O cliente acessa o site para comprar um novo celular.

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Navega, escolhe o modelo, finaliza a compra.

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Minutos depois, recebe uma sugestão certeira: uma capa resistente e um carregador turbo compatível com o aparelho recém-adquirido.

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Não foi coincidência — foi estratégia de cross-selling.

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Ou seja, por trás dessa oferta precisa está a modelagem preditiva aplicada ao cross-selling, uma combinação poderosa entre dados e inteligência artificial que permite às marcas anteciparem desejos e entregarem valor real em cada interação.

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Que tal descobrir como transformar comportamentos passados em oportunidades futuras?

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É sobre isso que falaremos neste artigo!

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A seguir, vamos mostrar como algoritmos conseguem identificar padrões, entender contextos e recomendar produtos com alto potencial de conversão. 

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O resultado disso tudo?

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Experiências mais relevantes para os consumidores e vendas mais inteligentes para os negócios.

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Vem aprender com a Adtail!

Cross-selling: relembrando o conceito

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Cross-selling, ou venda cruzada, é uma estratégia clássica de marketing e vendas que consiste em oferecer produtos ou serviços complementares àqueles que o cliente já demonstrou interesse ou adquiriu. 

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Mais do que apenas “empurrar” itens adicionais, o objetivo é agregar valor à experiência do consumidor, promovendo soluções completas e personalizadas.

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De acordo com o especialista em marketing Rod Sloane, “a ideia do Cross selling é intensificar a dependência do cliente em relação à sua empresa, para que ele seja dissuadido de procurar um de seus concorrentes.” (1)

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Ou seja, a venda cruzada eficiente fortalece o vínculo entre cliente e marca, ao mesmo tempo em que amplia a oferta de valor.

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Além disso, o cross-selling se destaca como uma alternativa estratégica ao desafio crescente de conquistar novos consumidores. 

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Como explica Sloane, “o processo de atrair novos clientes está se tornando cada vez mais difícil.” Nesse contexto, vender mais para quem já confia na marca é uma forma inteligente de aumentar a receita e a fidelização. (2)

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Para que funcione, no entanto, a venda cruzada precisa ser relevante. O segredo está em identificar as necessidades do seu cliente e personalizar os seus produtos para atendê-las. 

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É justamente nesse ponto que a modelagem preditiva entra como aliada essencial: transformando dados em decisões mais assertivas.

O papel da inteligência artificial em vendas e dos dados no cross-selling

A inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma aliada indispensável nas estratégias de marketing e vendas orientadas por dados. 

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No contexto do cross-selling, o uso da IA representa um salto qualitativo em relação às abordagens tradicionais, garantindo que as marcas entreguem ofertas personalizadas, no momento certo, com muito mais precisão.

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Vamos saber mais!

O que é inteligência artificial?

Antes de nos aprofundarmos nas aplicações no cross-selling, convém relembrar que a inteligência artificial é definida como a capacidade de sistemas computacionais emular a inteligência humana. 

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Isso inclui atividades como aprendizado, raciocínio, tomada de decisão e até adaptação com base em novas informações. 

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A IA é viabilizada por algoritmos avançados que aprendem com grandes volumes de dados — é o que chamamos de aprendizado de máquina ou machine learning, em inglês.

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Esses sistemas são capazes de identificar padrões ocultos, prever comportamentos e automatizar decisões. Isso os torna ideais para lidar com a complexidade e a velocidade do ambiente digital atual. 

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No marketing, a IA está no centro das iniciativas de personalização, impulsionando desde campanhas publicitárias até recomendações de produtos.

Como a IA analisa o comportamento do cliente?

A base da IA no cross-selling está na capacidade de analisar grandes volumes de dados comportamentais. 

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Isso se justifica porque plataformas de e-commerce, aplicativos e sistemas de CRM geram diariamente uma enorme quantidade de informações sobre os hábitos dos consumidores.

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Com os relatórios de recursos digitais, é possível saber o que os seus clientes compram, quando compram, o que adicionam ao carrinho e não finalizam, quais categorias acessam com mais frequência, entre muitos outros sinais.

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Sendo assim, por meio de algoritmos preditivos, a IA processa esses dados para identificar padrões relevantes e prever futuras intenções de compra. 

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Por exemplo, se um cliente costuma comprar tênis esportivos a cada três meses e recentemente adquiriu um novo par, o sistema pode prever que ele estará interessado em produtos complementares. Dessa forma, pode oferecer meias, caneleiras, bermudas e outros produtos relacionados.

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Um exemplo concreto do poder da IA nesse processo vem de uma análise da McKinsey & Company, publicada em fevereiro de 2025. 

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O estudo mostra que marcas que investem em estratégias personalizadas de marketing, como recomendações baseadas em IA, alcançam até 40% mais receita com ações de cross-selling e upselling em comparação com concorrentes que ainda utilizam abordagens genéricas. (3)

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Além disso, os consumidores demonstram uma taxa de conversão até 20% maior quando interagem com ofertas personalizadas. (4)

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Esses dados reforçam o quanto a IA é capaz de transformar a experiência do consumidor e gerar valor real para os negócios. 

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Previsão de preferências e necessidades

Um dos principais diferenciais da IA é a sua capacidade de antecipar desejos do consumidor. 

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Pesquisas da McKinsey apontam que 65% dos consumidores consideram promoções personalizadas como um dos principais fatores para decidir uma compra. (5)

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Ou seja, o cliente espera ser compreendido e recompensado por sua lealdade e comportamento de compra. A IA oferece exatamente isso: uma forma de criar experiências individualizadas em escala.

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Além das sugestões de produtos, a IA também está sendo utilizada para personalizar promoções e descontos, conforme o perfil e o estágio do cliente na jornada de consumo. 

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Por exemplo, um cliente novo pode receber uma oferta especial de boas-vindas com foco em conversão rápida.

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Já um cliente recorrente, com alto valor de vida útil (LTV), pode receber ofertas de produtos premium ou serviços adicionais. Um cliente inativo, por outro lado, pode ser incentivado a voltar com promoções exclusivas e personalizadas.

Benefícios da modelagem preditiva para as empresas

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Como visto, a modelagem preditiva vem se consolidando como uma poderosa aliada das empresas que buscam crescer de forma estratégica e sustentável em um mercado altamente competitivo e orientado por dados. 

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Ao utilizar algoritmos e inteligência artificial para analisar grandes volumes de informações e prever comportamentos futuros, essa abordagem oferece uma série de vantagens operacionais e comerciais. 

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A seguir, conheça os principais benefícios da modelagem preditiva para as empresas:

Redução do churn e aumento da retenção de clientes

Um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas atualmente é manter os clientes ativos e engajados. 

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A modelagem preditiva consegue identificar sinais de que um consumidor está prestes a abandonar a marca, tais como mudanças no padrão de compra, diminuição da frequência de acesso ou interação com os canais digitais. 

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A partir dessa análise, é possível implementar ações proativas, como ofertas personalizadas, campanhas de reativação ou ajustes no atendimento, aumentando significativamente as chances de retenção. 

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Com isso, o custo de manter um cliente ativo torna-se muito menor do que o de conquistar um novo.

Melhoria na taxa de conversão de ofertas personalizadas

A personalização de ofertas é um dos pilares do marketing moderno, e a modelagem preditiva eleva essa estratégia a um novo patamar. 

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Ao entender os hábitos, preferências e histórico de comportamento de cada cliente, os algoritmos de recomendação conseguem prever quais produtos ou serviços têm maior probabilidade de gerar interesse.

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Isso oportuniza que as empresas enviem ofertas altamente relevantes, o que se traduz em um aumento expressivo na taxa de conversão. 

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Em vez de campanhas genéricas que atingem muitos e convertem poucos, temos ações direcionadas que conversam diretamente com as necessidades individuais dos consumidores.

Otimização de campanhas de marketing

Com insights mais precisos sobre o comportamento dos consumidores, as empresas podem planejar campanhas de marketing com maior assertividade. 

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A modelagem preditiva ajuda a identificar quais segmentos da base de clientes devem ser priorizados, quais canais são mais eficazes para cada perfil e que tipo de mensagem ou promoção tem maior chance de engajamento. 

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Isso reduz o desperdício de recursos, melhora o ROI das campanhas e permite uma comunicação mais eficiente.

Melhor planejamento de estoque e logística

Ao prever padrões de compra e tendências de demanda, a modelagem preditiva também contribui para uma gestão mais eficiente do estoque. 

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Assim, evitam-se excessos e rupturas, reduz-se custos logísticos e melhora-se o nível de serviço. 

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Com dados mais precisos, a empresa consegue se antecipar às necessidades do mercado e garantir que os produtos certos estejam disponíveis nos momentos certos.

Aumento do lifetime value (LTV) do cliente

Compreender e antecipar o comportamento dos clientes permite não apenas retê-los, mas também maximizar o valor que eles geram ao longo do tempo. 

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A modelagem preditiva ajuda a identificar oportunidades de cross-selling e upselling, além de sugerir ações para prolongar o relacionamento com o cliente, como programas de fidelidade ou benefícios personalizados. 

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Desse jeito, eleva-se o LTV e fortalece-se o vínculo entre consumidor e marca.

Passo a passo: como implementar um modelo preditivo eficaz

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Depois de conhecer tantos benefícios, você deve estar se questionando sobre como implementar um modelo preditivo eficaz. 

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Para começo de conversa, é necessário entender que a implementação de um modelo preditivo eficaz exige planejamento estratégico, domínio técnico e, principalmente, uma abordagem orientada por dados. 

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Quando bem estruturado, o modelo consegue trazer insights valiosos e impulsionar resultados em diferentes áreas, como marketing, vendas, logística e atendimento ao cliente. 

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A seguir, apresentamos os principais passos para construir e aplicar um modelo preditivo com eficiência.

1º passo: coleta e análise de dados relevantes

O primeiro passo é reunir dados consistentes e de qualidade. Eles podem vir de diversas fontes: sistemas de CRM, e-commerce, redes sociais, históricos de compra, interações com o SAC, navegação em sites e aplicativos, entre outros. 

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É essencial garantir que os dados estejam limpos, organizados e centralizados para análise. 

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Além da coleta, é necessário realizar uma análise exploratória inicial para entender padrões, identificar anomalias e preparar o conjunto de dados para o modelo.

2º passo: definição dos objetivos de negócio

Antes de treinar qualquer algoritmo, é fundamental estabelecer com clareza quais são os objetivos da modelagem preditiva. 

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A empresa quer prever a rotatividade de clientes? Antecipar a próxima compra? Sugerir produtos complementares? 

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Cada um desses objetivos exigirá variáveis diferentes e abordagens específicas. 

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Ter metas bem definidas orienta todo o processo de modelagem e permite avaliar os resultados com mais precisão.

3º passo: seleção e definição de variáveis (features)

Com os objetivos definidos, é hora de selecionar as variáveis mais relevantes que alimentarão o modelo. 

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As variáveis (também chamadas de “features”) incluem dados demográficos, comportamento de compra, frequência de acesso, ticket médio, tipo de produto adquirido, entre outras. 

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A escolha adequada das variáveis impacta diretamente a performance do modelo, pois são elas que determinam a capacidade do algoritmo de aprender e prever com acurácia.

4º passo: treinamento e validação do algoritmo

Nesta etapa, os dados são divididos em dois conjuntos: um para treinamento do modelo e outro para validação. 

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O algoritmo é treinado a partir dos dados históricos e ajustado para identificar padrões e prever comportamentos futuros. 

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É comum testar diferentes tipos de algoritmos (como regressão logística, árvores de decisão, redes neurais, etc.) até encontrar o que apresenta melhor desempenho para o caso específico. 

Durante o processo, métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score ajudam a avaliar e comparar os modelos.

5º passo: implementação e monitoramento contínuo

Depois de validado, o modelo deve ser integrado aos sistemas da empresa, como plataformas de e-mail marketing, recomendação de produtos ou CRM. 

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No entanto, o trabalho não termina aqui: o comportamento do consumidor muda, e o modelo precisa ser constantemente atualizado e monitorado. 

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A reavaliação periódica garante que ele continue eficaz ao longo do tempo, adaptando-se a novas tendências, produtos ou contextos de mercado.

Exemplo prático: o case da Barnes & Noble

Você já sabe que a modelagem preditiva tem sido cada vez mais utilizada por empresas para tornar suas estratégias de cross-selling mais eficazes e relevantes. 

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Ao combinar dados comportamentais com algoritmos inteligentes, há a possibilidade de sugerir produtos complementares e criar contextos que incentivem a compra. 

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Um excelente exemplo prático desse uso é o case da livraria Barnes & Noble, que soube aliar modelagem preditiva, psicologia do consumo e táticas promocionais para aumentar o valor médio dos pedidos.

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Vamos conhecer esse case de sucesso?

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‍O primeiro elemento da estratégia é a criação de urgência. Ao utilizar campanhas com prazo limitado, como e-mails promocionais anunciando “15% de desconto expira em breve”, a marca ativa o famoso gatilho do FOMO (Fear of Missing Out), ou medo de perder uma boa oportunidade. 

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O segundo elemento é ainda mais conectado à modelagem preditiva: trata-se do uso de cross-selling condicionado a metas de gasto. 

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A Barnes & Noble oferece, por exemplo, frete grátis para pedidos acima de US$ 35, o que incentiva os consumidores a adicionarem itens complementares ao carrinho para atingir esse valor. 

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A IA entra nesse processo ao identificar, com base no comportamento do cliente, quais itens têm maior probabilidade de completar a cesta com sucesso.

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Essa mesma lógica pode ser aplicada de outras formas, como em campanhas que oferecem “10% de desconto em compras acima de US$ 100”. 

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Imagine que um cliente adicione ao carrinho um livro no valor de US$ 59. Com a oferta visível de desconto a partir de US$ 100, o sistema sugere livros semelhantes, ou com temas complementares, que levem o consumidor a completar o pedido para obter a vantagem. 

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O cliente sente que está fazendo um bom negócio, enquanto a empresa aumenta o ticket médio da transação.

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A inteligência por trás dessas sugestões está na análise preditiva: o sistema reconhece padrões de compra anteriores, preferências por gêneros literários ou autores, e propõe as opções com maior probabilidade de aceitação. 

Além disso, a IA também pode aprender com os testes A/B realizados nas recomendações, otimizando as combinações mais eficazes ao longo do tempo.

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O case da Barnes & Noble demonstra que o uso eficaz da modelagem preditiva no cross-selling vai além de apenas sugerir produtos: trata-se de criar contextos de compra estratégicos que combinam valor percebido, urgência e incentivo financeiro. 

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Com o suporte da inteligência artificial, essas ações ganham escala, precisão e impacto real sobre o comportamento do consumidor, promovendo experiências mais relevantes e resultados mais expressivos para as empresas. (6)

Ferramentas essenciais para modelagem preditiva

Para que a modelagem preditiva seja aplicada de forma eficaz, é fundamental contar com ferramentas robustas que possibilitem coletar, analisar e interpretar dados em escala. 

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Essas plataformas ajudam a construir modelos preditivos e integrá-los aos canais de marketing e vendas, tornando a personalização mais ágil e precisa. 

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A seguir, destacamos alguns exemplos de ferramentas que se destacam nesse cenário:

Google Cloud AI Platform

O Google Cloud AI Platform é um conjunto de ferramentas para machine learning. 

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Com ele, pode-se realizar a construção, o treinamento e a implantação de modelos preditivos em grande escala. 

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Indica-se esse recurso para empresas que já operam na nuvem e precisam de escalabilidade.

Salesforce Einstein

Einstein é a inteligência artificial integrada ao CRM da Salesforce. 

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Ela consegue prever comportamentos de clientes, recomendar ações e automatizar tarefas de vendas e marketing com base em dados históricos.

HubSpot

Além de ser uma plataforma de automação de marketing, o HubSpot oferece recursos analíticos.

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Tais recursos ajudam a entender o comportamento do consumidor e sugerir estratégias de segmentação e cross-selling personalizadas.

Adobe Experience Platform

A Adobe Experience Platform é voltada para marketing orientado por dados e unifica perfis de clientes em tempo real.

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Além disso, aplica a modelagem preditiva para experiências hiperpersonalizadas em múltiplos canais.

Monitoramento e ajustes contínuos em ações de modelagem preditiva

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Você não pode esquecer que a modelagem preditiva não é um processo estático, sendo assim, ela exige monitoramento constante e ajustes contínuos para se manter eficaz. 

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À medida que o comportamento dos consumidores evolui, os modelos precisam ser reavaliados para garantir que continuem entregando resultados relevantes. 

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Por isso, é essencial acompanhar métricas como taxa de conversão, valor médio do pedido, retenção de clientes e ROI das campanhas.

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A análise de desempenho deve ser feita de forma regular, identificando padrões, gargalos e oportunidades de melhoria. 

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Com esses dados em mãos, as empresas conseguem ajustar algoritmos, rever segmentações ou modificar abordagens de cross-selling conforme necessário.

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Mais um ponto fundamental é a realização de testes A/B. Eles ajudam a comparar diferentes versões de campanhas, ofertas ou recomendações, revelando quais estratégias funcionam melhor com públicos distintos. 

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Além disso, feedbacks diretos dos consumidores, via pesquisas, avaliações ou interações com a equipe de atendimento, fornecem insights valiosos sobre a experiência real do usuário.

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Esse ciclo de aprendizado contínuo, baseado em dados e testes, é o que garante que as estratégias de modelagem preditiva permaneçam relevantes, eficazes e centradas nas necessidades do cliente.

Modelagem preditiva: aliada do cross-selling eficiente

Mais do que uma tendência, o uso de soluções baseadas em inteligência artificial representa uma verdadeira transformação na forma como as marcas se relacionam com o público. 

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A personalização em escala, aliada à automação inteligente melhora significativamente a experiência do cliente ao torná-la mais fluida, intuitiva e eficiente.

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Se a sua empresa busca explorar todo o potencial da modelagem preditiva e da IA aplicada ao marketing, a Adtail é a parceira ideal. 

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Referências:

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(1) (2) SLOANE, Rod. 121 marketing ideas to grow your small business. Cleveland, EUA: Ecademy Press, 2007.

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(3) (4) (5) STEIN, Eli; ROBINSON, Kelsey; WOLFER, Alexis; ALMEIDA, Gaelyn; HUANG, Willow. Unlocking the next frontier of personalized marketing. McKinsey & Company, 30 jan. 2025. Disponível em: <https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/unlocking-the-next-frontier-of-personalized-marketing>. Acesso em: 26 mar. 2025.

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(6) HANCOCK, Gareth. 7 examples of effective cross-selling (and why they work). CXL. 16 jul. 2022. Disponível em: <https://cxl.com/blog/cross-selling-examples/>. Acesso em: 26 mar. 2025.