Mapear a jornada do consumidor não é mais desenhar caixas e setas no símbolo do infinito.
Já faz tempo que sabemos que as jornadas que levam à conversão são inúmeras, diversificadas e, digitais ou não, podem ser quase sim, infinitas. Nosso amado funil só existe em nossa imaginação. Somos apegados. O ""futuro do pretérito mais-que-perfeito"" é uma forma verbal que indica uma ação que seria ou estaria a acontecer no futuro, mas em relação a um ponto no passado que já passou. E isso tem tudo a ver com marketing digital em tempos de IA.
De 5 a 7 de maio, a Hagens marcou presença no Infobip CX Unlocked, em Miami. Lá, tive o privilégio de participar do painel ""How leading agencies are revolutionizing customer engagement"". Foram três dias de imersão com discussões profundas, mesas‑redondas e muito conteúdo sobre marketing conversacional, WhatsApp, RCS, réguas de engajamento e IA — porque ninguém é maluco de perder o hype. Um networking de alto nível para atualizar o cérebro e voltar renovado ao dia a dia.
Durante o painel, uma das perguntas foi sobre mapeamento e KPIs na jornada de consumo. Aproveitei para apresentar a nova abordagem que estamos exercitando na Hagens. Pedi licença à mediadora:
“Vou me estender um pouco mais do que o normal, pois meu ponto de vista difere do que o mercado costuma praticar e requer tempo para ser compreendido.”
Comecei assim:
“CAC, LTV, CTR e todos os KPIs que normalmente usamos estão sempre olhando para o passado! Vocês já perceberam isso? Esses indicadores são a consequência de uma jornada que já aconteceu.”
Então lancei a provocação:
“E se tivéssemos uma máquina do tempo para olhar para o futuro? Imagine se agora — e sim, agora é possível — pudéssemos prever o que ainda não aconteceu e, com isso, mudar o futuro?”
Vi nos rostos um misto de medo e curiosidade. Continuei:
“A cada nova interação do consumidor, em uma trilha previamente mapeada — online ou offline — nosso sistema calcula a probabilidade do usuário executar aquilo que esperamos ou melhor, gostaríamos. Eu chamo isso de ‘next best action to conversion’.
Em resumo: um agente de IA acompanha os passos do usuário em cada touchpoint. Ao mesmo tempo, outro agente gerencia e separa todas as alternativas de conteúdo disponíveis. Eles se comunicam o tempo todo, calculando e recalculando, a cada interação, qual é a probabilidade maior do que deve vir a seguir. Então, um terceiro agente de IA é acionado para criar o mundo ideal do futuro e entregar o melhor conteúdo para o usuário.
Isso pode resultar, por exemplo, em uma nova landing page renderizada só para aquele usuário. Ou pode vir a ser um conteúdo extenso ou mais conciso sobre um produto, em um arquivo rico enviado por WhatsApp ou por e‑mail, em um link via SMS ou em um alerta por push notification dentro do app. Qual é o objetivo desses agentes de IA?
A função dessa “máquina do tempo do marketing” é proporcionar ao consumidor a melhor jornada possível, com foco na experiência ideal naquele momento. Cada clique, cada visita a uma loja física e cada interação social com a marca compõem um mosaico dinâmico de experiências individuais. Agrupar essas interações em cohorts e uni‑las em linhas do tempo revela padrões que escapam ao olhar humano. É nessa costura da máquina do tempo que descobrimos não apenas por onde o cliente passou, mas para onde ele pretende ir e quem ele é, dado o contexto atual. Afinal, como ser a mesma pessoa às 7h e às 22h, após um longo dia de trabalho?
A trilha ideal de conversão é extraída da análise de dezenas de milhares de jornadas dinâmicas que levaram ao sucesso. Não há um único caminho, mas muitos. Por isso, antecipar o próximo passo do usuário é um verdadeiro game changer no desenvolvimento de conteúdo para varejo e e‑commerce. Mas isso só será possível, é claro, se você e a sua ""transformação digital"" estiverem passando de ano e com todos os seus dados unificados, centralizados. Caso contrário, voltamos para a primeira casa do tabuleiro.
Lição de casa feita e dados centralizados, no momento de consideração, podemos segmentar usuários em dois grupos para simplificar a análise: os “ready to buy”, que buscam ofertas e promoções de forma impulsiva e emocional; e os “researchers”, que precisam de informações detalhadas — comparações, estudos de caso e opiniões de terceiros — para formar sua decisão.
Ao antecipar o perfil do consumidor em tempo real, entregamos ao ""ready to buy"" um cupom ou um call‑to‑action direto, e ao usuário chamado de ""researcher"" um texto comparativo repleto de social proof. Tudo isso orquestrado por agentes de IA que aprendem continuamente com cada resultado e recriam o conteúdo baseado na ""next best action"" do usuário. Para finalizar, uma otimização com RLHF ( Reinforcement Learning from Human Feedback) mantém o sistema afiado: cada interação reforça ou corrige a rota anterior. A IA faz o trabalho pesado de analisar milhares de padrões, enquanto ganhamos flexibilidade para reagir em frações de segundo a mudanças de comportamento.
Quem ainda aposta no velho funil monolítico corre o risco de ficar parado no tempo. No mercado atual, dados sem ação são apenas números. Estamos aqui para transformar números em experiências memoráveis — e, de quebra, impulsionar CAC, LTV e CTR não só como métricas de retrospecto, mas também como indicadores de um futuro que já começou.
