O varejo brasileiro nunca teve tanto acesso a dados sobre comportamento de consumo, navegação e intenção de compra. Ainda assim, boa parte das operações segue enfrentando dificuldades para transformar essas informações em conversão, recorrência e aumento de receita. O problema já não está apenas em atrair consumidores para os canais digitais, mas em entender por que tantos deles desistem antes mesmo de concluir uma escolha.
De acordo com o E-commerce Brasil, taxa média global de abandono de carrinho permanece em torno de 70%, índice que também se repete no Brasil. Mas existe uma camada menos monitorada dessa perda: consumidores que navegam, demonstram interesse em produtos e deixam o site sem sequer adicionar itens ao carrinho. Esse comportamento, embora recorrente, ainda recebe pouca atenção de grande parte das operações.
Um estudo realizado em 2026 com 307 executivos do varejo brasileiro mostra que a dificuldade não está necessariamente na falta de tecnologia disponível, mas no uso limitado dessas ferramentas em etapas decisivas da jornada de compra. Segundo o levantamento, 63% das empresas ainda não utilizam inteligência artificial para otimizar o checkout — justamente um dos momentos de maior impacto sobre a conversão e a receita.
Ao mesmo tempo, 52% das operações afirmam não usar tecnologia para personalizar o que cada consumidor visualiza ao longo da experiência de compra. O dado chama atenção porque o e-commerce aparece entre as principais prioridades de investimento em tecnologia para os próximos 12 meses entre os mesmos executivos entrevistados.
Na prática, parte dessa contradição está ligada à forma como o varejo mede resultado e retorno financeiro. Ferramentas com efeito mais imediato, como chatbot e sistemas antifraude, seguem liderando adoção. O estudo aponta que 44% das empresas utilizam chatbots em nível básico, enquanto 39% já operam soluções antifraude no dia a dia.
Essas tecnologias costumam ganhar espaço porque entregam ganhos visíveis em menos tempo. Já soluções ligadas à personalização da jornada, recomendação de produtos ou otimização dinâmica do checkout exigem ciclos maiores de testes e aprendizado antes de apresentarem impacto relevante nas métricas de conversão. Em muitas operações, esse período ainda encontra resistência interna.
O cenário se repete quando o assunto é fidelização. Embora CRM e plataformas de dados apareçam como as áreas de maior maturidade declarada no estudo, 65% do varejo brasileiro ainda não utiliza tecnologia para agir preventivamente sobre consumidores com potencial de recompra antes que eles demonstrem uma nova intenção de compra.
Na prática, isso significa que empresas seguem acumulando histórico de comportamento sem necessariamente transformar essas informações em ação comercial. Um consumidor que comprou uma vez e desapareceu por 90 dias possui sinais diferentes de alguém que já realizou compras recorrentes, mas muitas operações ainda não estruturaram mecanismos capazes de interpretar essas diferenças de forma antecipada.
As empresas que avançaram mais em recuperação de clientes nos últimos anos seguiram justamente o caminho oposto: testaram modelos, erraram, ajustaram campanhas e construíram processos de aprendizado contínuo em cima da própria base de consumidores. O desafio deixa de ser apenas operacional e passa a envolver maturidade analítica e tolerância ao tempo necessário para validar estratégias mais sofisticadas.
Os resultados começam a aparecer justamente nas operações que conseguiram transformar dados em ações direcionadas. A PneuStore registrou recuperação de 18,6% dos carrinhos abandonados e um incremento de 5% no faturamento total utilizando esse modelo de atuação. Já a Beagle, em um período de seis meses e com uma base de 300 mil clientes, gerou faturamento adicional superior a R$ 1,3 milhão ao recuperar consumidores que estavam quase um ano sem comprar.
Nos dois casos, o crescimento veio da própria base já existente, sem depender exclusivamente de aquisição de novos clientes. O movimento reforça uma mudança gradual no varejo digital: a vantagem competitiva passa menos por volume de dados coletados e mais pela capacidade de interpretar comportamento, testar hipóteses e agir com precisão sobre cada etapa da jornada de compra.
