Consumidor da Black Friday 2026: como usar os dados para segmentar campanhas.

Quando aparece uma pesquisa dizendo que o consumidor da Black Friday compra online, procura desconto ou usa inteligência artificial, é fácil querer transformar o percentual diretamente em campanha. Mas dado de mercado não escolhe o público sozinho.

Ele ajuda a formular hipóteses. A empresa ainda precisa cruzar o que aprendeu com a sua oferta, seus clientes, seus canais e sua capacidade de atendimento.

Em 2026, duas pesquisas recentes ajudam a enxergar esse cuidado. A Stefanini Marketing reuniu respostas de 1.000 consumidores brasileiros, mais de 20 mil conversas sobre Black Friday nas redes sociais, mais de 40 mil respostas monitoradas em sete modelos de IA e a análise de 100 e-commerces em dez categorias. No estudo, 86% dos consumidores disseram que pretendem usar IA para ajudar nas compras.

A Serasa Experian fez outro tipo de análise. Em vez de uma pesquisa declaratória com uma amostra, identificou 23.492.421 adultos com afinidade à Black Friday em sua base e comparou suas características com uma população analisada de mais de 189 milhões de CPFs.

Os estudos não respondem à mesma pergunta. Justamente por isso, podem ajudar em partes diferentes do planejamento.

Primeiro, entenda o que cada número realmente mede

No levantamento da Stefanini, o dado de 86% fala de uma intenção declarada: usar IA como apoio na compra. A própria fonte resume usos como comparar preços, verificar promoções e conhecer marcas e lojas. Isso indica uma jornada mais investigativa, mas não significa que 86% efetivamente comprarão por recomendação de uma IA.

Já o estudo da Serasa Experian fala de afinidade e propensão identificadas por um modelo proprietário. Dentro desse público, 86,4% apresentaram perfil de comprador online, ante 45,3% da população brasileira analisada. A empresa descreve esse resultado como uma propensão 91% maior à compra pela internet. Isso não é o mesmo que afirmar que 86,4% comprarão online na Black Friday.

Essa diferença importa. Intenção, afinidade, comportamento anterior e compra realizada são sinais distintos. Quando todos recebem o nome genérico de “perfil do consumidor”, a estratégia pode parecer mais precisa do que realmente é.

Antes de usar qualquer percentual, anote:

• Quem foi analisado.
• Como o dado foi produzido.
• Quando o levantamento foi divulgado.
• Se ele mede intenção, comportamento, afinidade ou resultado.
• Até onde a conclusão pode ser aplicada ao seu negócio.

A Black Friday não forma uma audiência única

O estudo da Serasa Experian ajuda a mostrar a variedade dentro da própria data. Entre as pessoas identificadas com afinidade à Black Friday, 52,8% apresentaram perfil de caçador de descontos. Isso quer dizer que quase metade desse universo não foi classificada dessa forma.

A renda também varia. A análise informa que 53,5% desse público possui renda mensal de até R$ 4 mil, enquanto 18,1% está acima de R$ 10 mil. Uma única peça, com a mesma oferta e o mesmo argumento, dificilmente conversa da mesma maneira com necessidades e capacidades de compra tão diferentes.

O caminho não é criar uma campanha para cada faixa de renda. É entender que “interessado em Black Friday” ainda é um recorte amplo. A segmentação precisa ganhar mais uma camada: categoria buscada, relação com a marca, momento de decisão, problema a resolver, ticket da oferta e canal usado.

Transforme os dados em hipóteses de campanha

Uma hipótese de segmentação liga um sinal de público a uma decisão de comunicação que pode ser testada.

Se parte do consumidor pretende usar IA para comparar e verificar ofertas, uma hipótese seria: pessoas em fase de pesquisa precisam encontrar páginas mais claras sobre escopo, condições e diferenciais. A resposta não é apenas anunciar “temos o melhor preço”, mas facilitar a comparação com informações verificáveis.

Se o público com afinidade à data é muito mais digital que a população de comparação da Serasa Experian, outra hipótese seria: a campanha precisa funcionar bem no celular e manter continuidade entre anúncio, página e atendimento — o mesmo cuidado de preparar o Google Ads para a Black Friday. Isso deve ser confirmado nos dados da própria empresa antes de concentrar todo o orçamento em canais digitais.

Se nem todo o público é caçador de descontos, uma terceira hipótese seria separar mensagens. Um grupo pode responder ao benefício financeiro; outro pode valorizar conveniência, segurança, prazo, suporte ou um pacote mais adequado à necessidade.

Hipótese não é conclusão. Defina qual sinal confirmaria ou enfraqueceria cada ideia: qualidade dos contatos, taxa de avanço, vendas, ticket, margem, abandono da página ou perguntas recorrentes no atendimento.

Use os dados da própria empresa para dar contexto

Dados de mercado mostram movimentos amplos. Os dados da empresa mostram o que acontece com aquele negócio.

Antes de criar públicos, observe:

• Quem comprou em campanhas anteriores e o que comprou.
• Quais clientes pesquisaram, pediram orçamento e não avançaram.
• Que categorias, páginas ou conteúdos recebem mais interesse.
• Quais dúvidas aparecem antes da decisão.
• Que canal origina contatos que realmente avançam.
• Quais clientes já têm relacionamento e podem receber uma comunicação pertinente, respeitando consentimentos e a LGPD.

Uma loja online pode trabalhar com navegação por categoria, histórico de relacionamento e intenção recente. Uma empresa de serviços pode segmentar por tipo de problema, maturidade da demanda, região e capacidade de contratação. O dado útil é aquele que muda uma decisão da campanha.

Em B2B, use a pesquisa como contexto e não como espelho

Os estudos citados descrevem consumidores e afinidades de compra. Eles não autorizam concluir que um gestor B2B terá o mesmo comportamento ao contratar um serviço para a empresa.

Na compra empresarial, podem participar usuário, área técnica, financeiro e decisor. A Black Friday pode abrir uma conversa, mas orçamento, aprovação e implantação talvez sigam outro calendário.

Para uma empresa de serviços B2B, a segmentação pode combinar setor, porte compatível com a solução, região atendida, necessidade e etapa comercial. O conteúdo precisa ajudar a pessoa a explicar a contratação internamente. Desconto, quando houver, é apenas uma parte da proposta — e precisa caber na margem.

Faça a mensagem acompanhar o segmento

Segmentar mídia e mostrar a mesma mensagem genérica para todos resolve pouco. Cada recorte precisa encontrar uma razão clara para prestar atenção.

Imagine uma empresa fictícia que vende consultoria de segurança digital. Para contatos que já visitaram uma página sobre adequação de acessos, a campanha pode destacar um diagnóstico com escopo definido. Para uma audiência nova do mesmo setor, primeiro pode ser necessário explicar o risco que o serviço ajuda a identificar. Para clientes da base, a comunicação pode partir do histórico já conhecido.

Nos três casos, a campanha fala da mesma empresa, mas não trata todos como se estivessem na mesma etapa.

Também evite criar uma aparência de personalização com dados frágeis. Um segmento muito pequeno pode não entregar; um público amplo demais pode misturar necessidades; e um dado comprado sem clareza sobre origem e uso pode criar riscos. A qualidade do recorte importa mais do que a quantidade de filtros.

Revise o que a campanha aprendeu

Registre os segmentos, as mensagens e os critérios usados antes da veiculação. Depois, compare o que chegou ao atendimento e o que virou oportunidade ou venda.

Talvez o público que mais clicou não seja o que mais avançou. Talvez a mensagem de desconto atraia volume, enquanto a mensagem de segurança gere menos contatos, mas mais aderentes. Sem alinhar marketing e vendas, essa diferença desaparece no relatório.

Os dados de 2026 apontam um consumidor que pesquisa, compara e não cabe em uma única definição. A melhor segmentação começa quando a empresa para de procurar “o público da Black Friday” e passa a identificar quais grupos fazem sentido para a sua oferta.

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