Por muitos anos, personalizar significava segmentar.
O marketing se baseava em filtros simples — idade, gênero, localização — e isso era suficiente para definir campanhas e audiências.

Mas o comportamento do consumidor mudou, a tecnologia evoluiu e o que antes funcionava perdeu impacto.
Hoje, quem ainda faz segmentação genérica está ficando para trás.

A personalização moderna vai muito além de agrupar pessoas com características parecidas: ela envolve **dados comportamentais, modelos preditivos e agentes de IA capazes de agir em tempo real.**

Foi sobre essa transformação que **Gustavo Esteves** (CEO da Métricas Boss) conversou com **[Aline Onishi](https://www.linkedin.com/in/aline-nami-onishi/)**, Country Manager da [Minders](https://minders.io/pt-br/), em um vídeo recente do canal da Métricas Boss no YouTube:

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A seguir, reunimos os principais aprendizados e exemplos dessa conversa para ajudar você a entender em que estágio de maturidade sua empresa está — e o que precisa evoluir para chegar ao próximo nível.

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## A evolução da personalização: das demografias aos dados inteligentes

Aline explica que a jornada da personalização pode ser dividida em quatro grandes fases. Cada uma representa um salto de maturidade e de complexidade no uso dos dados.

### 1. Segmentação demográfica

A fase mais básica, ainda predominante em muitas empresas.
Campanhas são direcionadas a grupos genéricos (“mulheres de 30 a 40 anos no Rio de Janeiro”), sem qualquer leitura de comportamento individual.

É simples, mas pouco eficaz — e, em tempos de excesso de informação, não gera relevância nem retenção.

### 2. Dados de comportamento e eventos

O segundo estágio começa quando o marketing passa a observar **o que as pessoas fazem**, e não apenas quem elas são.

A partir de eventos — como adicionar produtos ao carrinho, favoritar itens, navegar em páginas específicas —, torna-se possível identificar intenções e personalizar comunicações.
Essa virada só é possível com tracking bem estruturado, algo que muitas empresas ainda subestimam.

### 3. Modelos preditivos e Next Best Action (NBA)

Com o aumento da quantidade e da qualidade dos dados, o marketing passa a prever comportamentos.
Modelos estatísticos e de machine learning estimam qual é a próxima ação mais provável de cada usuário.

É o que grandes players como Amazon e Mercado Livre fazem ao recomendar produtos com base no histórico e na frequência de compra.
Aqui, a personalização deixa de ser manual e começa a ser automatizada — em escala.

### 4. Agentes de IA e decisões em tempo real
O estágio mais avançado une automação e inteligência.
- Os **agentes inteligentes** são sistemas treinados com os dados e o contexto da própria empresa.
Eles não apenas recomendam, mas **decidem o que, quando e como comunicar** para cada pessoa — em tempo real.

A diferença é profunda: enquanto uma IA genérica responde a perguntas, um agente entende o negócio, fala a linguagem da marca e toma decisões com base em dados proprietários.

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## O tracking como base de tudo

A personalização preditiva e inteligente só é possível quando a base de dados é confiável.
E isso começa pelo **tracking**.

Muitos profissionais acreditam que “instalar tags” é suficiente — mas um bom tracking depende de planejamento, padronização e alinhamento entre times de marketing, produto e tecnologia.

É o tracking que permite mapear o comportamento real do usuário:
- o que ele clica,
- onde abandona o fluxo,
- quais ações antecedem uma conversão.

Com esses dados, a empresa sai do “achismo” e passa a trabalhar com evidências.
Como Aline reforça no vídeo, **não adianta falar em IA se você não sabe nem quais eventos seu site está coletando.**

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## Maturidade é processo, não atalho

Toda empresa quer chegar ao estágio da IA.
Mas a verdade é que a maturidade de dados se constrói em camadas — e pular etapas costuma custar caro.

A evolução segue uma ordem lógica:
1. Segmentar por demografia.
2. Compreender o comportamento.
3. Prever ações com modelos.
4. Automatizar decisões com IA.

Ignorar uma dessas fases é como tentar ser “sênior” em dados sem antes dominar o básico.
Antes de pensar em agentes inteligentes, é preciso garantir que o tracking esteja bem feito, que os dados estejam integrados e que a cultura analítica esteja presente.

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## O papel do marketing nessa nova era

O marketing que sobrevive é o que entende comportamento.
Personalizar deixou de ser uma tática e se tornou uma **estratégia de relacionamento**.

O profissional de marketing precisa:
- entender o ciclo de vida do cliente;
- saber interpretar dados;
- colaborar com produto, tecnologia e dados;
- construir comunicações que façam sentido no momento certo.

A personalização não é só sobre vender mais — é sobre entregar relevância.
E relevância é o que define quais marcas continuarão relevantes no futuro.

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## Conclusão

A personalização percorreu um longo caminho:
de “idade e gênero” a **agentes de IA capazes de decidir o que comunicar e quando.**
Mas essa evolução é contínua, e cada empresa está em um ponto diferente da jornada.

A pergunta que fica é:
**Em qual fase sua empresa está hoje?**

Para entender melhor cada etapa e ver exemplos práticos de aplicação, assista ao vídeo completo com Gustavo Esteves e Aline Onishi no canal da Métricas Boss:
👉 [Do “idade e gênero” aos agentes de IA: a revolução da personalização no marketing](https://youtu.be/GKxqaW6WecE)


Por muitos anos, personalizar significava segmentar.
O marketing se baseava em filtros simples — idade, gênero, localização — e isso era suficiente para definir campanhas e audiências.

Mas o comportamento do consumidor mudou, a tecnologia evoluiu e o que antes funcionava perdeu impacto.
Hoje, quem ainda faz segmentação genérica está ficando para trás.

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Do “idade e gênero” aos agentes de IA: a revolução da personalização no marketing

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