Com Inteligência Artificial, hipersegmentação e uma visão 360º do cliente, a E-goi ajudou o Intermarché a aumentar em 7% as vendas das categorias impactadas e em 280% os registos de clientes identificados.

Durante anos, o retalho aprendeu a medir quase tudo o que acontece no e-commerce. Cliques, produtos visualizados, carrinhos abandonados e jornadas de compra tornaram-se informações valiosas para otimizar vendas e melhorar a experiência do consumidor.

Mas dentro das lojas físicas, a realidade continuou diferente.

Milhares de clientes entram diariamente em supermercados, lojas de moda e grandes superfícies sem que as marcas consigam compreender verdadeiramente o seu comportamento, identificar padrões de visita ou transformar essas interações em conhecimento acionável.

Foi precisamente este desafio que o Intermarché decidiu enfrentar.

Com o apoio da E-goi, plataforma portuguesa de automação de marketing omnicanal, a insígnia implementou uma estratégia baseada em Customer Data Platform (CDP), Inteligência Artificial, hipersegmentação e automação omnicanal para criar uma visão integrada do comportamento dos consumidores ao longo de toda a sua jornada de compra.

O objetivo era simples: deixar de olhar para canais físicos e digitais como universos separados e começar a compreender cada cliente de forma unificada.

Através da tecnologia da E-goi, tornou-se possível ligar informação proveniente das lojas físicas, do Cartão Intermarché, do Wi-Fi das lojas e dos canais digitais, criando uma visão 360º do cliente capaz de transformar dados dispersos em ações concretas.

A informação recolhida passou a alimentar modelos avançados de segmentação e Inteligência Artificial, permitindo identificar padrões de comportamento, reconhecer oportunidades de venda, personalizar campanhas e recomendar ofertas com maior probabilidade de gerar resultados.

Os resultados demonstram o impacto da estratégia.

As categorias abrangidas pelo projeto registaram um crescimento de 7% nas vendas, enquanto os registos associados ao Wi-Fi e ao Cartão Intermarché aumentaram mais de 280%, reforçando significativamente a capacidade da marca para identificar clientes e desenvolver relações mais relevantes e duradouras.

A operação envolveu mais de 255 lojas físicas e permitiu automatizar integralmente as comunicações de marketing associadas ao projeto, aumentando a eficiência operacional e a capacidade de personalização em escala.

Mais do que um projeto tecnológico, o caso do Intermarché demonstra uma mudança que está a acontecer em todo o setor do retalho.

Num contexto marcado pelo aumento dos custos de aquisição, pela fragmentação dos canais e pela crescente importância da Inteligência Artificial, os dados próprios (first-party data) tornaram-se um dos ativos mais valiosos para qualquer organização.

A capacidade de reconhecer clientes, compreender comportamentos e antecipar necessidades está a tornar-se um fator diferenciador para as marcas que procuram crescer de forma sustentável.

“O grande desafio do retalho moderno não é gerar mais tráfego. É conseguir transformar cada interação física e digital em conhecimento útil para o negócio. Quando os dados são utilizados de forma inteligente, deixam de ser apenas informação e passam a gerar melhores experiências para os consumidores e melhores resultados para as marcas”, afirma Ernesto Ferreira, Head of Global Sales da E-goi.

Para a E-goi, o caso do Intermarché mostra que a próxima grande vantagem competitiva do retalho não estará apenas na capacidade de atrair mais clientes, mas na capacidade de compreender melhor aqueles que já entram diariamente nas lojas.

Porque, quando o comportamento se transforma em conhecimento, o conhecimento transforma-se em receita.

Para ajudar outros profissionais de retalho a perceber o potencial impacto de estratégias de fidelização, identificação de clientes e personalização da experiência de compra, a E-goi disponibiliza uma calculadora gratuita que permite estimar o retorno potencial destas iniciativas com base na realidade de cada negócio.

A ferramenta está disponível em: