Fragmentação comercial, pouca inteligência sobre a jornada física, baixa contextualização e mensuração concentrada na transação limitam o valor do canal. A próxima fronteira pode estar na combinação de Shopper Intelligence, IA agêntica e Full-Funnel Measurement.

A Retail Media In-Store vive um grande paradoxo no Brasil. De um lado, cresce o interesse de varejistas, indústrias, agências e plataformas por transformar a loja física em um novo ambiente de mídia. Mais telas, novos formatos digitais, dados transacionais e estruturas de Retail Media começam a chegar ao ponto de venda. Do outro, quando observamos como muitos desses projetos são estruturados, comercializados e mensurados, encontramos um enorme espaço de evolução e enorme carência de inteligência das atuais operações.

Em grande parte dos projetos avaliados, a digitalização da loja avançou mais rapidamente do que a inteligência aplicada à jornada. Instalamos telas, mas ainda entendemos pouco do comportamento entre exposição e compra. Vendemos inventário como grade de mídia de rádio FM, mas frequentemente desconectado da jornada on-site e off-site.

Medimos vendas, mas nem sempre sabemos o que mudou na cesta, no comportamento, na consideração ou na recorrência. Executamos campanhas, mas ainda exploramos pouco contexto, missão de compra, complementaridade entre categorias e momento da jornada.

Em outras palavras: digitalizamos o ponto de venda antes de transformá-lo em ponto de inteligência. Essa talvez seja uma das questões centrais para a próxima fase do Retail Media brasileiro. O problema não é mais simplesmente colocar mídia dentro da loja. É fazer a loja entender o que está acontecendo, decidir melhor o que fazer e aprender com o resultado de cada ativação.

Essa é a discussão que está na origem do LIVE STORE — The Agentic Shopper Intelligence Experience. A tese é simples, mas muda radicalmente a perspectiva: a loja não é onde a jornada termina. É onde intenção vira comportamento e onde a inteligência pode aprender.

A primeira anomalia: tratamos a loja como fundo do funil

Durante anos, a representação tradicional da jornada colocou a loja física próxima ao final do processo: Awareness → Consideration → Conversion → Store. Essa representação ajudou a organizar investimentos de marketing, mas simplificou excessivamente o que acontece dentro do ambiente físico.

O shopper pode entrar em uma loja e, durante uma única visita, descobrir uma categoria, conhecer uma marca, comparar alternativas, receber inspiração, reconsiderar uma escolha, experimentar um produto, comprar e criar uma memória que influenciará a próxima visita.

Por isso, o modelo conceitual do LIVE STORE trata a jornada física como um movimento contínuo: DESCOBRIR → EXPLORAR → CONSIDERAR → DECIDIR → COMPRAR → VOLTAR. A compra deixa de representar necessariamente o fim da jornada e passa a ser também um novo sinal dentro dela.

O relatório da pesquisa de shopper da Grocery TV, reforça a importância dessa perspectiva. A pesquisa, realizada em março de 2026 com 1.018 shoppers de grocery nos Estados Unidos, mostra que a loja funciona simultaneamente como ambiente de descoberta e conversão. Portanto, esses números devem ser tratados como benchmark internacional, e não como representação estatística do consumidor brasileiro.

Entre os resultados, 62% dos entrevistados afirmaram já ter comprado algo diretamente depois de vê-lo em uma tela dentro da loja. A pesquisa também mostra que placement e contexto interferem fortemente na receptividade: formatos inseridos em momentos naturais de dwell obtêm maior aceitação, enquanto aqueles que bloqueiam produtos ou atrapalham a jornada provocam maior fricção.

O insight não deveria ser simplesmente: “telas vendem”. Deveria ser: “o contexto no qual a mídia encontra o shopper interfere na experiência e na resposta”. E isso muda profundamente a forma de planejar In-Store Media.

O problema não é falta de sinais. É falta de conexão entre eles.

Uma loja física produz continuamente uma enorme quantidade de sinais: Campanha, Criativo, Ad play, Zona, Frequência, Tráfego, Horário, Dwell, Fila, Atenção, Interação, Pickup, Trajeto, Retorno, SKU, Basket, Preço, Promoção, Estoque, Margem, Categoria, CRM e loyalty, quando disponíveis e permitidos.

O LIVE STORE organiza esses sinais em grandes vetores de gestão, porque o verdadeiro valor não está necessariamente em cada dado isolado, mas nas relações que conseguimos estabelecer entre eles. E aqui aparece outra anomalia importante do mercado. Temos dados, mas eles frequentemente vivem em sistemas diferentes, com donos diferentes, objetivos diferentes e temporalidades diferentes.

A plataforma de Retail Media sabe qual campanha estava rodando. O POS sabe o que foi comprado. O ERP sabe o estoque. O CRM conhece parte do relacionamento. A pesquisa conhece marca e percepção. Os sensores podem conhecer fluxo ou permanência, mas quem conhece a jornada? A oportunidade está justamente em conectar essas fontes para que o sistema deixe de enxergar eventos isolados e passe a compreender contexto.

Oito lacunas ainda limitam o potencial do In-Store Media

Na avaliação de diferentes modelos e projetos de In-Store Media, algumas lacunas aparecem repetidamente.

Não devem ser interpretadas como uma estatística representativa de todo o mercado brasileiro, ainda precisamos de estudos nacionais mais abrangentes para isso, mas constituem um diagnóstico relevante para discutir a maturidade da disciplina.

1. Gestão comercial fragmentada. Retail Media In-Store muitas vezes nasce como produto comercial separado de on-site e off-site. Para a organização, são inventários distintos. Para o shopper, porém, existe uma única relação com o varejista e com as marcas.

2. Tela como produto, em vez de jornada como produto. Número de telas, lojas, inserções e formatos continuam dominando boa parte da conversa comercial. A pergunta mais valiosa seria: qual comportamento queremos influenciar naquele contexto?

3. Baixa inteligência comportamental. Conhecemos a exposição e eventualmente a compra, mas enxergamos pouco do que ocorreu entre ambas.

4. Baixa curadoria contextual. Conteúdos semelhantes são exibidos em diferentes zonas, horários e missões de compra, embora o contexto físico seja justamente uma das maiores vantagens competitivas do canal.

5. Cross-category subexplorado. A organização comercial por categoria pode limitar ativações baseadas em ocasiões e soluções de consumo: jantar, churrasco, café da manhã, limpeza da casa, cuidados do bebê, capazes de ampliar cesta e relevância.

6. Mensuração concentrada na conversão. Sales lift e ROAS são importantes, mas podem deixar invisíveis mudanças em descoberta, atenção, interação, consideração, basket, novos compradores e relacionamento.

7. Integração limitada entre dados físicos e digitais. O shopper omnicanal não deveria encontrar uma arquitetura de mídia fragmentada pelo organograma do varejista.

8. IA ainda pouco conectada à operação. Muito se fala em IA para gerar peças, textos e variações criativas. O potencial maior aparece quando a inteligência passa a participar da própria decisão.

Essas observações encontram correspondência direta nas seis lacunas que o LIVE STORE foi concebido para atacar: métrica diferente de impacto, ROAS como destino, jornada invisível, contexto desperdiçado, dados fragmentados e IA sem operação.

Relevância talvez seja muito mais importante do que quantidade de telas

A pesquisa da Grocery TV traz uma conclusão especialmente importante para quem está construindo redes de In-Store Media: Nem todo ponto da loja possui o mesmo valor para o shopper.

Os formatos com maior aceitação apresentam características em comum: ocupam áreas em que as pessoas naturalmente permanecem mais tempo, substituem elementos de comunicação que já existiam no ambiente e evitam interromper a jornada.

Isso deveria provocar uma revisão de uma das métricas implícitas de expansão do mercado. Uma rede com mais telas não é necessariamente uma rede mais inteligente, o número de telas mede infraestrutura, não mede relevância, não mede atenção, não mede influência e e não mede resultado incremental.

A pesquisa também mostra que o conteúdo precisa fazer sentido para a zona em que aparece. No caso dos endcaps analisados, 86% afirmaram considerar importantes anúncios contextualmente relevantes, e a aceitação cresce quando o conteúdo está relacionado aos produtos daquele espaço ou próximos a ele.

É um ponto essencial para o mercado brasileiro: contexto não deveria ser apenas um atributo do planejamento. Contexto deveria ser uma variável do sistema de decisão.

Cross-category: da categoria para a missão de compra

Essa mudança abre uma oportunidade particularmente relevante para CPG. Grande parte do varejo ainda é organizada por categoria. A vida do shopper, não. O shopper não pensa necessariamente: “agora entrarei na categoria de molhos”. Ele pode pensar: “o que vou preparar para o jantar?” Essa diferença parece pequena, mas comercialmente é enorme.

Uma arquitetura orientada à missão de compra permite conectar produtos complementares, construir soluções e estimular novas ocasiões de consumo. Massa pode encontrar molho, queijo e vinho. Carne pode encontrar carvão, cerveja e temperos. Café pode encontrar leite, pão e confeitaria. Produtos infantis podem encontrar higiene, alimentação e cuidados.

Alguns playbooks de In-Store Retail Media observam que conteúdos próximos ao momento de decisão podem perseguir diferentes objetivos, incluindo conversão, consideração e compras complementares.

A evolução do In-Store Media, portanto, pode deslocar a lógica comercial de “qual marca compra esta tela?” para “qual combinação de marcas cria mais valor para esta missão de compra?” É uma mudança de inventário para solução.

A grande caixa-preta está entre exposição e compra

Talvez a pergunta mais importante para a próxima geração de In-Store Media seja: O que aconteceu entre a tela e o caixa?

O LIVE STORE propõe decompor essa caixa-preta: TRÁFEGO → DWELL → ATENÇÃO → INTERAÇÃO → CONVERSÃO → RETORNO. Isso também exige precisão metodológica.

Um Ad Play informa quantas vezes determinado anúncio foi exibido. Uma Gross Impression relaciona presença na zona de exposição com o funcionamento do display. OTS/Viewable representa oportunidade de ver, não a confirmação de que o conteúdo efetivamente recebeu atenção e métricas como atenção, glances e interaction exigem tecnologias e metodologias específicas. Parece uma discussão semântica, mas verdadeiramente não é.

Quando diferentes eventos são chamados genericamente de “impressão”, perde-se capacidade de comparar campanhas, avaliar qualidade de inventário e entender impacto. A maturidade do mercado dependerá também de construir uma linguagem comum.

De ROAS para uma Measurement Stack

Há outra evolução necessária, não se trata de abandonar ROAS, trata-se de não pedir que uma única métrica explique tudo. Uma campanha pode produzir diferentes tipos de valor em diferentes momentos. O LIVE STORE organiza essa evolução em uma Measurement Stack:

MEDIA
reach • impressions • frequency • OTS

BEHAVIOR
dwell • interação • descoberta • pickup

TRANSACTION
conversion • basket • sales lift • iROAS

BRAND
recall • awareness • consideração • recomendação

RELATIONSHIP
recorrência • frequência • retorno

LIFETIME VALUE
LTV • retenção • valor de coorte

A proposta é conectar contato de mídia a valor de negócio sem confundir correlação com causalidade. Recorrência e LTV, vale destacar, são apresentadas pelo LIVE STORE como uma extensão estratégica dessa visão; não como métricas de In-Store já padronizadas por alguns mercados. A mudança conceitual é importante.

Em vez de perguntar apenas: Quanto vendeu? Passamos também a perguntar: Quem descobriu? Quem parou? Quem interagiu? Quem mudou de escolha? O basket mudou? Houve novos compradores? Houve incremento real? A marca foi lembrada? O shopper voltou? O resultado deixa de ser um número, passa a ser uma cadeia de evidências.

Agentic AI: quando inteligência deixa de ser dashboard e passa a participar da decisão

É aqui que chegamos à camada mais transformadora do LIVE STORE. Até recentemente, grande parte da inteligência disponível no varejo terminava em dashboards. O sistema observava, o humano interpretava, o humano decidia, outro sistema executava, depois alguém analisava os resultados. A IA agêntica cria a possibilidade de aproximar esses momentos.

Não porque um algoritmo deva administrar autonomamente toda a experiência da loja, mas porque agentes especializados podem interpretar sinais e assistir decisões dentro de objetivos, restrições e regras claramente definidos.

O LIVE STORE organiza essa inteligência por funções distintas já em operação em diversos canais para responder diversas perguntas: O que está acontecendo na jornada? Onde, quando e com que frequência devemos agir? Qual mensagem faz sentido neste contexto? O que podemos e queremos vender? Estamos construindo demanda e memória? O efeito observado foi incremental ou apenas correlacionado? Essa última pergunta talvez seja a mais importante de todas.

Imagine que uma campanha foi ativada e as vendas cresceram 15%. Foi a mídia? O tráfego da loja também cresceu? Houve promoção? O concorrente ficou sem estoque? A categoria inteira aumentou? O preço mudou? A temperatura mudou a demanda? O grupo-controle apresentou comportamento semelhante? Sem desenho de mensuração, correlação pode facilmente se transformar em causalidade aparente. Por isso, o LIVE STORE não existe para “provar que a campanha funcionou”, existe para ajudar a descobrir o que realmente aconteceu.

O objetivo não é escolher o melhor anúncio. É escolher a melhor ação.

Considere um exemplo, são 18h12. O fluxo da loja cresce, a conversão de determinada categoria cai, o SKU A apresenta estoque elevado e o SKU B está em nível crítico. A marca possui uma campanha cujo objetivo é estimular trial. Em um sistema tradicional, a campanha contratada pode simplesmente continuar sendo exibida. Em um sistema orientado por inteligência, diferentes agentes podem interpretar o contexto.

Detectamos a mudança da jornada, identificamos disponibilidade e restrições, preservamos o objetivo estratégico, Determinamos placement e pressão, Selecionamos uma mensagem adequada e preparamos a avaliação do efeito. Esse exemplo é a execução do LIVE STORE.

A conclusão é importante: a melhor ação não é necessariamente o anúncio com maior CTR. É a ação que maximiza o objetivo respeitando contexto, estoque, experiência, marca e evidência.

De Retail Media Network para Shopper Intelligence Network

Quando essa arquitetura amadurece, a natureza do ativo também muda, a rede deixa de ser apenas um conjunto de superfícies comercializáveis. Ela passa a ser uma infraestrutura capaz de: perceber → contextualizar → decidir → ativar → medir → aprender. O diferencial da IA, nesse modelo, não está simplesmente na capacidade de produzir conteúdo. Está em fechar o ciclo entre percepção, decisão, ação e aprendizado, isso cria uma consequência estratégica poderosa.

Cada campanha pode tornar a próxima campanha melhor, cada visita pode produzir novos sinais, cada interação pode melhorar a compreensão da jornada, cada teste pode reduzir incerteza, cada resultado pode alimentar uma nova decisão, a loja deixa de ser apenas um canal de comunicação. Torna-se um sistema de aprendizado.

E o papel do shopper?

Há uma questão que não pode ser perdida nessa corrida tecnológica. O objetivo da inteligência não deveria ser simplesmente colocar mais publicidade diante do shopper. Deveria ser colocar mais relevância na jornada. A pesquisa da Grocery TV é particularmente instrutiva nesse ponto. Formatos que pareciam pertencer naturalmente à loja obtiveram melhores avaliações. Os que bloqueavam produtos, congestionavam corredores ou exigiam atenção excessiva tiveram pior recepção.

Outro achado merece atenção: o relatório conclui que personalização individualizada foi o tipo de conteúdo menos preferido entre os formatos analisados. Minha recomendação é pensar em relevância para o ambiente, regional, sazonal e cultural, em vez de assumir que personalização one-to-one será sempre superior. É uma distinção valiosa.

Inteligência contextual não é sinônimo de vigilância individual.

É possível tornar a loja mais inteligente utilizando sinais agregados, contexto, estoque, horário, missão, zona e comportamento coletivo, preservando princípios de minimização de dados e privacidade. Por isso, uma Loja Viva também precisa ser uma loja confiável. Privacidade, transparência metodológica, experiência do consumidor, human-in-the-loop, causalidade e brand safety fazem parte dos guardrails previstos no projeto.

O próximo salto da Retail Media In-Store brasileira

A primeira geração digitalizou superfícies. A segunda começou a conectá-las a plataformas de Retail Media. A próxima poderá conectar essas superfícies à inteligência sobre o shopper e sobre o negócio. Essa transformação muda a própria pergunta que orienta o mercado.

De: Quantas telas temos?

Para: Quantas jornadas conseguimos compreender?

De: Quantas impressões entregamos?

Para: Que comportamento conseguimos influenciar?

De: Quanto vendemos?

Para: Quanto valor incremental produzimos?

De: Qual campanha devemos exibir?

Para: Qual é a melhor próxima ação para este contexto?

E de: Como automatizamos a mídia?

Para: Como fazemos o sistema aprender?

Essa é a oportunidade que o LIVE STORE pretende colocar no centro da discussão. O objetivo declarado do projeto é reposicionar a Retail Media In-Store como uma plataforma de inteligência de decisão, utilizando IA agêntica para transformar sinais da jornada física em decisões de mídia, experiência e negócio e ampliando a mensuração para atenção, comportamento, incrementalidade, marca, recorrência e valor futuro. Talvez seja também a oportunidade de o Brasil evitar uma armadilha.

Podemos passar os próximos anos simplesmente instalando mais milhares de telas e replicando na loja física a lógica tradicional de venda de inventário ou podemos usar essa infraestrutura para construir algo mais valioso: um sistema capaz de entender a jornada no momento em que ela acontece.

A diferença entre os dois modelos será enorme, porque o futuro da Retail Media In-Store provavelmente não será definido apenas por quem possuir mais telas. Será definido por quem conseguir conectar melhor: PESSOAS + DADOS + CONTEXTO + MÍDIA + VAREJO + IA + MENSURAÇÃO.

Vamos transformar tudo isso em decisões melhores, a loja já está produzindo sinais, o shopper já está construindo jornadas e as marcas já estão disputando decisões. O passo imediato é entregar grande inteligência capaz de acompanhar tudo isso em tempo real.

A loja está viva. Agora ela precisa aprender.

LIVE STORE — Do ponto de venda ao ponto de inteligência.