Mais de 25% dos aplicativos são abandonados após o primeiro uso.
No 30º dia, a retenção média mal passa de 5%.
O problema não é engajamento, é o modelo.
Na transição da Economia da Atenção para a Economia da Intenção, aplicativos perdem centralidade e agentes conversacionais assumem o controle.
Neste artigo você entenderá como a próxima fronteira do CRO não é visual, mas sim conversacional.
Introdução
O século XXI entrou na fase da otimização perpétua.
Cada clique, cada linha de código, cada microinteração em um produto digital é medida, testada e refinada para gerar mais retention, mais conversion, mais engagement.
O problema não é a busca por eficiência, é a perda de sentido estrutural.
O design e as matérias do marketing contemporâneo vivem um paradoxo: otimizam o presente enquanto ignoram o futuro.
Ajustam os botões, mas não as relações.
Mudam o “CTA”, mas não o horizonte.
Essa racionalidade, enraizada no paradigma da performance, negligencia transformações estruturais em tecnologia, comportamento e consumo.
As implicações epistemológicas e filosóficas dessa miopia estrutural sugerem que o futuro da relação homem–tecnologia não será transacional, não será visual, não será via aplicações ou multiplataformas, mas conversacional.
Nas últimas duas décadas, a cultura tecnológica consolidou-se como uma economia da atenção e da aceleração.
Nesse contexto, o modelo mental do growth hacking (maximizar resultados a partir de experimentos rápidos e replicáveis) produziu uma epistemologia baseada na resposta imediata.
Um resultado natural do outro lado da moeda e, cá entre nós, quase óbvia à urgência pela performance dos produtos digitais e pelo resultado financeiro.
No ecossistema das aplicações, principalmente no recorte mobile, essa lógica é externalizada e quantificada na guerra darwiniana das app stores.
A suposta “liberdade” de escolha do usuário é, na verdade, um campo de batalha saturado onde mais de 5 milhões de aplicativos lutam pelo download e por alguns poucos dias de uso.
Os dados de 2024 e 2025 revelam a exaustão desse modelo.
O Custo de Aquisição de Clientes (CAC) disparou mais de 60% nos últimos cinco anos, sendo 14% apenas em 2024.
Ao mesmo tempo, a eficiência dos gastos com tecnologia de marketing [Martech] despencou para 33%, transformando a busca por novos usuários em uma corrida financeira insustentável para a maioria dos players.
Enquanto o investimento global em anúncios mobile caminha para ultrapassar $400 bilhões, a retenção colapsa:
- cerca de 25% dos aplicativos são abandonados após o primeiro uso;
- A média no 30º dia despencou para míseros 2-5% em diversas categorias.
Não estamos mais apenas “lutando pelo tempo de permanência”, o design de bounces, notificações e streaks (ofensivas) não serve à utilidade ou à experiência, mas à manutenção da métrica de Daily Active Users (DAU) a qualquer custo.
O mais prejudicado é o usuário.
Ele não mais consome o aplicativo.
Ele é consumido pela exigência de performance digital que o próprio aplicativo impõe, seja para não perder uma pontuação no Duolingo ou para manter a relevância algorítmica no TikTok.
esta fase tardia da app economy, o produto digital deixou de ser uma ferramenta para se tornar um capataz digital de atenção fragmentada.
entro desse contexto, a lógica de funil muda, afinal não há fim para a jornada do scroll.
O Algoritmo da Resposta Imediata e o Fim da Linearidade
Os ciclos contínuos de sprints, testes A/B e hacks criaram uma nova moralidade do design: a da resposta imediata.
Cada métrica vira promessa de avanço.
Cada dashboard, um instrumento de fé estatística.
O sucesso deixa de ser profundidade de relação.
Passa a ser velocidade de retroalimentação.
O produto responde rápido, mesmo quando responde mal.
Contudo, a ascensão e escala da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) e dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) impõe uma ruptura nesse ciclo.
Estamos migrando de interfaces gráficas estáticas (GUI) para interfaces conversacionais (CUI e inteligentes),
Com isso a jornada do usuário deixa de ser um funil linear para se tornar um sistema rizomático de intenções fluidas.
O usuário moderno não segue mais o caminho Consciência → Interesse → Desejo → Ação.
Ele alterna entre dezenas de aplicativos todos os dias, cada um com sua própria lógica de navegação, hierarquia visual e fluxos de interação.
Este fenômeno, conhecido como “App Fatigue” (Fadiga de Aplicativos), gera uma carga cognitiva significativa.
Estudos indicam que a fricção causada pela necessidade de navegar manualmente por menus e telas é uma das principais causas de abandono e baixa retenção.
O modelo atual transfere o trabalho para o usuário: para reservar um voo, o usuário deve abrir um app, selecionar datas, filtrar resultados, inserir dados de pagamento e confirmar.
A interface gráfica é, por definição, um obstáculo ou friquição entre a intenção do usuário e o resultado desejado.
Na direção oposta, produtos conversacionais estão invertendo o cenário em quatro eixos fundamentais:
- Interface
- Economia
- Descoberta
- Monetização
A previsão do Gartner de que o uso de aplicativos móveis cairá 25% até 2027 devido à ascensão de assistentes de IA é o prenúncio do fim da era “App-First” e o nascimento da era “Agent-First”.
Por ele, a AI “ziguezagueia” entre canais para entregar solução e resposta, exigindo que as marcas curem influência, em vez de apenas controlar o tráfego.
O resultado: em vez de o usuário navegar até o valor, o valor vem até o usuário.
Interação natural
Com Processamento de Linguagem Natural (NLP) e reconhecimento de voz, o usuário expressa sua intenção diretamente:
“Reserve um voo para Londres na próxima terça.”
O sistema age como agente, executa a complexidade no backend eliminando cliques, menus e decisões microgerenciais.
Orquestração ambiental
Em sistemas Zero UI, os dados de contexto permitem que a interface antecipe necessidades.
Um ambiente corporativo pode, por exemplo, transferir automaticamente uma chamada do celular para o áudio da sala de reunião assim que o executivo entra no espaço, sem toque, sem interface, sem fricção.
Da Otimização Visual à Engenharia de Contexto
Neste novo paradigma, a Otimização da Taxa de Conversão (CRO) precisa evoluir.
As ferramentas tradicionais focadas em usabilidade visual, como mapas de calor e testes, tornam-se insuficientes quando a interface é gerada dinamicamente por um algoritmo em resposta a uma pergunta aberta.2
A nova fronteira do CRO não é o design da página, mas a Engenharia de Contexto.
A pergunta dos líderes de produto muda:
- De “Onde o usuário clica?”
- Para “Como a IA entende, representa e recomenda o nosso produto?”
Do designer visual ao designer de conversa
O papel crítico deixa de ser o do designer de interface visual e surge o Conversation Designer (CxD).
Sua responsabilidade não é desenhar telas, mas sim:
- arquitetar diálogos
- mapear fluxos conversacionais,
- calibrar empatia e tom da IA,
- e, principalmente, desenhar estratégias de recuperação de erro que preservem a confiança do usuário3.
Do Teste A/B de Layout para o Teste A/B de Prompts
A otimização científica agora se aplica aos prompts do sistema.
Equipes maduras utilizam metodologias rigorosas para testar diferentes personas e lógicas de raciocínio da IA A ideia é medirnão apenas a conversão final, mas a precisão factual e a relevância contextual da resposta.5
Novos KPIs para uma Era Conversacional
Se a “menção é o novo clique”, como sugerem as análises mais recentes sobre visibilidade em LLMs 7, os indicadores de sucesso (KPIs) precisam ser reescritos.
Métricas de vaidade como “tempo na página” perdem relevância.
Entram métricas de inteligência e qualidade de interação.
Três exemplos
- Turnos de Conversa (Turns per Conversation): Avaliam a profundidade do engajamento ou a eficiência da resolução.8
- Sentimento e Relevância Contextual: Monitoram em tempo real como a marca é descrita pela IA (ex: “confiável” vs. “complexa”) e se a resposta atende à intenção do usuário.9
- Taxa de Alucinação (Hallucination Rate): Em um ambiente onde a confiança é a moeda principal, a precisão factual torna-se um KPI de conversão. Um erro de informação destrói a autoridade da marca instantaneamente.9
| Dimensão | Economia da Atenção (Passado/Presente) | Economia da Intenção (Futuro) |
| Moeda Principal | Tempo de Tela / Impressões | Resolução de Tarefas / Desfechos |
| Métrica de Sucesso | Tempo no Site, Cliques, MAU | Tempo para Resolução, Precisão, NPS |
| Interação | Navegação ativa pelo usuário | Delegação para Agente de IA |
| Papel da Marca | Destino (Site/App) | Serviço/API Integrado |
| Descoberta | SEO / Anúncios Pagos | Recomendação Algorítmica / GEO |
Estudo de Caso: a eficiência radical como estratégia da Klarna
A teoria da inversão já está sendo validada na prática por empresas que adotaram estratégias agressivas de produtos conversacionais.
A fintech sueca Klarna tornou-se o exemplo canônico da revolução da IA conversacional.
Sua implementação global de um assistente de IA em 2024 oferece métricas irrefutáveis sobre o impacto da substituição de interfaces tradicionais e trabalho humano por agentes conversacionais.12
Métricas de Impacto da Klarna:
| Métrica | Antes da IA | Com Assistente de IA | Variação / Impacto |
| Tempo de Resolução | ~11 minutos | < 2 minutos | Redução drástica de fricção |
| Volume de Conversas | 100% Humano | 2.3 Milhões (2/3 do total) via IA | Escalabilidade Massiva |
| Capacidade de Trabalho | – | Equiv. a 700 agentes full-time | Eficiência Operacional |
| Consultas Repetidas | – | Redução de 25% | Maior Precisão na 1ª Tentativa |
| Lucratividade | – | +$40 Milhões USD (2024 est.) | Impacto Direto no Bottom Line |
A Klarna não apenas “adicionou um chatbot”; ela inverteu sua operação.
O suporte ao cliente deixou de ser um centro de custo baseado em humanos para se tornar um processo tecnológico escalável e de baixo custo marginal.
A paridade nos índices de satisfação do cliente (CSAT) entre a IA e os agentes humanos derruba o mito de que a automação degrada a experiência. Pelo contrário, na Economia da Intenção, a velocidade é a maior forma de cuidado com o cliente.
Conclusão
Um recado aos especialistas em CRO, Marketing, Growth, Performance, UX: escolha não é sobre interface, é sobre observar a economia e adaptar-se.
A transição de “App-First” para “Agent-First” é o maior realinhamento de capital, talento e estratégia tecnológica desde o surgimento do smartphone.
A inversão não é uma possibilidade; é um processo em curso e o prenúncio de uma nova economia.
A transição App-First → Agent-First já começou. Ela realinha capital, talento e estratégia — como o smartphone fez, só que agora com mais velocidade e menos margem para nostalgia.
Quem continuar investindo apenas em:
- GUIs complexas,
- SEO como único motor de descoberta,
- e CRO restrito a layout,
vai colher rendimentos decrescentes e irrelevância progressiva.
A oportunidade está em abraçar a Economia da Intenção:
- reduzir fricção até o nível da linguagem,
- construir agentes que resolvem problemas reais,
- operar com experimentação algorítmica,
- e sustentar governança que preserve confiança no longo prazo.
No fim, a inversão é simples — irreversível e brutal.
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Referências citadas
- 19 Strategies For Guiding Customers Through Nonlinear Journeys – Forbes, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbescommunicationscouncil/2025/12/09/19-strategies-for-guiding-customers-through-nonlinear-journeys/
- The Evolution of UI Design: From Traditional Methods to AI-Driven Innovation – Novedge, acessado em dezembro 22, 2025, https://novedge.com/blogs/design-news/the-evolution-of-ui-design-from-traditional-methods-to-ai-driven-innovation
- Conversational AI Design in 2025 (According to Experts) – Botpress, acessado em dezembro 22, 2025, https://botpress.com/blog/conversation-design
- What is Conversation Design for AI? – Salesforce, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.salesforce.com/blog/what-is-conversation-design/
- A/B testing for LLM prompts: A practical guide – Articles – Braintrust, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.braintrust.dev/articles/ab-testing-llm-prompts
- How to Perform A/B Testing with Prompts: A Comprehensive Guide …, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.getmaxim.ai/articles/how-to-perform-a-b-testing-with-prompts-a-comprehensive-guide-for-ai-teams/
- AI KPIs: Turning mentions into strategy in the age of LLMs, acessado em dezembro 22, 2025, https://searchengineland.com/ai-kpis-turning-mentions-into-strategy-in-the-age-of-llms-463063
- 7 User-Centric CRO Best Practices from 25 CRO Experts – Contentsquare, acessado em dezembro 22, 2025, https://contentsquare.com/guides/conversion-rate-optimization/best-practices/
- Key AI Metrics for Project Success and Smarter LLM Evaluation – Botscrew, acessado em dezembro 22, 2025, https://botscrew.com/blog/key-ai-metrics-for-smarter-llm-evaluation/
- The Siren Song of LLMs: How Users Perceive and Respond to Dark Patterns in Large Language Models – arXiv, acessado em dezembro 22, 2025, https://arxiv.org/html/2509.10830
- Can AI avoid Deceptive Design? Investigating the Effectiveness of Prompting AI to Prevent Dark Patterns in Web Design – DiVA portal, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1971701/FULLTEXT02
- Ethical Considerations in AI-Driven Marketing – Bird, acessado em dezembro 22, 2025, https://bird.marketing/blog/digital-marketing/guide/ai-automation-digital-marketing/ethical-considerations-ai-marketing/
- AI in CRO: What experts think (and how it’s actually being used), acessado em dezembro 22, 2025, https://mouseflow.com/blog/ai-in-cro-experts/
- The Hidden Structure Behind Today’s Fastest Startups – NFX, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.nfx.com/post/hidden-structure-startups
- 3 rituals that power Coda’s product team, acessado em dezembro 22, 2025, https://coda.io/blog/product-teams/three-rituals-that-power-codas-product-team
- 5 must-have rituals for Product teams – Tability, acessado em dezembro 22, 2025, https://www.tability.io/odt/articles/5-rituals-for-product-teams
