O campo de batalha mudou.
Se você administra um negócio online hoje, é a funcionalidade de busca — e não apenas o orçamento de marketing ou o reconhecimento da marca — que determina quem conquista e quem perde clientes. Você já sabe disso se já viu compradores em potencial abandonarem o site depois de não conseguirem encontrar o que precisavam.
Quando os compradores não conseguem encontrar o que procuram no seu site, você não está apenas perdendo uma venda. Você está perdendo confiança.
Empresas como o Walmart estão usando IA para melhorar a experiência de busca, avançando em direção a algo que se assemelha mais a uma conversa do que à tradicional busca por produtos.
Pesquisas confirmam isso:
79% dos clientes afirmam que considerariam útil que a IA compreendesse suas necessidades específicas e recomendasse produtos.Fonte: Wired
Mas a maioria das empresas ainda trabalha com sistemas de busca desatualizados:
- Correspondência de palavras-chave
- Filtros estáticos
- Catálogos de produtos que se expressam em SKUs e especificações técnicas, em vez de usar a linguagem do cliente.
As organizações que resolverem esse desafio — aquelas que compreendem que a busca não se resume apenas a encontrar produtos, mas a entender a intenção — não terão apenas melhores taxas de conversão. Elas construirão vantagens competitivas que se fortalecem a cada interação com o cliente.
Nesta postagem do blog, vamos explicar exatamente como fazer isso.
Por que atributos estáticos são uma estratégia perdedora
Seu catálogo de produtos foi criado para uma época diferente.
Os atributos tradicionais de produtos — tamanho, cor, material, peso — foram projetados para filtrar e classificar. Isso funcionava quando os clientes sabiam exatamente o que queriam e só precisavam restringir as opções.
Mas essa abordagem pressupõe que as pessoas pensem como suas equipes internas de produto, organizando o mundo em categorias e especificações bem definidas.
A pesquisa moderna significa entender o que os clientes realmente querem, mesmo quando não conseguem expressar isso claramente.
- Quando alguém pesquisa por “roupa aconchegante para o fim de semana”, não está procurando por uma mistura específica de tecidos ou uma tabela de tamanhos. Essa pessoa quer se sentir confortável e relaxada.
- Quando procuram por “itens essenciais para um jantar”, precisam de soluções para receber convidados, não de SKUs individuais.
É aí que a IA transforma sua abordagem aos dados de produtos – passando da simples catalogação do que os produtos são para a compreensão do que eles significam para os clientes.
Em vez de apenas catalogar o que um produto é, você começa a entender o que ele faz pelas pessoas. Como ele as faz se sentir. Que problemas ele resolve.
Essa mudança significa repensar a atribuição do zero.
Você precisa capturar o contexto, os casos de uso e a intenção do cliente, além das especificações tradicionais. Seu casaco de inverno não é apenas poliéster impermeável — é confiança durante o trajeto matinal em um clima imprevisível.
Para construir esse tipo de atribuição, você precisa entender a linguagem dos seus clientes, não a sua taxonomia interna.
Como usar a atribuição como arma para conquistar clientes
É provável que seus concorrentes estejam enfrentando as mesmas estruturas desatualizadas de dados de produtos que você. A maioria das organizações trata a atribuição como uma função administrativa — algo a ser gerenciado, em vez de aproveitado. Isso lhe dá a oportunidade de transformá-la em uma vantagem competitiva.
As empresas que estão à frente nessa área compartilham várias abordagens:
Processos escaláveis de governança de dados
Elas criaram sistemas para criar, atualizar e validar atributos que não entram em colapso à medida que os catálogos de produtos crescem.
Você precisa de fluxos de trabalho capazes de lidar com milhares de novos produtos sem intervenção manual para cada atribuição de atributo.
Automação impulsionada por IA
Elas utilizam IA para preencher automaticamente os valores dos atributos e identificar lacunas em sua estratégia de atribuição. Em vez de marcar manualmente cada produto com dezenas de atributos, sistemas inteligentes aprendem padrões e os aplicam de forma consistente em todo o seu catálogo.
Análise comparativa com a concorrência
Eles avaliam regularmente sua estratégia de atribuição em comparação com os líderes de mercado em seu setor.
Você deve saber não apenas quais atributos está capturando, mas também como a profundidade e a precisão da sua atribuição se comparam às dos concorrentes que estão se destacando nas buscas dos clientes.
O objetivo aqui não é a perfeição — é a vantagem competitiva.
Se sua estratégia de atribuição ajuda os clientes a encontrar o que precisam mais rapidamente do que as estratégias dos concorrentes, você vence. Se sua busca compreende a intenção melhor do que a deles, você converte mais visitantes em compradores.
Isso significa que também é hora de começar a medir o sucesso da atribuição de maneira diferente.
Em vez de acompanhar as porcentagens de integridade dos dados, você precisa monitorar:
- Taxas de sucesso da pesquisa
- Melhorias na conversão
- A satisfação do cliente com as experiências de descoberta
A camada de atribuição que você precisa adicionar para que tudo isso funcione
Pense na atribuição como a base que torna tudo o mais possível. Sem informações sobre os produtos que capturem como os clientes realmente pensam sobre eles (e não apenas especificações técnicas), a personalização se torna uma suposição.
Seus mecanismos de recomendação precisam entender não apenas o que os clientes compraram, mas por que eles compraram.
Esse contexto está presente na sua estratégia de atribuição.
Adaptação com base no comportamento
Seu sistema de busca deve aprender com cada interação do cliente.
Quando alguém pesquisa por “sapatos de trabalho” e clica em opções confortáveis em vez de opções formais, você quer que seus dados de atribuição capturem essa preferência. Na próxima vez que essa pessoa pesquisar, seu sistema poderá dar mais peso aos atributos de conforto do que aos de estilo nos resultados apresentados.
Para isso, é importante que sua atribuição capture as nuances que importam para diferentes segmentos de clientes e que você tenha dados unificados de clientes que conectem o comportamento entre sessões e pontos de contato.
Criando experiências digitais que pareçam pessoais
As lojas físicas têm vantagens naturais na personalização. Um bom vendedor:
- Interpreta a linguagem corporal
- Faz perguntas para esclarecer
- Adapta suas recomendações em tempo real
Sua experiência digital precisa de uma atribuição rica o suficiente para se aproximar desse nível de compreensão.
Quando alguém pesquisa por “bolsa de fim de semana”, seu sistema deve saber:
- Se a pessoa costuma comprar marcas premium ou opções mais econômicas
- Se prioriza durabilidade ou estilo
- Se viaja a negócios ou a lazer
Para obter essas informações, você precisa sobrepor dados comportamentais a uma atribuição abrangente. Sem essa base, você está apenas adivinhando o que é importante para cada cliente.
Preenchendo a lacuna entre os canais
Se um de seus clientes navega no celular, pesquisa no computador e compra na loja física, ele precisa de uma experiência consistente.
Sua estratégia de atribuição deve apoiar essa jornada, garantindo que os resultados de busca, as recomendações e as informações sobre os produtos sejam coerentes em todos esses pontos de contato.
Esse é um grande desafio para a maioria das organizações.
Elas otimizam a pesquisa em seus sites, mas ignoram como a atribuição afeta aplicativos móveis, quiosques nas lojas físicas ou o comércio social. Elas acabam oferecendo experiências fragmentadas, nas quais os clientes obtêm resultados diferentes dependendo de onde fazem a pesquisa.
A atribuição adequada é a base para uma verdadeira personalização omnicanal.
Descubra como a Alicorp aumentou a satisfação do cliente em 80% por meio da otimização e distribuição de dados de produtos.
Como criar experiências superiores para o cliente por meio da pesquisa inteligente
Para passar da “IA pela IA” para um valor significativo para o cliente, é preciso entender o que torna a pesquisa verdadeiramente inteligente.
Você já viu os comunicados das empresas e as manchetes sobre a IA transformando o comércio online. Mas grande parte disso parece mais tecnologia em busca de um problema do que soluções que abordem os reais pontos fracos dos clientes.
O problema da descoberta de que ninguém fala
A lacuna entre navegar e comprar online destaca um desafio central: nas lojas físicas, os clientes podem passear, explorar e se deparar com coisas que nem sabiam que precisavam.
Um bom layout de loja os orienta naturalmente da necessidade à solução. Online, a maioria dos clientes ou encontra exatamente o que procurou, ou vai embora.
Há pouco espaço para o acaso, para a descoberta de soluções relacionadas ou para ser guiado em direção a opções melhores.
A excelência na busca como vantagem competitiva
As organizações que preenchem essa lacuna de descoberta entendem a busca como algo mais do que uma função técnica. Elas a tratam como um recurso essencial da experiência do cliente, que se aprimora a cada interação.
Quando sua busca compreende verdadeiramente a intenção, algo interessante acontece:
- Os clientes passam a confiar que sua plataforma lhes oferecerá opções relevantes.
- Eles passam mais tempo explorando.
- Eles descobrem produtos que, de outra forma, não teriam encontrado.
- Eles voltam porque sabem que sua busca funciona para eles.
O fator de fidelidade que a maioria ignora
Os clientes se lembram quando a busca funciona bem e, com certeza, se lembram quando não funciona.
Pense no seu próprio comportamento em plataformas como a Amazon ou o Google — você confia nelas, em parte, porque a busca sempre oferece resultados relevantes.
Quando sua busca entende que “roupa para conferência” significa algo diferente para o fundador de uma startup do que para um executivo corporativo, você não está apenas melhorando as taxas de conversão. Você está criando o tipo de experiência que faz com que os clientes voltem, em vez de procurarem os concorrentes a cada compra.
Como o PXDC da Stibo Systems torna tudo isso possível
A diferença entre reconhecer a importância da pesquisa inteligente e realmente implementá-la se resume à sua base de dados.
Nesta seção, falaremos sobre o gerenciamento de dados de produtos, mas na Stibo Systems, abordamos os desafios relacionados tanto aos dados de produtos quanto aos de clientes:
- O PXDC (Product Experience Data Cloud, veja abaixo) cria catálogos de produtos ricos e orientados à intenção
- O CXDC (Customer Experience Data Cloud) unifica dados fragmentados de clientes provenientes de sistemas de CRM, marketing e transações, transformando-os em perfis completos de clientes
(Exploraremos como os dados de clientes amplificam o poder de atribuição quando conectados a segmentos de clientes e preferências individuais em um post futuro.)
Você pode criar os algoritmos de IA mais sofisticados do mundo, mas se seus dados de produtos não tiverem a riqueza e o contexto necessários para compreender a intenção do cliente, você continuará apresentando resultados genéricos.
A maioria das organizações enfrenta dificuldades nesse ponto porque suas informações de produto foram criadas para operações internas, e não para a descoberta de clientes.
FOLHA DE SOLUÇÃO
Folha de Solução de Product Experience Data Cloud
Criando catálogos que pensam como os clientes, e não como bancos de dados
Com a Product Experience Data Cloud (PXDC), nós da Stibo Systems adotamos uma abordagem fundamentalmente diferente para o gerenciamento de dados de produtos.
Em vez de tratar a atribuição como um exercício de conformidade, o PXDC a considera a base para a experiência do cliente.
A solução conecta dados de várias fontes, como:
- Seu ERP
- Feeds de fornecedores
- Bibliotecas de ativos digitais
- Dados de comportamento do cliente
Dessa forma, ela cria uma visão unificada de cada produto que captura não apenas o que ele é, mas o que ele oferece aos clientes.
Quando alguém faz uma busca no seu site, o PXDC permite que seu sistema de busca compreenda o contexto por trás da consulta.
A plataforma usa IA para enriquecer automaticamente os dados do produto com os atributos relevantes para a descoberta, mapeando especificações técnicas para benefícios ao cliente e casos de uso.
Sua estratégia de atribuição se torna estratégica quando você consegue escalá-la sem perder qualidade. O PXDC oferece vários recursos que tornam isso possível:
Enriquecimento de dados baseado na intenção
A solução vai muito além das especificações tradicionais de produtos para capturar o contexto com o qual os clientes realmente se importam. Quando você vende casacos de inverno, o PXDC ajuda a capturar não apenas “poliéster impermeável”, mas “confiança durante deslocamentos em condições climáticas imprevisíveis”.
Consistência entre canais
Seus clientes alternam entre dispositivos móveis, computadores, lojas físicas e plataformas sociais.
O PXDC gerencia os dados de produto subjacentes que permitem que você crie experiências de busca relevantes em todos esses pontos de contato. Assim, cada cliente tem experiências consistentes, independentemente de onde interaja com a sua marca.
Conclusão
A disputa cada vez mais acirrada no campo da pesquisa não se resume a ter a IA mais avançada. Trata-se de possuir os dados de produtos mais abrangentes e contextuais para alimentar essa inteligência.
Se você cometer o mesmo erro que a maioria das organizações comete — e tratar a atribuição de produtos como uma função administrativa —, perderá cada vez mais clientes para concorrentes que entendem que:
Excelência em pesquisa = excelência em dados.
Seu catálogo de produtos precisa refletir não apenas o que você vende, mas também por que os clientes compram.
Trata-se de passar da correspondência de palavras-chave para a compreensão da intenção.
De resultados genéricos à descoberta personalizada.
E não se esqueça de que ótimas experiências de busca geram fidelidade do cliente. Boa sorte aos seus concorrentes que tentarem replicar isso.
Construindo uma Experiência de Cliente Hiper-Personalizada com MDM Multidomínio
