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O Grande Reset de Martech: Por que seu stack atual pode ser o maior inimigo do seu crescimento?

8 min.

O Grande Reset de Martech: Por que seu stack atual pode ser o maior inimigo do seu crescimento?

Mesmo com budgets de marketing crescendo ano a ano, menos de 50% dos investimentos estão sendo realmente aproveitados. O resultado? Um abismo entre gasto e valor entregue, sinal claro da crise de eficiência e frustração com AI Agents e plataformas de CRM que não cumprem o prometido. Durante o CMO Summit 2026, evento que reuniu mais de 10.000 líderes de Marketing e Tecnologia, o keynote de Fernando Jaques, Partner & CEO Brasil da Insider One, trouxe uma provocação para líderes de marketing: seu stack de marketing atual é seu aliado ou o maior inimigo do seu crescimento? Baseado em dados recentes da Gartner, Forrester e McKinsey, Jaques detalhou o caminho para a eficiência: como simplificar a stack tecnológica, maximizar o ROI e converter a tecnologia em uma vantagem competitiva real e mensurável. Descubra os principais insights que estão redefinindo a estratégia dos CMOs em 2026. 1. Da promessa de simplificar ao caos do "SAASpocalypse". Fernando Jaques abre com uma provocação: a Martech prometeu simplificar, mas entregou complexidade. Menos tolerância a stack inchada. Em 2025, o panorama de Martech no mundo chegou a 15.384 soluções, com mais de 1.200 desaparecendo em apenas um ano, um sinal claro de consolidação e queda de tolerância a stacks inchados. Explosão de ferramentas pontuais criou silos de dados e integrações frágeis, em vez de inteligência conectada. O custo de manter e integrar o stack passou a superar o valor incremental que ele gera. O “saaspocalypse” já começou: fornecedores sendo consolidados ou desaparecendo e contratos longos prendendo times em tecnologias legadas. 2. Performance e mídia evoluiram. A Martech não acompanhou. Um dos contrastes mais fortes foi a comparação entre a evolução dos CRMs e a revolução da mídia de performance. Enquanto sistemas de CRM levaram mais de 40 anos em ciclos incrementais, de database marketing para cloud e depois IA gradual, plataformas como o Meta Andromeda tiveram uma revolução em 2 anos, com salto de 10.000x em capacidade e ganhos imediatos de ROAS. CRM amadureceu em décadas; já a mídia de performance se reinventa em ciclos de meses. O fluxo de CRM continua praticamente o mesmo: segmentação estática, regras “se/então”, disparo de campanhas e decisão manual do próximo passo. Operações continuam presas a batch, relatórios de “ontem” e gargalos operacionais, enquanto a mídia já opera em tempo real, com otimização contínua orientada por IA. 3. Do “mais ferramentas” ao Reset: Menos stack, mais inteligência conectada. Jaques organiza a trajetória do mercado em três fases: Explosão de Martech, Consolidação e, agora, o Reset. Depois de mais de 15.000 novas soluções adicionadas entre 2022 e 2026, as marcas toparam um pico de complexidade que se mostrou insustentável. A próxima fase não é adicionar mais um “copilot” em cima de um software de 1999, mas reconstruir a base com menos peças e muito mais inteligência. Trajetória do mercado em três frases, por Fernando Jaques "Mais ferramentas não trouxeram mais inteligência. Trouxeram mais custo." - Fernando Jaques, CEO Brasil da Insider One Explosão: Foco em adicionar capabilities pontuais, sem considerar integração e experiência operacional. Consolidação: Surgem silos de dados impenetráveis, com times gastando mais tempo operando ferramentas do que criando estratégia. Reset: Prioridade passa a ser reduzir o stack, unificar dados e colocar IA como sistema operacional do marketing, não como acessório. 4. Três áreas de AI Agents no Marketing e destaque para o "Agent for Marketers". Um dos momentos mais práticos é o mapa dos três tipos de AI agents que vão redesenhar a forma como fazemos marketing. Em vez de pensar apenas em “IA para automação”, temos uma visão de ecossistema: agentes para marketers, para clientes e dos clientes. Três áreas de AI Agents no Marketing Agents for Marketers: Agentes que operam nos bastidores, sob controle do time, otimizando tarefas como análise de dados, geração de copy e automação de workflows. Agents for Customers: Agentes da marca que interagem diretamente com o cliente, como chatbots, personal shoppers e assistentes de vendas. Agents of Customers: Agentes pessoais do próprio consumidor, que comparam preços, bloqueiam anúncios e intermediam a jornada, muitas vezes fora do controle da marca. 5. CRM Tradicional vs Infraestrutura Agêntica: O que muda na prática? Para tangibilizar o reset, o CRM tradicional constrasta com uma Infraestrutura Agêntica e os resultados são difíceis de ignorar. Em vez de poucos segmentos, conteúdo limitado e A/B tests manuais, vemos um cenário de usuários tratados de forma individual, personalizada e otimizações contínuas em larga escala. De segmentos limitados a decisões em nível de usuário, em tempo real, com padrões descobertos automaticamente pelos agentes. De conteúdo restrito à criatividade ilimitada, com bibliotecas ricas de variantes que ainda preservam a integridade da marca. De testes A/B isolados a milhares de variantes sendo testadas em paralelo, gerando ganhos como +128% de engajamento, +25% em compras incrementais e +135% de aumento em GMV após o onboarding. CRM Tradicional vs Infraestrutura Agêntica: O que muda na prática? 6. Cloud-First vs AI-Native: por que “IA-Adicionada” não basta. Uma distinção que ecoa discussões globais em eventos como a NRF: AI como feature vs AI como infraestrutura. Adicionar um “copilot” em uma arquitetura antiga não resolve o problema estrutural de dados fragmentados, fluxos estáticos e decisões reativas. Fonte: Greenough 2026 Predictions Cloud-first/AI-added: Campanhas pré-definidas, dados em silos, análises atrasadas e dependência de operadores humanos. AI-native: IA como motor central, guiando dados, decisão e execução, com jornadas autônomas, CDP integrado e visão 360º real do cliente. Em 2026, AI-native deixa de ser buzzword e passa a ser o novo baseline competitivo para times de marketing, e-commerce e engajamento. 7. O Reset não é sobre ajudar na execução. É sobre tomar decisões. O Grande Reset de Martech não é modismo, é estratégia de sobrevivência em um mercado que não vai esperar dois anos pela sua próxima implementação. Ele começa por uma mudança de mentalidade: em vez de proteger a onda anterior, assumir o papel de quem constrói a próxima. Líderes de crescimento já estão revisando seus stacks de CRM, aproximando times e apostando em plataformas AI-native para aumentar participação de mercado e profundidade de engajamento. Em um contexto de consolidação e forte pressão por eficiência, adiar esse movimento significa perder velocidade justamente onde o negócio mais precisa. No fundo, não se trata de “trocar ferramenta”, mas de recuperar a capacidade de decidir bem em um ambiente rápido demais para fluxos estáticos e operação manual. Marcas que avançam para uma arquitetura AI-native redesenham a conexão entre dados, decisão e execução para gerar impacto real em receita e relacionamento. Se o seu time sente que trabalha cada vez mais para extrair cada vez menos, talvez o reset que falta não seja de campanha, e sim da base tecnológica que sustenta toda a sua estratégia de customer engagement. 8. Sete sinais de que sua Martech precisa de um Reset Ao final, Jaques lista 7 sintomas claros de que o stack atual deixou de ser ativo estratégico e virou âncora. É um checklist de diagnóstico para qualquer CMO, head de growth ou líder de CRM. 1. Seu time de marketing ainda depende de times técnicos para operar o básico? 2. Criar segmentos, jornadas ou testes ainda leva dias? 3. Você precisa de 2 ou mais ferramentas para orquestrar uma jornada omnichannel? 4. Seus dados ainda chegam tarde, fragmentados ou dependem de batch? 5. Sua stack executa campanhas, mas não recomenda a próxima melhor ação? 6. Suas ferramentas “têm IA”, mas o time ainda faz quase toda a otimização manualmente? 7. Você sente que sua operação ficou mais complexa, mas não mais inteligente? Se você identificou pelo menos três desses sinais, seu stack já está atrasando o crescimento da marca. Fale com a Insider One, veja uma demonstração na prática e descubra como uma stack AI-native pode finalmente destravar o verdadeiro potencial de customer engagement da sua operação.

Do legado à agilidade: como ClickBus e Domino’s migraram sua stack de CRM e destravaram crescimento

11 min.

Do legado à agilidade: como ClickBus e Domino’s migraram sua stack de CRM e destravaram crescimento

Quando o CRM deixa de acelerar e começa a travar O painel “Do legado à agilidade” na Customer Engagement Track do VTEX Day 2026 reuniu Michelle Xavier, diretora de Marketing e Growth na ClickBus, e Natasha Krchovski, gestora de Digital Growth na Domino’s, para falar sobre um tema que muitos evitam: migrar a stack de MarTech enquanto o negócio segue no máximo ritmo. Mediadas por Bruna Blando, diretora de Onboarding da Insider One para a América Latina, as duas mostraram que, mesmo em segmentos tão diferentes quanto viagens rodoviárias e food service, a dor era parecida. A tecnologia de CRM deixou de ser acelerador e passou a funcionar como freio: segmentação limitada, alta dependência de times técnicos, pouca autonomia para testar e um teto claro para o quanto o CRM contribuía para o crescimento. Antes da migração: segmentação no “conta-gotas” e dependência de TI As histórias de bastidor começam por um ponto em comum: a sensação de estar operando abaixo do potencial. De um lado, um marketplace de passagens de ônibus que atende 4.000 cidades e 300.000 rotas, com a necessidade óbvia de falar com pessoas diferentes sobre rotas, origens e destinos específicos. Na prática, qualquer segmentação um pouco mais avançada dependia de SQLs feitos por um time técnico já sobrecarregado, o que jogava boa parte das ideias de campanha em uma fila sem fim. Quando as segmentações chegavam, muitas vezes os filtros ficavam tão complexos que as bases resultantes vinham praticamente vazias. “Era um conta-gotas, eu trabalhava e não vinha nada”. Do outro, uma operação de food service com 7 milhões de usuários cadastrados em CRM, 15% da venda vindo de canais próprios e uma ambição clara de ser “uma empresa de tecnologia que vende pizza”. Ainda assim, o dia a dia envolvia abrir tickets para quase tudo, esperar retorno de times em outros países e improvisar campanhas com Google Forms e disparos manuais de cupons para dezenas de milhares de pessoas. Em ambos os casos, o CRM entregava resultados, havia share de receita relevante, mas a estagnação era visível. Sem segmentação mais granular, hiperpersonalização ou velocidade de execução, o teto estava perto. Medos reais: perder base, perder share, perder o “porto seguro” Trocar uma stack de CRM que já está no ar não é uma decisão técnica; é política e emocional. Os medos eram bem concretos. Um deles era perder o ativo acumulado ao longo dos anos: milhões de contatos, histórico de pedidos, preferências de canal e consumo. Em food service, onde poucas marcas operam bem CRM, isso é ainda mais sensível. O recado da liderança era direto: se a migração comprometesse base ou histórico, “vai dar ruim”. Outro medo girava em torno da contribuição do CRM para a receita. Em uma das operações, o canal representava cerca de 9%–10% das vendas. Em outra, 15%. Derrubar esse número no curto prazo seria suficiente para colocar toda a decisão sob questionamento. Para complicar, a stack antiga era vista pelo C-level como “segura” — um daqueles fornecedores que ninguém é “demitido por contratar”, mesmo que já não entregue o que o negócio precisa. A virada de chave foi encarar a pergunta certa: o risco maior está em migrar ou em seguir fazendo CRM na força bruta, com segmentação limitada e zero espaço para crescer? Como a migração foi estruturada: squads, POCs e disciplina? Uma vez tomada a decisão, o desenho do projeto fez toda a diferença. Squad multifuncional, não “projeto do marketing” Ficou claro desde o início que migração de MarTech não é responsabilidade de uma área só. As empresas montaram células que reuniam: Marketing e CRM, responsáveis pela visão de negócio, jornadas e metas. Tecnologia e dados, donos de integrações, eventos e qualidade de base. Produto/digital, em especial onde app e site também passavam por replatforming. Time de onboarding da Insider One e, quando necessário, parceiros responsáveis pelo novo site ou app. Essa estrutura veio acompanhada de rituais de execução: reuniões semanais (ou diárias nas fases críticas), acompanhamento executivo quinzenal e prazos bem amarrados, já que algumas iniciativas eram reportadas a fundos de investimento e não podiam atrasar. POCs para tirar a migração do campo da teoria Um passo importante para reduzir a ansiedade, especialmente do lado técnico, foi colocar uma funcionalidade nova no ar antes da migração completa. No caso da ClickBus, a escolha foi o web push. A equipe construiu uma prova de conceito de integração entre site e Insider One para liberar campanhas de push segmentadas que simplesmente não existiam na stack anterior. Essa POC: Mostrou que a integração era viável em termos de performance e segurança. Deu confiança ao time de engenharia, que passou a ver a migração menos como salto no escuro e mais como evolução natural de algo que já funcionava. Ritmo certo: nem big bang, nem eterno “projeto paralelo” Com bases grandes em jogo, migrar tudo de uma vez seria imprudente. A solução foi trabalhar em fases: Em Domino’s, a base de 7 milhões foi migrada em ciclos alinhados ao comportamento de CRM (30/60/90/180 dias), em vez de um único corte. Isso permitiu acompanhar impacto em receita e qualidade de dados etapa a etapa. Em ClickBus, a janela de decisão foi apertada: decisão entre agosto e setembro, com necessidade de estar pronta para Black Friday e high season. A priorização foi clara: colocar rapidamente as réguas mais relevantes no ar, sobretudo push e jornadas de app, que seriam o “teste de fogo” na alta temporada. O que parecia mais difícil (e o que realmente deu trabalho) Algumas preocupações acabaram se mostrando bem mais administráveis do que se imaginava: A transição de base, hoje vista como principal risco, foi conduzida em etapas, com validações contínuas e acompanhamento conjunto entre times internos e Insider One. No fim, “foi muito tranquilo”, especialmente comparado ao medo inicial de perder histórico ou clientes. As réguas de automação, imaginadas como extremamente complexas, foram construídas com mais fluidez do que o planejado, graças a uma combinação de time interno focado e processo de onboarding estruturado. Outras decisões, por outro lado, não seriam repetidas: Empilhar migração de CRM, lançamento de site novo, app novo e transição para GA4 no mesmo trimestre foi descrito como “um ano difícil de sobreviver”, ainda que o resultado final tenha valido o esforço. Deixar alguns testes integrados ponta a ponta (app + CRM + versão nova) para a reta final gerou tensão desnecessária perto de datas críticas, como a Black Friday. Um ponto de consenso foi o valor de ter suporte próximo, com pessoas acessíveis e reuniões regulares, em vez de um modelo puramente baseado em tickets. Em projetos de migração, falar “com alguém de verdade” quando o CRM cai é determinante. Depois da troca: mais autonomia, mais experimentação, mais impacto Com a nova stack rodando, a conversa mudou de “será que vamos sobreviver?” para “como vamos aproveitar essa nova capacidade?”. Hiperpersonalização que sai do slide e entra na régua Com os dados conectados e a orquestração em um único lugar, casos de uso que antes pareciam “futuros” viraram cotidiano: Jornadas de carrinho abandonado com nome do cliente e produto exato esquecido, hoje entre as réguas de maior conversão. Web push contextual disparado em tempo real com base em clima, momento do dia ou comportamento recente (“tá chovendo, que tal pedir uma pizza quentinha?”), especialmente relevante onde o site ainda concentra grande parte do tráfego. Campanhas com cupons únicos e regras específicas por usuário, integradas automaticamente ao CRM, no lugar de fluxos manualmente operados em planilhas e formulários. CRM como motor de LTV, não apenas canal de disparo Outro efeito foi a mudança na qualidade das perguntas que o time consegue responder: Passou a ser natural olhar para LTV, cohort de “comprou uma vez e nunca mais voltou” e o impacto de determinadas mecânicas de promoção sobre esses grupos. Uma única campanha orientada a esse público gerou recorde histórico de receita em questão de semanas, usando email como canal principal. Fica muito mais simples medir o que realmente funciona. Em vez de falar em “receita influenciada” de forma genérica, o time enxerga receita direta por régua, canal, segmento e período, em tempo quase real. Mais share de CRM com menos “spam” Talvez o indicador mais simbólico seja o peso do CRM na receita. Em turismo, o share saiu de um platô em torno de 9% para 17%, ao mesmo tempo em que a quantidade de impactos por cliente caiu e o engajamento subiu. Menos campanhas genéricas, mais jornadas e campanhas menores e muito mais relevantes por contexto, seja por região, feriado local ou comportamento recente. No food service, o CRM retomou rapidamente o patamar de 9% de participação nas vendas após a migração, com meta em crescimento e maior confiança em acelerar iniciativas como programas de fidelidade, parcerias e grandes campanhas de calendário, incluindo ações de Copa do Mundo que se apoiam em disparos personalizados e cupons individuais. Como a Insider One sustenta migrações dessa maneira? Por trás dessas histórias, há uma combinação de produto e processo. A Insider One oferece uma plataforma única que reúne dados, decisão, personalização, orquestração e medição, reduzindo a quantidade de integrações frágeis que normalmente tornam migrações tão arriscadas.insiderone+1 AI‑Native CDP / dados unificados: o Customer Data Platform consolida dados comportamentais, transacionais e de canal em perfis únicos, com resolução de identidade configurável. Isso reduz a dependência de SQL e libera o time de marketing para montar segmentos complexos de rota, clima, sabor, frequência de compra e canal preferido direto na plataforma. Sirius AI™: o conjunto de capacidades de IA da Insider One habilita modelos de propensão, churn, afinidade a desconto e Next Best Channel, além de recursos como auto‑winner em testes A/B. Com isso, CRM vira o primeiro laboratório para testar ofertas, canais e criativos antes de escalar investimentos. Smart Recommender: camada de recomendação que ajuda a construir jornadas de cross‑sell e up‑sell em canais como email, push e WhatsApp, com algoritmos ajustáveis e restrições de negócio (estoque, margem, categorias bloqueadas). Architect: solução de orquestração que permite desenhar jornadas cross‑channel em um único canvas — email, SMS, WhatsApp, web push, app push e mídia paga — combinando triggers comportamentais, eventos de negócio e integrações via API. Behavioral Analytics: suite de análise que traz funis, fluxos e coortes para dentro da mesma plataforma, facilitando o acompanhamento de KPIs como share de CRM, LTV, impacto por jornada e resultados de testes. Com essas peças juntas, migrar deixa de ser apenas “subir o que já existia” e passa a ser o momento de redesenhar o CRM para um patamar novo. Pronto para migrar? ClickBus e Domino’s mostraram que, com o desenho certo e o parceiro certo, é possível trocar a stack de CRM no meio da corrida sem perder base, receita ou a confiança do board, e ainda sair do outro lado com times mais autônomos, mais analíticos e com muito mais espaço para testar. Quer entender como migrar sua stack de CRM e MarTech para Insider One com o mínimo de atrito e custo de migração zero? Fale com o time e solicite uma demonstração para mapear sua transição, do legado à agilidade real.

Da presença ao relacionamento: como a Allos usa dados offline e online para hiperpersonalização na jornada do shopper

11 min.

Da presença ao relacionamento: como a Allos usa dados offline e online para hiperpersonalização na jornada do shopper

Na Customer Engagement Track do VTEX Day 2026, maior evento de Digital Commerce da América Latina, a Allos levou ao palco um problema muito conhecido no varejo físico: milhares de pessoas passam todos os dias pelos shoppings, mas quase nenhuma dessas interações vira dado acionável para CRM. Administradora de mais de 50 shoppings em todas as regiões do Brasil, a Allos vive essa realidade em grandes ícones do varejo como Vila Lobos, Norte Shopping, Parque Dom Pedro, Shopping Leblon, Shopping da Bahia e Manauara. Na palestra “Da presença ao relacionamento: como a Allos conecta dados offline e online para transformar a experiência do seu consumidor”, Flávia Chapot (Coordenadora de CRM) e Talitta Falbo (Coordenadora de Tecnologia) mostraram como o projeto Customer in the Mall virou esse jogo. Ao ativar dados do mundo físico e digital em tempo real, a Allos passou a falar com o cliente no momento certo, com a mensagem certa e no canal certo, gerando saltos expressivos em CTR, reservas de benefícios, uso e participação no GMV. O desafio de personalizar a experiência no shopping físico Antes do projeto, a Allos enfrentava uma combinação de complexidade estrutural e limitação de dados: era o cenário pós‑fusão entre Aliança Sonai e BRMalls, cada uma com seu próprio CRM, arquitetura e forma de fazer relacionamento. Ao invés de apenas escolher entre as duas plataformas legadas, a Allos decidiu dar um passo além e migrar para uma terceira solução, com um projeto de implantação de CRM de grande porte envolvendo integrações, definição de arquitetura e conexão dos produtos digitais (apps e sites dos shoppings). Do ponto de vista de negócio, o objetivo é simples e direto: levar fluxo para o shopping para que o lojista venda mais. O desafio era traduzir esse objetivo em ações de CRM a partir de um ambiente 100% físico, com milhares de consumidores circulando, indo ao cinema, restaurantes, eventos e lojas — e quase nenhuma dessas interações convertida em dados estruturados para relacionamento. Em 2022, a Allos lançou um programa de benefícios baseado no envio de notas fiscais para começar a capturar dados de compra por cliente e entender categorias, frequência e preferências de consumo. Fundamentos da estratégia: de dados dispersos a “cliente no mall” A transformação começou com uma estratégia em fases, reduzindo a complexidade em blocos menores. A primeira etapa focou em ativar apenas oito jornadas básicas de growth ligadas ao programa de relacionamento, priorizando integrações em tempo real em vez de grandes volumes de dados atrasados. Principais pilares nessa fase inicial: Programa de benefícios como fonte de dados: envio de notas fiscais para identificar categoria de consumo (ex.: moda, gastronomia) e frequência, criando a base comportamental para personalização. Integrações em tempo real: conexão de compras, envio de notas, reservas e uso de benefícios, além de serviços de shopping (empréstimo de carrinho, achados e perdidos, saque) como pontos de captura de leads e eventos de comportamento. Foco em poucas jornadas críticas: oito jornadas básicas de growth voltadas a loyalty, incentivo ao envio de notas e fluxo completo de benefícios (reserva, uso, liberação). Visão “figital” (físico + digital): combinação da experiência presencial no shopping com o engajamento digital no programa de benefícios, criando uma estratégia que conecta presença física a relacionamento digital. Esse setup já trouxe um “quadro interessante” de dados de cliente, mas faltava um elemento essencial: saber quando o cliente estava dentro do shopping para contextualizar as mensagens. O ponto de virada: identificar o “cliente no mall” em tempo real O “game changer” em CRM para a Allos foi a capacidade de identificar o cliente no mall, em tempo real, a partir de diferentes triggers e integrações. O insight inicial surgiu de eventos já disponíveis: notas fiscais com data de emissão em questão de minutos, uso de benefícios em loja, retirada de brindes em promoções sazonais (Natal, Dia das Mães) e uso de serviços como empréstimo de carrinho de bebê ou carregador portátil. Sempre que um desses eventos acontecia com baixa defasagem de tempo, a equipe entendia que aquele cliente estava no shopping naquele exato momento. A partir daí, o time passou a buscar proativamente novas fontes de “cliente no mall”: Dados de ticketing (parcerias com tiqueteiras de eventos no shopping). Leitura de placa na entrada do estacionamento como evento de presença. Sinais de dispositivos conectados, como app com Bluetooth ou Wi‑Fi do shopping, respeitando as regras de consentimento e privacidade. Hoje, a Allos já conta com mais de 10 integrações diferentes que indicam presença no mall, ainda em rollout gradual pelos cerca de 50 shoppings da rede. Mesmo sem 100% de roll‑out, os números por trimestre já mostram um crescimento expressivo na média de clientes identificados por dia, com aumento de 100% do terceiro para o quarto trimestre de 2025 e 72% do terceiro trimestre de 2025 para o primeiro trimestre seguinte. Arquitetura: hub de eventos e escala operacional com Insider One Para suportar tantas fontes e manter governança, a Allos construiu um hub de eventos próprio que atua como controlador de tudo o que é enviado para o CRM e para a plataforma de customer engagement. As fontes internas (notas, benefícios, promoções) passam por um tratamento específico, enquanto fontes externas (estacionamento, Wi‑Fi, tiqueteiras, serviços de parceiros) são tratadas em outro componente dentro do hub, o que aumenta segurança, rapidez e controle sobre o que entra na base de dados. Na camada de execução, a Allos usa a plataforma da Insider One para unificar dados, orquestrar jornadas e ativar esses eventos de “cliente no mall” em escala. Um ponto crítico foi evitar que o time de CRM precisasse lidar com dezenas de tipos de eventos diferentes para cada nova fonte. Para isso, a equipe criou uma “jornada de setup” dentro da plataforma: sempre que algum evento que representa presença no mall entra, essa jornada gera um novo evento padrão, “cliente no mall”. Na prática, Flávia e o time de CRM passam a trabalhar sempre com o mesmo evento lógico (“cliente no mall”), independentemente da origem técnica, e usam esse gatilho para engajar o cliente com a comunicação mais relevante. Esse padrão é totalmente alinhado com a forma como Architect, o orquestrador de jornadas da Insider One, permite unificar triggers diferentes em uma lógica de jornada única, mantendo escala operacional com regras de cansaço, consentimento e canal preferencial. Da personalização à personalização contextual Antes do “cliente no mall”, a Allos já fazia personalização baseada no histórico de compras, mas sem contexto de momento. Com a presença em tempo real, o CRM passou a operar em um patamar de personalização contextual: além de saber o que o cliente gosta, a Allos sabe que ele está no shopping naquele momento e pode conectar os dois mundos. Esse modelo usa três camadas ao mesmo tempo: presença física em tempo real, histórico de consumo e canal certo (push ou SMS, dependendo da elegibilidade e do opt‑in), algo viabilizado por uma combinação de CDP, AI e orquestração omnichannel em tempo real, exatamente o que a Insider One entrega em sua plataforma. A jornada “cliente no mall” que virou referência Flávia mostrou no palco uma jornada prática, já em operação em todos os shoppings da Allos, que é simples no desenho, mas extremamente eficiente em resultados. Fluxo em linhas gerais: O cliente é identificado no mall a partir de qualquer trigger cadastrado (ex.: estacionamento, uso de benefício, serviço). A jornada verifica se o cliente é elegível para push; se sim, usa push como canal principal, se não, cai para SMS. O cliente recebe uma mensagem única, conectando presença no shopping e histórico de consumo, com incentivo a reservar e usar benefícios. Sete dias depois, se ele é novamente identificado no mall, recebe uma segunda comunicação, com conteúdo diferente. Mais sete dias depois, na terceira identificação, recebe uma terceira mensagem, ainda contextualizada. Depois disso, o cliente entra em um período de quarentena para evitar saturação, respeitando limites de frequência e qualidade da experiência. Apesar de “básica” em termos de lógica, essa jornada entrega 14% de CTR, dez vezes acima da média de CTR do CRM da companhia. Em métricas de negócio, ela representa: 22% de todas as reservas de benefício originadas em canais de CRM. 19% de todo o uso de benefícios (clientes que efetivamente vão à loja e resgatam). 20% da participação em GMV atribuída ao CRM. Quando comparada a uma jornada equivalente, sem uso de “cliente no mall”, os ganhos são ainda mais claros: a participação em reservas quase dobrou (de 9,7% em janeiro de 2025 para 22%), o uso de benefícios também dobrou e a participação em GMV triplicou. Em outras palavras, combinar presença + contexto + histórico + canal certo muda o patamar de resultado do CRM. Fases da transformação: do básico ao escalável A história apresentada no VTEX Day mostra uma transformação em ondas bem definidas. Fase 1 – Fundamentos de CRM e dados: Escolha de uma nova plataforma de CRM e customer engagement, unificando a visão pós‑fusão. Lançamento do programa de benefícios com captura de notas fiscais como base de dados. Ativação de oito jornadas de growth em tempo real focadas em loyalty, envio de notas e fluxo de benefícios. Fase 2 – Estratégia figital e cliente no mall: Consolidação de uma visão figital, integrando experiência física no shopping ao engajamento digital. Identificação de triggeres de presença (nota recente, uso de benefício, serviços, promoções sazonais). Primeiras ativações reativas, que rapidamente mostraram resultados e viraram estratégia intencional. Fase 3 – Escala, novas fontes e arquitetura de eventos: Criação do hub de eventos com tratamento separado para fontes internas e externas e controle centralizado do que entra na base. Expansão para mais de 10 integrações de “cliente no mall” com parceiros diversos (estacionamento, Wi‑Fi, tiqueteiras, serviços). Adoção da jornada de setup para transformar múltiplos eventos em um único evento lógico de “cliente no mall” dentro da plataforma da Insider One. Fase 4 – Personalização contextual avançada (próximos passos): Desmembrar ainda mais os eventos de presença para personalizar também pelo contexto (ex.: quem empresta carrinho de bebê passa a receber conteúdos infantis e familiares). Explorar novas parcerias e fontes para enriquecer o evento “cliente no mall” e alimentar jornadas ainda mais específicas. Usar recursos avançados de AI decisioning, como Next Best Channel e Send Time Optimization da Sirius AI™ dentro do Architect, para automatizar ainda mais as decisões de canal, timing e conteúdo. Como a Insider One possibilita esse tipo de transformação? Casos como o da Allos mostram o potencial de unir dados de canais físicos e digitais em um único ambiente de Customer Engagement AI, com decisões em tempo real e jornadas que respeitam contexto e histórico de cada cliente. A Insider One reúne CDP, AI decisioning, personalização, orquestração omnichannel e analytics em uma única plataforma, reduzindo a complexidade de integrações e dando mais velocidade para times de CRM e marketing. Algumas capacidades que apoiam estratégias como o Customer in the Mall: Dados unificados com CDP nativa: unificação de dados online e offline (apps, sites, POS, estacionamento, Wi‑Fi, serviços) em perfis únicos com identidade resolvida em tempo real. Sirius AI™: suíte de AI que combina modelos preditivos (propensão a compra, churn, afinidade a desconto), geração de conteúdo e automação de decisões (Next Best Channel, Send Time Optimization, A/B Auto‑Winner Selection). Architect: orquestrador de jornadas omnichannel que permite construir flows como a jornada de “cliente no mall”, com triggers em tempo real, regras de elegibilidade, cansaço e escolha dinâmica de canal em um canvas único. Smart Recommender: recomendações de produtos e ofertas baseadas em comportamento, contexto e afinidade, ideais para campanhas de benefício, restaurante e varejo dentro do shopping. Behavioral Analytics: análise de funis, fluxos e cohorts para medir impacto real de jornadas em métricas como CTR, reservas, uso de benefício e GMV, sem depender de BI externo. Se você quer construir jornadas omnichannel contextualizadas como a Allos, unindo dados offline e online, solicite uma demonstração da Insider One e mapeie seu primeiro caso de uso.

Personalização em escala: como a Riachuelo transformou seu CRM em motor de crescimento

10 min.

Personalização em escala: como a Riachuelo transformou seu CRM em motor de crescimento

A Riachuelo passou os últimos dois anos reposicionando o seu CRM: de canal de disparo para motor estratégico de crescimento. Em sua palestra na Customer Engagement Track do VTEX Day 2026, Bruna Engler, Diretora de CRM e Loyalty, mostrou como centralização de dados, automação e personalização em escala ajudaram a orquestrar jornadas mais inteligentes, reduzir esforço operacional e gerar mais receita em um varejo que ainda é 90% físico. Desafios iniciais da Riachuelo Quando Bruna assumiu a área, em 2024, o CRM operava de forma altamente fragmentada. Existiam times separados para Riachuelo e Midway, plataforma financeira e banco digital do grupo, além de bases desconectadas, disparadores diferentes para WhatsApp, email e push, e sistemas de mensageria que não conversavam entre si. A operação cruzava manualmente cinco ou seis bases por campanha e gerava múltiplos CSVs para subir em plataformas distintas, o que tornava inviável escalar jornadas multicanal e garantia baixa qualidade de dados. Isso gerava problemas recorrentes, como clientes recebendo ofertas de empréstimo indevidas ou sendo incluídos em campanhas para as quais não estavam elegíveis. Ao mesmo tempo, o volume era enorme: mais de 15 milhões de clientes ativos no CRM, 400 milhões de disparos por mês, mais de 12 canais de comunicação e cerca de 300 campanhas e jornadas simultâneas. O desafio era claro: tornar a operação mais eficiente e, ao mesmo tempo, muito mais personalizada. Os 3 pilares da virada: dados, automação e personalização Antes de falar das ondas de transformação, Bruna estruturou a virada em três pilares que sustentam o novo CRM da Riachuelo: Dados como base: criar uma fonte única de verdade, com dados integrados, confiáveis e disponíveis em tempo quase real para o time de CRM. Automação como alavanca: reduzir ao máximo o trabalho manual na ingestão de dados e na ativação de campanhas, liberando tempo do time para testar hipóteses e desenhar novas jornadas. Personalização em escala: orquestrar jornadas omnicanal que consideram comportamento, contexto e canal preferido de cada cliente, em vez de campanhas massificadas e genéricas. Esses pilares se materializam em três ondas de mudança: primeiro eficiência operacional, depois o “básico bem feito” em jornadas e, por fim, um ecossistema totalmente integrado de CRM, promoções e eventos em loja e canais digitais. Onda 1: eficiência operacional e base de dados unificada Na primeira onda, o foco foi construir a infraestrutura que permitiria qualquer evolução posterior. Em menos de seis meses, a Riachuelo trocou de plataforma, criou uma gerência de dados e automações e reestruturou a área para operar baseada em dados. Essa nova gerência de dados, com engenheiros, DBMs e gerentes de produto focados em CRM, passou a cuidar da criação da base homologada, documentando cada nova variável e garantindo que o time de operação pudesse confiar na qualidade da informação. Em vez de cruzar manualmente diferentes fontes, o time passou a acessar essa base diretamente na plataforma Insider One para montar jornadas multicanal. Com a ingestão de dados 100% automatizada e conectada à plataforma, o time passou a: Criar jornadas multicanal usando canais nativos da Insider One e canais externos, como call center. Orquestrar fluxos em que o CRM dispara APIs que acionam times de atendimento ou constroem bases em tempo real. Imagem da palestra de Bruna Engler no VTEX Day: a estrutura de CRM atual da Riachuelo Os resultados dessa primeira onda foram expressivos: mais de 80% das jornadas passaram a ter algum nível de automação, 50% ficaram totalmente integradas e o esforço do time em atividades recorrentes caiu 45%, abrindo espaço para testes e inovação. Onda 2: o “básico bem feito” em jornadas personalizadas Com a casa arrumada e a operação automatizada, a segunda onda focou em executar o básico com excelência. Em um período de cerca de 12 meses, a Riachuelo saiu de campanhas pontuais para uma máquina de jornadas contextualizadas, sempre iniciando pela personalização comportamental. A partir de sinais como navegação no site, compras em loja e interações com a Midway, fintech da Riachuelo, o time passou a identificar interesses e a orquestrar jornadas como: Carrinho abandonado omnicanal. Price drop e “volta ao estoque”. Boas-vindas e jornada de onboarding. Jornadas baseadas em navegação e ativação de cupons. Além de adicionar mais de 20 jornadas, a Riachuelo reduziu em 30% o volume de envios massificados, antes compostos por campanhas genéricas disparadas para quase toda a base. Mesmo assim, os resultados melhoraram: cliques aumentaram 40% e a captação atribuída ao CRM cresceu 60%, mostrando que relevância importa mais do que volume. Essa fase também consolidou a cultura de teste A/B. O time passou a testar constantemente pontos como canal (email versus WhatsApp), número de contatos na jornada e sequências de mensagens, sempre com grupos de controle pré-definidos na base de retorno unificada. Onda 3: ecossistema integrado entre loja, promoções e CRM A terceira onda levou o CRM para além da mensageria, integrando motores promocionais, dados transacionais e experiência em loja física. Aqui, cada ação do cliente – digital ou física – pode disparar uma cadeia de eventos e comunicações personalizadas. Cross-sell pós-compra em loja via WhatsApp Um dos primeiros pilotos foi a construção de jornadas de cross-sell a partir de compras feitas na loja física. Partindo de uma lógica de que “uma calça jeans rasgada não é igual a uma calça reta ou preta”, o time de data science ajudou a mapear quais produtos melhor traduzem o estilo do cliente e têm maior probabilidade de gerar recompra. Imagem da palestra de Bruna Engler no VTEX Day: caso de uso jornadas para cross-sell Para uma base ainda pouco digitalizada, o foco foi testar se a personalização de conteúdo em WhatsApp realmente aumentava conversão. O cliente comprava na loja, e em dois ou três dias começava a receber comunicações com carrosséis de produtos alinhados ao seu estilo, em vez de mensagens genéricas. O objetivo era tornar o WhatsApp viável não para 10 mil clientes, mas para uma base crítica que realmente move o ponteiro de receita. Recuperação de experiências ruins com cupons personalizados Outro caso relevante foi o tratamento de jornadas “infelizes”, como rupturas de estoque em pedidos. Em vez de uma mensagem padrão “seu produto está indisponível”, a Riachuelo passou a orquestrar jornadas em que o cliente recebe um pedido de desculpas e um incentivo personalizado – por exemplo, desconto ou cashback – gerado a partir da integração entre Insider One, motor de eventos e motor de promoções. O CRM passa a informar o motor promocional sobre qual promoção deve ser criada para aquele cliente, considerando o evento recebido, e o cupom é cadastrado automaticamente, com regras de entrada e saída controladas. Isso substitui os tradicionais cupons genéricos e ajuda a proteger margem ao mesmo tempo em que recupera a experiência. Conectando banco, loja e varejo em tempo real Um exemplo que mostra bem a integração do ecossistema é a jornada de empréstimo na loja. Menos de 20% dos clientes que vão à loja para contratar um empréstimo na Midway acabam comprando algo na Riachuelo no mesmo dia. A pergunta foi: como aproveitar esse tráfego bancário para gerar venda de varejo? A resposta veio com uma jornada em que, ao contratar o empréstimo, o cliente recebe um cashback para gastar na loja naquele mesmo momento, orquestrado em tempo real. O evento de contratação dispara um gatilho na Insider One, que verifica elegibilidade, cadastra o cliente na promoção certa e envia a comunicação em poucos minutos, enquanto ele ainda está na loja. Em um teste inicial, essa mecânica gerou aumento de 20% nos pedidos. Imagem da palestra de Bruna Engler no VTEX Day: caso de uso integração on e offline Grandes campanhas como grandes testes Por fim, Bruna mostrou como o CRM passou a ser também um mecanismo de teste para o comercial. Em uma ação de fim de ano voltada para clientes hiperengajados, o objetivo era fazer com que eles realizassem a primeira compra na categoria casa. Em vez de uma única campanha com desconto fixo, o time usou a Insider One para testar sensibilidade de oferta: 10% em tudo versus 20% com valor mínimo. A campanha gerou um aumento de 7% nas vendas de categorias relevantes, mas o teste revelou que, para casa, o cliente era menos sensível a preço do que o time imaginava. Mesmo com 20% e valor mínimo, o ROI foi menor do que com 10%, indicando que campanhas futuras poderiam trabalhar incentivos menores – ou até testar jornadas sem desconto, focadas em experiência. O princípio que ficou foi: grandes campanhas precisam ser grandes testes, não apenas grandes disparos. Como a Insider One viabiliza personalização em escala no varejo A jornada da Riachuelo só foi possível porque dados, decisão e ativação passaram a rodar em uma única plataforma, reduzindo fricção técnica e o esforço operacional do time. A Insider One é a plataforma de Customer Engagement com IA que unifica CDP, AI decisioning, personalização e orquestração de jornadas em um único stack. Dados unificados com CDP: a CDP da Insider One consolida dados comportamentais, transacionais e de catálogo em perfis completos, com resolução de identidade configurável. Isso permite construir uma “fonte única de verdade” como a que a Riachuelo implementou, com ingestão contínua de eventos de loja e digital. Decisão em tempo real com Sirius AI™: a suíte de IA Sirius AI™ alimenta modelos de probabilidade de compra, risco de churn, afinidade a desconto e Next Best Channel, além de recursos como A/B Auto-Winner Selection. Isso ajuda a descobrir segmentos e ofertas mais rentáveis de forma contínua, não apenas em campanhas pontuais. Personalização com Smart Recommender: o Smart Recommender entrega recomendações de produtos personalizadas em vários canais, com algoritmos que consideram afinidade, contexto e restrições comerciais como margem e estoque. Jornadas como o cross-sell pós-compra da Riachuelo se apoiam nesse tipo de capacidade. Orquestração de jornadas omnichannel com Architect: Architect, solução de orquestração de jornadas da Insider One, permite desenhar jornadas cross-channel em um único canvas, com suporte nativo a email, SMS, WhatsApp, web push, app push e mídia paga. Lógicas de “Next Best Channel” ajudam a selecionar o melhor ponto de contato para cada cliente, em linha com o que a Riachuelo faz ao combinar push, SMS, email e WhatsApp. Mensuração com análises comportamentais: Behavioral Analytics fecha o loop entre execução e insight, com análises de funil, fluxo e coorte integradas, sem necessidade de uma BI separada. Isso sustenta a cultura de “grandes campanhas, grandes testes” ao mostrar rapidamente o impacto de cada variante de oferta, canal e jornada. Se você quer sair do estágio “temos dados” para um modelo em que decisões promocionais, jornadas e ofertas são tomadas em tempo real, com consciência de margem e contexto, a Insider One oferece o stack completo para chegar lá. Quer transformar seu CRM em um verdadeiro motor de crescimento, como a Riachuelo? Solicite uma demonstração da Insider One e mapeie seu primeiro caso de uso.

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