Imagem: Envato.
Com o tempo, as plataformas de e-commerce aprenderam a observar o comportamento do consumidor para entender por que ele conclui uma compra ou abandona o carrinho. Buscas, histórico de navegação e avaliações deram mais recursos para ajustar as ofertas e reduzir os atritos.
IA generativa influencia a escolha antes da primeira visita
As soluções com base em inteligência artificial (IA) já faziam parte dessa operação, principalmente nos sistemas de recomendação e mecanismos de busca. A IA generativa elevou o nível dessa discussão, uma vez que está influenciando as pessoas antes da primeira visita ao site. O consumidor pode pedir ajuda para pesquisar uma categoria, comparar as opções ou restringir uma lista de produtos sem abrir várias abas ou conhecer todas as marcas que aparecerão na resposta. Só que a pessoa quer mesmo essa ajuda? Depende.
Um estudo do Gartner mostra que a disposição para usar IA varia conforme a tarefa. Enquanto apenas 11% dos consumidores americanos aceitariam deixar a IA tomar uma decisão de compra, mesmo em categorias de menor risco, 31% aceitariam que a tecnologia reduzisse as opções disponíveis.
Cliente delega etapas, mas ainda desconfia da IA
O cliente ainda quer dar a última palavra na hora de fechar negócio, mas já admite terceirizar uma parte do trabalho que vem antes da decisão. Veja que a influência da IA sobre a escolha não depende de o consumidor entregar a ela a decisão final. Isso diz para as marcas que a disputa pela preferência começa ainda na formação da lista de opções.
E essa abertura ainda convive com uma boa dose de desconfiança. Em outra pesquisa do Gartner, 54% das pessoas que haviam usado IA em uma compra recente disseram ter precisado analisar todas as informações recebidas. Para 62%, parte desse conteúdo acabou fazendo com que perdessem tempo.
Se o consumidor precisa conferir todas as informações recebidas, parte da conveniência prometida pela IA desaparece. No B2B, as empresas também correm o risco de uma informação ou uma impressão incorreta comprometer a percepção sobre seus produtos antes do contato direto com a marca.
Agentes de IA avaliam ofertas de outra forma
A questão é quem toma a frente nessa relação entre tecnologia e clientes. Se antes as pessoas pediam a orientação da IA para fazer uma escolha, hoje já temos dados da Harvard Business Review que mostram que assistentes e agentes inteligentes já interferem na pesquisa e na avaliação antes de decidir um fornecedor, pesquisando e comparando as alternativas com muito mais autonomia.
Para se ter uma ideia, a HBR simulou milhares de rodadas de compra com quatro modelos de IA. Recursos clássicos de persuasão, como sinais de escassez ou descontos apresentados de forma chamativa, não influenciaram os agentes de maneira estável. As avaliações em estrelas aumentaram a escolha de forma consistente, enquanto preços mais altos reduziram a probabilidade de escolha.
Os resultados sugerem que os recursos usados para influenciar a escolha de uma pessoa precisam ser reavaliados quando um agente de IA participa da seleção. O que chama a atenção do consumidor em uma oferta pode ter pouco peso na comparação feita por esses sistemas.
O que o marketing precisa testar e alinhar nos canais
Para quem trabalha com marketing, isso amplia o que precisa ser testado. Além de avaliar como o consumidor responde às ofertas, é preciso entender quais informações os agentes de IA consideram ao comparar produtos e o que favorece ou dificulta a inclusão da marca entre as opções apresentadas.
Esse cuidado também vale para o varejo físico, já que a pesquisa pode começar antes de o consumidor sair de casa e influenciar a escolha da loja que vai visitar. Para quem vende em canais físicos e digitais, as informações que o cliente ou seu agente encontra precisam corresponder às condições da loja, principalmente em relação a preço e disponibilidade dos produtos.
Reputação pesa na escolha antes do primeiro clique
Além de manter preços e estoques atualizados, as marcas precisam garantir que as características e condições de compra dos produtos estejam claras e consistentes nos diferentes canais em que são encontradas. Esse cuidado se estende à reputação da marca, construída também pelas avaliações de clientes e pelas referências de outras fontes. Esses registros ajudam a formar a percepção sobre a empresa, tanto para quem pesquisa diretamente quanto para os sistemas de IA que apoiam a escolha.
Cuidar dessa reputação precisa fazer parte da estratégia de marketing e da experiência do cliente. Uma empresa pode ter uma oferta competitiva e uma operação preparada para entregar, mas precisa transmitir confiança antes de receber a visita. Quando a pesquisa começa com a IA, a reputação pode pesar na escolha antes do primeiro clique.
Fonte: E-Commerce Brasil
