Análise preditiva no marketing: Como as marcas líderes antecipam as necessidades dos clientes e reduzem a rotatividade

Você já olhou seu relatório trimestral de retenção e pensou: “Deveríamos ter previsto esses cancelamentos?” Você não está só. 

Mesmo os CMO mais experientes têm dificuldade em transformar montanhas de dados de clientes em sinais de alerta precoce que impedem a rotatividade e geram receita recorrente. 

É exatamente aí que a análise preditiva transforma dados brutos em insights prospectivos que você pode usar antes que os clientes se afastem.

Com plataformas baseadas em IA, os profissionais de marketing combinam aprendizado de máquina com expertise humana para identificar padrões ocultos, prever as ações alternativas e entregar mensagens altamente relevantes em grande escala. O resultado? Menos surpresas, maior lealdade e um aumento mensurável no valor total do cliente.

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina nas análises preditivas permitem que organizações processem dados estruturados e não estruturados extensos, identifiquem padrões ocultos e gerem previsões precisas. 

No nosso Relatório Global de Engajamento de Produtos de Consumo de 2025, identificamos como as marcas de produtos de consumo (CP) operam em um ambiente de alta pressão: os custos aumentaram, as cadeias de suprimentos estão sobrecarregadas e a lealdade parece mais complexa do que nunca de manter. As principais descobertas incluem:

• 77% de todos os profissionais de marketing de CP acreditam que precisam “transformar significativamente” a abordagem de engajamento do cliente de sua organização em 2025.
• 76% de todos os profissionais de marketing CP acreditam que precisam se adaptar para mudar “mais rápido do que nunca”.
• 76% de todos os profissionais de marketing CP acreditam que a IA será essencial para engajar novos clientes.

Os clientes querem uma conexão real com as marcas e esperam mais em troca de sua fidelidade. No Customer Loyalty Index 2025, constatamos que a fidelidade está mais frágil do que nunca e as marcas precisam se esforçar mais para conquistá-la:

• 23% dos consumidores afirmam que o marketing em massa prejudica ativamente sua fidelidade, ressaltando a importância da relevância.
• 28% dos consumidores mudaram de marca por “tédio”, sinalizando que até mesmo clientes fiéis vão embora quando as marcas se tornam repetitivas ou irrelevantes.
• 20% dos consumidores se sentem emocionalmente conectados a produtos simplesmente porque estão em alta, mostrando como sinais dinâmicos moldam a fidelidade.

Marcas visionárias como Feel Good Contacts e Gibson já adotaram modelos preditivos para personalizar o alcance, proteger a fidelidade e aumentar a receita. Continue lendo para descobrir as estratégias que tornam isso possível, como aplicá-las ao seu manual de engajamento e muito mais.

A análise preditiva de clientes pode parecer intimidante à primeira vista. Ainda assim, uma vez que você tem a base de dados e as ferramentas adequadas, torna-se uma forma prática (e surpreendentemente intuitiva) de aumentar o valor total do cliente e manter a receita fluindo. 

Abaixo apresentamos cinco estratégias comprovadas, cada uma acompanhada de contexto real e uma guia simples para transformar insights em ação.

1. Centralizar e integrar os dados dos clientes

Os dados espalhados por sistemas de e-commerce, POS, fidelidade e e‑mail obrigam você a adivinhar o que um comprador quer a seguir. Um único perfil de 360° conecta esses pontos para que suas previsões se concretizem.

Estratégia: extraia dados de todos os pontos de contato para uma única fonte de verdade. Com SAP Emarsys, o histórico de compras, o comportamento de navegação, as interações com o serviço e até as visitas à loja convergem em um único perfil. 

Essa visão de 360° alimenta previsões precisas e mantém a mensagem consistente da caixa de entrada até o caixa.

Benefício principal: as equipes de marketing, atendimento e lojas físicas apresentam o mesmo perfil, o que permite a segmentação precisa e tomada de decisões mais rápida.

Exemplo: um varejista global de calçados combinou escaneios de aplicativos de fidelidade com dados de POS nas lojas. O resultado? Clientes que antes recebiam promoções genéricas agora recebem alertas de reposição específicos por tamanho e ofertas baseadas na localização, aumentando as conversões na loja.

2. Implementar a personalização impulsionada por IA

Os consumidores têm paciência zero para promoções de “tamanho único”. Eles esperam que as marcas se lembrem deles e mostrem algo relevante em tempo real.

Estratégia: os modelos de aprendizado de máquina avaliam cada contato quanto à “melhor alternativa de compra”, probabilidade de engajamento e risco de abandono. A SAP Emarsys AI analisa cada clique, compra e abertura para prever o próximo produto, oferta ou canal mais propenso a converter. 

Esse insight gera automaticamente banners web personalizados, bloqueios de e-mails e notificações push (pense nisso como uma personalização com IA no piloto automático). 

É essencial definir as variáveis mais importantes para você (propensão a comprar, afinidade com o canal, risco de rotatividade). Além disso, você pode construir segmentos preditivos (p. ex., “compradores veganos com alto poder de compra com probabilidade de comprar em 7 dias”).

Benefício principal: maiores taxas de cliques, menos descadastramentos e gastos de marketing que vão para os segmentos de maior valor. 

3. Automatizar as jornadas dos clientes

As campanhas manuais têm dificuldade para acompanhar as dezenas de micro-momentos que cada comprador experimenta. A automação garante o acompanhamento oportuno e contextual, ao mesmo tempo em que libera sua equipe para pensar estrategicamente.

Estratégia: fluxos de trabalho pré-construídos lidam com boas-vindas, navegação, abandono de carrinhos, lembretes de recompra e atenção pós-compra. As pontuações preditivas ditam o momento, o canal e o incentivo. 

Use construtores de jornadas no SAP Emarsys para acionar mensagens quando um cliente atingir um marco importante: primeira compra, aniversário, upgrade de nível de fidelidade, o que você imaginar. 

A filial de jornadas é automaticamente baseada no engajamento, conduzindo os clientes pelo funil de gestão do ciclo de vida do cliente sem constante acompanhamento.

Benefício principal: nutrição sempre ativa que aumenta os pedidos recorrentes enquanto libera os profissionais de marketing para focarem na estratégia. 

4. Testar e otimizar continuamente

Os modelos preditivos não são do tipo “configure e esqueça”. Os gostos dos clientes mudam, os algoritmos das caixas de entrada são modificados e o que funcionou no último trimestre pode fracassar amanhã.

Estratégia: adote uma cultura de experimentação. Use testes A/B (ou multivariados) em linhas de assunto, ofertas, horários de envio e modelos. Incorpore o desempenho aos seus modelos; descarte rapidamente os de baixo rendimento.

Você pode acompanhar métricas de valor de abertura, clique, compras e valor total do cliente para saber qual variante gera os melhores resultados.

Benefício principal: aumentos incrementais se acumulam, resultando em taxas de abertura mais altas, conversões mais sólidas, campanhas novas e desempenho em constante melhoria. 

5. Estratégias preditivas de ventas incrementais e ventas cruzadas

É mais eficiente e mais barato (a longo prazo) reforçar um relacionamento existente do que conquistar um cliente totalmente novo, mas algumas marcas ainda exibem os mesmos itens complementários para todo mundo.

Estratégia: algoritmos avaliam pedidos anteriores, afinidade por categorias e sazonalidade para servir complementos “perfeitamente ajustados” em tempo real, seja no carrinho, e-mail ou POS. Aproveite os modelos preditivos de afinidade para revelar a melhor alternativa de produto para cada indivíduo. 

Por exemplo, se um cliente comprou tênis de corrida, sugira meias que absorvem a umidade ou um relógio GPS atualizado, não equipamentos aleatórios em liquidação. Essa é a essência da experiência personalizada do cliente moderna.

Benefício principal: as recomendações relevantes são úteis (não insistentes) e adicionam receita incremental que se acumula ao longo do ciclo de vida do cliente.

A seguir, vamos dar uma olhada em alguns exemplos de marcas líderes que estão usando análises preditivas para antecipar as necessidades dos clientes e reduzir a rotatividade:

Gibson Brands: Aprimoramento das relações com os clientes por meio do engajamento omnicanal

A Gibson Brands, um fabricante icônico de instrumentos musicais fundado em 1894, buscava aprofundar os relacionamentos diretos ao consumidor (D2C), enquanto mantinha o apoio aos seus parceiros de varejo. 

Com uma base de clientes diversificada, que vai de músicos iniciantes a profissionais, a Gibson procurava oferecer experiências personalizadas em múltiplos canais para fomentar a fidelidade e aumentar a receita. ​

Desafios:

• Expandir a capacidade de D2C: historicamente dependente de vendedores parceiros como Guitar Center e Sweetwater, a Gibson tinha como objetivo estabelecer seus próprios canais de varejo e táticas de engajamento a partir do zero.
• Entender as diferentes personas de clientes: com uma base de clientes com artistas iniciantes e experientes, a Gibson precisava de insights para adaptar o conteúdo e as recomendações de forma adequada.​
• Ampliar o engajamento do cliente: o objetivo era converter clientes de canal único em clientes multicanais, construindo relacionamentos mais fortes e aumentando a fidelidade.

Soluções implementadas:

• Perfis de clientes unificados: a Gibson consolidou dados de compras online, comportamento na web, interações com aplicativos e visitas a lojas para criar perfis de clientes completos.​
• Estrutura de dados omnicanal: ao integrar dados comportamentais, de produtos e de vendas, a Gibson obteve uma visão holística das preferências e comportamentos dos clientes.​
• Automação de marketing personalizada: Com SAP Emarsys, a Gibson desenvolveu campanhas personalizadas, incluindo séries de boas-vindas, acompanhamentos pós-compra e lembretes de carrinhos abandonados, atendendo às necessidades individuais dos clientes.​
• Segmentação baseada em eventos: ao analisar as interações com clientes, a Gibson passou a entregar conteúdo e ofertas relevantes nos melhores momentos, aumentando o engajamento. ​

Resultados alcançados:

• 50% de aumento na receita a partir de e-mails, no primeiro ano de implementação do SAP Emarsys.​
• 27% de aumento no impacto geral do marketing por e-mail.  Além disso, as taxas de engajamento das campanhas de e-mail dobraram, indicando maior interação com clientes.
• 10% da receita total proveniente da automação de campanhas

Saiba mais: Aprimoramento das relações com os clientes: Como a Gibson impulsiona o engajamento dominando o omnicanal

Feel Good Contacts: Experiências omnicanal personalizadas baseadas em análises preditivas de clientes

A Feel Good Contacts, o principal varejista online do Reino Unido de lentes de contato e produtos para o cuidado dos olhos, com o objetivo de aumentar a retenção de clientes e o valor médio dos pedidos por meio de experiências personalizadas. 

Com foco na conveniência e acessibilidade, buscaram interações fluidas entre vários canais, incluindo um aplicativo fácil de usar.

Desafios:

• Escalar a personalização com automação: a empresa precisava automatizar as comunicações personalizadas para atender eficientemente a uma base de clientes em crescimento.​
• Aumentar as vendas incrementais nos carrinhos: identificar oportunidades para recomendar produtos adicionais relevantes para as necessidades dos clientes era uma prioridade.​
• Aprimorar a retenção de clientes: desenvolver estratégias para manter os clientes engajados e incentivar compras repetidas era essencial.​

Soluções implementadas:

• Jornadas do cliente personalizadas e automatizadas: com a ajuda do SAP Emarsys, a Feel Good Contacts implementou fluxos de trabalho automatizados para enviar e-mails de boas-vindas e lembretes para carrinhos abandonados personalizados, garantindo interações oportunas e relevantes com os clientes.  Eles conseguiram fornecer sugestões personalizadas de produtos ao analisar o histórico de compras e o comportamento de navegação, melhorando a experiência de compra.
• Estratégias personalizadas de vendas incrementais: com as análises preditivas do SAP Emarsys, a Feel Good Contacts identificou oportunidades para vender produtos complementares; sugerindo óculos para compradores de lentes de contato.
• Promoções sazonais: eles aproveitaram os insights para oferecer produtos relevantes durante estações específicas, como promover colírios durante a temporada de alergias.
• Aprimoramento da experiência do aplicativo móvel: melhorar o aplicativo móvel com a ajuda do engajamento móvel do cliente SAP Emarsys permitiu notificações push personalizadas e mensagens dentro do aplicativo, facilitando a reordenação e aumentando o engajamento.​

Resultados alcançados:

• 24% dos pedidos mensais via aplicativo móvel.
• 37% de taxa de conversão para a marca interna.​
• 26% de aumento da receita anual (YoY).​
• 40% de incremento no valor médio do carrinho.

O futuro da análise preditiva de clientes oferece possibilidades empolgantes para marcas que buscam promover relacionamentos mais profundos com os clientes e um crescimento sustentável. No entanto, os insights só são tão poderosos quanto a plataforma que os une.

Pilhas tecnológicas desconectadas e dados isolados frequentemente dificultam sua capacidade de obter insights de marketing precisos e acionáveis.

SAP Emarsys elimina essas lacunas. A análise potenciada por IA revela padrões por trás de cada interação com o cliente, destaca oportunidades ocultas de receita e prevê ações alternativas com confiança. 

• Unifica os dados dos clientes em uma única visão confiável.
• Prevê momentos de rotatividade, vendas incrementais e vendas cruzadas antes que eles ocorram.
• Orquestra mensagens personalizadas por e-mail, celular, web e lojas físicas.
• Mede exatamente como cada engajamento aumenta a receita e o valor total do cliente

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