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O custo de aquisição de clientes (CAC) tornou-se um dos maiores desafios do varejo. Com a concorrência cada vez mais acirrada, a saturação do mercado e as mudanças nos algoritmos das plataformas de anúncios têm encarecido a captação de novos consumidores, o que exige estratégias mais eficazes para otimizar o retorno sobre o investimento (ROI) a longo prazo.

A ascensão do comércio digital intensificou essa disputa por atenção e espaço publicitário. Hoje, lojistas competem não só com grandes players do varejo tradicional, mas também com marketplaces como Amazon e Mercado Livre, que impõem taxas altas para vendas nas plataformas e investem pesado em marketing. Somado a isso, o custo das ferramentas digitais, essenciais para conversão e personalização, também impactam o orçamento das empresas, deixando a conjuntura ainda mais desafiadora.

Qual é o resultado de uma equação tão complexa como essa? A margem de lucro final — o chamado bottom line — tem sido cada vez mais pressionada no varejo, à medida que gestores buscam equilibrar investimentos em crescimento com eficiência operacional. Logo, as marcas enfrentam custos operacionais elevados, maior concorrência e um consumidor em constante transformação, o que dificulta a manutenção de operações viáveis. 

No entanto, é possível obter margens mais lucrativas com estratégias que aumentem a conversão e reduzam o custo de aquisição de clientes. Um dos caminhos mais eficazes para isso é a combinação inteligente de mídia paga e estratégias orgânicas, como SEO e marketing de conteúdo. Mas nesse ponto é preciso atenção: a forma como essas abordagens são utilizadas faz toda a diferença nos resultados. A mídia paga, quando mal direcionada, pode se tornar um investimento caro e pouco sustentável.

Gosto de trazer uma analogia do mundo fitness: a dependência exclusiva de anúncios pagos é como um atleta que usa anabolizantes sem uma rotina adequada de treino e alimentação.O crescimento pode ser rápido, mas não sustentável, e o custo no final é bem alto. No varejo, isso se traduz em investimentos excessivos em Google Ads e patrocínios nas redes sociais, sem um controle eficiente, resultando em um CAC elevado e comprometendo a rentabilidade, tanto a curto como longo prazo. 

Por outro lado, o marketing orgânico é uma estratégia de longo prazo que visa crescimento sólido, eficiente e sustentável. Investir em SEO, conteúdo relevante e ranqueamento orgânico permite atrair clientes qualificados sem os custos elevados da mídia paga, reduzindo o CAC e gerando um fluxo contínuo de leads, o que resulta em uma conversão mais eficiente – como aquela pessoa que resolve mudar seu estilo de vida e adota uma rotina constante de exercícios e uma dieta saudável.

Em suma, quando falamos de um mercado tão competitivo como o varejo, um modelo de investimento focado na eficiência e sustentabilidade é a chave para um crescimento constante e lucrativo. Para isso, os gestores devem  estar cientes que comunicação personalizada, uso de dados e automação para otimizar a jornada do consumidor, além de estratégias de retenção, como programas de fidelidade são essenciais para reduzir desperdícios em campanhas publicitárias e maximizar o bottom line de forma equilibrada. A busca por rentabilidade pode ser desafiadora, mas com os métodos certos é possível de ser alcançada e ampliada. 

*Renato Avelar é sócio e co-CEO da A&EIGHT, um ecossistema de soluções digitais end-to-end de alta performance.

Neste mês de março completa cinco anos desde o início da pandemia da Covid-19, que se estendeu de 2020 até meados de 2022. Diante do isolamento social, foi preciso muita adaptação, incluindo, no mercado de trabalho. Quem não precisou fechar as portas logo de cara, como trabalhadores do comércio, começou a adotar o home office e essa foi a grande salvação da época. No entanto, cada vez mais vemos que esse modelo de trabalho está sendo abandonado. A pergunta é: por quê?

Já faz tempo que tenho percebido uma movimentação das companhias para fazer com que os seus funcionários tenham que ir até o escritório para trabalharem no modelo presencial muitas vezes na semana ou todos os dias, acabando assim com o home office. A explicação para isso é promover maior interação entre os integrantes do time e também aumentar a produtividade, evitando com que se distraiam e tenham maior foco.

Inclusive, podemos ver que até mesmo vagas de emprego em home office são bem mais difíceis de encontrar do que antes. Seja no LinkedIn ou em plataformas de recrutamento como a Gupy, cada vez menos aparecem oportunidades de trabalho remoto para a grande maioria das áreas, sendo que vagas presenciais estão em uma constante ascensão e sinto que a tendência é que continue assim.

Vejo a situação como “culpa” de ambas as partes, pois sabemos que muitos colaboradores fingem trabalhar no home office, saindo de casa no horário do expediente e se dedicando a outras tarefas, deixando o principal – que é o compromisso com a empresa – em segundo plano. Esse comportamento acaba prejudicando aqueles que fazem tudo certo e que estão pagando a conta junto com essa parcela de pessoas.

A verdade é que algumas pessoas não sabem trabalhar na base da confiança, o que acaba sendo bastante prejudicial para as relações que precisamos estabelecer no ambiente de trabalho, seja online ou presencial. O Spotify disse que pretende continuar atuando de forma remota, porque são adultos. Talvez isso funcione bem para eles, porque já nasceram desta maneira. Mas a imensa maioria da população não é assim, infelizmente.

Por outro lado, embora pareça que tenhamos tido algum progresso, continuo percebendo um despreparo na gestão das empresas em lidar com os trabalhadores no modelo remoto e isso acontece porque não conseguem exercer uma liderança qualificada e apelam para o microgerenciamento. Essa necessidade de querer saber a todo momento o que o outro está fazendo e cobrar excessivamente acaba sendo desgastante.

O ponto é que tanto colaboradores quanto empresas estão juntos nesse barco e sofrerão as consequências. Acredito que abandonar o home office e adotar 100% o presencial não é uma boa escolha. A partir do momento que as organizações tomam essa atitude, podem acabar perdendo talentos, especialmente porque moram longe do local e os gastos que terão todos os dias não compensará financeiramente. Algumas funções e circunstâncias podem facilitar o trabalho remoto, onde realmente – tanto a empresa como o colaborador – saem ganhando. Mas, de novo, se não houver confiança, não vai funcionar.

Além disso, foi comprovado que o modelo home office é capaz de melhorar a qualidade de vida das pessoas, principalmente em relação ao tempo, porque consegue poupar muitos trabalhadores da necessidade de saírem muito cedo de casa e ficarem horas no trânsito. Esse tempo pode ser melhor aproveitado, seja para descansar, para fazer alguma atividade física ou qualquer outra tarefa que a pessoa desejar.

O fato é que existe e sempre existiu um meio termo: o trabalho híbrido pode ser uma boa solução para as empresas. No entanto, precisamos ser justos, não adianta colocar 4 dias de presencial, 1 dia apenas de home office e querer chamar de “híbrido”. Precisamos ser mais justos e gerar um equilíbrio, para que os colaboradores percebam que estão de fato tendo as duas experiências: o trabalho presencial e o remoto.

No entanto, será necessário repetir aquilo que já tinha sido dito lá na época da pandemia – as empresas precisam aprender e estarem preparadas para lidar com um time que está online, criando estratégias para incluí-los e conseguir exercer uma liderança mesmo de forma remota. Enquanto os colaboradores devem ter responsabilidade com o trabalho, entregando produtividade e qualidade mesmo dentro de casa. E sabemos que é possível.

A inteligência artificial continua transformando o marketing digital de forma acelerada, tornando-se um fator estratégico para empresas que buscam eficiência, personalização e escalabilidade em suas campanhas. Frente às inovações mais recentes no campo da IA, cabe uma análise um pouco mais aprofundada sobre o potencial de duas abordagens que têm ganhado maior destaque ultimamente: IA preditiva e IA generativa.

Enquanto a IA preditiva se concentra na análise de padrões para prever comportamentos futuros e gerar insights, a IA generativa eleva a automação criativa, produzindo conteúdos altamente personalizados e adaptados ao contexto do usuário. Hoje, ela é um dos maiores focos de atenção e investimento de equipes de marketing em empresas dos mais diferentes portes e segmentos.

Segundo dados da McKinsey, a IA generativa tem potencial para movimentar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões na economia global anualmente, sendo que 75% deste valor será gerado em quatro áreas principais, incluindo marketing e vendas. Para referência, o valor é superior ao PIB das principais economias mundiais em 2024, exceto Estados Unidos (US$ 29,27 trilhões), China (US$ 18,27 trilhões) e Alemanha (US$ 4,71 trilhões).

Este dado por si só ajuda a demonstrar o impacto da adoção das novas tecnologias baseadas em IA generativa e como elas serão preponderantes para anunciantes em busca de diferenciação e maximização de ROI. Mas ainda resta a pergunta: há outros caminhos que podem ser explorados? E a resposta é, sem dúvida, sim.

IA composta: por que a combinação de diferentes modelos de IA pode ser um diferencial

Ainda que a IA generativa esteja sob os holofotes atualmente, é inegável a importância desempenhada pelos modelos de IA preditiva para a publicidade digital até aqui. Seu papel está em transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, permitindo segmentações precisas, otimização de campanhas e previsões sobre o comportamento do consumidor. Dados da RTB House indicam que soluções baseadas em Deep Learning, um dos campos mais avançados da IA preditiva, são até 50% mais eficientes em campanhas de retargeting e 41% mais eficazes na recomendação de produtos se comparado a tecnologias menos avançadas.

No entanto, os algoritmos de Deep Learning podem ser aperfeiçoados se combinados a outros modelos. A lógica por trás disso é simples: a combinação de diferentes modelos de IA pode auxiliar na resolução de diferentes desafios de negócios e contribuir para o aprimoramento de soluções de ponta. 

Na RTB House, por exemplo, estamos avançando na combinação de algoritmos de Deep Learning (IA preditiva) com modelos generativos baseados em linguagens GPT e LLM para melhorar a identificação de audiências com alta intenção de compra. Essa abordagem permite que os algoritmos analisem, além do comportamento do usuário, o contexto semântico das páginas visitadas, refinando a segmentação e o posicionamento dos anúncios exibidos. Em outras palavras, isso adiciona uma camada a mais de precisão, resultando em ganhos na performance geral das campanhas.

Com a crescente preocupação com privacidade e regulamentações sobre o uso de dados pessoais, soluções baseadas em IA generativa e preditiva representam uma alternativa estratégica para manter a personalização em ambientes onde a coleta de informações diretas do usuário se torna mais restrita. À medida que essas ferramentas evoluem, espera-se que a adoção de modelos híbridos se torne um padrão de mercado, com aplicações que contribuam para a otimização de campanhas e dos resultados gerados para os anunciantes.

Ao integrar os modelos preditivos e generativos de IA, as empresas mostram como essa abordagem pode transformar o marketing digital, oferecendo campanhas mais precisas e eficientes. Essa é a nova fronteira da publicidade digital – e as marcas que abraçarem essa revolução terão vantagem competitiva significativa nos próximos anos.

Neste contexto, a pergunta que fica para os anunciantes não é sobre qual modelo de IA adotar em suas estratégias de marketing, mas como podem combiná-las de modo a alcançar resultados ainda mais eficientes e com uma abordagem mais alinhada ao futuro da publicidade digital.

O videomonitoramento evoluiu significativamente com a integração da inteligência artificial, tornando-se uma ferramenta proativa e preditiva no campo da segurança. Conforme o estudo “Video Surveillance AI Market Size and Share Analysis: Growth Trends and Forecasts (2025-2030)“, o tamanho do mercado de IA para videomonitoramento está estimado em US$ 5,98 bilhões em 2025 e deve chegar a US$ 11,76 bilhões até 20301.

A combinação de IA e dispositivos de segurança permite a análise avançada de diferentes cenários em tempo real, reduzindo alarmes falsos e melhorando a detecção de eventos relevantes. No entanto, a implementação dessas tecnologias enfrenta vários desafios, desde a privacidade e a segurança cibernética até a escalabilidade e o custo.

Redução de alarmes falsos

Um dos principais desafios do videomonitoramento com IA é a redução de alarmes falsos. Os sistemas de segurança tradicionais geravam vários alertas desnecessários devido a fatores ambientais, como o movimento de plantas, animais ou condições climáticas adversas. A IA melhorou a precisão da análise com o uso de algoritmos avançados de reconhecimento facial, análise comportamental e classificação de objetos. Além disso, a incorporação de câmeras térmicas e sensores de radar otimizou a detecção em ambientes com baixa visibilidade ou condições climáticas extremas, aumentando a eficácia dos sistemas de segurança.

Conformidade regulatória

Outro grande desafio é a privacidade e a conformidade. A capacidade dos sistemas de videomonitoramento com IA de identificar e rastrear indivíduos levantou preocupações legais e éticas. Regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa e leis semelhantes em outras regiões exigem que as empresas tomem medidas para garantir a privacidade dos dados. A implementação de técnicas como a anonimização de imagens e a criptografia de dados é essencial para equilibrar a segurança com a proteção dos direitos individuais. Além disso, o desenvolvimento de soluções que permitem aos usuários controlar o acesso às suas informações é uma tendência crescente no setor.

Segurança cibernética

A segurança cibernética é outro aspecto crítico do videomonitoramento com IA. Os sistemas em rede podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos, colocando em risco a integridade dos dados e a segurança das instalações. Para reduzir esses riscos, é essencial implementar protocolos de segurança avançados, como autenticação multifator, criptografia de ponta a ponta e atualizações regulares de software. Além disso, a adoção de sistemas de borda que processam dados no dispositivo reduz a exposição a ameaças externas e melhora a velocidade de resposta.

Implementação e escalabilidade

Por fim, o custo de implementação e a escalabilidade representam barreiras para vários usuários finais. Embora as soluções de videomonitoramento com IA tenham se mostrado altamente eficazes, a adoção continua limitada devido a uma percepção errônea dos altos custos de aquisição e infraestrutura. No entanto, os avanços em hardware e software estão permitindo o desenvolvimento de soluções mais acessíveis e modulares, que podem ser progressivamente integradas de acordo com as necessidades e o orçamento de cada organização. Otimizar o retorno sobre o investimento (ROI) por meio de sistemas que não apenas detectam ameaças, mas também geram respostas automatizadas, é fundamental para investir em videomonitoramento com IA.

Assim, a integração da inteligência artificial no videomonitoramento revolucionou o setor de segurança, oferecendo soluções mais eficientes e precisas. Entretanto, é fundamental enfrentar os desafios relacionados à privacidade, à segurança cibernética, à redução de alarmes falsos e à escalabilidade para garantir o uso responsável e eficaz dessa tecnologia. À medida que a IA continua a evoluir, espera-se que os sistemas de videomonitoramento se tornem cada vez mais inteligentes, autônomos e acessíveis, estabelecendo-se como uma ferramenta essencial para a segurança em ambientes urbanos, industriais e comerciais.

O videomonitoramento evoluiu significativamente com a integração da inteligência artificial, tornando-se uma ferramenta proativa e preditiva no campo da segurança. Conforme o estudo “Video Surveillance AI Market Size and Share Analysis: Growth Trends and Forecasts (2025-2030)“, o tamanho do mercado de IA para videomonitoramento está estimado em US$ 5,98 bilhões em 2025 e deve chegar a US$ 11,76 bilhões até 20301.

A combinação de IA e dispositivos de segurança permite a análise avançada de diferentes cenários em tempo real, reduzindo alarmes falsos e melhorando a detecção de eventos relevantes. No entanto, a implementação dessas tecnologias enfrenta vários desafios, desde a privacidade e a segurança cibernética até a escalabilidade e o custo.

Redução de alarmes falsos

Um dos principais desafios do videomonitoramento com IA é a redução de alarmes falsos. Os sistemas de segurança tradicionais geravam vários alertas desnecessários devido a fatores ambientais, como o movimento de plantas, animais ou condições climáticas adversas. A IA melhorou a precisão da análise com o uso de algoritmos avançados de reconhecimento facial, análise comportamental e classificação de objetos. Além disso, a incorporação de câmeras térmicas e sensores de radar otimizou a detecção em ambientes com baixa visibilidade ou condições climáticas extremas, aumentando a eficácia dos sistemas de segurança.

Conformidade regulatória

Outro grande desafio é a privacidade e a conformidade. A capacidade dos sistemas de videomonitoramento com IA de identificar e rastrear indivíduos levantou preocupações legais e éticas. Regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa e leis semelhantes em outras regiões exigem que as empresas tomem medidas para garantir a privacidade dos dados. A implementação de técnicas como a anonimização de imagens e a criptografia de dados é essencial para equilibrar a segurança com a proteção dos direitos individuais. Além disso, o desenvolvimento de soluções que permitem aos usuários controlar o acesso às suas informações é uma tendência crescente no setor.

Segurança cibernética

A segurança cibernética é outro aspecto crítico do videomonitoramento com IA. Os sistemas em rede podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos, colocando em risco a integridade dos dados e a segurança das instalações. Para reduzir esses riscos, é essencial implementar protocolos de segurança avançados, como autenticação multifator, criptografia de ponta a ponta e atualizações regulares de software. Além disso, a adoção de sistemas de borda que processam dados no dispositivo reduz a exposição a ameaças externas e melhora a velocidade de resposta.

Implementação e escalabilidade

Por fim, o custo de implementação e a escalabilidade representam barreiras para vários usuários finais. Embora as soluções de videomonitoramento com IA tenham se mostrado altamente eficazes, a adoção continua limitada devido a uma percepção errônea dos altos custos de aquisição e infraestrutura. No entanto, os avanços em hardware e software estão permitindo o desenvolvimento de soluções mais acessíveis e modulares, que podem ser progressivamente integradas de acordo com as necessidades e o orçamento de cada organização. Otimizar o retorno sobre o investimento (ROI) por meio de sistemas que não apenas detectam ameaças, mas também geram respostas automatizadas, é fundamental para investir em videomonitoramento com IA.

Assim, a integração da inteligência artificial no videomonitoramento revolucionou o setor de segurança, oferecendo soluções mais eficientes e precisas. Entretanto, é fundamental enfrentar os desafios relacionados à privacidade, à segurança cibernética, à redução de alarmes falsos e à escalabilidade para garantir o uso responsável e eficaz dessa tecnologia. À medida que a IA continua a evoluir, espera-se que os sistemas de videomonitoramento se tornem cada vez mais inteligentes, autônomos e acessíveis, estabelecendo-se como uma ferramenta essencial para a segurança em ambientes urbanos, industriais e comerciais.

Nos últimos anos, o cenário das redes sociais mudou drasticamente. Se antes marcas e criadores de conteúdo conseguiam alcançar grandes audiências de forma orgânica, hoje essa realidade parece estar cada vez mais distante. O algoritmo das principais plataformas – como Instagram, Facebook, TikTok e até o LinkedIn – tem reduzido significativamente o alcance gratuito das postagens, forçando empresas e influenciadores a investirem em mídia paga para garantir visibilidade. Mas o que está por trás dessa mudança e quais são as alternativas para quem quer continuar crescendo sem depender exclusivamente de anúncios?

O alcance orgânico, a quantidade de pessoas que visualizam uma publicação sem impulsionamento, tem caído ano após ano. No Facebook, por exemplo, esse número já foi superior a 16% em 2012, mas atualmente gira em torno de 2 a 5% para páginas empresariais. O Instagram segue o mesmo caminho, priorizando cada vez mais conteúdos pagos ou virais. O TikTok, que surgiu como uma alternativa mais democrática, também tem ajustado seu algoritmo para privilegiar conteúdos patrocinados e criadores que investem na plataforma.

Essa queda no alcance orgânico não é coincidência. Redes sociais são empresas e, como tais, precisam gerar receita. A principal forma de monetização dessas plataformas vem da venda de anúncios, o que significa que quanto menos alcance gratuito um perfil tiver, mais ele será incentivado a pagar para alcançar seu público.

Por isso, as redes sociais perderam o status de “rede” e passaram a ser, de fato, “mídias sociais”, onde a visibilidade é cada vez mais condicionada ao investimento financeiro. O conceito original de conectar pessoas foi substituído por um modelo de negócios que prioriza a exibição de conteúdos patrocinados, tornando o tráfego pago uma necessidade para quem deseja crescer nas plataformas.

As grandes marcas, com orçamentos robustos de marketing, conseguem absorver esse impacto e investir pesadamente em mídia paga. Pequenas empresas e criadores independentes, por outro lado, enfrentam desafios cada vez maiores para crescer e engajar sua audiência sem gastar dinheiro.

No entanto, vale observar que o tráfego pago nas mídias sociais ainda é acessível. Hoje, com menos de R$ 6 por dia, qualquer pequeno negócio pode impulsionar um conteúdo e alcançar potenciais clientes. Isso democratizou o acesso à publicidade digital, permitindo que mais empreendedores tenham visibilidade. No entanto, essa dependência das plataformas também significa que, sem investimento, a exposição pode ser extremamente limitada.

Outro efeito colateral dessa mudança é a homogeneização do conteúdo. Com as redes priorizando conteúdos patrocinados ou altamente virais, os feeds estão cada vez mais padronizados, dificultando a diversificação de vozes e nichos.

Apesar das dificuldades, algumas estratégias ainda podem ajudar marcas e criadores a crescerem sem depender exclusivamente de anúncios pagos. No método que eu utilizo e ensino, chamado de Metamorfose Social Media (acesse aqui), defendo que para se ter mais sucesso nas redes sociais, as marcas precisam seguir uma ordem importante para aumentar seu alcance:

1 – Ser: Antes de qualquer coisa, as marcas precisam expressar de forma clara seus valores, comportamentos e missão. O público se conecta com autenticidade, e não apenas com produtos ou serviços. A essência da marca deve ser demonstrada na prática, e não apenas em discursos.

2 – Saber: Compartilhar conhecimento e expertise, oferecendo conteúdos que resolvam problemas e agreguem valor ao público.

3 – Vender: Apenas depois de construir autoridade e relacionamento é que a oferta de produtos ou serviços se torna mais natural e eficaz. Quando a marca já demonstrou quem é e o que sabe, a venda passa a ser consequência.

Ou seja, antes de falar sobre o que vende, a marca precisa mostrar o que é e o que sabe. Essa abordagem gera mais conexão e engajamento, tornando a presença digital mais forte.

Além disso, algumas estratégias ainda podem ajudar a ampliar o alcance orgânico sem depender exclusivamente de anúncios pagos:

Aposta no conteúdo de valor: Publicações que geram interação genuína, como enquetes, perguntas e debates, ainda conseguem um bom alcance.

Uso estratégico de Reels e Shorts: Formatos curtos e dinâmicos, especialmente os que seguem trends, continuam sendo impulsionados pelas plataformas.

Comunidade e engajamento: Criadores que fortalecem o relacionamento com sua audiência – respondendo comentários, interagindo nos Stories e incentivando a participação – tendem a manter um alcance mais estável.

SMO (Social Media Optimization) para redes sociais: O uso de palavras-chave na bio, legendas e hashtags certas ajuda a melhorar a descoberta do conteúdo.

Exploração de novas plataformas: À medida que redes como TikTok e LinkedIn ajustam seus algoritmos, novos espaços podem surgir com melhores oportunidades de alcance orgânico.

Exploração de novas plataformas: Ao invés de apostar tudo em uma única rede, como Instagram, é essencial diversificar a presença digital. Plataformas como TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads e YouTube oferecem novas vitrines para os negócios.

Cada rede social que surge é uma nova vitrine para o seu negócio. Todas elas são indexadas pelo Google e, ao distribuir conteúdo para diversas plataformas, sua presença digital se torna mais robusta. Infelizmente, muitos ainda enxergam marketing digital como sinônimo de Instagram, o que limita o potencial de crescimento. Apostar apenas em uma rede pode ser arriscado, pois qualquer mudança no algoritmo pode impactar diretamente os resultados.

O cenário atual deixa claro que o alcance orgânico não voltará ao que era antes. No entanto, isso não significa que ele vá desaparecer completamente. O desafio para marcas e criadores será equilibrar investimentos em mídia paga com estratégias que mantenham sua relevância e conexão com o público, garantindo que sua mensagem continue chegando às pessoas certas – com ou sem investimento em anúncios.

*Vinícius Taddone é diretor de marketing e fundador da VTaddone® www.vtaddone.com.br