Durante muito tempo, conhecer o consumidor foi um dos maiores trunfos de uma marca. Saber o que ele queria, como comprava, o que valorizava e por que escolhia uma empresa e não outra. Hoje, boa parte desse conhecimento está nas mãos das plataformas.

Amazon, marketplaces, redes sociais, buscadores e ferramentas de inteligência artificial já conseguem identificar padrões de comportamento, antecipar interesses e recomendar produtos antes mesmo de existir uma busca explícita por uma marca. A pergunta é o que acontece quando o algoritmo passa a conhecer os consumidores melhor do que as próprias marcas.

No Brasil, 54% dos consumidores já compraram produtos ou serviços influenciados por recomendações de inteligência artificial, e 66% usam essas ferramentas para pesquisar opções antes de fechar uma compra, segundo estudo do Capgemini Research Institute. No mundo, esses números são ainda maiores: 68% afirmam comprar produtos ou contratar serviços recomendados por IA, e 74% recorrem a essas ferramentas na hora de descobrir os produtos.

Esse movimento muda o ponto de partida da jornada de compra. O consumidor não precisa mais chegar até uma marca para começar a decidir o que quer. Cada vez mais, ele chega primeiro a uma recomendação.

Nas redes sociais, essa mudança é ainda mais clara. Segundo a pesquisa “Consumo Multicanal 2025”, da CNDL e do SPC Brasil, 99% dos consumidores pesquisam produtos nas redes antes de comprar. E um levantamento de 2026 das mesmas entidades mostra que 54% dos brasileiros já compraram diretamente por lá nos últimos 12 meses.

A lógica tradicional do e-commerce está perdendo força. Por anos, as marcas trabalharam para levar o consumidor até seus próprios canais. Hoje, boa parte da descoberta acontece em ambientes de terceiros, onde a marca disputa atenção não só com concorrentes, mas com o próprio sistema que decide o que vai aparecer na tela.

Os números do e-commerce brasileiro confirmam esse peso. Cerca de 80% das vendas online já passam por marketplaces, segundo projeções da ABComm para 2026. Em 2025, o setor movimentou R$ 235,5 bilhões e chegou a 94,3 milhões de compradores.

Não se trata de uma mudança de detalhe. Uma parte relevante da relação entre consumidor e produto já acontece em lugares onde a marca não controla a experiência, a descoberta e nem a recomendação.

O limite da previsão

Existe uma diferença essencial entre prever o comportamento de alguém e entender por que essa pessoa se comporta assim.

Um algoritmo consegue saber que um consumidor costuma comprar determinada categoria de produto, reconhecer sua faixa de preço, mapear seu padrão de navegação e recomendar o próximo item com bastante precisão. O que ele não consegue explicar é o que aquela escolha significa para quem comprou.

É exatamente nesse ponto que a marca ainda tem espaço. E talvez o erro esteja em tentar disputar com as plataformas justamente aquilo que elas fazem melhor: prever o próximo movimento.

A saída não está em ter mais dados do que Amazon, Google ou TikTok. Está em fazer uma pergunta que os dados, sozinhos, não respondem: o que existe por trás desse comportamento?

Se um consumidor abandonou um carrinho, por exemplo, o dado mostra que ele não comprou. Mas o contexto pode revelar se faltou confiança, se o preço foi uma barreira, se ele encontrou uma outra alternativa ou se simplesmente ainda não estava pronto para decidir. Da mesma forma, uma recompra pode indicar satisfação, mas também pode ser apenas conveniência.

Essa diferença muda o papel das marcas. Em vez de usar dados apenas para prever o que o consumidor fará em seguida, elas precisam cruzar comportamento com contexto para entender o que está acontecendo e, a partir disso, decidir como agir.

Isso vale para comunicação, mas também para produtos, atendimento, experiência e pós-venda. O dado mostra onde está o comportamento. O contexto ajuda a explicar o que fazer com ele.

A eficiência da recomendação não elimina a necessidade de confiança. Na verdade, faz o contrário. Quanto mais opções chegam ao consumidor de forma automática, mais peso ganham os fatores que ajudam a decidir entre elas.

Dados do Edelman Trust Barometer Special Report 2026 revelam que 88% dos consumidores consideram a confiança na marca um fator decisivo na hora de comprar. Esse número mostra uma contradição que vale a pena observar: a tecnologia consegue aproximar o consumidor de um produto, mas não necessariamente de uma marca.

Uma recomendação pode gerar descoberta, um marketplace pode facilitar a comparação e uma ferramenta de IA pode reduzir o tempo de pesquisa, mas nenhum desses movimentos, sozinho, gera preferência. Por isso, existe o risco de as marcas entenderem o avanço dos algoritmos apenas como uma corrida por eficiência. Melhorar a recomendação, personalizar ofertas, automatizar a comunicação e usar dados para prever o próximo passo do consumidor são iniciativas importantes, sem dúvida, mas nenhuma delas substitui a capacidade de interpretar o consumidor.

Da eficiência à confiança

Essa construção importa ainda mais porque a confiança nas próprias recomendações automatizadas está longe de ser absoluta. Um levantamento da Conversion mostra que apenas 46% dos consumidores confiam plenamente nas recomendações de IA, enquanto 78% visitam marketplaces durante a jornada para validar suas decisões antes de comprar. A IA pode abrir a porta, mas ainda existe uma distância entre ser recomendado e ser escolhido.

É nesse espaço que as marcas precisam trabalhar. Não tentando recuperar o controle de uma jornada que deixou de ser linear, mas usando os dados que as plataformas ajudam a produzir para construir uma compreensão mais profunda do consumidor.

Isso exige uma mudança de lógica. Em vez de usar os dados apenas para prever o que o consumidor provavelmente vai comprar, as marcas precisam interpretá-los a partir do contexto. Entender o momento, a necessidade e as motivações por trás de um comportamento permite transformar informação em uma decisão mais relevante para o consumidor.

São perguntas simples, mas que mudam a forma de olhar para o dado. E podem ser justamente o que diferencia uma marca que apenas aparece em uma recomendação de uma marca que permanece na memória depois dela.

O futuro do e-commerce não será definido apenas por quem tiver mais dados ou o algoritmo mais preciso. Será definido também por quem souber interpretar melhor o que esses dados significam.

Então, a marca perdeu o monopólio de conhecer o consumidor? Não por completo. Perdeu o monopólio de prever o comportamento, e essa parte dificilmente volta. Mas ainda resta um território que o algoritmo não ocupa sozinho: o contexto que dá significado ao comportamento, a confiança que sustenta a escolha e a capacidade de transformar essa compreensão em uma experiência relevante.

Talvez o desafio do e-commerce daqui para frente não seja fazer com que o algoritmo conheça melhor o consumidor. É fazer com que as marcas aprendam a enxergar, nos dados que o algoritmo produz, aquilo que o algoritmo não consegue explicar.

Porque, quando a descoberta deixa de pertencer à marca, ser encontrado já não é suficiente. É preciso entender por que ser escolhido importa.