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A Walmart expande de forma significativa a sua plataforma de inteligência comercial Scintilla 2027. As marcas poderão, no futuro, analisar dados de marketplace em conjunto com o restante negócio na Walmart.com. Ao mesmo tempo, o assistente de IA Marty ganha mais profundidade analítica, e o Scintilla fica mais estreitamente ligado à Walmart Connect e aos sistemas operacionais.
As novidades foram apresentadas na Inspire 2026 da Walmart e explicadas a 16 de setembro na Walmart Newsroom. A Digiday informou também, a 18 de setembro, sobre as funcionalidades previstas e a sua importância para marcas e retalhistas.
Dados de marketplace chegam ao Scintilla
A partir de 2027, as marcas que vendem tanto como fornecedoras de primeira mão como através do Walmart Marketplace deverão ter uma visão mais completa do seu negócio na Walmart.com. Até agora, os dados de marketplace não estavam integrados no Scintilla desta forma.
Importante é a limitação: segundo a Digiday, a extensão anunciada não se aplica, para já, a vendedores exclusivamente de marketplace. Destina-se a marcas que já têm uma relação direta de fornecimento com a Walmart e vendem adicionalmente no marketplace.
Assim, o Scintilla torna-se, para estas empresas, uma superfície central de dados. Vendas, comportamento dos clientes e outros sinais de negócio poderão ser analisados em conjunto, em vez de estarem em relatórios separados.
O Marty passa de resumos a recomendações de ação
Também o assistente de IA Marty for Scintilla está a ser expandido. Atualmente, a IA ajuda, entre outras coisas, a explicar indicadores, a destacar alterações nos relatórios e a resumir resultados.
No futuro, a IA conversacional deverá aceder de forma mais profunda aos dados próprios da Walmart, analisar questões complexas de desempenho, comunicar alterações de forma proativa e ajudar na criação de painéis personalizados. A Walmart descreve o objetivo como um caminho mais rápido do sinal até à decisão. Além disso, a Walmart Data Ventures explicou à Digiday que o Marty deverá apoiar mais na identificação das causas de alterações de desempenho e na sugestão de próximos passos, por exemplo em publicidade ou na cadeia de abastecimento.
Dados e Walmart Connect aproximam-se
Para os profissionais de marketing, o mais relevante é a ligação entre insights e media. O Scintilla Insights Activation já liga os conhecimentos do Scintilla à Walmart Connect. Assim, os utilizadores podem desencadear ações publicitárias a partir de uma análise.
Isto encaixa na estratégia publicitária mais ampla da Walmart. A Walmart Connect já está a ser expandida para além do retail media clássico e deverá captar mais orçamentos de CTV, social e offsite. O Scintilla fornece para isso a camada proprietária de dados e insights.
É precisamente esta ligação que também é decisiva para a medição. As redes de retail media estão cada vez mais sob pressão para demonstrar o seu impacto não apenas dentro do próprio sistema, mas de forma mais verificável. A DoorDash está agora a mandar certificar de forma independente a sua medição de incrementalidade, enquanto a Ace Hardware liga o retail media a dados meteorológicos e modelos de incrementalidade.
Do reporting à inteligência comercial
A direção da Walmart é clara: a Scintilla deve funcionar menos como uma ferramenta clássica de reporting e mais como um sistema de decisão operacional. Os dados são reunidos, a IA dá prioridade às anomalias e, a partir das conclusões, devem poder seguir-se diretamente ações em media, stock ou execução em loja.
Para as marcas, isto pode acelerar o trabalho de análise. Ao mesmo tempo, permanece uma questão central: as recomendações de um ecossistema de retail fechado têm de continuar a ser verificadas contra os objetivos de negócio próprios, as margens e uma medição independente. Que uma plataforma recomende um próximo passo não significa, por si só, que esse passo gere valor incremental.
A extensão da Scintilla 2027 é, por isso, sobretudo mais um sinal de como dados de primeira parte, IA e retail media estão cada vez mais interligados. A Walmart quer não apenas disponibilizar dados, mas também encurtar de forma clara o caminho da análise até à ativação dentro do seu próprio ecossistema.