O ciclo da IA nos programas de fidelidade: onde estamos em 2025
Depois de um pico de empolgação em 2024, o uso de inteligência artificial em programas de fidelidade entrou em uma nova fase. Muitas empresas se apressaram para adotar a tecnologia, mas enfrentaram desafios como dados incompletos, retorno sobre investimento difícil de medir e dificuldades na integração interna.
Apesar disso, o uso da IA continua avançando. Hoje, mais de um terço dos gestores já usam IA em seus programas, e quase 70% se sentem confiantes em utilizar agentes automatizados com essa tecnologia. O que isso nos mostra é que, embora o ritmo tenha mudado, o potencial segue promissor. Estamos saindo da fase de experimentação para uma etapa mais prática e orientada a resultados.
O que a IA pode (e ainda não pode) fazer pela fidelidade
A IA tem muito a oferecer, mas ela não resolve tudo sozinha. É importante saber onde ela realmente faz diferença e onde ainda existem limitações.
✅Onde a IA já está ajudando:
Personalização em larga escala:
A tecnologia permite entender padrões de comportamento e sugerir recompensas ou ofertas no momento certo, aumentando a relevância da comunicação com o cliente.
Prevenção da perda de clientes:
Com base em sinais como queda na frequência de visitas ou menor valor de compra, a IA pode acionar incentivos automáticos para tentar reengajar o cliente.
Recompensas em tempo real e baseadas no contexto:
Já é possível oferecer benefícios instantâneos aos clientes com base no que eles fazem no aplicativo ou em outros canais, tornando a experiência mais fluida e personalizada.
Suporte para quem gerencia os programas:
Ferramentas alimentadas por IA ajudam as equipes a avaliar o desempenho das iniciativas, testar novas ideias rapidamente e tomar decisões mais embasadas.
❌Onde a IA ainda encontra limites
Gerenciar tudo sozinha:
Mesmo com avanços, a IA ainda precisa de supervisão humana. Ela pode apoiar, mas não substituir a estratégia e o julgamento profissional.
Consertar dados ruins:
A IA depende de dados de qualidade. Se os dados estão desatualizados, incompletos ou mal organizados, os resultados também serão limitados.
Criar vínculo emocional:
A IA pode sugerir boas ações, mas a conexão emocional com a marca ainda vem de boas histórias, atendimento humano e experiências significativas.
Oferecer resultados imediatos:
Não dá para esperar retorno instantâneo. A IA precisa de tempo para aprender, adaptar-se e mostrar resultados consistentes.
Três principais barreiras entre a promessa da IA e a realidade
Para tirar o melhor proveito da IA em programas de fidelidade, é preciso enfrentar três desafios principais:
Qualidade dos dados: sem dados organizados e integrados, a IA não funciona bem.
Capacidade de execução: falta de conhecimento técnico ou dificuldades na implementação podem atrasar ou travar os projetos.
Conexão com resultados reais: muitos projetos prometem muito, mas não mostram como vão impactar indicadores concretos, como retenção ou receita.
Como aplicar IA em fidelidade de forma prática e segura
Para passar da teoria à prática, vale seguir uma abordagem estruturada:
Defina uma estratégia clara:
Escolha casos de uso que resolvam problemas reais do negócio — como reduzir a rotatividade de clientes ou automatizar processos.
Revise seus dados:
Verifique se os dados dos clientes estão organizados, acessíveis e compatíveis com as ferramentas que pretende usar.
Teste antes de escalar:
Comece com um projeto-piloto. Foque em uma área com grande potencial de impacto e mensure os resultados.
Meça tudo:
Associe cada ação da IA a métricas específicas — como aumento no engajamento, economia de tempo ou redução de custos.
Crie uma estrutura de governança:
Defina quem será responsável pela supervisão, como os modelos serão testados e quais limites devem ser respeitados.
Por fim, é importante lembrar: nenhum programa de fidelidade com IA funciona bem sem dados consistentes e organizados. Seja ao implementar uma nova tecnologia ou integrar soluções mais avançadas, como inteligência artificial, garantir a qualidade das informações é o primeiro passo. Dados estruturados permitem que as ferramentas de IA operem com precisão, personalizem melhor as ações e entreguem resultados tangíveis. Se necessário, contar com suporte técnico especializado na organização e migração dessas informações faz toda a diferença.
Agora, quando esses dados bem preparados são combinados com uma estratégia de engajamento baseada em gamificação personalizada, o impacto pode ser ainda maior — e é aqui que a LiHai se destaca. Ao integrar inteligência de dados com mecânicas de jogo alinhadas aos interesses individuais de cada usuário, a LiHai transforma programas de fidelidade em experiências vivas, contínuas e envolventes.
Com desafios, recompensas dinâmicas e incentivos personalizados, a gamificação proposta pela LiHai não só aumenta o engajamento como fortalece a conexão emocional com a marca. Isso vai além das transações: cria um ciclo de valor, onde o cliente se sente parte ativa da jornada. Ficou interessado? Entre em contato e vamos começar!
