IA no varejo da Espanha: o que cinco gigantes já fazem e onde a avaliação entra
Por Daniel Pisano, Partner & CGO da Vurdere
Cinco grandes varejistas espanhóis já usam IA em operação real: atendimento, logística, catálogo e busca conversacional. O estudo que reúne esses casos aponta o comércio agêntico como próximo passo. Para chegar lá, a IA precisa de dados confiáveis sobre o produto, e a fonte mais rica desses dados é o que os clientes escrevem: avaliações e perguntas.
O que o estudo espanhol mostrou?
Na quinta-feira, 29 de outubro de 2026, a La Distribución Anged, associação das grandes empresas de distribuição da Espanha, e a DigitalES apresentaram em Madri o estudo La Distribución Inteligente. O documento reúne experiências de Alcampo, Eroski, MediaMarkt, Leroy Merlin e El Corte Inglés e propõe um roteiro para ligar o investimento em IA a resultado de negócio.
O roteiro é sóbrio, e gostei disso. Comece por uma necessidade concreta, meça e só amplie o projeto quando houver evidência de valor. Os retornos apontados também são pé no chão: disponibilidade de produto, satisfação do cliente e tempo liberado para a equipe atender pessoas.
Li o relatório inteiro procurando uma coisa: onde o conteúdo do cliente aparece. A resposta diz muito sobre o próximo passo do varejo.
O que cada um dos cinco está fazendo com IA?
Varejista | Onde aplica IA | O que foi divulgado |
Alcampo | Compra online, separação de pedidos e logística, com a Ocado | Ganhos de produtividade, disponibilidade e escala, sem números públicos |
Eroski | Atendimento: voz, e-mail e mensagens em uma só plataforma | Mais de 23 mil casos por mês, cerca de 42% menos tempo por interação, transferências entre atendentes de perto de 40% para perto de 4% |
Leroy Merlin | Melhoria contínua do catálogo digital (eMerchandising) | Mudança de modelo operativo, com resultados descritos de forma qualitativa |
MediaMarkt | Busca conversacional, assistente pós-venda e assistente para vendedores | Busca que responde com especificações, comparativos, estoque, avaliações e recomendações |
El Corte Inglés | Dúvidas rápidas durante a compra e recomendação de venda cruzada | Leva para o digital o conhecimento especializado dos vendedores |
Três detalhes chamaram minha atenção. O assistente pós-venda da MediaMarkt é voltado a compras acima de 500 euros, justamente onde o cliente mais hesita. O programa da Leroy Merlin trabalha um catálogo de dezenas de milhares de referências e tem um motor que aponta onde a ficha de produto está incompleta. E o mapa de calor de atendimento da Eroski cruza as interações com as opiniões digitais dos clientes, o que reduziu em torno de 30% o tempo para detectar problemas.
Por que a busca conversacional depende de avaliações?
Imagine um cliente no site da MediaMarkt perguntando: "qual robô aspirador funciona bem com tapete e pelo de cachorro?". A ficha técnica diz a potência de sucção. Quem diz se funciona com pelo de cachorro são os donos de cachorro que compraram o robô e contaram como foi.
É por isso que a lista do que o buscador da MediaMarkt devolve inclui avaliações ao lado de especificações e estoque. Uma IA conversacional só responde bem o que alguém já respondeu antes. Com 3 avaliações, ela não tem muito o que dizer. Com 300, recentes e de compradores reais, ela consegue resumir o que importa para cada tipo de uso.
O mesmo raciocínio vale para El Corte Inglés. "Dúvidas rápidas durante a compra" são, na prática, as perguntas que os clientes deixam na página de produto há anos: cabe no meu armário, serve no meu modelo, aguenta lavar na máquina. Se essas perguntas já foram respondidas e organizadas, o assistente tem de onde tirar a resposta.
Onde o conteúdo do cliente aparece no estudo?
Aparece pouco, e aparece pelas bordas. A Leroy Merlin lista a "voz do cliente" entre as sete camadas de dados que alimentam seu programa de catálogo, ao lado de PIM, taxonomia e analytics. A Eroski usa opiniões digitais para achar problemas no atendimento. Na MediaMarkt, as avaliações entram como insumo da busca.
O relatório também traz um alerta que considero o mais importante do documento: só uma parte pequena da informação disponível é usada de fato pela IA. Ou seja, o gargalo não é o modelo. É o dado. E boa parte do dado mais útil para decidir uma compra não está no ERP nem no PIM. Está no que o cliente escreveu depois de usar o produto.
Como a Vurdere completa essas estratégias?
Nenhum desses cinco varejistas é cliente da Vurdere, e não estou sugerindo que falte algo a eles. Estou dizendo que os projetos descritos no estudo têm um ponto em comum com o que fazemos: todos ficam melhores quando o conteúdo do cliente é abundante, recente e organizado. Se eu estivesse montando um desses projetos, é assim que ligaria as peças:
Busca conversacional: precisa de volume de avaliações. Nos testes A/B com clientes da Vurdere, a coleta chegou a até 10x mais avaliações. No Brasil, nossa pesquisa com mais de 120 mil consumidores mostrou que pedir a avaliação por WhatsApp converte até 15%, contra 5% do e-mail.
Dúvidas rápidas: o Q&A inteligente da Vurdere prioriza as perguntas por relevância, o que dá ao assistente um repertório de respostas reais.
Venda cruzada: as avaliações cruzadas e a vitrine de recomendação usam o que outros clientes compraram e avaliaram como base para sugerir o próximo produto.
Catálogo que melhora a cada ciclo: o conteúdo dos clientes preenche lacunas que a ficha técnica não cobre, e o Social SEO ajuda essas páginas a serem encontradas.
Marketplace: para quem tem sellers, a avaliação de sellers e o Portal do Seller trazem a reputação de quem vende para a decisão.
Os resultados que medimos com clientes atuais, em testes A/B, foram de até 3x na taxa de conversão, +15% de vendas incrementais, +20% de tráfego orgânico e +30% de ticket médio. A instalação leva cerca de 3 horas, com uma semana de validação, em Shopify, VTEX, Magento e outras plataformas.
O que muda quando quem compra é um agente?
O estudo fecha apontando o comércio agêntico como próximo desafio: assistentes que comparam alternativas ou concluem a compra pelo consumidor. Uma frase do relatório resume a virada: "Estamos pasando del browsing humano a la compra dirigida por agentes."
Quando o comprador é um agente, ele não vê vitrine nem banner. Ele lê dados. Nos protocolos de comércio agêntico que analisei no primeiro artigo deste hub, a nota agregada e o número de avaliações já são campos do produto. A loja com avaliações em volume, recentes e legíveis para a máquina oferece ao agente um motivo para escolhê-la. A que não tem fica parecida com todas as outras.
O relatório também lembra a outra metade da equação: proteger a relação com o cliente, cuidar dos dados com responsabilidades claras e manter supervisão humana. Concordo. Avaliação autêntica é exatamente isso: um dado que vem do cliente, com consentimento e com nome.
O que um varejista brasileiro pode copiar já?
Escolha um problema medível, como fizeram Eroski e Leroy Merlin, antes de escolher a ferramenta.
Mapeie onde estão as respostas que o cliente procura. Se estão só na cabeça do vendedor da loja física, a IA não chega a elas.
Aumente volume e recência das avaliações nos produtos de maior ticket, onde a dúvida custa mais caro.
Organize perguntas e respostas da página de produto como base de conhecimento, não como comentário solto.
Garanta que a nota agregada exista em dados estruturados, para o agente que vem aí.
Minha opinião
O que mais me impressionou no estudo não foi a tecnologia, foi a disciplina. Nenhum dos cinco conta história de "IA que faz tudo". Cada um atacou um ponto da operação e mediu.
Mas acho que o próximo ganho grande não vai sair da logística nem do atendimento. Vai sair da página de produto. A MediaMarkt já percebeu isso ao colocar avaliações dentro da resposta da busca. A pergunta que todo varejista deveria fazer agora é simples: quando a minha IA, ou o agente do cliente, precisar explicar por que este produto serve para esta pessoa, de onde vai tirar a resposta? Se a resposta for "da ficha técnica", ainda falta metade do caminho.
Perguntas frequentes
Quais varejistas espanhóis aparecem no estudo La Distribución Inteligente?
Alcampo, Eroski, MediaMarkt, Leroy Merlin e El Corte Inglés. O estudo é da La Distribución Anged com a DigitalES e foi apresentado em Madri em 29 de outubro de 2026.
Para que o varejo espanhol está usando IA hoje?
Para produtividade, operações e atendimento: logística e separação de pedidos, atendimento unificado, melhoria de catálogo, busca conversacional e recomendação de venda cruzada.
Por que avaliações importam para a busca conversacional?
Porque respondem ao que a ficha técnica não cobre: uso real, encaixe, durabilidade. A busca da MediaMarkt, por exemplo, devolve avaliações junto com especificações e estoque.
O que o estudo diz sobre comércio agêntico?
Aponta como próximo desafio: assistentes que comparam alternativas ou concluem compras pelo consumidor, com atenção à relação com o cliente, à gestão de dados e à supervisão humana.
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