Comportamento do consumidor em dezembro se torna mais previsível para algoritmos, que personalizam ofertas e reduzem rupturas de estoque
A combinação entre Natal, verão e início das férias faz do fim de ano um dos períodos mais desafiadores para o varejo brasileiro. Segundo a FEI, centro universitário com quase 85 anos e um dos primeiros ao oferecer um curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (IA), algoritmos de IA vêm ganhando protagonismo ao antecipar demandas, personalizar recomendações e ajustar preços quase em tempo real, impulsionando as vendas e evitando desperdícios.
Dados do setor mostram que as vendas no varejo brasileiro cresceram 12,2% no período de festas de 2024 em comparação com o ano anterior, segundo o Visa Retail Spend Monitor, reforçando a intensidade do consumo no fim de ano. Com isso, modelos preditivos conseguem trabalhar com ciclos históricos mais consistentes, o que torna o período mais fácil de ser analisado pela IA e aumenta a precisão das recomendações e previsões.
“A IA está reconfigurando o varejo ao separar, com muita clareza, as diferentes intenções de compra do consumidor no fim de ano”, explica o professor Rafael Alves, de Ciência da Computação da FEI. “Conseguimos distinguir o vetor emocional de quem busca um presente afetivo de Natal do vetor utilitário de quem está preparando uma viagem de férias ou até interessado em um climatizador ou ar condicionado para encarar o verão. Isso permite ofertar produtos sazonais de forma extremamente personalizada.”
Segundo o docente, os sistemas de recomendação evoluíram significativamente nos últimos anos, varejistas que utilizam modelos avançados de recomendação já registram até 35% a mais em receita, e vão passar por uma nova transformação até 2026, com a chegada dos Agentes de IA, segundo a Visa Retail Spend Monitor. Ao cruzar histórico de vendas, clima, calendário e comportamento do consumidor em tempo real, os algoritmos recomendam níveis ideais de estoque, reduzem rupturas e evitam sobras em janeiro, especialmente em setores sensíveis como moda e perecíveis.
Outro ponto destacado pelo professor da FEI é a capacidade dos algoritmos de diferenciar compras para presente, autoconsumo ou viagens. Pistas como mudança no endereço de entrega, categorias atípicas para o perfil do usuário e buscas intensas por itens específicos permitem que o varejo adapte ofertas e, nos dias que antecedem o Natal, priorize entregas rápidas em vez de preços baixos.
Para 2026, a expectativa é de uma hiperpersonalização das ofertas, impulsionada por grandes modelos de linguagem (LLMs) e dados de comportamento em tempo real. Segundo o especialista, “as marcas que usarem esses dados de forma ética e transparente terão a confiança do consumidor, o que será decisivo em um ambiente cada vez mais competitivo”.