Como identificar sinais de desinteresse e queda no consumo - e o que fazer

No relacionamento com os consumidores, não basta atrair os clientes e realizar uma venda: é necessário manter a atratividade da marca, seja por meio de novas ocasiões de consumo, por experiências positivas ou pela entrega de soluções que resolvam problemas do cotidiano. Dessa forma, o ciclo de vida do cliente vai se prolongando.

Em um cenário ideal, o que começa como uma experimentação de produtos se torna uma conexão constante com os clientes, com aumento da recência, frequência e intensidade das compras. Marcas capazes de entender o comportamento dos consumidores e se adaptar às suas mudanças conseguem inovar no desenvolvimento de produtos e soluções para ampliar esse ciclo de vida e, com isso, expandir o valor do cliente ao longo do tempo (LTV).

É natural que a mudança de comportamento dos clientes, movimentos dos concorrentes e decisões estratégicas da empresa façam com que determinados clusters de consumidores passem a ter mais aderência ao negócio, enquanto outros vão se afastando e deixando de compor a base de clientes. Simplesmente, é impossível agradar a todo o público com o mesmo produto, serviço ou solução.

O uso de tecnologia, especialmente a partir da coleta e análise de dados com o uso de Inteligência Artificial, permite identificar oportunidades de reengajamento dos consumidores, tanto para recuperar clientes já perdidos quanto para evitar o churn. Outro aspecto importante nessa jornada é aproveitar essas oportunidades de reengajamento sem pressionar a compra, agregando valor e mostrando que aprofundar o relacionamento com a marca (ou voltar a ser um cliente) é uma boa decisão para o consumidor.

Com frequência, a combinação desses elementos permite que as marcas revertam tendências negativas de vendas, fortaleçam a relação com os clientes e ampliem seu valor ao longo do tempo.

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IA: essencial para conhecer o cliente

A Inteligência Artificial tem se mostrado uma ferramenta poderosa para prever tendências de comportamento dos consumidores – e isso desde muito antes do buzz gerado pela IA Generativa. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados permite que a IA identifique sinais de desinteresse dos clientes antes que isso se torne um problema maior. A partir daí, tomar medidas para reverter esse desinteresse passa a ser natural para o negócio.

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Machine learning e o tratamento de dados

A adoção de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) permite que dados históricos sejam utilizados para identificar padrões e correlações no comportamento dos clientes – o que muitas vezes resulta em relações pouco óbvias de causa e consequência. Os insights trazidos permitem que as empresas ajustem suas estratégias de marketing e vendas para reengajar os clientes ou agregar mais valor ao relacionamento com a marca, evitando a migração para a concorrência.

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Processamento de linguagem natural

O uso de recursos de processamento de linguagem natural permite que a IA analise os feedbacks deixados pelos clientes em avaliações, comentários e interações no site, SAC e redes sociais, entre outros meios. A detecção de palavras-chave e as ferramentas de análise de sentimento dos consumidores permitem identificar áreas de insatisfação que precisam ser trabalhadas para evitar a perda de clientes.

Quando reengajar o cliente?

O uso de Inteligência Artificial permite fazer um ajuste fino na detecção do momento ideal de reengajamento de clientes que demonstram sinais de desinteresse. A análise de dados comportamentais como o perfil de navegação, o tempo de inatividade e os padrões de compra permite sugerir quando, como e em que canal contatar esses clientes.

Agregue valor, mas não pressione

Existe uma figura caricata no varejo: o vendedor que tenta empurrar produtos para os clientes, não importa qual seja a situação, a motivação ou o interesse do consumidor. Toda caricatura tem um fundo de verdade, que pode estar em aspectos tão simples quanto uma comissão extra para a venda de um determinado item ou a necessidade de desovar o estoque. Seja como for, empurrar produtos é uma abordagem focada no interesse do negócio, não do cliente.

Ao avançarmos para um varejo customer centric, é necessário dar ao consumidor o protagonismo sobre o que ele escolherá, como, em que momento e a partir de qual interação com o cliente. O que não significa esperar passivamente que uma decisão seja tomada: agregar valor ao cliente por meio da experiência de compra, do conhecimento sobre o produto e do relacionamento já estabelecido é uma abordagem que gera confiança e renova o interesse na marca.

Quem “vende sem vender” cria experiências positivas e desenvolve conteúdo relevante para atender às necessidades do cliente, sem pressionar por uma transação. Para isso, é necessário conhecer profundamente as necessidades e desafios dos clientes – perguntas abertas e escuta ativa são práticas recomendadas para os vendedores e a análise dos dados de navegação, compra e comentários contribuem para “ouvir” os clientes no e-commerce.

Outra forma de “vender sem vender” é oferecer conteúdo educativo – e aqui a análise dos dados comportamentais dos consumidores ajuda a dar assertividade à produção do conteúdo. Utilize blogs, ebooks e vídeos explicativos em redes sociais e no seu e-commerce para abordar temas de interesse, trazer dicas de uso dos produtos e passar a fazer parte do cotidiano dos clientes fora dos momentos transacionais.

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O papel da personalização

Uma das grandes possibilidades de ganho de eficiência, produtividade e assertividade a partir da Inteligência Artificial está na personalização do relacionamento com os clientes. Aspectos racionais, como frete grátis e bons preços, são considerados como aspectos básicos para entrar no jogo – para vencer, é necessário oferecer algo mais. Dados do estudo CX Trends 2025 mostram que 6 em cada 10 consumidores já são influenciados pelo uso de ferramentas de hiperpersonalização.

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Mensagens personalizadas, recomendações de produtos baseadas no histórico de compras, vitrines baseadas no perfil de consumo e ofertas sob medida têm sido percebidos pelos clientes como necessários para a construção de boas experiências de consumo, aumentando a satisfação, reforçando o vínculo com a marca e trazendo uma mensagem importante: a empresa entende e valoriza suas preferências.

Um exemplo da vida real

A Leroy Merlin, uma das maiores varejistas do setor de construção e decoração, enfrentava desafios relacionados ao e-commerce, como a alta taxa de abandono de carrinho e a necessidade de conhecer melhor o comportamento de seus clientes. Para solucionar esses problemas, a marca adotou a plataforma CRMBack, cuja abordagem omnicanal integra lojas físicas, e-commerce, televendas, WhatsApp e aplicativo.

Com essa ferramenta, a empresa conseguiu coletar dados valiosos sobre seus consumidores, permitindo segmentar campanhas personalizadas e aumentar a taxa de conversão. Em 2023, a implementação dessa solução resultou na recuperação de 8.443 carrinhos abandonados e gerou um incremento de R$ 7,9 milhões em receita.

Soluções como a CRMBack são essenciais para o varejo, pois transformam usuários anônimos em clientes conhecidos, reduzindo a taxa de churn e aumentando o engajamento por meio de canais como WhatsApp, e-mail e SMS. A personalização da experiência do consumidor e a automação de interações são diferenciais que impactam diretamente o faturamento e a fidelização. O case da Leroy Merlin demonstra como o uso estratégico de dados e automação impulsiona as vendas e otimiza a jornada de compra.
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Identificar sinais de desinteresse e queda no consumo na sua marca requer uma combinação de ferramentas, como a Inteligência Artificial, e estratégias que priorizam o valor ao cliente. Ao prever mudanças no comportamento do consumidor e oferecer experiências personalizadas e relevantes, as empresas podem reengajar clientes desinteressados e fortalecer sua posição no mercado.

Para obter resultados superiores, é necessário agir proativamente, mantendo o foco nas necessidades e expectativas do cliente. Dessa forma, é possível não apenas reverter tendências negativas, mas também construir relacionamentos duradouros e lucrativos com os consumidores.