Omni-commerce em 2025: arquitetura, IA e eficiência no varejo brasileiro

Imagine o seu ecossistema de vendas como uma torre de controle de aeroporto.
Cada voo é um pedido: alguns decolam do e-commerce, outros pousam na loja física, outros circulam pelo marketplace e pelo social commerce.
Se a torre não enxerga tudo em tempo real, atrasos, conflitos de rota e cancelamentos viram rotina.

É exatamente esse o problema que o Omni-commerce resolve.
Em vez de operar e-commerce, app, marketplace e loja física como silos, você passa a orquestrar canais, dados e operações em um único organismo digital.
Relatórios de players como Shopify, NielsenIQ e Deloitte mostram que consumidores já utilizam mais de dez canais com naturalidade e recompensam marcas que entregam uma experiência contínua e sem atritos.

Neste artigo, vamos sair do discurso e entrar na execução.
Você vai ver como desenhar arquitetura, processos e modelos de IA para Omni-commerce, quais métricas acompanhar, por onde começar o roadmap de 12 meses e como transformar o cenário do cliente de moda no metrô em uma operação repetível e lucrativa.

Por que Omni-commerce é o novo padrão do varejo

Omni-commerce vai além do conceito clássico de omnichannel.
Não se trata apenas de estar em vários canais, mas de ter uma operação, um estoque, um cadastro de clientes e um cérebro analítico funcionando como um só.
Um pedido iniciado no Instagram, continuado no site e concluído na loja física é tratado como uma única jornada, não como três vendas diferentes.

Estudos de empresas como Shopify e NielsenIQ mostram que lares utilizam, em média, cerca de uma dezena de canais na rotina de compras, com forte migração de missões tradicionais de loja para digital.
Relatórios da Feedonomics indicam que funcionalidades como comprar online e retirar na loja (BOPIS) geram aumento relevante de conversão e até compras adicionais no momento da retirada.
Isso reforça que a linha entre online e offline desapareceu na cabeça do consumidor.

Pense no cenário do cliente de varejo de moda: ele vê o tênis no TikTok, clica no link para a página de produto, adiciona ao carrinho no app durante o trajeto de metrô, escolhe retirada em duas horas na loja do shopping e chega para experimentar.
Para ele, tudo isso é uma única experiência.
Se em algum ponto o estoque não estiver sincronizado, o preço mudar sem explicação ou o vendedor não enxergar o histórico, a confiança é quebrada.

Omni-commerce bem implementado funciona como a torre de controle de aeroporto: enxerga todos os voos (pedidos), todas as pistas (canais) e todas as aeronaves (estoques) em tempo quase real.
O resultado prático é aumento de receita por cliente, menor fricção operacional e uso mais inteligente de mídia e promoções.
Na prática, três grupos de métricas deveriam subir quando você evolui de multicanal para Omni-commerce:

• Receita por cliente e frequência de compra
• Conversão e ticket médio em jornadas que envolvem mais de um canal
• Margem operacional, graças à redução de rupturas e cancelamentos

Arquitetura de Omni-commerce: componível, API-first e centrada em dados

Sem a Arquitetura certa, Omni-commerce vira apenas um diagrama bonito no slide.
A tendência global é migrar de suítes monolíticas para arquiteturas componíveis, com blocos especializados conectados por APIs.
Análises de empresas como Contentful, Feedonomics e Sekel Tech indicam que a adoção de tech stacks componíveis cresceu forte nos últimos anos justamente para suportar experiências omnichannel mais sofisticadas.

Uma arquitetura mínima de Omni-commerce para varejo pode ser pensada em quatro camadas:

1. Camada de experiência

   • Sites, apps, PWA, PDV, totens, live commerce, social commerce.
   • Aqui entram um CMS headless, como o proposto em conteúdos da própria Contentful, e o app da marca.

2. Camada de orquestração de pedidos e catálogos

   • Plataforma de e-commerce ou unified commerce (por exemplo, soluções como as da Shopify), OMS, gateway de pagamentos, motor de promoções.
   • Responsável por manter preços, regras e carrinho consistentes em todos os canais.

3. Camada de dados

   • CDP, CRM, data lake e integrações de eventos.
   • Consolida histórico de navegação, compras, interações de atendimento e comportamento em loja.

4. Camada operacional

   • ERP, WMS, sistemas de loja, last mile e conciliação financeira.
   • Garante que pedidos prometidos ao cliente podem, de fato, ser atendidos.

A escolha entre uma plataforma mais integrada ou um stack altamente componível depende de alguns critérios objetivos:

• Número de lojas físicas e complexidade de regras fiscais e logísticas
• Quantidade de front-ends necessários (site institucional, marca própria, marketplace, franquias)
• Capacidade interna de engenharia para manter integrações e modelos de dados

Marcas com alta complexidade operacional, presença em marketplaces e ambição de personalização avançada tendem a se beneficiar mais de arquiteturas composables, como apontam análises da CommerceIQ e de players de headless commerce.
Já varejistas médios, focados em velocidade de execução, podem optar por plataformas de unified commerce com módulos nativos robustos, como evidenciado em estudos da Shopify sobre redução de custo total de propriedade.

O ponto inegociável é a centralização de dados.
Com Omni-commerce, não faz sentido ter múltiplos cadastros de clientes, estoques paralelos ou pricing fragmentado.
Empresas como a Sekel Tech mostram, em seus conteúdos, ganhos significativos ao sincronizar catálogo e inventário em tempo real em todos os touchpoints.

Otimização e Eficiência: do estoque em tempo real ao fulfillment inteligente

Não existe Omni-commerce rentável sem Otimização e Eficiência operacional.
A experiência brilhante no app perde valor se o pedido cai em uma loja sem estoque, ou se o picking consome meia hora porque o sistema não sabe onde o produto está.
Estudos da Digital Commerce 360 mostram que varejistas que exibem status de estoque por loja no digital convertem mais e reduzem frustração.

Um pipeline prático para evoluir estoque em tempo quase real e fulfillment Omni-commerce em até 90 dias pode seguir estes passos:

1. Mapear a verdade do estoque

   • Definir qual sistema é o mestre para cada tipo de estoque (loja, CD, marketplace, consignado).
   • Padronizar SKUs, unidades de medida e políticas de reserva.

2. Integrar sistemas críticos

   • Conectar ERP, WMS e PDV à plataforma de e-commerce e ao OMS via APIs.
   • Implementar atualização de saldo por evento (venda, devolução, transferência) em vez de cargas em lote diárias.

3. Desenhar políticas de segurança e regras de promessas

   • Definir estoques de segurança por canal e loja.
   • Configurar regras de promessas: quando oferecer BOPIS, ship-from-store ou entrega expressa.

4. Pilotar BOPIS e ship-from-store em poucas lojas

   • Inspirar-se em benchmarks de BOPIS apresentados por players como Feedonomics e Shopify.
   • Treinar equipes de loja para picking rápido e atendimento ao cliente que chega para retirada.

5. Expandir e automatizar

   • Integrar com operadores logísticos e redes de lockers quando fizer sentido.
   • Automatizar roteirização e SLA por região.

Para medir Eficiência e Melhoria contínua nesse fluxo, acompanhe ao menos:

• Taxa de pedidos cancelados por ruptura de estoque
• Tempo médio entre pedido e pedido pronto para retirada
• Percentual de pedidos que utilizam BOPIS, ship-from-store e entrega expressa
• Custo logístico por pedido, segmentado por rota e canal de origem

Relatórios de varejo da Deloitte mostram executivos priorizando IA aplicada a previsão de demanda, micro-fulfillment e roteirização para reduzir esse custo por pedido.
Ao trazer inteligência para essas decisões, você evita o efeito colateral clássico de iniciativas omnichannel: crescer receita sacrificando margens.

Modelos de IA no Omni-commerce: do treinamento à inferência em tempo real

Omni-commerce abre espaço para usar IA muito além do recomendador de produto no rodapé da página.
Quando dados de navegação, transação e loja física estão unificados, fica possível treinar Modelos realmente úteis para prever intenção, recomendar próximo melhor produto e otimizar promoções.
Aqui entram conceitos fundamentais de Treinamento e Inferência que muitas equipes ainda misturam.

De forma prática, você pode estruturar três modelos prioritários:

1. Propensão à compra

   • Prediz a probabilidade de um cliente comprar uma categoria ou SKU em uma janela de tempo.
   • Usa sinais como páginas visitadas, interações em campanhas, compras recentes e região.

2. Próximo melhor produto ou oferta

   • Indica o produto mais relevante para sugerir no carrinho, na vitrine personalizada ou no pós-compra.
   • Combina histórico do cliente com padrões identificados em clusters de clientes semelhantes.

3. Propensão à perda ou inatividade

   • Estima o risco de um cliente deixar de comprar por um período longo.
   • Ajuda a disparar jornadas de CRM com incentivos sob medida.

O ciclo de vida de um Modelo em contexto de Omni-commerce segue etapas claras:

1. Definir o problema de negócio

   • Exemplo: aumentar em 10% a conversão de carrinhos iniciados no mobile.

2. Coletar e estruturar dados

   • Consolidar eventos de navegação, compras, cliques em campanhas e atendimentos em um data lake ou CDP.

3. Engenharia de atributos

   • Criar variáveis como recência, frequência, valor monetário, afinidade com categorias e sensibilidade a descontos.

4. Treinamento e validação

   • Usar frameworks em nuvem (AWS, GCP, Azure) ou ferramentas específicas para treinar modelos supervisionados.
   • Separar dados de teste e acompanhar métricas como AUC, precisão e uplift em cenários simulados.

5. Inferência em tempo real

   • Expor o modelo via API para que sites, apps, CRM e contact center consigam consultar recomendações.
   • Garantir latência baixa o suficiente para personalizar vitrine, push ou atendimento enquanto o cliente navega.

6. Monitoramento e Melhoria contínua

   • Acompanhar degradação de performance e re-treinar com novas janelas de dados.

Relatórios de empresas como Contentful destacam o papel da personalização alimentada por IA em experiências omnichannel, enquanto NielsenIQ e CommerceIQ mostram o impacto crescente de recomendações e ofertas hipercontextuais no varejo.
A diferença entre discurso e resultado está em operacionalizar esse ciclo de Treinamento e Inferência dentro da arquitetura de Omni-commerce, e não em projetos isolados.

Como desenhar a jornada Omni-commerce do seu cliente na prática

Antes de investir em mais canais ou tecnologia, é vital entender a jornada real do seu cliente.
Omni-commerce eficiente nasce de jornadas claras, não do catálogo de funcionalidades da plataforma.
O cenário do cliente que descobre o tênis no TikTok, compra no app no metrô e retira na loja é um excelente ponto de partida para um exercício prático.

Comece por um segmento e uma missão de compra prioritária, por exemplo: clientes de 18 a 30 anos comprando tênis casual.
Depois, siga este fluxo:

1. Levantamento de dados e escuta qualitativa

   • Entrevistas rápidas com clientes e vendedores.
   • Análise de funis por canal, heatmaps, buscas internas e reclamações de atendimento.

2. Mapeamento da jornada atual

   • Estruturar etapas: descoberta, consideração, decisão, compra, retirada/entrega, pós-venda.
   • Identificar quais canais se conectam em cada etapa: social, buscador, site, app, loja, marketplace, WhatsApp.

3. Identificação de pontos de atrito

   • Exemplos típicos: preço diferente por canal, carrinho que não migra do desktop para o app, ausência de estoque em loja próxima.
   • Usar insights de pesquisas como as da NielsenIQ sobre comportamento omnichannel para priorizar dores ligadas a conveniência e disponibilidade.

4. Desenho da jornada alvo

   • Definir como deveria ser a experiência ideal, sem restrições técnicas.
   • Especificar quais dados e funcionalidades são necessários em cada ponto: login único, wishlist unificada, histórico de navegação cross device, BOPIS, troca em loja de pedidos online.

5. Priorização e backlog

   • Atribuir impacto em receita, experiência e viabilidade técnica para cada melhoria.
   • Montar um backlog de iniciativas, com épicos e histórias de usuário claras para o time de produto.

Conteúdos de players como a Shopify e a CommerceIQ mostram que varejistas que encaram Omni-commerce como um produto vivo, com backlog, owners e métricas, conseguem iterar mais rápido.
Não se trata de um projeto único, mas de um programa contínuo de Melhoria da experiência, similar a como você trata o funil de aquisição digital.

Roadmap de Melhoria contínua em Omni-commerce para os próximos 12 meses

Com estratégia, Arquitetura e jornadas mapeadas, é hora de traduzir tudo em um plano.
Em vez de tentar fazer tudo ao mesmo tempo, pense em um roadmap de 12 meses, dividido em ondas trimestrais com entregas claras.
Relatórios da Deloitte sobre varejo apontam que empresas bem-sucedidas em omnichannel fazem exatamente isso: avançam em ciclos curtos, medindo valor a cada fase.

Uma sugestão de roadmap para um varejista de médio porte poderia ser:

Trimestre 1 – Fundamentos e visibilidade

• Consolidar visão única de clientes e produtos
• Integrar sistemas de estoque e vendas para visão quase em tempo real
• Implantar exibição de estoque por loja no e-commerce, começando por categorias críticas
• Definir KPIs de Omni-commerce e rotinas de governança (comitê mensal, squad dedicado)

Trimestre 2 – Omni-commerce básico e eficiência operacional

• Implementar BOPIS e, se fizer sentido, retirada em locker em regiões piloto
• Revisar processos de picking, embalagem e atendimento em loja
• Integrar principais marketplaces com regras claras de estoque e preço
• Iniciar personalização simples com base em regras, usando dados do CRM e do CDP

Trimestre 3 – IA aplicada e automação

• Colocar em produção pelo menos um Modelo de propensão à compra e um de propensão à perda
• Integrar recomendações de IA em canais chave: home, página de produto, email e app
• Automatizar decisões de sortimento e abastecimento com base em dados de sell-out por canal
• Explorar recursos de social commerce e conversas em canais como WhatsApp, inspirando-se em casos de plataformas como a Sekel Tech

Trimestre 4 – Escala, novos canais e refinamento

• Expandir BOPIS e ship-from-store para mais lojas com melhor desempenho
• Testar formatos de live commerce e parcerias com retail media networks
• Otimizar custo de aquisição de clientes usando dados de atribuição omnichannel
• Revisar arquitetura para suportar novas integrações e picos sazonais

Ao longo de todo o ano, rode ciclos trimestrais de revisão de resultados.
Use benchmarks de fontes como Digital Commerce 360, NielsenIQ e Shopify para calibrar indicadores de adoção de recursos Omni-commerce, conversão e custo logístico.
Isso reduz o risco de investir em funcionalidades de baixa adesão e ajuda a defender o business case internamente.

Por fim, trate o tema como uma competência central, não apenas um projeto de TI.
Monte um pequeno núcleo multidisciplinar com operações, produto, tecnologia, CRM e finanças dedicado a Omni-commerce.
É esse time que vai garantir que a torre de controle continue enxergando todos os voos, ajustando rotas em tempo hábil para que o cliente sempre aterrisse em uma experiência consistente.

Ao seguir esse caminho, você transforma tendências descritas em relatórios de players como CommerceIQ, Contentful, Feedonomics e Deloitte em vantagem competitiva concreta.
Mais do que conectar canais, você passa a operar um negócio realmente Omni-commerce: centrado no cliente, guiado por dados e impulsionado por IA, Eficiência operacional e Melhoria contínua.