comportamento do consumidor - UIN INTELIGÊNCIA DE MERCADO

IA e análise de sentimentos: como empresas podem inovar mais e desperdiçar menos no mercado pet

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.

Mercado de PET brasileiro - IA para novos produtos e marketing

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.

IA e análise de sentimentos no mercado pet: como ouvir o consumidor pode acelerar inovação e vendas

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 movimenta R$ 4,8 bilhões no Brasil: a próxima fronteira é combinar mídia, dados e inteligência territorial

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.

Fontes e referências

IAB Brasil e IBOPE, Digital Adspend 2026.

IAB Brasil, Guia de Retail Media para Varejistas.

IAB Brasil, Comitê de Retail Media 2026.

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 e a nova economia da descoberta: R$ 5,3 bilhões em seis meses e o que as marcas ainda não estão monitorando

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.

Fontes principais: TikTok Newsroom, primeiro ano do TikTok Shop Brasil; Momentum Works, TikTok Shop no Brasil 1S 2026; CNDL/SPC Brasil, consumo por aplicativos e redes sociais; CNDL/SPC Brasil, consumo online 2026; TikTok Shop Seller Center, taxas 2026.

Da tela ao carrinho: como a Amazon está transformando filmes e séries em pontos de venda

A integração entre o Prime Video e o comércio eletrônico reduz a distância entre desejo e compra. A UIN analisa como cenas, personagens e emoções podem formar tendências e alterar decisões de consumo.

Assistir a uma série e desejar a roupa de um personagem, o móvel de um cenário ou o objeto utilizado em uma cena não é um comportamento novo. A novidade está na possibilidade de identificar e comprar esses produtos no momento em que o desejo é despertado.

A Amazon anunciou, em setembro de 2026, a ampliação das ferramentas de compra integradas ao Prime Video. O recurso Shop the Show, que estava disponível em aproximadamente 1.300 títulos, passou a alcançar mais de 8 mil filmes, séries e transmissões esportivas nos Estados Unidos.

A empresa também incorporou uma área de compras ao X-Ray, ambiente que já apresentava informações sobre atores, personagens, músicas e curiosidades relacionadas ao conteúdo. Em determinados dispositivos, o espectador poderá acessar produtos associados ao que está assistindo sem precisar iniciar uma pesquisa convencional.

Outra novidade é o Shop the Scene. O recurso utiliza a tecnologia de reconhecimento visual Amazon Lens para identificar roupas, acessórios e itens de decoração semelhantes aos presentes nas cenas. Inicialmente, essa funcionalidade está disponível nos Estados Unidos para mais de 600 títulos em dispositivos com sistemas iOS e Android.

A mudança parece simples, mas representa uma transformação na relação entre entretenimento, publicidade e comércio eletrônico.

O desejo passa a ser capturado no momento em que nasce

No modelo tradicional de product placement, uma marca insere seu produto em um filme ou série esperando que o consumidor perceba, reconheça e se lembre dele.

Caso o espectador se interesse pelo item, precisa interromper o que está fazendo, identificar o produto, abrir um mecanismo de busca, comparar alternativas e encontrar uma loja. Cada uma dessas etapas cria uma possibilidade de desistência.

A proposta da Amazon reduz essa distância. A plataforma passa a conectar o estímulo emocional provocado pela narrativa à identificação do produto e à possibilidade de compra.

O consumidor não precisa saber o nome da marca, o modelo da roupa ou o fabricante do objeto. A tecnologia pode reconhecer a cena e apresentar itens originais, licenciados, relacionados ou visualmente semelhantes.

A jornada deixa de ser apenas conteúdo, interesse, lembrança, busca e compra. Ela passa a funcionar como conteúdo, desejo, identificação e compra.

A consequência é a transformação do streaming em um espaço de comércio contextual.

Não se trata apenas de vender o produto exibido na cena

O aspecto mais relevante da tecnologia não é a comercialização exata da roupa, do móvel ou do acessório utilizado na produção. O maior potencial está na compreensão dos elementos que despertam o desejo do consumidor.

Uma cena pode gerar interesse por uma jaqueta específica, mas também revelar a procura por determinada cor, estilo, tecido ou faixa de preço. Um ambiente pode aumentar a busca por um móvel, mas também antecipar uma tendência de decoração. Uma viagem apresentada em uma série pode estimular pesquisas por destinos, restaurantes, hospedagens e experiências.

Nesse contexto, filmes e séries deixam de ser observados apenas como canais de exposição. Eles passam a funcionar como ambientes de formação e detecção de tendências.

A Amazon poderá observar quais cenas despertam mais interesse, quais personagens provocam maior identificação, quais categorias recebem mais acessos, quais faixas de preço convertem melhor e quanto tempo existe entre a exposição e a decisão de compra.

Esses dados permitem diferenciar audiência, atenção, desejo e conversão.

O personagem pode se transformar em uma nova variável de segmentação

Tradicionalmente, o comércio eletrônico recomenda produtos a partir do histórico de buscas, compras anteriores, características demográficas e comportamento de navegação.

A integração com o streaming acrescenta uma nova camada: o contexto narrativo.

Duas pessoas com perfis semelhantes podem assistir à mesma série e se interessar por produtos diferentes. Uma pode desejar o figurino da protagonista. Outra pode se identificar com a decoração da casa. Uma terceira pode pesquisar a música, o destino ou os alimentos apresentados na cena.

Isso permite que a recomendação deixe de considerar somente quem é o consumidor e passe a analisar o que ele estava sentindo quando demonstrou interesse.

O produto deixa de aparecer isoladamente. Ele é associado a um personagem, a uma situação, a uma emoção e a um estilo de vida.

Essa associação pode modificar a percepção de preço, a intenção de compra e a importância atribuída ao produto. O consumidor pode não estar comprando apenas um vestido. Ele pode estar comprando uma aproximação simbólica com a personagem, com a história ou com a identidade representada naquela cena.

Da análise de sentimentos à análise de intenção

As manifestações digitais relacionadas às produções podem revelar diferentes níveis de interesse comercial.

Comentários como “adorei o figurino”, “onde encontro essa roupa?”, “quero uma igual”, “parece muito caro” e “compraria uma versão mais barata” não representam o mesmo comportamento.

Uma análise limitada à classificação positiva, negativa ou neutra não seria suficiente.

É necessário identificar admiração, desejo, curiosidade, intenção de compra, percepção de preço, busca por alternativas, identificação com o personagem e rejeição à presença comercial dentro da experiência de entretenimento.

Esse tipo de análise permite separar repercussão cultural de potencial comercial. Uma personagem pode gerar muitas conversas, mas pouca intenção de compra. Outra pode receber menos menções e, mesmo assim, provocar maior número de buscas, comparações e conversões.

Um novo indicador para o comércio narrativo

A UIN propõe acompanhar esse fenômeno por meio de um Índice de Conversão Narrativa.

O indicador avaliaria a capacidade de uma produção, personagem ou cena de transformar exposição audiovisual em comportamento comercial.

O cálculo poderia considerar a relação entre visualizações, abertura da área de compras, visualização do produto, salvamento, pesquisa, compartilhamento, inclusão no carrinho e compra.

A análise também poderia comparar o desempenho de um mesmo produto em diferentes contextos. Uma bolsa apresentada em uma cena de trabalho pode produzir um comportamento diferente da mesma bolsa utilizada em uma viagem ou celebração.

Com isso, empresas poderiam compreender não apenas quais produtos estão despertando interesse, mas em quais situações eles se tornam mais desejáveis.

Sua empresa precisa compreender quais conteúdos, contextos e emoções estão influenciando o comportamento do consumidor?

A UIN desenvolve estudos de inteligência de mercado, análise de concorrência e análise de sentimentos para apoiar decisões estratégicas.

A próxima disputa será pelo contexto do consumo

O YouTube já permite que criadores qualificados apresentem produtos próprios ou de outras marcas em vídeos, Shorts e transmissões ao vivo. Segundo a própria plataforma, vídeos com produtos identificados e links na descrição apresentaram 23% mais cliques nos produtos do que vídeos que utilizavam somente links na descrição.

A diferença é que a Amazon reúne conteúdo, identificação visual, recomendação, histórico de compra, meios de pagamento e infraestrutura de comércio eletrônico em um mesmo ecossistema.

Essa integração pode reduzir etapas da jornada, mas também cria questões importantes.

Até que ponto o consumidor aceitará a presença comercial dentro da experiência de entretenimento? A recomendação será percebida como conveniência ou interrupção? O interesse será direcionado ao produto utilizado na produção ou a alternativas patrocinadas? Marcas menores terão condições de competir pela recomendação?

Também será necessário observar os limites relacionados à privacidade, ao uso de dados comportamentais e à influência exercida sobre públicos mais jovens.

O que essa transformação representa para as empresas

A evolução do comércio integrado ao streaming exige que as marcas repensem product placement, licenciamento, presença em marketplaces, gestão de catálogo e monitoramento de tendências.

Não será suficiente aparecer em uma produção. Será necessário garantir que o produto possa ser identificado, encontrado, relacionado corretamente à cena e entregue quando o interesse surgir.

Isso aproxima áreas que tradicionalmente trabalham separadas, como entretenimento, marketing, inteligência de mercado, comércio eletrônico, produto e logística.

A nova pergunta não será apenas quantas pessoas assistiram à produção.

As empresas precisarão descobrir qual personagem despertou desejo, qual cena gerou procura, qual emoção antecedeu a compra, qual produto foi escolhido e quais alternativas ganharam espaço quando o item original não estava disponível.

O conteúdo audiovisual começa a deixar de ser somente mídia. Ele se transforma em ambiente de descoberta, pesquisa e transação.

A próxima etapa do comércio eletrônico poderá não ser recomendar produtos apenas com base no histórico do consumidor, mas identificar o desejo no momento exato em que ele é criado pela narrativa.

A UIN acompanhará esse movimento dentro de uma nova linha de estudos sobre Comércio Narrativo, analisando como filmes, séries, influenciadores, games e transmissões esportivas podem formar tendências e alterar decisões de consumo.

Fontes consultadas

Amazon Press Center, TechCrunch, YouTube Shopping e YouTube Shopping Affiliate Program.

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