Por Bárbara Vallim. As empresas estão coletando uma quantidade absurda de dados sobre seus clientes – o que compram, quando compram, como compram e com que frequência. Mas, apesar disso, a aplicação consistente do “customer intelligence” ainda não dominou o cenário, e a tendência é que isso mude drasticamente em 2026.

As empresas registram cliques, abandonos de carrinho, reclamações, elogios e acumulam terabytes de informação, mas continuam tratando o cliente como um estranho a cada interação.

Ter dados não é suficiente. A verdadeira inteligência reside na capacidade de interpretar esses dados e transformá-los em ações relevantes. Essa distinção será crucial para determinar quem liderará o mercado e quem desaparecerá nos próximos anos.

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A transição do modelo de estímulo-resposta para a antecipação é o ponto chave.

Atualmente, a maioria das empresas opera com um modelo de estímulo-resposta: o cliente pesquisa um produto, recebe um anúncio, abandona o carrinho, ganha um cupom, liga para reclamar e, finalmente, recebe um pedido de desculpas com mais um cupom. Cada ação do cliente dispara uma reação da empresa, que é quase sempre atrasada, genérica e raramente memorável.

Esse modelo pressupõe que o cliente quer ser perseguido, quando na verdade ele quer ser compreendido.

Segundo a McKinsey, 71% dos consumidores já esperam que suas necessidades sejam atendidas sem que precisem explicitamente solicitá-las, e 76% se frustram quando essa expectativa não é cumprida. A personalização deixou de ser um diferencial e se tornou um pré-requisito.

Nesse cenário, a inteligência artificial generativa surge como uma aliada poderosa, capaz de interpretar o contexto e identificar as intenções do cliente, permitindo agir proativamente, muitas vezes antes mesmo que o cliente precise solicitar algo.

A Customer Intelligence é, portanto, o uso da inteligência artificial para a personalização proativa.

Imagine, por exemplo, um aplicativo de delivery. Atualmente, a experiência depende totalmente do usuário: ele sente fome, abre o app, navega por dezenas de opções, monta o pedido e finaliza. A empresa apenas processa uma decisão que o cliente tomou sozinho. Às vezes, recebe uma notificação de alguma promoção.

Agora, imagine o inverso: são 19h de quinta-feira, horário em que você costuma pedir comida japonesa, e o seu restaurante favorito está com tempo de entrega baixo nesse horário. O app sugere antecipadamente o pedido habitual com um toque. O cliente decide em um clique ou ignora sem atrito.

A diferença é filosófica: no modelo antigo, a empresa espera; no novo, ela antecipa. E antecipar com timing, contexto e relevância transforma conveniência em vínculo e melhora a experiência do cliente.

Se a oportunidade é tão clara, por que poucas empresas operam assim? Porque antecipar exige algo que a maioria não construiu: uma visão unificada do cliente. O relatório “State of the Connected Customer”, da Salesforce, revela o tamanho do descompasso: 79% dos clientes esperam consistência entre departamentos, mas 55% sentem que conversam com áreas isoladas, não com uma empresa.

Cada área alimenta um sistema, cada sistema gera um fragmento. Ninguém vê o cliente inteiro, somente pedaços isolados do seu comportamento.

A transparência e a confiança se tornam pilares competitivos. Se a empresa não consegue oferecer essa visão integrada, tentar antecipar é perigoso. O que deveria ser conveniência vira invasão, o que deveria ser proatividade com cuidado vira vigilância.

O caminho é conquistar o direito de praticar a personalização através da transparência real sobre como os dados são usados e controle genuíno nas mãos do cliente. Empresas que escondem suas práticas, mesmo com boas intenções, geram desconfiança.

O diferencial competitivo dos próximos anos não será sobre quem implementa mais automações com agentes de IA ou usa o modelo de linguagem mais recente, mas sim sobre quem consegue fazer a pergunta simples: “o que esse cliente precisa agora?”, e responder antes que o próprio cliente descubra.