Em painel no Retail Media Pharma 2026, Juliana Zimermam, Paulo Alvarenga e Pablo Lorenzi discutiram como dados comportamentais, CRM, IA e integração entre e-commerce e loja física podem transformar a mídia de varejo em uma alavanca de geração de demanda, conquista de novos shoppers e crescimento incremental
O crescimento das categorias estratégicas na jornada digital foi o tema do primeiro painel da tarde do Retail Media Pharma 2026. A discussão abordou como a Retail Media pode contribuir não apenas para acelerar vendas, mas para ampliar categorias a partir de estratégias digitais mais conectadas ao comportamento, às necessidades e ao ciclo de vida do shopper.
Participaram Juliana Zimermam, Head of E-commerce & Digital Growth da Beiersdorf; Paulo Alvarenga, Country Manager da Groovinads; e Pablo Lorenzi, Head of Products da Groovinads.
A tese que atravessou o debate representa uma mudança importante na própria lógica econômica de Retail Media: sair de um modelo predominantemente orientado à monetização de inventário e captura de demanda para outro no qual dados, mídia e tecnologia passam a ser utilizados para identificar oportunidades de crescimento, criar demanda, desenvolver categorias e comprovar valor incremental.
Essa evolução altera inclusive a pergunta que deveria orientar o planejamento. Em vez de apenas questionar “quanto esta campanha vendeu?”, a discussão passa a ser: quanto crescimento novo a campanha criou para a marca, para a categoria e para o varejista? O playbook técnico do painel sintetizou essa transformação como a passagem “de comprar mídia para comprar crescimento”.
O digital deixa de ser somente ponto de conversão
Uma das questões centrais foi a necessidade de ampliar a interpretação do papel do e-commerce no canal farma. O crescimento digital não deve ser analisado exclusivamente pela participação das vendas online no GMV. A digitalização da jornada produz uma quantidade crescente de sinais sobre comportamento e intenção: buscas, navegação, consumo de conteúdo, exposição à mídia, inclusão no carrinho, compras, frequência, afinidade entre categorias, clique-retire e recompra.
Quando conectados, esses sinais permitem transformar o ambiente digital em uma infraestrutura para descoberta, educação, consideração, recomendação, geração de demanda e inteligência de categoria.
Essa lógica ganha importância em categorias como skincare, dermocosméticos, proteção solar, body care e autocuidado, nas quais o consumidor frequentemente inicia a jornada a partir de uma necessidade, e não necessariamente de uma marca ou SKU previamente definido.
A apresentação da Beiersdorf reforçou justamente esse ponto: o varejo digital passou a operar simultaneamente como canal de venda, canal de mídia e ambiente de descoberta. Em categorias de maior necessidade de educação, conteúdo relevante pode ajudar o shopper a compreender problemas, conhecer soluções e formar preferência antes da conversão.
A consequência é significativa para Retail Media. Se a ativação ocorrer apenas próximo à conversão, tende a disputar uma demanda que já existe. Quando consegue atuar em diferentes momentos da jornada, passa também a ter capacidade de formar demanda e desenvolver a própria categoria.
Do SKU para a oportunidade de crescimento
Essa mudança também exige rever a unidade básica de planejamento. Historicamente, grande parte das campanhas nasce de uma lógica de produto: existe um SKU, uma verba e um objetivo de mídia, a partir dos quais são definidos inventário e audiência. O modelo discutido no painel inverte essa relação.
A combinação de CRM, comportamento de navegação, busca, histórico de compras, frequência, exposição, afinidade entre categorias e recorrência permite começar pela pergunta: onde está a maior oportunidade incremental dentro da base de shoppers? A evolução proposta é de segmentação para propensão.
Em vez de utilizar dados apenas para localizar consumidores que já demonstraram interesse em determinado produto, modelos analíticos podem identificar, por exemplo, shoppers que ainda não compram uma categoria, mas apresentam características comportamentais compatíveis com consumidores que têm alta probabilidade de ingressar nela.
Isso abre espaço para estratégias de new-to-category, cross-sell, upsell, reativação, next best product, next best category e expansão de frequência.
O próprio roteiro técnico do painel propôs uma mudança de lógica: SKU → necessidade → missão → categoria → shopper, deslocando a Retail Media de uma abordagem centrada no produto para uma estratégia centrada na oportunidade econômica representada pelo consumidor.
CRM precisa evoluir de segmentação para inteligência de oportunidade
Nesse novo estágio, o CRM assume uma função mais sofisticada. Em vez de servir predominantemente como repositório de consumidores e ferramenta de criação de segmentos, ele pode se transformar em uma camada de inteligência de oportunidade para Retail Media.
A aplicação de modelos preditivos e agentes de IA amplia essa capacidade. Entre os casos discutidos no material técnico estão criação automática de clusters, propensão de compra, next best product, next best category, identificação de churn, reativação, previsão de LTV e recomendação de audiências.
Isso altera inclusive o briefing de campanha. A pergunta deixa progressivamente de ser: “Quero anunciar este SKU. Para quem devo mostrá-lo?” e pode passar a ser: “Onde está a maior oportunidade incremental para esta categoria dentro da base de shoppers?”
Essa inversão é relevante porque aproxima Retail Media de decisões de category management, CRM, growth e inteligência comercial, e não apenas da compra e venda de mídia.
Hiperpersonalização precisa produzir valor, não complexidade
O avanço de IA e automação também coloca outro desafio: até onde personalizar? A capacidade tecnológica de construir milhares de microsegmentos ou variações criativas não significa necessariamente que toda personalização produzirá ganho econômico. O ponto crítico passa a ser encontrar o equilíbrio entre granularidade, escala, consistência de marca e eficiência operacional.
A hiperpersonalização tende a produzir mais valor quando não se limita à troca de peças criativas, mas melhora decisões sobre qual audiência ativar, qual categoria recomendar, em qual momento abordar e qual comportamento se pretende alterar.
Nesse sentido, a IA deixa de ser observada somente como ferramenta de produção de conteúdo e passa a integrar uma arquitetura de decisão. Esse painel posiciona essa evolução como uma passagem de personalização manual para IA e de CRM para inteligência de oportunidade.
O consumidor já é omnichannel; a mensuração ainda não
Outro eixo importante da discussão foi a integração entre a jornada digital e a loja física.
No canal farma, uma parcela relevante das decisões pode começar online e terminar presencialmente. O consumidor pesquisa, compara, consome conteúdo, recebe mídia, compra digitalmente ou utiliza clique-retire e pode continuar sua jornada dentro da loja.
Isso transforma o clique-retire em algo potencialmente maior do que uma solução logística. Ele pode funcionar como um ponto de conexão entre mídia, CRM, e-commerce, experiência física e nova oportunidade comercial.
A jornada pode assumir uma arquitetura como: mídia → conteúdo → e-commerce → conversão → clique-retire → loja → nova descoberta → cross-sell → recompra. O problema é que os sistemas de mensuração nem sempre acompanham essa fluidez.
A apresentação da Beiersdorf destacou que uma parcela do valor criado digitalmente ainda pode permanecer invisível quando a conversão acontece em outro ambiente. Isso tende a subdimensionar o impacto da mídia e, consequentemente, pode gerar subinvestimento.
O desafio técnico, portanto, não está simplesmente em possuir mais dados, mas em conectar dados fragmentados para produzir uma visão mais consistente da jornada do shopper.
Closed-loop measurement passa a ser requisito de maturidade
É justamente nessa integração que o conceito de closed-loop measurement ganha relevância.
Uma operação madura precisa avançar na capacidade de relacionar exposição, comportamento e venda, independentemente de a conversão acontecer no e-commerce ou no ambiente físico. Isso exige integração entre: CRM + comportamento digital + mídia + e-commerce + clique-retire + loja física + sell-out.
Quanto mais completa essa cadeia, maior a capacidade de compreender o impacto econômico da campanha e menor a dependência de métricas isoladas.
Para a indústria, essa evolução também aumenta a confiança para direcionar investimentos adicionais às Retail Media Networks. O material apresentado pela Beiersdorf relacionou diretamente maior capacidade de comprovar incrementalidade a maior confiança para investir, destacando ainda a necessidade de métricas comparáveis, transparência de audiência, closed-loop measurement e planejamento conjunto de longo prazo.
ROAS continua importante, mas não pode ser o dashboard
A mensuração foi um dos pontos tecnicamente mais relevantes do debate. CTR, conversão e ROAS continuam sendo indicadores fundamentais de eficiência. O problema surge quando passam a funcionar como resposta definitiva para uma pergunta muito maior: a campanha realmente criou crescimento novo?
Uma venda atribuída a uma exposição não comprova, por si só, que aquela exposição causou a venda. Essa diferença pode ser sintetizada por uma equação conceitual fundamental: atribuição ≠ incrementalidade.
O playbook técnico propõe uma evolução da mensuração: CTR → CVR → ROAS → Sales Lift → Incremental Sales → Novos Shoppers → Share de Categoria → Frequência → Recorrência → LTV.
A mudança é relevante porque ROAS pode mostrar eficiência na captura de consumidores que já tinham alta propensão à compra. Incrementalidade procura responder uma pergunta mais difícil: quanto daquela venda não teria ocorrido na ausência da campanha?
Para chegar a essa resposta com maior rigor, o ecossistema precisa amadurecer metodologias experimentais, incluindo grupos de controle, comparação entre audiências expostas e não expostas e desenhos capazes de separar correlação de causalidade.
Da performance da campanha para a mudança de comportamento
Uma matriz mais madura de Retail Media precisa, portanto, incorporar diferentes dimensões de valor.
Em mídia, continuam relevantes reach, frequência, CTR e engagement. Em conversão, CVR, vendas atribuídas e ROAS. Em incrementalidade, Sales Lift, Incremental Sales e iROAS. Em categoria, penetração, share e crescimento. Na dimensão shopper, novos compradores e reativação. No comportamento, frequência e recorrência. Em valor, ticket incremental, margem e LTV. E, para estratégias de construção de marca, awareness, consideração e Brand Lift.
Essa arquitetura muda o objeto final da mensuração. Em vez de medir somente a performance da campanha, Retail Media passa a buscar evidências de mudança de comportamento do shopper.
O consumidor entrou em uma categoria que antes não comprava? Aumentou frequência? Passou a comprar categorias adjacentes? Foi reativado? Recomprou? Sua relação com aquela categoria aumentou de valor ao longo do tempo?
São perguntas mais difíceis do que calcular CTR ou ROAS, mas também são aquelas capazes de aproximar Retail Media das decisões estratégicas de crescimento das organizações.
De campanha para jornada; de mídia para crescimento
A principal conclusão do painel foi que a maturidade de Retail Media tende a ser cada vez menos determinada pela quantidade de inventário disponível e mais pela capacidade de transformar dados em inteligência, inteligência em ativação e ativação em crescimento comprovadamente incremental.
O modelo de evolução debatido pode ser resumido em algumas transições estruturais: de SKU para shopper; de campanha para jornada; de segmentação para propensão; de CRM para inteligência de oportunidade; de personalização manual para IA; de e-commerce isolado para omnichannel; de atribuição para incrementalidade; e de ROAS para LTV.
Para o canal farma, essa transformação é especialmente relevante. A combinação de alta recorrência, CRM, diversidade de missões de compra, categorias de saúde, beleza e autocuidado, jornada digital e capilaridade física cria condições para que a Retail Media deixe de atuar apenas como uma camada de monetização sobre ativos existentes.
O próximo estágio está em utilizar essa infraestrutura para descobrir quem ainda não compra, quem pode entrar em uma nova categoria, quem pode aumentar frequência, qual conteúdo produz descoberta, qual ativação gera comportamento incremental e quanto valor esse shopper pode construir ao longo do tempo.
É nessa passagem que Retail Media começa a mudar de natureza. Não se trata apenas de vender mais mídia. Trata-se de provar mais crescimento.
E, quanto maior a capacidade de conectar exposição + comportamento + venda real, maior tende a ser a capacidade de Retail Media disputar uma parcela mais estratégica dos investimentos das marcas, deixando de ser avaliada apenas como um canal de performance para se consolidar como plataforma de crescimento para marcas, categorias, shoppers e varejistas.
