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Data Intelligence no marketing: como transformar dados em crescimento

Dados demais e poucos resultados? Descubra como usar Data Intelligence para transformar informações em decisões que aceleram o crescimento do seu marketing.
Data Intelligence no marketing: como transformar dados em crescimento
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Data Intelligence no marketing: como transformar dados em crescimento

Dados demais e poucos resultados? Descubra como usar Data Intelligence para transformar informações em decisões que aceleram o crescimento do seu marketing.
Data Intelligence no marketing: como transformar dados em crescimento

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Você sabe o que é data intelligence?

‍

Trata-se do novo mapa de navegação para quem deseja crescer com consistência no marketing. 

‍

Em vez de apostas no escuro, esse tipo de estratégia oferece clareza, direção e embasamento para decisões estratégicas. 

‍

Se antes as campanhas eram guiadas por feeling e tentativa e erro, hoje a inteligência de dados permite traçar rotas mais seguras e previsíveis, como um GPS que aprende com o caminho e ajusta a rota em tempo real.

‍

Neste artigo, mostraremos como as equipes de marketing podem transformar dados em vantagem competitiva, adotando uma abordagem mais analítica, contínua e eficiente. 

‍

A proposta não é apenas coletar números, mas interpretá-los com profundidade, conectando pontos entre comportamento, performance e oportunidades.

‍

‍

Chegou a hora de sair do achismo e assumir o controle com decisões orientadas por evidências.

‍

Vem com a gente!

O que é Data Intelligence e como ele se aplica ao marketing?

Data intelligence é o processo de transformar dados brutos em insights estratégicos por meio da combinação entre análise preditiva, tecnologia e pensamento orientado a negócios. 

‍

Isso vai muito além da simples coleta de informações…

‍

O valor está em interpretar, cruzar e aplicar os dados para gerar decisões mais precisas, personalizadas e eficazes.

‍

Em áreas como o marketing, em que a compreensão do comportamento do consumidor é essencial, o Data Intelligence tem se mostrado cada vez mais essencial.

‍

Segundo Marcelo da Silva dos Santos, no livro Data Mining, a busca por padrões é algo inerente ao ser humano desde os primórdios. 

‍

A diferença é que, hoje, o volume de dados gerados é imenso, e excede a capacidade de análise humana em um tempo razoável. 

‍

O autor explica que a cada e-mail enviado, vídeo assistido, compra realizada ou serviço utilizado, novas informações são produzidas e podem ser agregadas, processadas e interpretadas para traçar perfis de comportamento e consumo.

‍

É nesse cenário que o Data Intelligence se destaca como um aliado fundamental do marketing moderno. 

‍

Usando técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina, estatística e inteligência artificial, é possível identificar padrões, prever tendências e criar campanhas altamente segmentadas. 

‍

Um simples aplicativo de compras, por exemplo, pode revelar hábitos recorrentes de um público-alvo e permitir ações promocionais com muito mais assertividade, minimizando riscos e maximizando resultados. (1)

‍

Em poucas palavras:

‍

O Data Intelligence transforma dados dispersos em inteligência acionável. No marketing, isso significa crescer com previsibilidade, eficiência e propósito.

Por que o marketing precisa ser orientado por dados

Funcionário trabalhando em um ambiente de marketing

O marketing digital evoluiu de forma acelerada nas últimas décadas. 

‍

Se antes bastava criar uma campanha atrativa e segmentar de maneira genérica, hoje as jornadas de consumo são fragmentadas, multicanais e altamente personalizadas. 

‍

O consumidor navega entre redes sociais, e-commerce, aplicativos, buscas e pontos físicos com fluidez, e espera ser compreendido em cada etapa desse percurso. 

‍

Nesse contexto, tomar decisões com base apenas em intuição ou experiências passadas já não é suficiente.

‍

Para acompanhar essa complexidade, o marketing precisa ser orientado por dados reais, captados em tempo real e interpretados com profundidade. 

‍

Entender o comportamento do consumidor (suas preferências, hábitos, gatilhos e rejeições) tornou-se essencial para criar experiências relevantes, campanhas mais eficazes e ofertas personalizadas. 

‍

É aí que entra a mineração de dados como ferramenta-chave nesse processo.

‍

Fonte: adaptado com o ChatGPT, a partir do esquema de Santos (2020)

‍

Segundo o pesquisador Marcelo da Silva dos Santos, a atividade de mineração de dados envolve um conhecimento multidisciplinar, integrando áreas como:

‍

  • Estatística;
  • Inteligência artificial;
  • Aprendizado de máquina;
  • Reconhecimento de Padrões;
  • Visualização de informações;
  • Gerenciamento de dados e data warehouse,; além da 
  • Ciência Administrativa e dos Sistemas de Informação. (2)

‍

Essa integração consegue extrair sentido dos grandes volumes de dados que circulam todos os dias, transformando-os em inteligência prática para tomada de decisão.

‍

Fique ligado: o marketing baseado em dados consegue agir com precisão, prever cenários e gerar crescimento sustentável.

Como transformar dados em crescimento previsível?

Visualização dinâmica de dados em 3D

Transformar dados em crescimento previsível exige muito mais do que apenas armazenar informações. 

‍

É um processo estruturado que envolve etapas fundamentais: coleta, tratamento, visualização e interpretação. 

‍

Cada uma delas contribui para gerar insights acionáveis, capazes de antecipar comportamentos do consumidor, otimizar campanhas e orientar decisões estratégicas com base em evidências concretas.

‍

A primeira etapa, a coleta de dados, envolve reunir informações de diversas fontes, como redes sociais, CRM, e-commerce, apps, atendimentos e outras interações. 

‍

Em seguida, esses dados passam por um processo de tratamento, no qual são organizados, limpos e integrados para garantir consistência e confiabilidade.

‍

Na etapa de visualização, ferramentas de business intelligence (BI) ajudam a transformar números em representações visuais que facilitam a compreensão de padrões, tendências e anomalias. 

‍

Isso torna o trabalho de interpretação mais rápido e eficaz, especialmente para as equipes de marketing e tomada de decisão.

‍

Com os dados visualizados e contextualizados, entra a fase da interpretação e análise estratégica. 

‍

Conforme explica o professor Luís Alfredo Vidal de Carvalho, a mineração de dados pode ser dividida em cinco grandes tarefas:

‍

  1. Classificação: identificar a qual grupo pertence determinado comportamento;
  2. Estimativa: prever valores contínuos, como faturamento ou tempo de resposta;
  3. Previsão:  antecipar eventos futuros com base em padrões históricos;
  4. Análise de afinidade: descobrir relações entre produtos ou comportamentos;
  5. Análise de agrupamentos (clusterização): segmentar públicos com base em características em comum. (3)

‍

Ao aplicar essas técnicas de forma contínua, é possível não apenas entender o presente, mas também planejar o futuro com mais segurança, alcançando um crescimento orientado e previsível.

‍

Preparamos um infográfico que resume tudo isso e pode facilitar o seu conhecimento:

‍

Fonte: desenvolvido com o ChatGPT

‍

Ferramentas e tecnologias que viabilizam a inteligência de dados

A inteligência de dados no marketing só se torna possível com o apoio de ferramentas e tecnologias capazes de coletar, organizar, analisar e apresentar informações de forma clara e estratégica. 

São elas que permitem transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, integrando diferentes fontes e ajudando as equipes a tomar decisões com agilidade e precisão.

‍

Entre os principais recursos utilizados, destacam-se:

Google Analytics 4 (GA4)

A nova geração da plataforma do Google, o G4, oferece análise aprofundada do comportamento do usuário em sites e apps. 

‍

Com foco em eventos e jornada do cliente, o GA4 ajuda a entender em detalhes como as pessoas interagem com os pontos de contato da marca.

Customer Relationship Management (CRMs)

Ferramentas como Salesforce, HubSpot, Zoho CRM e RD Station organizam e centralizam dados de relacionamento com o cliente. 

‍

Elas possibilitam acompanhar o histórico de interações, segmentar leads, prever comportamentos e personalizar abordagens com base em dados reais.

‍

Plataformas de automação de marketing

Soluções como ActiveCampaign, Adobe Marketo e Mailchimp facilitam o disparo de e-mails, criação de jornadas automatizadas e ações multicanal baseadas em gatilhos de comportamento.

‍

Dessa forma, otimizam o tempo da equipe e aumentam a relevância das ações realizadas.

Dashboards personalizados 

Power BI, Google Looker Studio e outras ferramentas de dashboard tornam a visualização de dados mais intuitiva.

‍

Assim, fica mais fácil fazer análises em tempo real, monitoramento de KPIs e compartilhamento de relatórios com clareza entre áreas estratégicas da empresa.

‍

Dica da Adtail: 

‍

Essas ferramentas, quando integradas, criam uma base sólida para decisões mais inteligentes, ágeis e orientadas por dados.

Boas práticas e cases de uso aplicáveis

As empresas líderes já utilizam estratégias baseadas em dados para personalizar jornadas, automatizar ações e segmentar públicos com alto grau de precisão. 

‍

A seguir, veja alguns exemplos que ilustram como a inteligência de dados gera resultados concretos:

Segmentação avançada: Netflix

Fonte: Netflix (2025)

‍

‍

A gigante do streaming usa algoritmos sofisticados para classificar usuários com base em hábitos de consumo, preferências de gênero, horários de acesso e até tempo de navegação. 

‍

Isso permite recomendações altamente personalizadas e aumenta o tempo de permanência na plataforma. 

‍

Segundo a Harvard Business Review, mais de 75% dos títulos assistidos na Netflix vêm de sugestões geradas por seus sistemas de recomendação baseados em data mining. (4)

‍

Campanhas automatizadas: Amazon

Fonte: Amazon (2025)

‍

A Amazon utiliza machine learning e big data para automatizar ofertas e e-mails com base em comportamento de compra, histórico de navegação e interações anteriores. 

‍

O resultado são taxas de conversão acima da média e fidelização de clientes. 

‍

Segundo a McKinsey, 35% do que os consumidores compram na Amazon é resultado direto de algoritmos de recomendação. (5)

Personalização em tempo real: Spotify

O Spotify é referência em uso de dados para criar experiências altamente personalizadas. 

‍

A plataforma analisa hábitos de escuta, horários, localização e até clima para sugerir playlists sob medida. 

‍

Fonte: Spotify (2025)

‍

Além disso, cria campanhas como a “Máquina do Tempo”, que cria playlists mensais e faz listas com os artistas e as músicas mais ouvidas por usuário a cada mês. 

‍

Ao final do ano, isso se transforma em uma grande retrospectiva compartilhável nas redes sociais e em uma playlist com as 100 músicas mais ouvidas pelo cliente da plataforma.

‍

Ou seja, esses cases mostram que, com uma estratégia bem estruturada de data intelligence, é possível entregar experiências mais relevantes, aumentar a eficiência das campanhas e gerar crescimento sustentável.

É hora de transformar dados em resultados reais.

Crescimento previsível, campanhas mais eficazes e decisões mais inteligentes só são possíveis com o uso estratégico da data intelligence. 

‍

Quem não adotar essa abordagem agora, corre o risco de ficar para trás diante de marcas mais ágeis, personalizadas e conectadas ao comportamento real do consumidor.

‍

A Adtail é especialista no uso de dados no marketing digital e está pronta para transformar informação em ação. 

‍

Combinando análise avançada, tecnologia de ponta e visão estratégica, a nossa equipe desenvolve soluções personalizadas que geram resultados consistentes e sustentáveis. 

‍

Se você quer sair do achismo e alcançar o próximo nível, é hora de contar com quem entende de dados e de crescimento. 

‍

Fale com um especialista agora mesmo!

‍

Referências:

‍

(1) (2) SANTOS, Marcelo da Silva. Aplicações de data mining. In. MARIANO, Diego César Batista [et al.] Data mining, Porto Alegre: Sagah, 2020. 

‍

(3) CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2005. 

‍

(4) ANTONYUK, Sergey. Netflix’s algorithm: how does Netflix use AI to personalize recommendations? LitsLink, 20 dez. 2024. Disponível em: <https://litslink.com/blog/all-about-netflix-artificial-intelligence-the-truth-behind-personalized-content>. Acesso em: 14 mai. 2025. 

‍

(5) OSBORNE, Michael. How retail brands can compete and win using Amazon's Tactics. Forbes, 21 dez. 2017. Disponível em: <https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2017/12/21/how-retail-brands-can-compete-and-win-using-amazons-tactics/>. Acesso em: 14 mai. 2025. 

Escrito por:
Andressa Junges
DI Team Leader

Você sabe o que é data intelligence?

‍

Trata-se do novo mapa de navegação para quem deseja crescer com consistência no marketing. 

‍

Em vez de apostas no escuro, esse tipo de estratégia oferece clareza, direção e embasamento para decisões estratégicas. 

‍

Se antes as campanhas eram guiadas por feeling e tentativa e erro, hoje a inteligência de dados permite traçar rotas mais seguras e previsíveis, como um GPS que aprende com o caminho e ajusta a rota em tempo real.

‍

Neste artigo, mostraremos como as equipes de marketing podem transformar dados em vantagem competitiva, adotando uma abordagem mais analítica, contínua e eficiente. 

‍

A proposta não é apenas coletar números, mas interpretá-los com profundidade, conectando pontos entre comportamento, performance e oportunidades.

‍

‍

Chegou a hora de sair do achismo e assumir o controle com decisões orientadas por evidências.

‍

Vem com a gente!

O que é Data Intelligence e como ele se aplica ao marketing?

Data intelligence é o processo de transformar dados brutos em insights estratégicos por meio da combinação entre análise preditiva, tecnologia e pensamento orientado a negócios. 

‍

Isso vai muito além da simples coleta de informações…

‍

O valor está em interpretar, cruzar e aplicar os dados para gerar decisões mais precisas, personalizadas e eficazes.

‍

Em áreas como o marketing, em que a compreensão do comportamento do consumidor é essencial, o Data Intelligence tem se mostrado cada vez mais essencial.

‍

Segundo Marcelo da Silva dos Santos, no livro Data Mining, a busca por padrões é algo inerente ao ser humano desde os primórdios. 

‍

A diferença é que, hoje, o volume de dados gerados é imenso, e excede a capacidade de análise humana em um tempo razoável. 

‍

O autor explica que a cada e-mail enviado, vídeo assistido, compra realizada ou serviço utilizado, novas informações são produzidas e podem ser agregadas, processadas e interpretadas para traçar perfis de comportamento e consumo.

‍

É nesse cenário que o Data Intelligence se destaca como um aliado fundamental do marketing moderno. 

‍

Usando técnicas de mineração de dados, aprendizado de máquina, estatística e inteligência artificial, é possível identificar padrões, prever tendências e criar campanhas altamente segmentadas. 

‍

Um simples aplicativo de compras, por exemplo, pode revelar hábitos recorrentes de um público-alvo e permitir ações promocionais com muito mais assertividade, minimizando riscos e maximizando resultados. (1)

‍

Em poucas palavras:

‍

O Data Intelligence transforma dados dispersos em inteligência acionável. No marketing, isso significa crescer com previsibilidade, eficiência e propósito.

Por que o marketing precisa ser orientado por dados

Funcionário trabalhando em um ambiente de marketing

O marketing digital evoluiu de forma acelerada nas últimas décadas. 

‍

Se antes bastava criar uma campanha atrativa e segmentar de maneira genérica, hoje as jornadas de consumo são fragmentadas, multicanais e altamente personalizadas. 

‍

O consumidor navega entre redes sociais, e-commerce, aplicativos, buscas e pontos físicos com fluidez, e espera ser compreendido em cada etapa desse percurso. 

‍

Nesse contexto, tomar decisões com base apenas em intuição ou experiências passadas já não é suficiente.

‍

Para acompanhar essa complexidade, o marketing precisa ser orientado por dados reais, captados em tempo real e interpretados com profundidade. 

‍

Entender o comportamento do consumidor (suas preferências, hábitos, gatilhos e rejeições) tornou-se essencial para criar experiências relevantes, campanhas mais eficazes e ofertas personalizadas. 

‍

É aí que entra a mineração de dados como ferramenta-chave nesse processo.

‍

Fonte: adaptado com o ChatGPT, a partir do esquema de Santos (2020)

‍

Segundo o pesquisador Marcelo da Silva dos Santos, a atividade de mineração de dados envolve um conhecimento multidisciplinar, integrando áreas como:

‍

  • Estatística;
  • Inteligência artificial;
  • Aprendizado de máquina;
  • Reconhecimento de Padrões;
  • Visualização de informações;
  • Gerenciamento de dados e data warehouse,; além da 
  • Ciência Administrativa e dos Sistemas de Informação. (2)

‍

Essa integração consegue extrair sentido dos grandes volumes de dados que circulam todos os dias, transformando-os em inteligência prática para tomada de decisão.

‍

Fique ligado: o marketing baseado em dados consegue agir com precisão, prever cenários e gerar crescimento sustentável.

Como transformar dados em crescimento previsível?

Visualização dinâmica de dados em 3D

Transformar dados em crescimento previsível exige muito mais do que apenas armazenar informações. 

‍

É um processo estruturado que envolve etapas fundamentais: coleta, tratamento, visualização e interpretação. 

‍

Cada uma delas contribui para gerar insights acionáveis, capazes de antecipar comportamentos do consumidor, otimizar campanhas e orientar decisões estratégicas com base em evidências concretas.

‍

A primeira etapa, a coleta de dados, envolve reunir informações de diversas fontes, como redes sociais, CRM, e-commerce, apps, atendimentos e outras interações. 

‍

Em seguida, esses dados passam por um processo de tratamento, no qual são organizados, limpos e integrados para garantir consistência e confiabilidade.

‍

Na etapa de visualização, ferramentas de business intelligence (BI) ajudam a transformar números em representações visuais que facilitam a compreensão de padrões, tendências e anomalias. 

‍

Isso torna o trabalho de interpretação mais rápido e eficaz, especialmente para as equipes de marketing e tomada de decisão.

‍

Com os dados visualizados e contextualizados, entra a fase da interpretação e análise estratégica. 

‍

Conforme explica o professor Luís Alfredo Vidal de Carvalho, a mineração de dados pode ser dividida em cinco grandes tarefas:

‍

  1. Classificação: identificar a qual grupo pertence determinado comportamento;
  2. Estimativa: prever valores contínuos, como faturamento ou tempo de resposta;
  3. Previsão:  antecipar eventos futuros com base em padrões históricos;
  4. Análise de afinidade: descobrir relações entre produtos ou comportamentos;
  5. Análise de agrupamentos (clusterização): segmentar públicos com base em características em comum. (3)

‍

Ao aplicar essas técnicas de forma contínua, é possível não apenas entender o presente, mas também planejar o futuro com mais segurança, alcançando um crescimento orientado e previsível.

‍

Preparamos um infográfico que resume tudo isso e pode facilitar o seu conhecimento:

‍

Fonte: desenvolvido com o ChatGPT

‍

Ferramentas e tecnologias que viabilizam a inteligência de dados

A inteligência de dados no marketing só se torna possível com o apoio de ferramentas e tecnologias capazes de coletar, organizar, analisar e apresentar informações de forma clara e estratégica. 

São elas que permitem transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, integrando diferentes fontes e ajudando as equipes a tomar decisões com agilidade e precisão.

‍

Entre os principais recursos utilizados, destacam-se:

Google Analytics 4 (GA4)

A nova geração da plataforma do Google, o G4, oferece análise aprofundada do comportamento do usuário em sites e apps. 

‍

Com foco em eventos e jornada do cliente, o GA4 ajuda a entender em detalhes como as pessoas interagem com os pontos de contato da marca.

Customer Relationship Management (CRMs)

Ferramentas como Salesforce, HubSpot, Zoho CRM e RD Station organizam e centralizam dados de relacionamento com o cliente. 

‍

Elas possibilitam acompanhar o histórico de interações, segmentar leads, prever comportamentos e personalizar abordagens com base em dados reais.

‍

Plataformas de automação de marketing

Soluções como ActiveCampaign, Adobe Marketo e Mailchimp facilitam o disparo de e-mails, criação de jornadas automatizadas e ações multicanal baseadas em gatilhos de comportamento.

‍

Dessa forma, otimizam o tempo da equipe e aumentam a relevância das ações realizadas.

Dashboards personalizados 

Power BI, Google Looker Studio e outras ferramentas de dashboard tornam a visualização de dados mais intuitiva.

‍

Assim, fica mais fácil fazer análises em tempo real, monitoramento de KPIs e compartilhamento de relatórios com clareza entre áreas estratégicas da empresa.

‍

Dica da Adtail: 

‍

Essas ferramentas, quando integradas, criam uma base sólida para decisões mais inteligentes, ágeis e orientadas por dados.

Boas práticas e cases de uso aplicáveis

As empresas líderes já utilizam estratégias baseadas em dados para personalizar jornadas, automatizar ações e segmentar públicos com alto grau de precisão. 

‍

A seguir, veja alguns exemplos que ilustram como a inteligência de dados gera resultados concretos:

Segmentação avançada: Netflix

Fonte: Netflix (2025)

‍

‍

A gigante do streaming usa algoritmos sofisticados para classificar usuários com base em hábitos de consumo, preferências de gênero, horários de acesso e até tempo de navegação. 

‍

Isso permite recomendações altamente personalizadas e aumenta o tempo de permanência na plataforma. 

‍

Segundo a Harvard Business Review, mais de 75% dos títulos assistidos na Netflix vêm de sugestões geradas por seus sistemas de recomendação baseados em data mining. (4)

‍

Campanhas automatizadas: Amazon

Fonte: Amazon (2025)

‍

A Amazon utiliza machine learning e big data para automatizar ofertas e e-mails com base em comportamento de compra, histórico de navegação e interações anteriores. 

‍

O resultado são taxas de conversão acima da média e fidelização de clientes. 

‍

Segundo a McKinsey, 35% do que os consumidores compram na Amazon é resultado direto de algoritmos de recomendação. (5)

Personalização em tempo real: Spotify

O Spotify é referência em uso de dados para criar experiências altamente personalizadas. 

‍

A plataforma analisa hábitos de escuta, horários, localização e até clima para sugerir playlists sob medida. 

‍

Fonte: Spotify (2025)

‍

Além disso, cria campanhas como a “Máquina do Tempo”, que cria playlists mensais e faz listas com os artistas e as músicas mais ouvidas por usuário a cada mês. 

‍

Ao final do ano, isso se transforma em uma grande retrospectiva compartilhável nas redes sociais e em uma playlist com as 100 músicas mais ouvidas pelo cliente da plataforma.

‍

Ou seja, esses cases mostram que, com uma estratégia bem estruturada de data intelligence, é possível entregar experiências mais relevantes, aumentar a eficiência das campanhas e gerar crescimento sustentável.

É hora de transformar dados em resultados reais.

Crescimento previsível, campanhas mais eficazes e decisões mais inteligentes só são possíveis com o uso estratégico da data intelligence. 

‍

Quem não adotar essa abordagem agora, corre o risco de ficar para trás diante de marcas mais ágeis, personalizadas e conectadas ao comportamento real do consumidor.

‍

A Adtail é especialista no uso de dados no marketing digital e está pronta para transformar informação em ação. 

‍

Combinando análise avançada, tecnologia de ponta e visão estratégica, a nossa equipe desenvolve soluções personalizadas que geram resultados consistentes e sustentáveis. 

‍

Se você quer sair do achismo e alcançar o próximo nível, é hora de contar com quem entende de dados e de crescimento. 

‍

Fale com um especialista agora mesmo!

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Referências:

‍

(1) (2) SANTOS, Marcelo da Silva. Aplicações de data mining. In. MARIANO, Diego César Batista [et al.] Data mining, Porto Alegre: Sagah, 2020. 

‍

(3) CARVALHO, Luís Alfredo Vidal de. Datamining: a mineração de dados no marketing, medicina, economia, engenharia e administração. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2005. 

‍

(4) ANTONYUK, Sergey. Netflix’s algorithm: how does Netflix use AI to personalize recommendations? LitsLink, 20 dez. 2024. Disponível em: <https://litslink.com/blog/all-about-netflix-artificial-intelligence-the-truth-behind-personalized-content>. Acesso em: 14 mai. 2025. 

‍

(5) OSBORNE, Michael. How retail brands can compete and win using Amazon's Tactics. Forbes, 21 dez. 2017. Disponível em: <https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2017/12/21/how-retail-brands-can-compete-and-win-using-amazons-tactics/>. Acesso em: 14 mai. 2025. 

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