IA impulsiona personalização e fidelização em 2026
Estudos de mercado indicam que, em 2026, a combinação entre inteligência artificial (IA) e métodos de personalização tende a compor parte relevante das estratégias de relacionamento e fidelização. Levantamento da McKinsey aponta que 71% dos consumidores esperam algum nível de personalização nas interações com marcas, enquanto 76% relatam frustração quando esse tipo de interação não ocorre. Esses dados sugerem que a adoção de ferramentas analíticas, e modelos automatizados continuará em expansão.
Nesse contexto, a LiHai aparece como exemplo de empresa que emprega IA e mecanismos de adaptação comportamental em soluções voltadas à fidelização e gamificação. A plataforma opera com dados de interação em tempo real e utiliza modelos estatísticos que ajustam incentivos, desafios e recompensas conforme o comportamento do usuário. De acordo com informações divulgadas pela empresa, essa operação envolve captação contínua de dados, atualização de perfis e ajustes automáticos de campanhas conforme a resposta do público.
Processos de personalização em evolução
Relatórios setoriais apontam que a personalização tradicional se baseava em dados estáticos, como histórico de compras e segmentações amplas. A difusão de tecnologias de IA ampliou a capacidade de processar dados comportamentais em fluxo e de gerar respostas automatizadas, como recomendações de produtos, mensagens acionadas por eventos e decisões de “próxima melhor ação” (next-best action). Pesquisas indicam que essa abordagem pode influenciar métricas de receita e eficiência operacional, quando aplicada em ambientes preparados para centralização de dados e governança.
A LiHai utiliza essa mesma lógica de operação, aplicando modelos que analisam eventos como abandono de carrinho, abertura de e-mail sem clique e transições entre canais. A partir dessas leituras, as regras de campanha são atualizadas automaticamente. A plataforma também permite alternância entre canais — como push notification, e-mail ou mensagens em aplicativos — conforme o comportamento registrado.
Alertas sobre excesso de estímulos e riscos de decisão
Pesquisas recentes indicam que determinadas formas de personalização podem gerar efeitos contrários ao esperado quando aplicadas em momentos inadequados da jornada. Levantamento publicado pela DigitalCommerce360, relata que parte dos consumidores relata arrependimento ou redução da intenção de compra, após receber estímulos personalizados em excesso ou em fases sensíveis do processo decisório. O conteúdo descreve que, em alguns casos, interações personalizadas podem resultar em menor propensão à recompra.
Estudos acadêmicos também indicam que abordagens percebidas como intrusivas podem elevar a resistência à compra, especialmente quando há combinação entre personalização intensa e preocupações de privacidade. Uma análise publicada no Journal of Business Research, descreve que tecnologias de personalização inteligente podem, em determinados cenários, aumentar barreiras do consumidor frente à decisão de compra.
Demandas estruturais para implementação em 2026
Fontes do setor indicam que a adoção ampla de IA e personalização requer infraestrutura de dados unificada, integração entre canais e processos de governança. Entre as recomendações recorrentes estão o uso de plataformas de dados centralizados, mecanismos de decisão automatizada e acompanhamento contínuo de performance e conformidade regulatória.
Os sistemas operados pela LiHai se encaixam nesse modelo ao trabalhar com dados em tempo real e com integração entre diferentes meios de comunicação, como e-mail, aplicativos, páginas web e notificações. A proposta da plataforma envolve transformar fluxos de dados em ajustes imediatos nas campanhas, com aprendizagem contínua baseada nas interações do usuário.
Caminhos possíveis para o mercado
Estudos que analisam tendências de 2026 sugerem que a personalização deverá evoluir de práticas baseadas em histórico para métodos orientados por comportamento imediato, considerando sinais de navegação, tempo de resposta e padrões de engajamento. Essa mudança amplia a relevância de ferramentas que operam em fluxo contínuo, e ajustam conteúdos e incentivos conforme o contexto de uso.
Nesse ambiente, soluções como as oferecidas pela LiHai representam exemplos de como empresas têm estruturado modelos que convertem variáveis comportamentais em ajustes automáticos de jornada. A operação em tempo real, somada ao uso de IA e dados integrados, tende a compor parte das estratégias analisadas por empresas que buscam maior eficiência na gestão de relacionamento.