Entender quem é o cliente sempre foi um dos principais desafios de empresas e profissionais. Durante anos, a construção de personas dependeu de entrevistas, formulários, grupos focais e pesquisas de mercado. Embora esses métodos continuem relevantes, o crescimento da inteligência artificial está mudando a forma como esse trabalho é realizado.

Ferramentas de IA conseguem analisar milhares de comentários, avaliações, pesquisas de satisfação, conversas em redes sociais e registros de atendimento em poucos minutos. O objetivo não é substituir a pesquisa tradicional, mas ampliar a capacidade de identificar padrões que dificilmente seriam encontrados apenas por análise manual.

Segundo a consultoria McKinsey & Company, a IA generativa tem ampliado o uso de dados não estruturados, permitindo que empresas extraiam informações relevantes de grandes volumes de texto para apoiar decisões de negócio.

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Por que a pesquisa tradicional já não responde sozinha às necessidades das empresas

As pesquisas continuam sendo uma das principais fontes de informação sobre consumidores. O problema é que elas representam apenas uma parte da realidade.

Todos os dias, clientes deixam opiniões em marketplaces, publicam experiências nas redes sociais, registram reclamações, fazem perguntas em fóruns e entram em contato com canais de atendimento. Grande parte desse conteúdo nunca é analisada de forma completa porque o volume é elevado.

É justamente nesse cenário que a inteligência artificial ganha espaço. Em vez de substituir pesquisadores, ela reduz o tempo gasto na organização e interpretação dessas informações.

Como a inteligência artificial encontra padrões que passariam despercebidos

A principal vantagem da IA está na capacidade de identificar relações entre milhares de textos em poucos minutos.

O que a IA analisa

As ferramentas podem avaliar diferentes tipos de conteúdo, como:

• comentários em redes sociais;
• avaliações de produtos e serviços;
• pesquisas de satisfação;
• transcrições de entrevistas;
• registros de atendimento ao cliente;
• respostas abertas em formulários.

Depois da análise, a IA organiza os dados por temas, identifica recorrências e aponta os assuntos mais mencionados.

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O que ela consegue descobrir

Quando recebe dados suficientes, a IA consegue identificar questões como:

• quais problemas aparecem com maior frequência;
• quais necessidades ainda não são atendidas;
• quais argumentos influenciam uma decisão de compra;
• quais objeções impedem a conversão;
• quais perfis apresentam comportamentos semelhantes.

Essas informações ajudam na construção de personas mais consistentes, baseadas em evidências e não apenas em percepções da equipe.

A persona não desapareceu, mas mudou de método

A ideia de representar um cliente ideal continua importante para orientar decisões de marketing, vendas, desenvolvimento de produtos e produção de conteúdo.

A diferença é que a construção dessa persona passa a considerar uma quantidade muito maior de informações. Em vez de depender apenas de algumas dezenas de entrevistas, profissionais podem utilizar milhares de interações reais para identificar padrões de comportamento.

Segundo Adele Revella, autora de Buyer Personas, compreender dúvidas, objetivos e critérios utilizados pelos compradores durante uma decisão costuma gerar mais valor do que conhecer apenas características demográficas.

O papel da análise humana continua essencial

Apesar dos avanços, especialistas alertam que a inteligência artificial não substitui o julgamento humano.

A tecnologia identifica padrões, resume informações e organiza grandes volumes de dados. Já a interpretação desses resultados depende do conhecimento sobre o mercado, do contexto da empresa e dos objetivos da estratégia.

Por isso, muitas organizações utilizam a IA como uma ferramenta de apoio à pesquisa, e não como substituta do trabalho analítico.

Como aplicar esse processo na prática

Profissionais que desejam utilizar inteligência artificial para construir personas podem começar reunindo informações já disponíveis na empresa, como pesquisas, registros de atendimento, avaliações de clientes e comentários em redes sociais.

Em seguida, essas informações podem ser enviadas para ferramentas de IA com solicitações específicas, como identificar padrões de comportamento, principais dificuldades, objetivos e objeções. Quanto melhor a qualidade dos dados e dos comandos enviados, mais útil tende a ser o resultado.

O ganho não está apenas na velocidade da análise, mas na possibilidade de transformar grandes volumes de informação em decisões mais embasadas.

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