DESAFIO
O grupo empresarial AZZAS 2154 reúne mais de 20 marcas do setor de moda, entre calçados, bolsas, vestuário e acessórios, que operam de maneira independente, com identidades próprias e posicionamentos diversos no mercado. Essas marcas comercializam seus produtos por múltiplos canais: lojas próprias, franquias, e-commerces proprietários, marketplaces, aplicativos, exportações e vendas internacionais. Essa estrutura multicanal, somada à diversidade de marcas, proporciona uma capilaridade extremamente valiosa para a empresa, mas também traz desafios complexos em termos de governança, especialmente no que diz respeito à gestão de dados pessoais.
Com o fortalecimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e a publicação constante de novas diretrizes pela ANPD, a atenção da empresa em relação ao tratamento e proteção de dados se intensificou. Os dados pessoais de seus clientes, milhões de pessoas que fazem parte essencial da operação, passaram a demandar cuidados redobrados, tanto do ponto de vista técnico quanto estratégico.
Uma das principais dificuldades está em como consolidar, organizar e tratar essas informações sem comprometer a identidade de cada marca e sem gerar ruído na comunicação. Afinal, o cliente que consome uma marca de streetwearnão é, necessariamente, o mesmo que busca produtos de uma marca de bolsas de luxo. Se a empresa utilizar um sistema único e indiferenciado para todos os dados, corre-se o risco de confundir perfis e enviar comunicações inadequadas, prejudicando a experiência do cliente e a credibilidade de cada marca.
Além disso, o exercício dos direitos dos titulares, como acesso, portabilidade ou exclusão de dados, exige clareza e rastreabilidade. A empresa precisa ser capaz de identificar com precisão a jornada de cada cliente dentro do ecossistema do grupo: com quais marcas ele se relaciona, por quais canais, quais preferências demonstrou, e qual é o escopo real dos dados que ele deseja gerenciar.
Portanto, o grande desafio, e a melhoria que a empresa busca, está em construir um modelo de governança de dados que respeite a autonomia das marcas, preserve a individualidade do cliente e esteja em total conformidade com a LGPD. Mais do que centralizar informações, é necessário interpretá-las com inteligência, sensibilidade de marca e responsabilidade legal.
No fim das contas, a pergunta que move a AZZAS 2154 é: quando um cliente desejar exercer seus direitos de privacidade, entre milhões de cadastros e múltiplas marcas, qual é a verdade daquele cliente?
SOLUÇÃO
Para lidar de forma consciente e estratégica com a imensidão de dados pessoais gerados pelo seu ecossistema, a empresa compreendeu que o caminho não poderia ser simplesmente centralizar tudo em uma base única e genérica. Foi necessário repensar sua arquitetura de dados com um princípio fundamental em mente: cada marca tem sua própria relação com o cliente, e isso deve ser preservado.
A solução encontrada foi estruturar o que chamaram de "caixas de dados" individuais por marca. Em outras palavras, cada marca armazena e organiza os dados dos seus próprios clientes de forma isolada. No entanto, essas caixas não estão desconectadas: elas precisam conversar entre si para que a empresa possa construir uma visão integrada e verdadeira do cliente dentro do grupo, respeitando a singularidade de cada relação. Esse modelo permite evitar a confusão de perfis e, ao mesmo tempo, extrair inteligência a partir das interações multimarcas do consumidor.
Para viabilizar essa arquitetura de dados descentralizada e, ao mesmo tempo, interconectada, a AZZAS 2154 escolheu como parceiro o Databricks, uma plataforma robusta, amplamente reconhecida por sua capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, com recursos avançados de inteligência artificial, machine learning e processamento distribuído. O Databricks tem sido fundamental para conseguir interpretar, correlacionar e ativar dados com agilidade e segurança, otimizando a tomada de decisões e o uso de informações em conformidade com a LGPD.
Desde o início, a empresa adotou uma abordagem privacy by design, assegurando que cada etapa do tratamento de dados, desde a coleta até o armazenamento e a utilização, esteja plenamente aderente às exigências legais e às boas práticas de proteção de dados. Passaram a enxergar cada cadastro de cliente como uma peça de um quebra-cabeça, que pode se encaixar de formas diferentes conforme a jornada do consumidor dentro do grupo.
A AZZAS 2154 percebeu, por exemplo, que um mesmo cliente pode fornecer informações distintas a depender do contexto de compra ou do canal de relacionamento. Em uma marca, ele pode cadastrar seu endereço residencial; em outra, o endereço de trabalho, porque comprou um presente para ser entregue no escritório. Há casos em que ele insere o nome da mãe como destinatária, em compras para o Dia das Mães; ou informa dados de uma namorada, ao adquirir um presente romântico. Em outros momentos, usa um e-mail pessoal para uma marca mais jovem, mas um e-mail profissional para uma marca mais sofisticada.
Essas variações mostram que o cliente se apresenta de maneiras diferentes, conforme o propósito, a ocasião ou a marca com a qual está interagindo. E, por isso, tratá-lo como um único registro absoluto seria impreciso e até arriscado.
O papel da empresa, como guardiões desses dados, é justamente conseguir montar esse quebra-cabeça de forma ética, responsável e inteligente, para responder à pergunta que se tornou central em toda essa jornada: qual é a verdade daquele cliente?
IMPLEMENTAÇÃO
Para validar a estratégia de governança de dados estruturada em "caixas interconectadas por marca", a empresa conduziu um projeto-piloto envolvendo duas marcas do grupo com perfis distintos, tanto em termos de público-alvo quanto de comportamento de compra. A escolha foi intencional: o grupo queria testar o modelo em um cenário real, com complexidade suficiente para revelar as nuances do uso e cruzamento de dados, mantendo a conformidade com a LGPD e assegurando uma experiência positiva para o consumidor.
Seu principal objetivo era compreender como os dados de um mesmo cliente, espalhados em bases diferentes, poderiam se correlacionar sem comprometer a individualidade de cada marca e, principalmente, sem gerar ruídos na comunicação. Isso envolvia identificar padrões, entender intenções de compra e verificar a coerência entre os dados declarados, as interações realizadas e as preferências manifestadas ao longo do tempo.
O piloto revelou insights valiosos trazidos pela Inteligência Artificial. A empresa conseguiu, por exemplo, identificar clientes que haviam feito uma compra pontual em uma das marcas, como a aquisição de um presente de Dia dos Pais ou de um item de luxo para terceiros, e que, por esse motivo, haviam se cadastrado naquela marca, mas sem qualquer intenção de se tornarem consumidores recorrentes dela. Um caso emblemático foi o de um cliente que adquiriu uma bolsa sofisticada para presentear sua esposa, utilizando seu próprio endereço e e-mail pessoal. Dias depois, esse mesmo cliente manifestou interesse em não receber comunicações promocionais daquela marca, pois aquele produto específico não fazia parte do seu estilo de vida e ele não possuía vínculo direto com a marca em si.
Através da estrutura de dados que foi implementado, a empresa conseguiu mapear com clareza a jornada de cada cliente e agir de forma imediata, respeitando os direitos dos titulares, conforme previsto na LGPD, e ajustando suas práticas de marketing para evitar qualquer abordagem inadequada. Com o apoio da tecnologia Databrickse o uso de inteligência artificial aplicada à governança de dados, conseguiram automatizar a identificação de padrões de comportamento, preferências individuais e inconsistências nos cadastros, permitindo decisões mais rápidas e assertivas, inclusive no atendimento a solicitações legais de privacidade.
O sistema permitiu, por exemplo, garantir a exclusão segmentada dos dados de um cliente apenas da base de uma marca específica, sem afetar sua relação com outras marcas do grupo com as quais ele mantinha interesse legítimo e recorrente. Esse nível de precisão só foi possível graças ao uso combinado de IA e uma arquitetura de dados distribuída, que evita sobreposição de cadastros e respeita a identidade e o contexto de cada marca.
Outro caso envolveu uma cliente que solicitou a exclusão de seus dados exclusivamente em relação a uma marca com a qual já não se identificava, mas desejava manter seu cadastro ativo e atualizado nas demais marcas com as quais ainda interagia regularmente. Com base nos mecanismos de privacidade que a empresa estruturou desde o início sob a abordagem de privacy by design, foi possível executar essa solicitação com total controle, rastreabilidade e agilidade. O sistema, apoiado por algoritmos de IA, identificou automaticamente a origem da interação, validou a intenção da cliente e isolou o tratamento da requisição com segurança e precisão.
Além da conformidade legal, os resultados do piloto demonstraram o poder da estratégia na personalização da experiência do consumidor. Com o suporte da IA, o grupo passou a interpretar cada dado — seja um cadastro, uma compra, um clique ou uma interação no SAC, como uma peça dinâmica de um quebra-cabeça mais amplo. Essa leitura contextualizada os permitiu compreender situações como a de um cliente que, ao comprar um presente para uma data comemorativa, fornecia dados diferentes daqueles que utiliza em compras pessoais, evitando que ele passasse a receber comunicações de uma marca com a qual não tinha vínculo real de consumo.
A IA foi fundamental para cruzar essas informações com agilidade, interpretar sinais implícitos de intenção de compra e refinar a abordagem comercial. As correlações detectadas entre marcas ampliaram sua capacidade analítica, permitindo estratégias de relacionamento mais relevantes, com comunicações mais precisas e aderentes ao momento e perfil de cada cliente, sempre dentro dos limites éticos e legais definidos pelo próprio titular.
Ao final do piloto, a empresa confirmou que o modelo é escalável, seguro e completamente aderente à LGPD. Ele alia desempenho técnico com inteligência estratégica, conciliando alta performance com responsabilidade no uso dos dados. Mais do que isso, demonstrou que é plenamente possível integrar inteligência artificial, marketing personalizado e privacidade de forma ética, transparente e centrada no cliente.
RESULTADO
Hoje, a AZZAS 2154 tem praticamente todas as marcas do grupo integradas à nova arquitetura de dados, operando de forma conectada dentro de uma única plataforma robusta e inteligente. Essa integração os proporciona uma visão global e aprofundada de milhões de clientes, algo antes inimaginável em um ecossistema tão diverso como o da empresa. A combinação entre governança estruturada, respeito à privacidade, inteligência artificial aplicada e estratégia de dados os permitiu alcançar algo essencial: entender a verdade de cada cliente.
Esse entendimento foi o que tornou possível transformar dados fragmentados em decisões estratégicas, alinhadas às expectativas reais dos consumidores. Com a ajuda da IA, a empresa foi capaz de montar o quebra-cabeça da jornada do cliente, cruzando dados de múltiplas marcas, canais e contextos de forma precisa e segura, sempre em conformidade com a LGPD. Isso os permitiu entregar comunicações mais relevantes, experiências mais personalizadas e, principalmente, construir relações de confiança duradouras.
Os resultados são expressivos e refletem esse avanço. Conforme os números consolidados do primeiro trimestre de 2025, o canal de e-commerce, impulsionado por essa nova abordagem de dados e marketing orientado por IA, foi responsável por 19% do faturamento total da companhia. Houve um salto significativo de R$ 548 milhões no primeiro trimestre de 2024 para R$ 611 milhões em 2025, um crescimento direto ligado à eficiência da atuação digital, à inteligência nas ativações e à assertividade na comunicação com o cliente.
Além do aumento da receita, a empresa registrou evolução nos principais indicadores de qualidade da experiência de consumo digital: ticket médio e frequência de compra cresceram de forma consistente em todas as unidades de negócio. Os clientes passaram a comprar mais, com maior recorrência, e demonstraram maior engajamento com as marcas, justamente porque conseguiram se comunicar com cada um de maneira respeitosa, individualizada e relevante.
Seu ambiente digital se consolidou como um canal estratégico de relacionamento e conversão. Tornou-se não apenas mais representativo em faturamento, mas também mais sofisticado em sua capacidade de se adaptar ao perfil de cada consumidor. Tudo isso foi construído com base em uma estrutura sólida de dados, impulsionada por IA e com a privacidade colocada no centro desde o início, conforme os princípios do privacy by design, e no fim, algo que surgiu da necessidade de se adequarem a uma nova legislação, como departamento jurídico interno da empresa, trouxe uma transformação incrível que é mais do que técnica, é cultural. Hoje, a empresa não tem apenas dados: tem clareza, inteligência e responsabilidade sobre o que fazer com eles. O grupo sabe quem são seus clientes, o que valorizam e como respeitá-los. E é essa verdade "a verdade de cada cliente" que tem impulsionado a evolução de seu negócio, com muita responsabilidade jurídica, o que deixa os advogados dentro de cada colaborador da empresa, aqueles que estudavam a teoria do direito na faculdade, muito orgulhosos dos advogados de negócios que conseguiram assessorar todo esse movimento incrível e perspicaz, usando Tecnologia, Privacy by Design e IA.