Avanço das Retail Media Networks revela que grande parte das plataformas de CRM ainda não possui inteligência suficiente para mapear missões de compra, cestas de consumo e jornadas omnichannel
A rápida expansão das Retail Media Networks (RMNs) está revelando uma fragilidade estrutural dentro do varejo: apesar da abundância de dados transacionais, grande parte das plataformas de CRM utilizadas pelos varejistas ainda não foi projetada para compreender profundamente o comportamento do shopper na jornada full funnel.
Nos últimos dois anos, varejistas ao redor do mundo passaram a acelerar investimentos em Retail Media, criando inventários de mídia dentro de seus ecossistemas digitais, como Search Ads, Sponsored Products, Display On-Site e In-Store Media. O movimento é impulsionado principalmente pelo valor estratégico da first-party data, que permite segmentação baseada em intenção real de compra.
No entanto, à medida que as redes de Retail Media começam a amadurecer, um problema importante está se tornando evidente: os sistemas de CRM que sustentam a base de dados do varejo ainda operam com uma lógica limitada, focada em relacionamento e comunicação, e não em inteligência profunda da jornada do shopper.
Essa limitação começa a impactar diretamente a capacidade dos varejistas de construir audiências qualificadas e estruturar campanhas verdadeiramente full funnel dentro das plataformas de mídia.
A ilusão da “alta taxa de identificação de vendas”
Dentro do ecossistema de CRM, um indicador costuma ser apresentado como prova da maturidade de dados do varejo: a taxa de identificação de vendas. Esse indicador mede a proporção de transações vinculadas a clientes identificados por meio de login, CPF, programas de fidelidade ou aplicativos.
Embora seja um indicador relevante para programas de relacionamento, ele frequentemente é interpretado de forma equivocada no contexto de Retail Media. Identificar vendas não significa compreender o comportamento do shopper, simplesmente mapeia sua jornada na loja física, muitas plataformas de CRM não integra dados de navegação e historico de compra com a jornada no e-commerce. Inacreditável.
Na prática, muitos varejistas conseguem associar milhões de compras a clientes identificados, mas ainda não possuem ferramentas analíticas capazes de responder questões fundamentais para o desenvolvimento de estratégias de Retail Media.
Entre elas estão perguntas como:
- Qual é a missão de compra predominante em determinadas categorias?
- Como diferentes categorias se relacionam dentro da cesta do shopper?
- Quais produtos funcionam como gatilhos de entrada na jornada de compra?
- Quais itens impulsionam recompra e fidelização?
- Como a cesta evolui entre diferentes canais, como e-commerce, aplicativo e loja física?
Sem essa camada analítica, o CRM se transforma apenas em um grande repositório de transações, incapaz de gerar inteligência estratégica sobre a jornada de consumo.
ROAS do CRM não mede impacto de Retail Media
Outro ponto crítico é a forma como os resultados das campanhas são mensurados dentro das plataformas de CRM. Grande parte dessas soluções ainda trabalha com métricas simplificadas de desempenho, geralmente baseadas em ROAS direto associado a comunicações enviadas via e-mail, push notifications ou SMS.
Esse modelo de mensuração pode funcionar para ações promocionais ou campanhas de reativação de clientes, mas não é suficiente para medir o impacto real de campanhas de Retail Media.
O motivo é simples: Retail Media opera dentro de um ecossistema tecnológico muito mais complexo, sustentado por plataformas como Ad Servers, DSPs, sistemas de atribuição multi-touch e modelos de mensuração incremental.
Nesse contexto, limitar a análise de performance ao ROAS transacional do CRM significa ignorar efeitos fundamentais da publicidade digital, como: influência na descoberta de categorias, impacto em awareness e consideração, expansão da cesta de compra, incrementalidade de vendas e efeito de exposição ao longo da jornada.
Enquanto o CRM mede essencialmente resposta direta, Retail Media exige a capacidade de medir influência ao longo de todo o funil de compra.
Fragmentação de dados ainda impede visão omnichannel
Outro gargalo recorrente no varejo é a fragmentação dos dados de clientes entre diferentes sistemas. Mesmo em grandes redes varejistas, é comum encontrar informações distribuídas entre diversas plataformas independentes, como: e-commerce, aplicativos móveis, sistemas de loja física, programas de fidelidade, plataformas de marketing automation, bases de CRM e plataformas de mídia.
Essa fragmentação impede a construção de uma visão única da jornada do shopper, um elemento essencial para qualquer estratégia robusta de Retail Media. Sem essa integração, torna-se extremamente difícil entender como o consumidor realmente navega entre os diferentes pontos de contato do varejo. Questões fundamentais permanecem sem resposta, como:
- o shopper descobriu um produto no search do e-commerce ou no aplicativo?
- a jornada começou com uma exposição a display, e-mail ou push notification?
- o consumidor pesquisou no digital, mas finalizou a compra na loja física?
- houve impacto de mídia antes da conversão final?
Sem consolidar essas informações em uma única arquitetura de dados, a jornada omnichannel simplesmente não pode ser compreendida em sua totalidade.
CRM ainda opera no modelo de comunicação, não de mídia
Outro desafio estrutural está na própria natureza das plataformas de CRM. Historicamente, essas ferramentas foram desenvolvidas para gerenciar relacionamento com clientes e automatizar comunicações diretas, utilizando canais como e-mail, SMS, notificações de aplicativo e feeds personalizados. Esse modelo continua sendo relevante para estratégias de relacionamento, mas não é suficiente para sustentar a complexidade das operações de Retail Media.
No novo cenário, o CRM precisa deixar de ser apenas uma ferramenta de comunicação e passar a funcionar como um motor de inteligência de audiência capaz de alimentar todo o ecossistema de mídia do varejo. Isso significa que as bases de dados do CRM precisam ser integradas diretamente aos sistemas que operam os inventários publicitários do varejo, incluindo:
- search ads internos
- sponsored products
- display onsite
- campanhas offsite
- plataformas programáticas
- inventários de mídia em ambientes conectados como CTV e streaming
Sem essa integração, o CRM permanece isolado do ecossistema publicitário que sustenta as operações de Retail Media.
O grande desafio: entender o “shoppability” das categorias
Talvez o maior desafio para o varejo esteja no entendimento profundo de um conceito cada vez mais central para Retail Media: o shoppability da jornada de compra. Shoppability envolve compreender como as categorias são descobertas, como produtos entram na cesta e como diferentes missões de compra influenciam o comportamento do shopper.
Esse tipo de análise exige modelos analíticos sofisticados, capazes de identificar padrões como:
- clusterização comportamental de clientes
- análise avançada de cestas de compra
- identificação de missões de compra
- sequências de compra ao longo do tempo
- afinidades entre categorias
- propensão de recompra
Sem esse nível de inteligência, torna-se extremamente difícil construir audiências qualificadas para Retail Media ou identificar o potencial publicitário de determinadas categorias. Em outras palavras, sem entender a dinâmica de formação da cesta de compra, o varejo não consegue transformar dados transacionais em inteligência de audiência.
A nova pressão: IA conversacional na descoberta de produtos
O desafio se torna ainda mais relevante com o avanço da inteligência artificial na jornada de compra, especialmente no topo de funil. Ferramentas baseadas em IA conversacional estão começando a atuar diretamente na descoberta de produtos, recomendação de categorias e navegação dentro do ambiente digital.
Esse novo modelo exige que os sistemas de CRM sejam capazes de interpretar sinais muito mais complexos de comportamento e intenção de compra, incluindo: contexto de consumo, afinidade entre categorias (cross-category), padrões de navegação e histórico de interações ao longo da jornada.
Sem essa evolução, as plataformas de CRM permanecem presas a um modelo antigo de marketing baseado em listas de contatos e comunicações massivas, incapaz de alimentar motores de recomendação e sistemas avançados de personalização.
Quais são as prioridades de evolução dos CRMs?
Para acompanhar a evolução do mercado de Retail Media, as plataformas de CRM precisarão passar por transformações profundas em diferentes dimensões.
Entre os principais desafios estão a construção de arquiteturas de dados verdadeiramente omnichannel, a capacidade de modelar comportamento de compra com base em missões e cestas, a integração direta com plataformas de mídia e Ad Servers e a adoção de modelos mais robustos de mensuração baseados em incrementalidade.
Além disso, será fundamental que os dados de CRM possam alimentar motores de recomendação algorítmica e sistemas de inteligência artificial que começam a redefinir a forma como os consumidores descobrem e compram produtos.
Um alerta relevante para o mercado
O avanço das Retail Media Networks está forçando o varejo a confrontar uma realidade importante: ter dados não significa necessariamente entender o shopper.
Muitos varejistas já possuem enormes volumes de informações transacionais, mas ainda não desenvolveram a capacidade analítica necessária para transformar esses dados em inteligência sobre a jornada de compra. Sem essa evolução, existe o risco de que o mercado construa infraestruturas sofisticadas de inventário publicitário sem possuir a base de inteligência necessária para operar essas plataformas de forma eficiente.
Na próxima fase da evolução de Retail Media, a vantagem competitiva não estará apenas em quem possui mais inventário de mídia ou mais dados. A verdadeira diferença estará em quem consegue transformar dados de compra em inteligência profunda sobre o comportamento do shopper. E nesse aspecto, grande parte das plataformas de CRM ainda tem um longo caminho pela frente.
