece quando essa informação muda uma prioridade ou uma ação.
A pergunta que a diretoria deveria fazer
Quais dados nossa empresa já possui hoje que poderiam responder perguntas importantes, mas ainda não estão sendo analisados dessa forma?
A resposta costuma revelar oportunidades antes mesmo de uma nova coleta.
Como a UIN atua
A UIN estrutura estudos, análises de sentimentos, cruzamento de bases, inteligência competitiva, dashboards, radares e agentes para transformar informações dispersas em capacidade permanente de decisão.
Em vez de começar pela ferramenta, o trabalho começa pela decisão empresarial que precisa ser melhorada. A partir dela são definidas as fontes, os métodos e a arquitetura de acompanhamento.
Antes de comprar mais dados, talvez seja necessário descobrir o conhecimento que sua empresa já está produzindo e não está utilizando.
Guia atualizado sobre uso de inteligência artificial em TCCs, dissertações e teses, com ferramentas para literatura, leitura, escrita, análise e boas práticas acadêmicas.
A inteligência artificial pode acelerar etapas importantes da pesquisa acadêmica, mas seu uso precisa preservar método, autoria, rastreabilidade e pensamento crítico. Para instituições de ensino, professores e pesquisadores, a discussão mais relevante já não é se a IA será usada, mas como incorporá-la de forma responsável ao processo de aprendizagem e produção científica.
Este guia apresenta ferramentas que podem apoiar organização de ideias, revisão de literatura, leitura de artigos, escrita, análise e apresentação de resultados. A proposta não é substituir o trabalho intelectual, mas reduzir tarefas mecânicas e ampliar a capacidade de pesquisa.
1. Organização de problema, objetivos e estrutura
Ferramentas como XMind e Napkin AI podem ajudar a estruturar capítulos, hipóteses, relações conceituais e mapas de argumentos. Modelos generativos também podem ser usados para testar diferentes formas de organizar um problema de pesquisa, desde que o pesquisador valide cada relação proposta.
2. Descoberta e mapeamento da literatura
Connected Papers, Litmaps, Consensus e Elicit apoiam diferentes etapas da busca acadêmica. Connected Papers e Litmaps ajudam a visualizar redes de trabalhos relacionados. Elicit pode organizar evidências e apoiar revisões de literatura. Consensus facilita a exploração de perguntas com base em produção científica.
Essas ferramentas não substituem bases acadêmicas como Scopus, Web of Science, PubMed ou Google Scholar quando o trabalho exige protocolo de busca formal. Elas funcionam melhor como apoio à descoberta, exploração e compreensão da literatura.
3. Leitura assistida de artigos e documentos
NotebookLM, ChatPDF, Scholarcy e ferramentas semelhantes permitem consultar documentos, localizar conceitos, resumir trechos e comparar materiais. O ganho principal está na navegação de grandes volumes de conteúdo.
O cuidado metodológico continua necessário. Resumos automáticos podem omitir limitações, detalhes metodológicos ou nuances teóricas. Quando uma informação será usada em um trabalho acadêmico, a fonte original precisa ser consultada e citada.
4. Apoio à escrita acadêmica
ChatGPT, Claude, Paperpal, Writefull, LanguageTool e Grammarly podem apoiar revisão de estrutura, clareza, gramática e adequação de linguagem. Também podem ajudar na preparação de roteiros de entrevista, categorias preliminares, perguntas de pesquisa e alternativas de redação.
O uso mais seguro é tratar a IA como ferramenta de apoio editorial e analítico, não como autora. Referências bibliográficas, números, citações e afirmações factuais precisam ser verificadas diretamente nas fontes.
5. Análise de dados
Ferramentas de IA podem auxiliar na exploração de dados quantitativos e qualitativos, sugerindo testes, agrupamentos, visualizações e interpretações preliminares. Entretanto, a escolha do método continua dependendo do desenho da pesquisa, do tipo de variável, da amostra e das hipóteses estabelecidas.
Em pesquisas qualitativas, modelos de linguagem podem apoiar organização de categorias e identificação de padrões, mas decisões de codificação precisam preservar coerência metodológica e validação humana.
6. Visualização e comunicação dos resultados
Ferramentas como Julius AI, recursos de análise de dados em modelos generativos e plataformas de visualização podem acelerar a criação de gráficos e tabelas. A prioridade deve ser representar corretamente os dados, evitar escalas enganosas e manter rastreabilidade entre a base e a figura apresentada.
7. O que a instituição precisa definir
A adoção de IA na pesquisa acadêmica exige regras claras sobre autoria, privacidade, uso de dados, registro das ferramentas utilizadas, checagem de referências e limites de automação. Cada instituição também precisa observar suas próprias políticas acadêmicas e as normas de periódicos, eventos e agências de fomento.
O objetivo não deve ser apenas ensinar ferramentas. Deve ser desenvolver competência para formular boas perguntas, verificar evidências, compreender limitações e utilizar IA com responsabilidade.
Inteligência Educacional UIN
A UIN desenvolve programas para instituições de ensino que combinam inteligência artificial, pesquisa, análise de dados e inteligência de mercado. As aplicações incluem formação de professores, práticas de pesquisa, apoio à gestão acadêmica, avaliação, planejamento de cursos e análise de potencial regional.
Essa abordagem conecta tecnologia à estratégia educacional. Uma instituição pode utilizar IA para apoiar aprendizagem e pesquisa, mas também para compreender demanda, concorrência, empregabilidade, comportamento de alunos e oportunidades de expansão.
Para a UIN, a discussão sobre IA na educação precisa sair da ferramenta isolada e chegar à capacidade institucional.
Quer levar um programa de IA aplicada à pesquisa, docência ou gestão para sua instituição? A UIN estrutura cursos, workshops, palestras e projetos de Inteligência Educacional conforme o contexto da organização.
Escolher localização apenas por fluxo ou aparência pode custar caro. Veja como população, renda, concorrência, mobilidade, demanda e território devem orientar decisões de expansão.
Um endereço pode alterar profundamente o desempenho de uma empresa. Para varejo, saúde, educação, alimentação, academias e diversos serviços presenciais, escolher onde abrir uma unidade é uma decisão que combina mercado, consumidor, concorrência e território.
O problema é que muitas empresas ainda escolhem pontos comerciais utilizando critérios isolados: fluxo aparente, aluguel, proximidade de uma avenida, percepção do proprietário ou disponibilidade do imóvel.
Esses fatores importam, mas não são suficientes.
O Sebrae destaca que a localização pode produzir grande variação no volume de negócios e ser determinante para o sucesso ou fracasso de um empreendimento. A questão central, portanto, não é encontrar um ponto movimentado. É encontrar um território compatível com a proposta de valor, o público e a dinâmica competitiva do negócio.
O melhor ponto não é necessariamente o mais movimentado
Uma rua pode apresentar fluxo intenso e, mesmo assim, possuir baixa aderência ao negócio. Pessoas podem apenas atravessar a região, apresentar perfil de renda incompatível, utilizar outro modal de transporte ou já estar atendidas por concorrentes consolidados.
Em sentido contrário, uma área com fluxo menor pode concentrar exatamente o público desejado e apresentar pouca concorrência direta.
Por isso, a análise precisa considerar demanda potencial e não apenas movimento.
O território deve ser analisado em camadas
Uma decisão de localização pode combinar população, renda, idade, composição familiar, empresas, empregos, mobilidade, concorrência, preços imobiliários, transporte, geração de demanda e comportamento digital.
Essas variáveis mudam de importância conforme o setor.
Uma clínica pode priorizar densidade populacional, perfil etário, convênios, acesso, estacionamento e concentração de especialidades. Uma faculdade pode observar população jovem, renda, deslocamento, concorrência, oferta de cursos, empregabilidade regional e possibilidade de expansão. Um supermercado precisa compreender densidade residencial, frequência de compra, concorrentes, renda e acesso. Uma operação do agronegócio pode depender de produção, logística, armazenagem, compradores, clima e infraestrutura.
Concorrente próximo pode ser ameaça ou confirmação de mercado
A presença de concorrentes costuma ser interpretada automaticamente como problema. Nem sempre é assim.
Em alguns setores, a concentração de empresas forma polos capazes de atrair consumidores e aumentar a demanda total da região. Em outros, um concorrente dominante pode tornar a entrada economicamente inviável.
A análise deve observar quantidade de concorrentes, posicionamento, preço, reputação, capacidade, distância e nível de saturação.
O ponto central não é apenas perguntar quantos concorrentes existem. É compreender quanto da demanda já está atendida e quais necessidades permanecem disponíveis.
O aluguel barato pode esconder um ponto caro
O custo do imóvel precisa ser analisado em relação ao potencial econômico da região.
Um aluguel baixo em um território com baixa demanda pode gerar custo de aquisição elevado, necessidade de mídia permanente e vendas insuficientes. Um aluguel maior em região com alta aderência pode apresentar produtividade superior por metro quadrado.
Por isso, a comparação deveria considerar o custo total de operar naquela localização e não apenas o valor mensal do contrato.
A inteligência territorial permite construir cenários
Em vez de escolher um endereço e depois procurar justificativas para ele, a empresa pode começar pela definição do território ideal.
Primeiro são estabelecidos os critérios do negócio. Depois diferentes regiões são comparadas. Em seguida, os melhores territórios recebem análise mais detalhada até chegar aos endereços específicos.
Esse processo reduz a influência de preferências pessoais e permite documentar a lógica da decisão.
Localização também é uma decisão de futuro
Uma análise de ponto não deveria observar apenas a situação atual.
Novos empreendimentos imobiliários, estações de transporte, alterações de zoneamento, escolas, hospitais, centros comerciais, vias e mudanças demográficas podem transformar completamente uma região.
A UIN vem aplicando essa leitura em estudos territoriais, inclusive no acompanhamento do Plano Diretor de São Paulo, combinando regras urbanísticas, mobilidade, infraestrutura, população e dinâmica econômica.
O endereço passa a ser tratado não apenas como coordenada geográfica, mas como um conjunto de relações econômicas e sociais.
Educação: onde abrir cursos e unidades?
A mesma lógica é especialmente importante para instituições de ensino.
A decisão de abrir um curso, polo ou unidade não deveria depender apenas da existência de população na região. É necessário cruzar perfil demográfico, renda, número de concluintes, concorrência, mensalidades, empregabilidade, deslocamento e aderência entre formação e estrutura econômica local.
É nessa combinação que a inteligência territorial se conecta à Inteligência Educacional UIN.
Saúde: onde existe demanda ainda não atendida?
Para clínicas e serviços de saúde, a localização pode ser estudada a partir de população, idade, renda, cobertura de planos, especialidades disponíveis, concentração de concorrentes e acessibilidade.
Esse método permite identificar não apenas onde existe população, mas onde pode existir espaço econômico para determinada especialidade ou modelo de atendimento.
Do mapa estático ao radar territorial
Uma análise de localização pode ser pontual, utilizada para decidir uma expansão específica. Mas empresas que crescem continuamente podem transformar a mesma metodologia em um radar territorial.
Nesse modelo, regiões, concorrentes, novos empreendimentos e indicadores são atualizados continuamente. A empresa passa a acompanhar onde novas oportunidades surgem antes de iniciar formalmente uma expansão.
Essa lógica faz parte do ecossistema de inteligência da UIN e também orienta projetos de inteligência educacional e desenvolvimento de plataformas setoriais.
A pergunta correta não é “este ponto é bom?”
A pergunta correta é:
Este endereço possui as melhores condições entre as alternativas disponíveis para o público, o posicionamento, o investimento e o modelo econômico deste negócio?
Responder isso exige muito mais do que observar movimento na calçada.
Fonte
SEBRAE. Confira as informações para começar bem e com segurança seu negócio. Disponível em: Sebrae.
A UIN desenvolve estudos de inteligência territorial e geomarketing para decisões de expansão, escolha de unidades, análise de concorrência e potencial de mercado.
Dados ruins não produzem apenas relatórios ruins. Eles contaminam modelos, previsões, automações e decisões. Entenda por que qualidade de dados precisa fazer parte da estratégia.
A transformação digital aumentou a quantidade de dados disponíveis às empresas, mas não garantiu aumento proporcional na qualidade das decisões. Em muitas organizações, a informação está espalhada entre planilhas, sistemas, CRM, ERP, formulários, plataformas de mídia, pesquisas e bases externas. Quando essas fontes apresentam erros, duplicidades, formatos incompatíveis ou definições diferentes, o problema se propaga para relatórios, modelos estatísticos e aplicações de inteligência artificial.
Em 2026, a discussão sobre qualidade de dados ganhou ainda mais importância porque a IA passou a depender diretamente da confiabilidade das informações utilizadas para treinar, contextualizar e operar sistemas empresariais.
O custo dos dados ruins deixou de ser apenas operacional
A IBM publicou em janeiro de 2026 uma análise sobre os efeitos econômicos da baixa qualidade de dados. Segundo o material, 43% dos chief operations officers participantes de um estudo do IBM Institute for Business Value apontaram qualidade de dados como sua principal prioridade relacionada ao tema. Mais de um quarto das organizações estimou perdas superiores a US$ 5 milhões por ano decorrentes de problemas de qualidade, enquanto 7% relataram perdas de US$ 25 milhões ou mais.
O problema não está somente em registros incorretos. Dados ruins afetam previsão de demanda, segmentação, recomendação, precificação, produtividade, atendimento, planejamento territorial e automação.
Um erro pequeno pode se tornar uma decisão grande
Imagine uma rede que avalia abertura de novas unidades utilizando dados de população, renda, concorrência e vendas históricas. Se endereços estiverem duplicados, unidades forem classificadas em regiões erradas ou os dados socioeconômicos estiverem defasados, o modelo poderá indicar um território aparentemente promissor que não corresponde à realidade.
O mesmo ocorre em educação. Uma instituição pode analisar evasão, demanda regional e potencial de novos cursos. Se os cadastros de alunos, dados de captação e informações territoriais utilizarem critérios diferentes, os resultados podem produzir uma interpretação equivocada do mercado.
No agronegócio, a situação é ainda mais sensível. Preços, clima, produção, exportações, sazonalidade e localização precisam ser integrados respeitando período, unidade de medida, origem e granularidade. Um erro de padronização pode alterar completamente uma comparação.
Qualidade não significa apenas ausência de erro
Um conjunto de dados pode estar tecnicamente correto e ainda ser inadequado para a decisão.
Para fins empresariais, qualidade envolve pelo menos cinco dimensões: precisão, completude, consistência, atualidade e adequação ao uso.
Um cadastro pode ser preciso, mas estar desatualizado. Uma base pode ser completa, mas utilizar categorias incompatíveis com outra. Um indicador pode ser correto, mas não possuir granularidade suficiente para apoiar decisões por bairro, loja ou segmento.
A inteligência artificial amplifica acertos e problemas
Quando modelos de IA são conectados a dados empresariais, a qualidade da entrada passa a influenciar diretamente a qualidade das respostas.
Um agente que consulta documentação desatualizada poderá responder com procedimentos incorretos. Um modelo de recomendação baseado em cadastros duplicados poderá aprender padrões artificiais. Uma ferramenta de análise de sentimentos sem limpeza de spam, ironia, duplicidade e avaliações falsas poderá produzir uma leitura distorcida da percepção do consumidor.
Isso significa que governança e qualidade não são etapas burocráticas anteriores à IA. Elas fazem parte da própria arquitetura de inteligência.
Dados internos e dados externos precisam conversar
A qualidade também depende da capacidade de integrar informações de diferentes origens sem perder significado.
Uma empresa pode cruzar vendas internas com renda, população, mobilidade, concorrência, buscas, clima e avaliações. Porém cada fonte trabalha com periodicidade, escala e critérios próprios.
O desafio não é apenas importar essas bases. É documentar como elas se relacionam, quais limitações possuem e em quais decisões podem ser utilizadas.
O papel da UIN: transformar bases em capacidade de decisão
Nos projetos da UIN, a análise não começa pelo dashboard. Começa pela pergunta empresarial e pela arquitetura dos dados necessários para respondê-la.
Isso envolve compreender quais informações já existem, quais precisam ser coletadas externamente, como serão integradas, quais indicadores devem ser construídos e quais critérios precisam ser preservados ao longo do tempo.
Essa lógica é aplicada em estudos de mercado, inteligência educacional, análise competitiva, consumidor, inteligência territorial e plataformas como radares e agentes especializados.
Qualidade como ativo estratégico
Empresas que pretendem utilizar inteligência artificial de forma recorrente precisam tratar dados como infraestrutura de conhecimento. Isso inclui padronização, documentação, atualização, rastreabilidade e critérios claros para utilização.
A vantagem aparece quando uma nova pergunta pode ser respondida sem reconstruir todo o processo desde o início.
Quando a organização conhece suas fontes, confia em seus indicadores e preserva histórico, cada novo estudo aumenta o patrimônio informacional disponível para as próximas decisões.
Uma pergunta simples para qualquer organização
Se amanhã a diretoria pedir uma decisão importante baseada nos dados atuais, você saberia explicar de onde cada informação veio, quando foi atualizada e qual é sua limitação?
Se a resposta for não, o principal problema pode não ser falta de inteligência artificial. Pode ser a qualidade da base sobre a qual ela precisará trabalhar.
Fonte
IBM. A compounding threat: the true cost of poor data quality, 23 jan. 2026. Disponível em: IBM.
A UIN estrutura estudos, bases, indicadores, dashboards e agentes para organizações que precisam transformar dados dispersos em capacidade permanente de decisão.
A UIN revisita o conceito de Competing on Analytics e mostra por que dados só criam vantagem quando estão conectados a decisões, processos, pessoas e capacidade de execução.
Há vinte anos, Thomas H. Davenport chamou atenção para empresas que não utilizavam dados apenas para produzir relatórios, mas para competir. A ideia continua atual, mas o ambiente mudou. Hoje as organizações dispõem de inteligência artificial, dados em tempo real, automação, modelos preditivos, geolocalização e milhões de manifestações espontâneas de consumidores. O desafio deixou de ser ter acesso a dados. Passou a ser transformar esse volume em decisões melhores.
Em 2006, no artigo Competing on Analytics, publicado pela Harvard Business Review, Davenport descreveu organizações que incorporavam análise quantitativa em diferentes processos, com apoio explícito da liderança e uso sistemático de evidências para decisões. Amazon, Capital One e Harrah’s apareciam entre os exemplos de empresas que faziam da capacidade analítica parte da estratégia competitiva.
O que mudou de 2006 para 2026?
Naquela época, grande parte da discussão estava concentrada em business intelligence, data warehouses, estatística e modelos analíticos. Duas décadas depois, as empresas podem combinar dados internos com sinais externos de mercado, avaliações de consumidores, preços dos concorrentes, dados territoriais, buscas, informações públicas, redes sociais e inteligência artificial.
Isso ampliou a capacidade de análise, mas também criou um problema novo: organizações podem acumular dashboards, bases, ferramentas e modelos sem transformar nada disso em vantagem competitiva.
A diferença está na ligação entre informação e decisão.
Relatório não é inteligência
Uma empresa pode saber quanto vendeu, qual produto caiu, qual região cresceu e quantos clientes reclamaram. Essas informações descrevem o que aconteceu. Inteligência de mercado começa quando a organização consegue perguntar por que aconteceu, o que pode acontecer em seguida e qual ação deve ser priorizada.
Essa mudança parece simples, mas altera profundamente o uso dos dados.
Em vez de acompanhar apenas vendas por loja, uma empresa pode cruzar desempenho com concorrência, clima, fluxo, renda, mobilidade, avaliações e características territoriais. Em vez de observar somente o número de reclamações, pode identificar quais atributos de produto estão produzindo insatisfação, quais concorrentes estão ocupando esse espaço e quais segmentos apresentam maior probabilidade de mudança.
O dado deixa de ser registro e passa a funcionar como matéria-prima para decisão.
As empresas que competem com dados fazem quatro coisas de maneira diferente
Primeiro, partem da pergunta empresarial. A tecnologia vem depois. A empresa precisa saber qual decisão pretende melhorar: expansão, preço, lançamento de produto, escolha de canal, retenção, investimento em mídia, produtividade ou entrada em um novo mercado.
Segundo, integram fontes. Dados internos mostram apenas parte da realidade. Decisões estratégicas exigem mercado, concorrência, consumidor e ambiente externo.
Terceiro, criam continuidade. Um estudo responde a uma pergunta em determinado momento. Um radar, agente ou plataforma permite acompanhar mudanças e aprender com novos dados.
Quarto, conectam análise à execução. Um modelo só cria valor quando modifica uma decisão, uma prioridade, um processo ou uma alocação de recursos.
Do dashboard ao organismo de inteligência
Esse é um ponto central da evolução da inteligência empresarial. Durante anos, muitas organizações concentraram esforços na construção de dashboards. Eles continuam importantes, mas não são o estágio final.
O próximo passo é construir sistemas capazes de combinar indicadores, detectar mudanças, organizar sinais, recuperar conhecimento e apoiar decisões recorrentes.
É nesse espaço que surgem radares de mercado, agentes especializados e plataformas de inteligência. A lógica não é substituir gestores. É aumentar a capacidade de perceber mudanças antes que elas se tornem evidentes.
Por que isso importa para pequenas e médias empresas?
Grandes empresas historicamente tiveram vantagem porque podiam financiar departamentos de pesquisa, institutos, bases proprietárias e equipes analíticas. A inteligência artificial reduziu parte dessa barreira.
Hoje uma PME pode acompanhar concorrentes, analisar milhares de avaliações, mapear regiões, combinar bases públicas e privadas e estruturar agentes especializados a um custo muito inferior ao que seria necessário alguns anos atrás.
Isso cria uma mudança importante: inteligência de mercado deixa de ser exclusividade de grandes organizações e pode se transformar em capacidade competitiva de empresas menores.
A arquitetura UIN
Na UIN, essa lógica é organizada em seis capacidades integradas: inteligência de mercado, inteligência competitiva, consumidor e reputação, análise estatística, plataformas e agentes e educação executiva.
Um projeto pode começar como estudo pontual e evoluir para um radar, dashboard ou agente. O objetivo é que o conhecimento não desapareça depois da apresentação final, mas permaneça disponível e continue sendo enriquecido.
Essa arquitetura é particularmente importante em mercados nos quais preços, concorrentes, comportamento e regulação mudam rapidamente, como educação, varejo, serviços, saúde e agronegócio.
O verdadeiro diferencial não é possuir mais dados
Em janeiro de 2026, a IBM destacou que problemas de qualidade de dados já figuram entre as maiores prioridades de líderes operacionais. Isso reforça uma contradição do ambiente atual: nunca houve tantos dados disponíveis, mas quantidade não garante capacidade de decisão.
Uma empresa pode ter milhões de registros e continuar tomando decisões por hábito. Outra pode trabalhar com um conjunto menor, porém bem estruturado, conectado a perguntas claras e atualizado de forma contínua.
A vantagem não está no volume. Está na capacidade de transformar informação em aprendizado organizacional e ação.
A pergunta que deve orientar a transformação
Antes de investir em uma nova ferramenta de inteligência artificial, uma empresa deveria responder:
Qual decisão importante conseguimos tomar hoje que seria significativamente melhor se conhecêssemos mais profundamente o mercado, o concorrente, o consumidor ou o território?
A resposta revela onde analytics deixa de ser tecnologia de apoio e passa a ser estratégia.
Como a UIN atua
A UIN desenvolve estudos, análises, radares, dashboards e agentes de inteligência para organizações que precisam reduzir incerteza em decisões de expansão, concorrência, produtos, mercados, localização e comportamento do consumidor.
O trabalho parte do problema empresarial, define fontes e métodos e pode evoluir de uma investigação pontual para um sistema contínuo de acompanhamento.
Fontes
DAVENPORT, Thomas H. Competing on Analytics. Harvard Business Review, janeiro de 2006. Disponível em: Harvard Business Review.
IBM. A compounding threat: the true cost of poor data quality, 23 jan. 2026. Disponível em: IBM.
Quer entender em quais decisões sua empresa poderia competir melhor utilizando dados, inteligência de mercado e IA? Apresente o desafio à UIN.
Estudo UIN analisa como inteligência artificial e análise de sentimentos podem apoiar inovação, desenvolvimento de produtos e eficiência de marketing, usando o mercado pet brasileiro como aplicação.
O mercado pet brasileiro deve movimentar R$ 77,2 bilhões em 2025. Ao mesmo tempo, apenas 17% das empresas brasileiras utilizam algum tipo de inteligência artificial. A combinação desses dois dados abre uma questão estratégica: quanto uma empresa pode deixar de capturar quando desenvolve produtos, define mensagens e distribui investimentos de marketing sem transformar a voz do consumidor em informação estruturada?
A resposta não está em simplesmente “usar IA”. O diferencial está em conectar dados, análise de sentimentos, comportamento do consumidor, desenvolvimento de produtos e decisões comerciais.
IA avança nas empresas brasileiras, mas ainda há uma grande distância entre adoção e escala
A pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br|NIC.br, entrevistou 4.174 empresas e mostrou que a adoção de inteligência artificial passou de 13% em 2024 para 17% em 2025. Nas pequenas empresas, o percentual avançou de 10% para 15%. Nas grandes, passou de 38% para 50%.
Entre as empresas que já utilizam IA, 68% empregam automação de processos de fluxos de trabalho, 44% aplicam IA em marketing ou vendas, 38% utilizam mineração de texto e análise da linguagem escrita e 25% usam machine learning para predição e análise de dados.
Esses números mostram que a discussão já deixou de ser apenas tecnológica. A questão passa a ser onde a IA consegue alterar decisões, reduzir incerteza e melhorar desempenho.
Empresas que investem em IA apresentam diferenças de crescimento e inovação
Um estudo publicado no Journal of Financial Economics analisou o impacto econômico dos investimentos empresariais em IA. Os autores encontraram que empresas que investem em inteligência artificial apresentam maior crescimento de vendas, emprego e valor de mercado. Um dos resultados mais relevantes é que esse crescimento ocorre principalmente por meio do aumento da inovação de produtos.
Isso ajuda a mudar a discussão. IA não deve ser observada apenas como ferramenta para automatizar tarefas. Ela pode atuar na capacidade da empresa de perceber necessidades, interpretar grandes volumes de informação e transformar esse conhecimento em produtos e decisões.
Na área comercial, pesquisas da McKinsey indicam que empresas que investem em IA vêm registrando aumentos de receita entre 3% e 15% e melhorias de 10% a 20% no ROI de vendas. Em modelos de experiência orientada por IA, a consultoria também aponta potencial de aumento de receita entre 5% e 8% e redução de 20% a 30% no custo de atendimento.
O ponto central: ouvir o consumidor em escala
Uma empresa pode receber milhares de avaliações em marketplaces, e-commerces, redes sociais, SACs, pesquisas e outros canais. Ler manualmente esse volume é impraticável. Análise de sentimentos e processamento de linguagem permitem transformar essas manifestações em variáveis estruturadas.
Em vez de saber apenas se uma avaliação é positiva ou negativa, é possível identificar quais atributos estão associados à satisfação ou à rejeição: preço, sabor, odor, embalagem, tamanho, ingredientes, durabilidade, atendimento, entrega ou qualquer outro elemento relevante para a categoria.
A análise passa, portanto, de “o consumidor gosta do produto?” para perguntas gerenciais mais úteis: o que ele valoriza, o que rejeita, para qual público, em qual contexto, em qual região e em comparação com qual concorrente?
Por que o mercado pet é um bom exemplo
Segundo a Abempet, o mercado pet brasileiro deve alcançar R$ 77,2 bilhões em 2025, crescimento de 2,42% sobre 2024. Pet food representa R$ 40,82 bilhões, ou 52,9% do mercado. No ambiente digital, os pet shops virtuais especializados representam R$ 2,29 bilhões em faturamento.
É um mercado no qual uma mesma categoria pode atender necessidades muito diferentes. Espécie, porte, idade do animal, condição de saúde, renda do tutor, tipo de residência, localização, canal de compra e ocasião de consumo podem alterar a decisão.
Considere uma fabricante de alimentos, snacks, produtos de higiene ou acessórios. Ao analisar milhares de manifestações de consumidores, a empresa pode descobrir que determinado atributo é especialmente relevante para tutores de cães pequenos, enquanto outro aparece com maior frequência entre donos de gatos. Pode descobrir ainda que uma reclamação é concentrada em uma embalagem, canal ou segmento específico.
Esse conhecimento pode orientar desenvolvimento de produto, embalagem, sortimento, preço, distribuição e comunicação.
Da análise de sentimentos ao desenvolvimento de produtos
A cadeia de decisão pode ser estruturada da seguinte maneira:
Conversas e avaliações → sentimentos → atributos → segmentos → oportunidades → desenvolvimento de produto → comunicação → vendas → novos dados.
O resultado é um ciclo contínuo de aprendizagem. Em vez de lançar primeiro e pesquisar depois, a organização utiliza sinais existentes no mercado para reduzir a incerteza antes da decisão.
Marketing: gastar menos ou investir melhor?
A expressão mais adequada não é simplesmente “reduzir investimento em marketing”. O objetivo é aumentar a eficiência desse investimento.
Quando a organização conhece os atributos que realmente influenciam cada público, pode diminuir mensagens genéricas e aumentar a aderência entre produto, consumidor e comunicação. A mesma ração, por exemplo, pode ter um atributo relevante para determinado segmento e outro atributo mais importante para outro público.
A McKinsey estima que melhores práticas de retorno sobre investimento em marketing podem liberar entre 15% e 20% do gasto de marketing para reinvestimento ou resultado. Em abordagens recentes de marketing orientado por IA, a consultoria relata ainda casos de redução aproximada de 20% no gasto externo e forte redução do tempo necessário para produzir conteúdo e audiências.
Isso não significa que análise de sentimentos isoladamente produzirá esses resultados. Significa que inteligência sobre consumidores, integrada a dados, experimentação, personalização e decisão de mídia, pode reduzir desperdício e melhorar a alocação dos recursos.
Um modelo executivo para medir o impacto
A UIN estruturou um modelo executivo para demonstrar como essa lógica pode ser acompanhada por uma empresa. O dashboard combina indicadores de adoção de IA, inovação, eficiência comercial, marketing e mercado, além de permitir simulações de cenários.
Os cenários simulados não representam médias observadas do mercado pet. Eles servem para responder perguntas gerenciais: o que acontece com receita, ROI, custo de aquisição, conversão e velocidade de desenvolvimento se uma organização conseguir melhorar determinados indicadores por meio de inteligência de mercado e IA?
Essa separação entre evidência observada e simulação é importante. O objetivo não é prometer um percentual universal de crescimento, mas permitir que cada organização modele o impacto a partir de seus próprios dados.
O que muda na inteligência de mercado
A inteligência de mercado tradicional trabalha frequentemente com pesquisas periódicas, relatórios e análises retrospectivas. IA e análise de sentimentos acrescentam uma camada de monitoramento contínuo.
Isso permite acompanhar concorrentes, atributos emergentes, reclamações, mudanças de preferência, linguagem utilizada pelo consumidor e oportunidades que ainda não aparecem de maneira clara nos indicadores tradicionais.
A vantagem não está apenas em possuir mais dados. Está em diminuir a distância entre o que o mercado está dizendo e a decisão empresarial.
Como a UIN pode aplicar esse modelo
A UIN utiliza inteligência artificial, inteligência de mercado, análise de concorrência e análise de sentimentos para transformar grandes volumes de informação em apoio à decisão.
No mercado pet, o modelo pode ser aplicado para mapear marcas e produtos, analisar milhares de avaliações e manifestações, identificar atributos positivos e negativos, comparar concorrentes, segmentar necessidades, detectar oportunidades de novos produtos e indicar quais características merecem maior destaque na comunicação.
O mesmo princípio pode ser aplicado a varejo, alimentos, saúde, educação, serviços, indústria e outros mercados.
Empresas não precisam apenas de mais dados. Precisam compreender mais rapidamente o que consumidores e concorrentes estão sinalizando e transformar esse conhecimento em produto, comunicação e decisão.
Fontes
Cetic.br|NIC.br. TIC Empresas 2025, indicadores de utilização e aplicações de inteligência artificial.
Babina, T. et al. Artificial intelligence, firm growth, and product innovation. Journal of Financial Economics, v. 151, 2024.
McKinsey & Company. AI-powered marketing and sales reach new heights with generative AI.
McKinsey & Company. Next best experience: How AI can power every customer interaction.
McKinsey & Company. The future of marketing in the age of AI, 2026.
Abempet. Dados do mercado pet brasileiro e varejo digital, 2025.
Estudo da UIN mostra como inteligência artificial e análise de sentimentos podem apoiar inovação, desenvolvimento de produtos, eficiência de marketing e decisões comerciais no mercado pet brasileiro.
Empresas que transformam conversas de consumidores em dados estruturados podem reduzir incerteza em marketing, desenvolvimento de produtos e decisões comerciais. No mercado pet, que deve movimentar R$ 77,2 bilhões no Brasil em 2025, essa capacidade ganha uma dimensão estratégica.
A inteligência artificial já começou a mudar a forma como as empresas brasileiras tomam decisões. Segundo a TIC Empresas, do Cetic.br, 17% das empresas brasileiras utilizaram alguma tecnologia de IA em 2025, ante 13% em 2024. Entre as pequenas empresas, a adoção passou de 10% para 15%. Nas grandes, avançou de 38% para 50%.
O dado mais importante, entretanto, não é apenas quantas empresas utilizam IA, mas onde a tecnologia começa a produzir impacto econômico.
IA começa a aparecer onde a receita é gerada
Dados internacionais ajudam a dimensionar essa mudança. Pesquisa da McKinsey aponta que empresas que investem em IA vêm observando aumento de receita entre 3% e 15% e melhoria de 10% a 20% no ROI de vendas. Na pesquisa global State of AI 2025, 67% dos respondentes que utilizam IA em marketing e vendas relataram algum aumento de receita. Em desenvolvimento de produtos e serviços, essa proporção chegou a 62%.
Outro estudo, publicado no Journal of Financial Economics, encontrou associação entre investimentos empresariais em IA e crescimento de vendas, emprego e valor de mercado. Um dos resultados mais relevantes é que o crescimento aparece principalmente associado à inovação de produtos.
Isso muda a discussão. IA não deve ser tratada apenas como uma tecnologia para automatizar tarefas. Quando conectada aos dados de mercado e à voz do consumidor, pode participar do processo de identificação de oportunidades, segmentação, desenvolvimento de produtos, personalização e decisão comercial.
O Brasil ainda tem uma grande distância entre adoção e potencial
A TIC Empresas 2025 mostra que apenas 17% das empresas brasileiras utilizam IA. Entre aquelas que já adotaram a tecnologia, mineração de texto e análise de linguagem escrita chegaram a 38%, enquanto geração de linguagem natural alcançou 30%.
Isso significa que existe um volume crescente de empresas utilizando tecnologias capazes de interpretar linguagem, justamente o tipo de informação presente em avaliações de produtos, redes sociais, SAC, marketplaces, pesquisas abertas e outras manifestações espontâneas do consumidor.
O desafio passa a ser transformar esse enorme conjunto de textos em decisão.
Por que análise de sentimentos vai além de descobrir se o consumidor gosta ou não
Análise de sentimentos não deveria produzir apenas um indicador de “positivo”, “neutro” ou “negativo”. Seu uso empresarial mais relevante está na associação entre sentimento, assunto, atributo, produto, público, contexto e comportamento.
A literatura acadêmica sustenta essa abordagem. Uma meta-análise publicada no Journal of Retailing and Consumer Services, reunindo 28 estudos sobre avaliações online e vendas, analisou fatores como volume de avaliações, notas, utilidade, tamanho dos comentários e sentimento. Os resultados confirmam que características das avaliações online estão relacionadas ao desempenho comercial.
Outro estudo, publicado em Information & Management, utilizou análise conjunta de tópicos e sentimentos para investigar como avaliações textuais influenciam vendas. O trabalho mostra que é possível identificar não somente a polaridade do comentário, mas os atributos específicos do produto associados aos sentimentos dos consumidores.
Em pesquisa baseada em mais de 4 mil produtos comercializados na Amazon, sentimentos presentes nos reviews apresentaram impacto direto significativo sobre vendas. Isso reforça uma questão importante: uma nota média resume a experiência, mas o texto explica por que ela ocorreu.
O mercado pet é um exemplo especialmente relevante
Segundo a Abempet, o mercado pet brasileiro deve faturar R$ 77,2 bilhões em 2025, crescimento de 2,42% em relação a 2024. Pet food representa R$ 40,82 bilhões, ou 52,9% do mercado.
O digital também ganhou escala. Pet shops virtuais especializados representam 37,3% do faturamento online do setor, movimentando R$ 2,29 bilhões. As lojas virtuais das megastores somam R$ 1,98 bilhão e os pet shops pequenos e médios, R$ 1,23 bilhão.
Quanto maior a presença digital, maior também o volume potencial de sinais deixados pelo consumidor.
Uma avaliação de ração pode mencionar palatabilidade, tamanho do grão, ingredientes, odor, digestibilidade, preço ou embalagem. Um comentário sobre areia sanitária pode discutir controle de odor, formação de torrões, poeira, rendimento ou facilidade de limpeza. Em produtos de higiene, outros atributos passam a determinar satisfação e recompra.
Para uma empresa, portanto, saber que determinado produto possui 4,3 estrelas é menos informativo do que compreender quais atributos explicam essas 4,3 estrelas, para quais públicos, em quais situações e com quais diferenças em relação aos concorrentes.
Da análise de sentimentos para a inovação
Considere uma empresa que monitora continuamente milhares de manifestações de consumidores. A IA pode identificar atributos mencionados, classificar sentimentos, detectar problemas recorrentes, encontrar mudanças de comportamento e comparar produtos e concorrentes.
O resultado pode alimentar diferentes decisões empresariais.
Se tutores de cães pequenos mencionam repetidamente dificuldade relacionada ao tamanho da porção, existe um sinal para embalagem ou formulação. Se consumidores de determinada categoria valorizam ingredientes naturais, essa informação pode influenciar produto e comunicação. Se o atributo mais valorizado pelo consumidor quase não aparece na descrição dos produtos em e-commerce, existe uma possível lacuna de comunicação.
É nesse ponto que a análise deixa de ser monitoramento e passa a apoiar inovação.
Marketing pode ficar mais eficiente sem necessariamente gastar menos
O objetivo não precisa ser simplesmente reduzir o orçamento de marketing. A questão economicamente mais importante é reduzir desperdício e melhorar a alocação.
Em estudo sobre marketing orientado por dados no setor de bens de consumo, a McKinsey estima potencial de crescimento de 3% a 5% nas vendas líquidas e melhoria de 10% a 20% na eficiência de marketing quando empresas trabalham marketing orientado por dados em escala, apoiado por IA, visão integrada do consumidor e tecnologia adequada.
Em pesquisa mais recente, a McKinsey aponta que personalização orientada por IA pode elevar receita entre 5% e 8% e reduzir o custo de atendimento em até 30%. Em operações de marketing com IA mais estruturadas, há casos de redução de aproximadamente 20% em gastos externos e economia de 35% a 50% do tempo de ativação de campanhas.
Esses números não devem ser interpretados como garantia de resultado para qualquer empresa. São referências de potencial observadas em contextos específicos. O resultado depende de dados, maturidade analítica, integração, governança e capacidade de transformar informação em ação.
O modelo que emerge é diferente do marketing tradicional
No modelo convencional, a organização desenvolve o produto, define a campanha, compra mídia, vende e posteriormente mede a resposta.
Em um modelo orientado por inteligência de mercado, o processo pode começar antes: mercado, conversas, sentimentos, atributos, segmentos, oportunidades, produto, mensagem, mídia, venda e novos dados.
O consumidor passa a alimentar continuamente o processo decisório.
O que uma empresa pet poderia medir
Um sistema de inteligência aplicado ao setor pode acompanhar participação das marcas nas conversas, sentimentos por categoria, atributos mais mencionados, atributos associados a avaliações negativas, diferenças regionais, diferenças entre públicos, movimentos de concorrentes, problemas emergentes, oportunidades de novos produtos e distância entre aquilo que o consumidor valoriza e aquilo que a marca comunica.
Essa última comparação é particularmente relevante.
Imagine que consumidores mencionem frequentemente “controle de odor”, mas as marcas concentrem sua comunicação em “ingredientes naturais”. Ou que “palatabilidade” apareça como determinante nas avaliações positivas, enquanto as páginas de produto priorizem preço e composição.
A diferença entre o que o mercado fala e o que a empresa comunica pode revelar uma oportunidade comercial.
Uma nova vantagem competitiva: escutar em escala
Durante muito tempo, empresas precisaram escolher entre profundidade e escala. Entrevistas e grupos focais forneciam profundidade, enquanto grandes pesquisas forneciam escala, mas com perguntas previamente definidas.
IA, processamento de linguagem natural e análise de sentimentos adicionam uma terceira possibilidade: analisar grandes volumes de manifestações espontâneas e descobrir padrões que não necessariamente estavam previstos no questionário original.
Isso não elimina pesquisa qualitativa, quantitativa ou inteligência competitiva. Ao contrário, permite integrar essas fontes.
Para o mercado pet, essa combinação pode ajudar a responder questões concretas: quais necessidades estão crescendo, quais atributos geram rejeição, onde existem espaços para novos produtos, quais argumentos aumentam aderência da comunicação, quais públicos respondem de maneira diferente e onde o concorrente está deixando necessidades sem resposta.
Onde entra a UIN
A UIN utiliza inteligência artificial, inteligência de mercado, análise competitiva e análise de sentimentos para transformar grandes volumes de dados e conversas em informação aplicável à decisão empresarial.
No mercado pet, isso pode significar acompanhar categorias, marcas, produtos, regiões, públicos, avaliações e concorrentes, identificando sinais para desenvolvimento de produtos, posicionamento, comunicação, mídia e estratégia comercial.
A vantagem não está apenas em ter mais dados. Está em conseguir relacionar quem está falando, sobre qual produto, sobre qual atributo, com qual sentimento, em qual contexto e o que isso pode significar para a decisão seguinte.
Empresas que conseguem escutar o mercado em escala não eliminam a incerteza. Mas podem tomar decisões com uma quantidade muito maior de evidências.
Fontes consultadas: Cetic.br/NIC.br, TIC Empresas 2025; Abempet, dados do mercado pet brasileiro 2024/2025; McKinsey & Company, estudos sobre IA, marketing, vendas e personalização; Babina et al., Journal of Financial Economics, “Artificial intelligence, firm growth, and product innovation”; Li, Wu e Mai, Information & Management, “The effect of online reviews on product sales”; Li, Chen e Zhang, Journal of Retailing and Consumer Services, meta-análise sobre reviews e vendas; estudos acadêmicos sobre análise de sentimentos e vendas.
Retail Media movimentou R$ 4,8 bilhões no Brasil em 2025 e cresceu 37%. A UIN analisa como dados demográficos, geomarketing, comportamento e inteligência territorial podem tornar a mídia no varejo mais precisa.
Retail Media deixou de ser apenas uma extensão do e-commerce. No Brasil, está se transformando em uma infraestrutura de mídia baseada em dados, transações e contexto de compra. O próximo passo pode ser ainda mais relevante: combinar os dados do varejista com inteligência territorial para decidir não apenas para quem anunciar, mas onde, quando e em qual contexto a mensagem tem maior aderência.
Em 2025, a publicidade digital movimentou R$ 42,7 bilhões no Brasil, crescimento de 12,7% em relação ao ano anterior. Dentro desse mercado, Retail Media alcançou R$ 4,8 bilhões, avançando 37%, quase três vezes o ritmo de crescimento do investimento digital total. Os números são do Digital Adspend 2026, produzido pelo IAB Brasil em parceria com a IBOPE.
Isso significa que aproximadamente R$ 11 de cada R$ 100 investidos em publicidade digital no país já passaram por Retail Media em 2025. Mais importante do que o tamanho atual é a velocidade com que o modelo avança.
O varejo está se tornando uma empresa de mídia
Durante décadas, o varejista monetizou principalmente a diferença entre compra e venda de produtos. O Retail Media acrescenta uma nova camada ao modelo: monetizar audiência, dados, intenção de compra e pontos de contato com o consumidor.
Marketplaces, aplicativos, sites, programas de fidelidade, mecanismos de busca internos, telas de lojas, totens, displays, aplicativos de entrega e até o espaço físico passam a formar inventário de mídia.
O próprio IAB Brasil divide esse ecossistema em três grandes ambientes: Onsite, dentro dos canais digitais do varejista, In-Store, dentro da loja física, e Offsite, quando os dados e audiências do varejista são utilizados para ativar campanhas em ambientes externos.
A vantagem estrutural é a proximidade com a transação. Diferentemente de boa parte da mídia tradicional, o varejista consegue observar sinais como pesquisa por produto, categoria visitada, itens adicionados ao carrinho, recorrência, ticket, resposta a promoções e compra efetiva. Com governança e respeito à legislação de proteção de dados, esses sinais agregados permitem construir audiências e medir resultados muito mais próximos da decisão de compra.
O McDonald’s mostra que Retail Media está saindo do marketplace
Um dos movimentos mais recentes ajuda a dimensionar essa transformação. Em setembro de 2026, o McDonald’s começou a testar sua própria rede de mídia em aproximadamente 450 restaurantes operados pela companhia nos Estados Unidos.
Aplicativo, totens de autoatendimento, painéis digitais e outros pontos de contato passam a ser considerados potenciais ativos de mídia. A companhia trabalha com uma oportunidade estimada em aproximadamente US$ 1 bilhão.
O caso é importante porque amplia a definição de Retail Media. Uma rede de restaurantes, farmácias, academias, postos de combustível, shopping centers ou supermercados possui algo que plataformas exclusivamente digitais não possuem da mesma forma: localização física, frequência, contexto de consumo e relação direta entre território e comportamento.
Do Retail Media para o Commerce Media
Outro sinal apareceu no Brasil em setembro de 2026. O Mercado Ads apresentou ao mercado sua visão de evolução do Retail Media para o chamado Commerce Media. A proposta é utilizar dados de comportamento e intenção de compra para conectar construção de marca, exposição publicitária e conversão mesmo fora do ambiente imediato do varejo.
A fronteira entre mídia e comércio começa, portanto, a ficar menos rígida. Uma exposição em streaming, uma ação com creator, uma tela em loja, uma busca dentro de marketplace e uma compra podem fazer parte de uma mesma arquitetura de mensuração.
Isso aumenta o valor dos dados, mas também aumenta a complexidade da decisão.
O problema: conhecer a compra não significa conhecer o território
Os dados proprietários do varejo respondem muito bem a perguntas como: quem comprou, o que comprou, quando comprou, quanto gastou e com que frequência voltou.
Mas existe outra camada de perguntas estratégicas.
Quem mora na área de influência daquela loja? Qual é a distribuição etária? Qual é a renda do entorno? Quantos domicílios existem? A região é predominantemente residencial ou possui forte circulação de trabalhadores? Quais concorrentes estão próximos? Quais categorias comerciais predominam? O perfil de uma unidade é realmente semelhante ao de outra unidade da mesma rede? Uma campanha nacional deveria exibir exatamente a mesma mensagem em todas elas?
É aqui que Retail Media pode encontrar a inteligência territorial.
Retail Media + geomarketing: a próxima camada de segmentação
O Brasil dispõe hoje de uma base pública bastante detalhada para análises territoriais. O Censo Demográfico 2022 do IBGE disponibiliza agregados e malhas geoespaciais por setores censitários, permitindo análises locais de população, domicílios, rendimento e características urbanas.
Quando essas informações são combinadas com localização dos pontos de venda, concorrentes, equipamentos urbanos, mobilidade, comportamento digital e dados proprietários da empresa, cada loja deixa de ser apenas um endereço.
Ela passa a ter uma assinatura territorial.
Imagine uma rede com 500 lojas. Duas unidades podem vender volumes semelhantes de determinado produto, mas estar inseridas em territórios completamente diferentes. Uma pode estar cercada por famílias de renda média com crianças, outra em uma região corporativa com grande população flutuante durante o dia.
Comprar o mesmo inventário e apresentar a mesma comunicação nos dois pontos significa ignorar parte relevante do contexto.
Da segmentação de pessoas para a segmentação de contextos
A lógica tradicional da publicidade digital procura identificar audiências. A inteligência territorial acrescenta uma segunda dimensão: identificar contextos.
Uma campanha pode ser planejada considerando simultaneamente perfil da audiência, perfil demográfico do entorno, renda, densidade populacional, concentração de empresas, presença de concorrentes, categorias comerciais próximas, horários de circulação, histórico de vendas e resposta anterior às campanhas.
O resultado não precisa ser apenas uma audiência. Pode ser uma matriz que indique quais produtos, mensagens, formatos e períodos apresentam maior aderência potencial em cada cluster de lojas.
Um exemplo prático
Considere uma rede de farmácias com 1.000 unidades e telas digitais instaladas nos pontos de venda.
Uma indústria interessada em anunciar um produto infantil poderia selecionar unidades com maior presença de famílias e crianças na área de influência. Uma marca premium poderia avaliar regiões de maior renda e determinados padrões de consumo. Uma empresa de alimentação poderia priorizar unidades próximas a grandes concentrações de escritórios em determinados horários.
A lógica também funciona ao contrário. O varejista pode identificar quais características territoriais estão associadas a melhor desempenho de determinadas categorias e utilizar essa informação para construir pacotes de mídia mais aderentes para os anunciantes.
O Retail Media pode se tornar um problema de modelagem
À medida que aumenta o número de variáveis, decidir manualmente onde investir fica menos eficiente. Surge espaço para modelos estatísticos e inteligência artificial.
Uma estrutura analítica pode relacionar exposição publicitária, características da região, perfil da loja, histórico de vendas, sazonalidade, categoria, preço, promoções e conversão. A pergunta deixa de ser apenas “a campanha vendeu?” e passa a ser “quais condições explicam maior resposta à campanha?”.
Com volume e qualidade de dados suficientes, modelos podem estimar propensão, criar clusters de unidades, detectar padrões territoriais e comparar grupos expostos e não expostos. Isso aproxima Retail Media de uma disciplina de inteligência de mercado, e não apenas de mídia.
Como a UIN pode atuar nesse ecossistema
A UIN trabalha justamente na integração entre dados de mercado, inteligência artificial, análise territorial, concorrência e comportamento do consumidor.
Para projetos de Retail Media, a UIN pode construir áreas de influência para lojas e unidades físicas, mapear o perfil demográfico e econômico de cada território, identificar concorrentes e polos geradores de fluxo, criar clusters de lojas semelhantes, cruzar dados externos com informações internas disponibilizadas pelo cliente e desenvolver modelos para apoiar a seleção de regiões, unidades, produtos e públicos.
O objetivo não é substituir a plataforma de Retail Media. É acrescentar uma camada de inteligência anterior à ativação e posterior à mensuração.
Em vez de simplesmente comprar mídia em uma rede com centenas de pontos, a empresa pode perguntar: quais desses pontos concentram o contexto de mercado mais aderente ao meu produto?
E o próprio varejista pode fazer outra pergunta: como transformar o conhecimento sobre cada território em um ativo adicional para os anunciantes?
De inventário publicitário para inteligência de mercado
O crescimento de 37% do Retail Media brasileiro mostra que a discussão já não é experimental. O mercado começa agora a enfrentar uma etapa de maior maturidade, envolvendo padronização de métricas, transparência, first-party data e integração omnicanal, temas que estão inclusive no centro da agenda do Comitê de Retail Media do IAB Brasil em 2026.
A próxima vantagem competitiva pode não estar simplesmente em possuir mais telas ou mais espaços para anúncios.
Pode estar em saber qual tela, em qual território, diante de qual contexto e para qual perfil de consumidor deve receber determinada comunicação.
Quando mídia, transação, território e inteligência de mercado passam a conversar, Retail Media deixa de ser apenas um novo canal publicitário. Torna-se uma infraestrutura de decisão.
IBGE, Censo Demográfico 2022, Agregados e Malhas de Setores Censitários.
Meio & Mensagem, 24/09/2026, estratégia de Commerce Media do Mercado Ads.
Mundo do Marketing, 29/09/2026, McDonald’s Media Network.
Quer entender onde estão os consumidores com maior aderência ao seu produto?
A UIN combina inteligência de mercado, dados territoriais, análise de concorrência e inteligência artificial para transformar regiões, pontos de venda e sinais de mercado em apoio à decisão. Entre em contato para desenvolver um estudo aplicado ao seu mercado ou à sua rede de Retail Media.
TikTok Shop Brasil: estimativa de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026, 2,3 milhões de influenciadores ativos e uma nova lógica de consumo baseada em descoberta. A UIN analisa os sinais que marcas, varejo e indústria precisam monitorar.
O comércio digital brasileiro está entrando em uma fase na qual a compra pode começar antes mesmo de o consumidor decidir procurar um produto. O avanço do TikTok Shop ajuda a dimensionar essa mudança. Estimativa da Momentum Works, baseada em dados de plataforma em larga escala da Tabcut, aponta que a operação brasileira movimentou cerca de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026. O GMV mensal estimado teria passado de aproximadamente R$ 5 milhões no lançamento, em maio de 2025, para R$ 1,58 bilhão em junho de 2026.
Os números divulgados pelo próprio TikTok apontam na mesma direção, embora usem uma métrica diferente: entre maio de 2025 e maio de 2026, o GMV médio diário mensal cresceu 102 vezes, enquanto a média de criadores afiliados ativos, aqueles que realizaram ao menos uma venda no dia, aumentou 46 vezes. No live commerce, o número médio diário de transmissões cresceu 20 vezes e o GMV médio diário mensal gerado por lives avançou 161 vezes.
Não se trata apenas do crescimento de mais um marketplace. O fenômeno sugere uma mudança estrutural na jornada de consumo: conteúdo, descoberta, recomendação, demonstração, prova social e compra estão sendo comprimidos dentro do mesmo ambiente.
O tamanho da transformação em números
Indicador
Dado
Base
GMV estimado no Brasil no 1º semestre de 2026
R$ 5,3 bilhões
Momentum Works / Tabcut
GMV mensal estimado em junho de 2026
R$ 1,58 bilhão
Momentum Works / Tabcut
Lojas ativas no 1º semestre de 2026
110,2 mil
Momentum Works / Tabcut
Influenciadores ativos no ecossistema
2,3 milhões
Momentum Works / Tabcut
Crescimento do GMV médio diário em um ano
102 vezes
TikTok
Crescimento dos criadores afiliados ativos
46 vezes
TikTok
Crescimento do GMV médio diário gerado por lives
161 vezes
TikTok
Usuários que concluem compras no TikTok Shop após descobrir produto no TikTok
57,8%
Pesquisa in-app TikTok, 17 mil usuários
Brasileiros que compraram via redes sociais
54%
CNDL / SPC Brasil / Offerwise
Compras diretamente dentro de plataforma social nos seis meses pesquisados
49%
CNDL / SPC Brasil / Offerwise
Os dados não são diretamente comparáveis entre si. A Momentum Works apresenta estimativas de mercado, o TikTok divulga indicadores internos de sua própria operação e a CNDL/SPC Brasil mede comportamento declarado de consumidores. Quando observados em conjunto, porém, eles apontam para a mesma direção: as redes sociais estão deixando de atuar apenas na parte superior do funil e avançando sobre a própria transação.
Do search commerce para o discovery commerce
O e-commerce tradicional foi construído predominantemente sobre intenção. O consumidor percebe uma necessidade, procura o produto, compara alternativas e decide. No chamado discovery commerce, a ordem pode ser diferente. O consumidor entra na plataforma para entretenimento, encontra um conteúdo, observa uma demonstração, recebe prova social de outros usuários e encontra a possibilidade de comprar sem abandonar o ambiente.
Essa mudança altera a competição. A disputa deixa de ocorrer somente por posição em buscadores, preço em marketplaces ou mídia de performance. Passa também a acontecer pela capacidade de um produto gerar conteúdo, demonstração, repetição, conversa e conversão dentro do algoritmo.
O comportamento do consumidor brasileiro já oferece sinais dessa transição. Pesquisa da CNDL e do SPC Brasil, em parceria com a Offerwise, divulgada em 2026, indica que 54% dos consumidores compraram via redes sociais nos 12 meses anteriores ao levantamento. Nos seis meses considerados pela pesquisa, 49% declararam ter comprado diretamente dentro de uma plataforma social. Entre essas compras, o TikTok apareceu com 24%, seguido por Instagram, com 17%, e YouTube, com 12%.
O dado mais importante talvez esteja antes da transação. Entre os consumidores pesquisados, 64% verificam preço nas redes antes da decisão, 39% procuram comentários de outros consumidores e 39% observam fotos do produto. Isso significa que preço, reputação, conteúdo e prova social estão se aproximando dentro da mesma interface de decisão.
Moda e beleza mostram a velocidade do fenômeno
Moda e beleza são bons laboratórios porque combinam demonstração visual, alta frequência de conteúdo e grande participação de criadores. Dados divulgados pelo TikTok e repercutidos pelo E-Commerce Brasil mostram que, no primeiro semestre de 2026, as vendas de moda no TikTok Shop cresceram 154% em comparação com o segundo semestre de 2025. Beleza avançou 151% na mesma comparação.
Esses percentuais não representam crescimento do mercado brasileiro de moda ou beleza como um todo. Eles representam o desempenho dessas categorias dentro do TikTok Shop, e essa distinção é necessária. Ainda assim, a velocidade mostra como uma nova infraestrutura de distribuição pode redistribuir vendas entre canais em poucos meses.
Há casos empresariais que ajudam a visualizar a magnitude. Segundo o TikTok, a BigHome Brasil, de Home & Living, acumulou R$ 17 milhões em faturamento dentro da plataforma em 2026 e registrou US$ 100 mil vendidos em uma única live. A empresa teria alcançado média de 300 afiliados ativos com vendas em 28 dias e passou a faturar no TikTok Shop cinco vezes mais do que em seu segundo maior canal.
Outro caso divulgado pela plataforma é o da Moderna. Desde sua entrada, em maio de 2025, a receita da empresa teria mais que dobrado e o TikTok Shop passou a representar 60% de suas vendas totais. A operação conta, segundo a empresa, com mais de 9 mil afiliados ativos e mais de 10 mil unidades vendidas por dia.
Esses números são casos selecionados e divulgados pelo próprio TikTok, portanto não devem ser tratados como desempenho médio dos vendedores. Servem, porém, para mostrar o teto de escala que o modelo de conteúdo distribuído por milhares de criadores pode alcançar.
O criador está se transformando em canal de distribuição
Uma das mudanças mais relevantes é econômica. O influenciador deixa de ser apenas mídia contratada e passa a funcionar como canal variável de distribuição. Em modelos de afiliados, milhares de criadores podem testar simultaneamente produtos, formatos, narrativas, públicos e contextos de uso.
A estimativa da Momentum Works aponta 2,3 milhões de influenciadores ativos no TikTok Shop brasileiro durante o primeiro semestre de 2026. Cerca de 200 teriam ultrapassado US$ 1 milhão em GMV. Mais da metade dos influenciadores brasileiros da plataforma utiliza live como canal de venda, proporção superior à observada pela consultoria nos Estados Unidos.
Mas isso não significa que qualquer influência converta. Pesquisa da CNDL/SPC Brasil publicada em 2026 mostrou que apenas 5% dos consumidores declararam comprar por recomendação direta de influenciadores. A aparente contradição é relevante. O poder do criador pode estar menos na recomendação explícita e mais na demonstração, descoberta, entretenimento, repetição e prova social que cercam o produto.
Para as marcas, isso muda a pergunta. Em vez de perguntar somente “qual influenciador possui maior audiência?”, torna-se necessário observar quais criadores estão efetivamente associados à aceleração de produtos, quais conteúdos antecedem crescimento de vendas e quais comunidades estão formando novas demandas.
O algoritmo pode transformar um produto pequeno em um mercado antes de a concorrência perceber
No varejo tradicional, sinais de crescimento costumavam aparecer com atraso em relatórios de vendas, pesquisas periódicas ou movimentos dos grandes concorrentes. No social commerce, parte desses sinais aparece antes, na velocidade de vídeos, comentários, criadores afiliados, buscas, avaliações, conversão, disponibilidade e preço.
Esse é o ponto central deste estudo. O ativo não é apenas vender dentro do TikTok Shop. É perceber rapidamente quando um comportamento está se transformando em demanda.
Um produto pode começar com dezenas de criadores, aumentar a frequência de menções, acelerar avaliações, entrar em lives, gerar imitações, provocar mudança de preços e somente depois aparecer de maneira evidente nos indicadores convencionais do setor.
Para inteligência de mercado, isso significa que a unidade de análise precisa mudar. Monitorar apenas “market share” ou grandes concorrentes pode ser insuficiente. É necessário acompanhar também velocidade: velocidade de adoção, de criação de conteúdo, de mudança de sentimento, de entrada de vendedores e de formação de novas palavras, usos e ocasiões de consumo.
O preço da descoberta também precisa entrar na conta
Crescimento de GMV não significa automaticamente rentabilidade para o vendedor. Desde 15 de julho de 2026, segundo a Central do Vendedor do TikTok Shop, produtos abaixo de R$ 50 estão sujeitos a comissão de 10% mais taxa de R$ 4 por item, enquanto produtos a partir de R$ 50 permanecem com comissão de 6% e taxa de R$ 6 por item. Há ainda custos que podem envolver logística, afiliados, publicidade, devoluções, descontos e operação.
Isso produz uma implicação importante. Produtos de ticket baixo podem alcançar enorme visibilidade e volume, mas precisam ser avaliados por margem unitária, custo de aquisição, comissão de afiliados, frete, devolução e capacidade de recompra. Viralidade não é sinônimo de rentabilidade.
Para empresas estabelecidas, portanto, entrar no social commerce exige duas inteligências funcionando juntas: uma inteligência de demanda, capaz de detectar produtos e comportamentos em aceleração, e uma inteligência econômica, capaz de verificar se aquele crescimento gera margem.
Sete sinais que uma empresa deveria acompanhar continuamente
A análise da UIN indica que o acompanhamento de social commerce deve combinar ao menos sete dimensões: a velocidade de crescimento das menções e conteúdos associados ao produto, o número e o perfil dos criadores que começam a promovê-lo, a mudança de preços e descontos, a aceleração de avaliações e comentários, o sentimento e os atributos mais mencionados pelos consumidores, a entrada de concorrentes ou produtos substitutos e a relação entre crescimento de atenção e evidências de venda.
O valor está no cruzamento. Um aumento isolado de vídeos pode ser apenas entretenimento. Aumento de vídeos combinado com crescimento de criadores, vendas, avaliações positivas e entrada de novos vendedores é um sinal diferente. Da mesma forma, aumento de vendas acompanhado por deterioração das avaliações pode antecipar problema de qualidade ou oportunidade para um concorrente.
O que muda para indústria, varejo e marketing
Para a indústria, o social commerce pode funcionar como laboratório de produto em escala. Novas fragrâncias, cores, formatos, ingredientes, embalagens e ocasiões de uso podem ser observados antes de decisões maiores de portfólio.
Para o varejo, a mudança está no sortimento. Se tendências aceleram mais rapidamente, ciclos tradicionais de compra podem reagir tarde. A capacidade de identificar produtos emergentes pode influenciar estoque, negociação com fornecedores e calendário promocional.
Para marketing, a implicação é ainda mais profunda. Conteúdo deixa de ser somente comunicação e passa a produzir dados transacionais. A empresa pode observar não apenas alcance e engajamento, mas quais narrativas, demonstrações e comunidades estão associadas à compra.
Essa transformação se conecta a outro movimento que a UIN já analisou no estudo sobre Amazon Ads e a disputa pela decisão do consumidor. A fronteira entre mídia, busca, recomendação e comércio está ficando menos nítida. Plataformas que controlam atenção passam a disputar também consideração e transação.
Da tendência ao Sinal UIN
Para a UIN, o fenômeno reforça uma mudança metodológica. Um relatório tradicional registra o que aconteceu. Um sistema de sinais precisa identificar o que está começando a acontecer.
O Ecossistema UIN pode cruzar fontes digitais, marketplaces, comportamento de busca, avaliações, preços, concorrência, conteúdo, dados territoriais e informações internas das empresas para acompanhar mercados de forma contínua. O objetivo não é prever o futuro como certeza, mas reduzir o tempo entre o surgimento de uma mudança e sua identificação pela empresa.
Em um mercado no qual uma categoria pode acelerar em semanas, essa diferença de tempo pode afetar lançamento, estoque, preço, mídia, relacionamento com criadores e posicionamento competitivo.
O estudo da UIN sobre o mercado de corridas de rua mostrou como diferentes mercados podem surgir ao redor de um comportamento em expansão. No social commerce, a mesma lógica acontece em velocidade ainda maior: comportamento, conteúdo e transação deixam rastros digitais que podem ser observados antes de aparecerem nos relatórios convencionais.
Conclusão: o próximo concorrente pode nascer no feed
O crescimento do TikTok Shop no Brasil não deve ser interpretado apenas como uma disputa entre marketplaces. Ele representa uma mudança na forma como produtos são descobertos, testados socialmente e comprados.
Se a estimativa de R$ 5,3 bilhões em GMV no primeiro semestre de 2026 estiver próxima da dimensão real da operação, o fenômeno já possui escala econômica relevante. Quando esse número é combinado ao crescimento de 102 vezes no GMV médio diário divulgado pela plataforma, aos 2,3 milhões de influenciadores ativos estimados pela Momentum Works e aos 54% de brasileiros que declararam comprar via redes sociais na pesquisa CNDL/SPC Brasil, a conclusão empresarial é clara: social commerce precisa entrar no radar de inteligência de mercado, mesmo para empresas que ainda não vendem diretamente nesse canal.
A questão estratégica não é apenas “devemos vender no TikTok?”. A pergunta mais ampla é: quais comportamentos, produtos, criadores e concorrentes estão crescendo agora sem que nossos sistemas tradicionais de inteligência estejam percebendo?
Quer monitorar os sinais do seu mercado?
A UIN desenvolve projetos de inteligência de mercado e o Ecossistema UIN para acompanhar concorrentes, comportamento do consumidor, preços, reputação, mercados emergentes e sinais de mudança. Empresas interessadas em um estudo aprofundado do seu setor ou em monitoramento contínuo podem entrar em contato com a UIN e solicitar uma análise aplicada ao seu mercado.
Metodologia e fontes. Este estudo foi elaborado pela UIN a partir de triangulação de fontes públicas e dados divulgados por organizações e plataformas. Foram utilizados dados do TikTok Newsroom e TikTok Shop Seller Center, estimativas da Momentum Works/Tabcut e pesquisas da CNDL/SPC Brasil em parceria com a Offerwise. Indicadores de fontes diferentes possuem metodologias distintas e não devem ser somados ou tratados como uma única base estatística.
TikTok Shop cresce 102 vezes no Brasil enquanto IAs passam a pesquisar, comparar e recomendar produtos. A UIN analisa como descoberta, social commerce, ads, reputação e dados estão redefinindo a jornada de compra.
uin – vendas tiktok
A jornada de compra está mudando em duas frentes ao mesmo tempo. De um lado, plataformas como o TikTok transformam conteúdo, busca, recomendação e compra em uma experiência contínua. Do outro, ferramentas de inteligência artificial passam a pesquisar, comparar e recomendar produtos antes mesmo de o consumidor visitar o site de uma marca.
Para as empresas, a consequência é estrutural: já não basta aparecer no Google, comprar mídia ou manter perfis ativos nas redes sociais. A marca precisa ser compreensível, verificável e relevante para pessoas, plataformas e sistemas de inteligência artificial.
A UIN analisou dados recentes sobre TikTok Shop, busca social, live commerce, pesquisa assistida por IA e comércio agêntico para entender como essa transformação altera descoberta, consideração e decisão de compra.
Da busca pela marca à descoberta do produto
Durante décadas, boa parte do marketing digital foi construída sobre uma premissa: o consumidor identifica uma necessidade, pesquisa alternativas, visita sites, compara ofertas e compra. Essa sequência está ficando menos linear.
No TikTok, descoberta e compra já podem ocorrer dentro do mesmo ambiente. Segundo dados divulgados pela própria plataforma em 2026, as buscas no TikTok cresceram mais de 40% em 2025. No TikTok World 2026, a empresa informou ainda que três em cada quatro usuários afirmam já ter comprado um produto depois de descobri-lo na plataforma.
O ponto não é que o TikTok substituiu os mecanismos de busca. O fenômeno relevante é outro: a descoberta comercial passou a acontecer em mais lugares e em formatos diferentes. Vídeos, comentários, creators, lives, avaliações, pesquisas tradicionais, marketplaces e inteligência artificial participam de uma mesma jornada.
102 vezes: o crescimento do TikTok Shop no Brasil
O Brasil oferece um exemplo concreto da velocidade dessa transformação. Um ano após o lançamento do TikTok Shop no país, o GMV médio diário cresceu 102 vezes, segundo dados divulgados pelo TikTok em junho de 2026. No mesmo período, a média de criadores afiliados ativos, considerados aqueles que realizaram pelo menos uma venda no dia, aumentou 46 vezes.
Uma pesquisa in-app conduzida pela plataforma com aproximadamente 17 mil usuários apontou que 57,8% concluem compras diretamente no TikTok Shop depois de descobrir um produto no TikTok.
Algumas categorias mostram aceleração ainda maior. Dados divulgados em setembro indicam que, no primeiro semestre de 2026, as vendas de moda cresceram 154% e as de beleza, 151% no TikTok Shop, na comparação com o segundo semestre de 2025.
O live commerce também avançou. Entre maio de 2025 e março de 2026, o GMV médio diário gerado por lives cresceu 96 vezes, enquanto a quantidade média de transmissões diárias aumentou 20 vezes.
Esses números ajudam a explicar por que a fronteira entre mídia e varejo está ficando menos clara. O conteúdo que gera entretenimento também pode gerar busca, avaliação, recomendação e conversão.
O vídeo viral é apenas a parte visível
Para inteligência de mercado, o dado mais interessante não é simplesmente saber qual vídeo viralizou. A pergunta empresarial é entender o que estava acontecendo antes da viralização e o que acontece depois dela.
Um produto pode começar aparecendo em poucos vídeos. Depois surgem comentários recorrentes, perguntas sobre preço, comparações com concorrentes, pesquisas pelo nome da categoria, avaliações em marketplaces e novos creators reproduzindo o conteúdo. Em seguida, varejistas aumentam exposição, concorrentes respondem e anúncios começam a disputar a mesma intenção.
Separadamente, cada sinal pode parecer pequeno. Quando conectados, podem indicar formação de demanda.
É nesse ponto que social listening, análise de sentimentos e inteligência competitiva deixam de ser apenas ferramentas de comunicação. Elas passam a funcionar como sensores de mercado.
O consumidor também está perguntando à inteligência artificial o que comprar
Enquanto o TikTok comprime descoberta e compra, outra transformação ocorre na pesquisa.
O Google informou em 2026 que 82% da população brasileira utiliza ferramentas de inteligência artificial em suas rotinas, percentual que chega a 90% entre integrantes da Geração Z. Entre brasileiros que utilizam o Modo IA para compras, 43% afirmaram estar reduzindo o uso de outras ferramentas.
O próprio Google informa que aproximadamente 70% das consultas de compras em sua busca estão relacionadas a descoberta, exploração ou pesquisa de produtos, e não apenas à procura por um item previamente escolhido.
O ChatGPT também avançou diretamente sobre essa etapa da jornada. A pesquisa de produtos permite que o consumidor descreva necessidades, orçamento e preferências, compare opções e receba informações de produtos, avaliações, especificações, preços e disponibilidade.
Em março de 2026, a OpenAI ampliou o Agentic Commerce Protocol para descoberta de produtos. Varejistas como Target, Sephora, Nordstrom, Lowe’s, Best Buy, Home Depot e Wayfair passaram a integrar seus dados ao protocolo, enquanto lojistas da Shopify podem ter informações de catálogo integradas por meio do Shopify Catalog.
O significado empresarial é importante: uma parte crescente da consideração pode acontecer antes de o consumidor entrar no site da empresa.
O novo problema do marketing: ser escolhido pela máquina
Quando alguém pergunta a uma IA “qual bicicleta elétrica é melhor para trajetos urbanos?”, “qual notebook devo comprar para trabalhar com design?”, “qual tênis é indicado para minha primeira meia maratona?” ou “qual cosmético atende determinada necessidade?”, existe uma nova camada entre a empresa e o consumidor.
O sistema precisa localizar informações, interpretar atributos, identificar disponibilidade, comparar alternativas e avaliar relevância para aquela intenção.
Isso não significa que exista uma fórmula única para “convencer a IA”. Também não significa que publicidade, SEO ou construção de marca deixaram de importar. Significa que a qualidade e a disponibilidade dos dados sobre a empresa e seus produtos passam a participar diretamente da capacidade de descoberta.
A OpenAI informa que seus resultados de produtos podem utilizar dados enviados por comerciantes, informações públicas de produtos e outras fontes relevantes do varejo. O Google, por sua vez, opera seu Shopping Graph com mais de 60 bilhões de listagens de produtos e vem ampliando recursos de comércio agêntico.
Para uma marca, portanto, não estar bem representada nos dados que alimentam esses ambientes pode criar uma nova forma de invisibilidade digital.
De SEO para uma presença digital legível por IA
O SEO tradicional continua relevante, mas o problema tornou-se mais amplo.
Uma empresa pode ter um site tecnicamente adequado e ainda apresentar inconsistências entre página institucional, marketplaces, avaliações, redes sociais, fichas de produto, preços, descrições, distribuidores e comentários de consumidores.
Para humanos, essas divergências já prejudicam confiança. Para sistemas automatizados que precisam sintetizar informações provenientes de múltiplas fontes, elas também podem reduzir clareza.
O desafio passa a envolver estruturação de catálogo, atributos completos de produtos, disponibilidade, preços atualizados, conteúdo confiável, reputação, presença em fontes relevantes, avaliações, autoridade temática e consistência entre canais.
Em outras palavras: a empresa precisa construir uma identidade de mercado que possa ser compreendida tanto pelo consumidor quanto pelos sistemas que ajudam esse consumidor a decidir.
Ads também estão entrando na conversa
A publicidade acompanha essa mudança. O Google já testa formatos patrocinados no Modo IA, mantendo diferenciação entre recomendações orgânicas e publicidade. A lógica é inserir varejistas em momentos nos quais o consumidor está comparando alternativas dentro de uma experiência conversacional.
No TikTok, descoberta, conteúdo, creators, busca, Shop e mídia paga já convivem dentro do mesmo ecossistema. A plataforma vem ampliando soluções de performance para aproximar atenção e resultado comercial.
Isso cria uma mudança importante na mensuração. Impressão e clique continuam existindo, mas precisam ser analisados junto com busca, menções, sentimento, creator impact, avaliações, share of voice, conversão, presença em marketplaces e recomendação por IA.
O que as empresas ainda não estão medindo
Imagine duas marcas concorrentes com investimentos semelhantes em mídia.
A primeira domina anúncios e tem alto alcance. A segunda aparece com maior frequência em comentários positivos, reviews, conteúdos espontâneos, comparações, marketplaces e fontes que descrevem detalhadamente seus produtos.
Em uma jornada tradicional, a primeira pode parecer mais forte quando observamos somente mídia. Em uma jornada mediada por recomendação, a segunda pode apresentar um conjunto informacional mais rico para consumidores e sistemas de IA.
Isso cria novas perguntas para inteligência competitiva: quando alguém pergunta sobre determinada categoria a diferentes IAs, quais marcas aparecem? Quais atributos são associados a cada uma? Quais concorrentes são comparados? Quais fontes sustentam as respostas? Quais reclamações se repetem? Quais produtos estão crescendo em avaliações e conversas? Que creators estão acelerando determinado comportamento? Qual tendência começou no conteúdo e chegou ao marketplace?
Essas perguntas formam uma camada que a empresa dificilmente consegue enxergar olhando apenas seus próprios dashboards.
Onde entra o Ecossistema UIN
É exatamente essa fragmentação que orienta o desenvolvimento do Ecossistema UIN e do Mapa Vivo.
A proposta não é observar apenas redes sociais, apenas concorrentes ou apenas dados internos. É conectar sinais de diferentes fontes para compreender movimentos de mercado.
Em uma categoria de produtos, por exemplo, o monitoramento pode combinar crescimento de menções, sentimento, temas recorrentes nos comentários, avaliações, preços, movimentação de concorrentes, marketplaces, buscas, localização, creators, notícias, atributos valorizados pelo consumidor e presença das marcas em ambientes de inteligência artificial.
O resultado pretendido não é produzir mais um painel. É reduzir a distância entre sinal e decisão.
Se determinado atributo começa a crescer nos comentários antes de aparecer nas pesquisas tradicionais, existe um sinal. Se um concorrente passa a ser citado repetidamente pelas IAs em uma determinada intenção de compra, existe outro. Se reviews negativos se concentram em um problema específico e outro fabricante começa a explorar exatamente esse atributo, surge uma informação competitiva.
O valor está no cruzamento.
Do social listening para o market sensing
Essa mudança também altera o papel da análise de sentimentos.
Saber que 68% das menções são positivas pode ser pouco útil isoladamente. É mais relevante compreender por que são positivas, quais atributos aparecem, em qual momento da jornada, quais grupos manifestam aquela percepção, como ela muda ao longo do tempo e se existe relação com procura, avaliação ou comportamento de compra.
O mesmo vale para tendências do TikTok. Contar visualizações é apenas o começo. Uma empresa precisa saber se aquele movimento está restrito ao entretenimento ou se começa a alterar linguagem, desejo, comparação, busca e consumo.
É a passagem de monitoramento de mídia para market sensing, a capacidade de perceber alterações do ambiente antes que elas se consolidem em indicadores tradicionais.
Uma nova métrica: participação nas recomendações das IAs
A UIN está estudando uma camada adicional de inteligência competitiva: medir a presença de empresas e produtos nas respostas geradas por diferentes sistemas de IA para intenções reais de compra.
Em vez de observar apenas posição em mecanismos de busca, seria possível acompanhar a frequência com que uma marca é mencionada, os contextos em que aparece, concorrentes associados, atributos utilizados para descrevê-la e fontes que sustentam a recomendação.
Podemos chamar essa lógica de Share of AI Recommendation, participação da marca nas recomendações mediadas por inteligência artificial.
A métrica precisa ser tratada com rigor. Respostas de IA são dinâmicas, dependem da consulta, contexto, localização, disponibilidade de dados e atualização das fontes. Portanto, não se trata de executar uma pergunta isolada e transformar o resultado em ranking. O valor está em utilizar conjuntos padronizados de consultas, repetição, categorias comparáveis e acompanhamento temporal.
A disputa deixou de ser apenas pela primeira página
O TikTok mostra que o consumidor pode descobrir um produto sem procurá-lo. O TikTok Shop mostra que essa descoberta pode terminar em compra dentro da mesma experiência. O crescimento da pesquisa assistida por IA mostra que a comparação pode ocorrer sem a abertura de dezenas de sites. O comércio agêntico indica que sistemas poderão assumir partes ainda maiores da jornada.
Por isso, a questão estratégica para as empresas mudou.
Não basta perguntar onde o consumidor procura. É necessário entender quem influencia a descoberta, quais dados estruturam a comparação e por que determinada marca é apresentada no momento da decisão.
As empresas que conseguirem integrar mídia, conteúdo, reputação, inteligência competitiva, dados de produto, comportamento do consumidor e presença em inteligência artificial terão uma visão mais completa dessa nova jornada.
Sua marca aparece quando consumidores e IAs pesquisam sua categoria?
A UIN está aprofundando este estudo para mapear descoberta em redes sociais, análise de sentimentos, concorrência, marketplaces, avaliações, comportamento de busca e presença de marcas nas recomendações de inteligência artificial.
Empresas interessadas podem registrar seu setor, marca ou categoria para os próximos aprofundamentos. A demanda recebida orientará quais mercados serão analisados em maior profundidade.
Este estudo utiliza dados públicos e informações divulgadas por TikTok, OpenAI, Google e veículos especializados em comércio eletrônico. Dados fornecidos pelas próprias plataformas são identificados no texto e devem ser interpretados dentro desse contexto. As relações entre sinais digitais e resultados comerciais são tratadas como hipóteses de monitoramento quando não há evidência causal disponível.
Principais referências consultadas: TikTok Newsroom, dados publicados em junho e maio de 2026; OpenAI, documentação sobre Shopping Research e Agentic Commerce Protocol; Think with Google, estudos brasileiros sobre comportamento do consumidor e IA; Google Shopping, informações sobre Shopping Graph e comércio agêntico; E-Commerce Brasil, setembro de 2026.
Estudo UIN Inteligência de Mercado, 28 de setembro de 2026. Os dados representam as informações disponíveis na data da publicação e podem ser atualizados conforme a evolução das plataformas e do comportamento de compra.
