Pequenas lojas sustentam setor de material de construção

Publicado em

18 de junho de 2026

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Da Redação

O varejo de material de construção brasileiro fechou 2025 com 160.627 lojas em operação e faturamento estimado em R$ 238,9 bilhões, segundo estudo divulgado pelo Instituto de Pesquisas da Associação Nacional de Comerciantes de Material de Construção (Anamaco). O dado revela um setor de grande capilaridade nacional, mas marcado principalmente pela presença de negócios de pequeno porte.

De acordo com o estudo, 69,5% das lojas têm até quatro funcionários, o equivalente a cerca de 111,5 mil estabelecimentos. Ao todo, o segmento emprega 808.631 trabalhadores formais, com média de 5,03 funcionários por loja.

Para o presidente do Sistema Anamaco, Cassio Tucunduva, os números mostram que o varejo de material de construção tem uma relevância que vai além do faturamento. “O setor de material de construção é uma força econômica sustentada, em grande parte, por pequenos empresários. São lojas presentes no dia a dia das cidades, que abastecem obras, reformas e famílias, geram empregos locais e movimentam a economia em todas as regiões do país”, afirma.

Sudeste perde participação, e setor avança fora dos grandes centros

Embora ainda concentre a maior fatia do varejo de material de construção, o Sudeste vem perdendo participação no total de lojas do país. Em 2006, a região representava 50,3% dos estabelecimentos. Em 2025, passou para 45,7%.

No mesmo período, Nordeste, Norte e Centro-Oeste ampliaram participação, em um movimento que aponta para a descentralização gradual do setor e para o crescimento do varejo de material de construção fora dos mercados historicamente mais concentrados.

“A pesquisa mostra um setor cada vez mais distribuído pelo território nacional. Isso acompanha transformações econômicas, urbanas e regionais do Brasil, com expansão do varejo em diferentes praças e maior protagonismo de mercados fora do eixo tradicional”, analisa o presidente da Anamaco, entidade que reúne Fecomacs e Acomacs de todo país.

Presencial ainda domina, mas WhatsApp já é quase universal

Apesar do avanço da digitalização no varejo, o atendimento presencial segue como base do setor: 100% das lojas pesquisadas realizam atendimento físico. Entre os canais de contato com clientes, o WhatsApp já é utilizado por 97% dos estabelecimentos, enquanto o telefone aparece em 91%.

O e-commerce também avança, mas com diferenças relevantes conforme o porte da empresa. Entre pequenas e médias lojas, 20% já realizam vendas online. Entre grandes empresas, o índice chega a 56%.

O levantamento mostra ainda que cerca de um terço das lojas que ainda não vendem pela internet pretende iniciar operações digitais nos próximos 12 meses.

Para a consultora do Instituto de Pesquisas da Anamaco, Katia Ratnieks, os dados indicam que a digitalização no setor avança de forma complementar, e não como substituição imediata do atendimento presencial.

“O atendimento presencial continua sendo central no varejo de material de construção, especialmente porque muitas compras envolvem orientação técnica, confiança e relacionamento. Mas os canais digitais já fazem parte da rotina das lojas, principalmente o WhatsApp, que se consolidou como uma ponte direta entre lojista e consumidor”, avalia.

Segundo ela, o desafio dos próximos anos será transformar a presença digital em ganho real de produtividade, vendas e gestão. “Há uma diferença importante entre usar canais digitais para atendimento e estruturar uma operação digital mais completa. O estudo mostra que muitas empresas já deram o primeiro passo, mas ainda existe espaço para evoluir em e-commerce, marketplace, gestão de dados e integração entre o físico e o digital”, completa.

A Pesquisa Anamaco é realizada desde 1991 pelo Instituto de Pesquisas da Anamaco e embasa a definição dos vencedores do Prêmio Anamaco, uma das principais premiações do setor da construção civil.

O levantamento reúne dados sobre número de lojas, faturamento, emprego, perfil regional, canais de venda, digitalização, formas de compra, uso de e-commerce e marketplace, adoção de tecnologias digitais, fontes de informação e práticas de gestão adotadas pelos lojistas. A pesquisa foi elaborada com base na análise de duas mil lojas em todo o país.

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Economia

Subadquirente usa IA para reduzir fraudes no e-commerce

Publicados

3 minutos atrás

18 de junho de 2026

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Da Redação

O e-commerce brasileiro registrou 2,3 milhões de tentativas de fraude bloqueadas em 2025, com potencial de prejuízo de R$ 2,4 bilhões, segundo levantamento da Serasa Experian. O dado, no entanto, não contabiliza um custo paralelo: o das transações legítimas barradas pelo próprio sistema de proteção.

Sistemas baseados em regras fixas geram elevados índices de falsos positivos — alertas que, na maioria dos casos, correspondem a boas compras recusadas indevidamente. Segundo o E-Commerce Brasil, o custo financeiro e reputacional de um falso positivo pode superar o de um chargeback real — o cliente bloqueado raramente volta, e o investimento de aquisição já foi embora. De acordo com o LexisNexis True Cost of Fraud 2025, cada US$ 1 perdido em fraude representa US$ 4,60 quando somados logística, SAC e multas. Segundo a Javelin Strategy & Research, os falsos positivos custam aos varejistas americanos US$ 118 bilhões por ano — 13 vezes mais do que as perdas reais com fraude.

A diferença entre o modelo tradicional e sistemas baseados em inteligência artificial está na lógica de análise. Regras estáticas verificam limites fixos — e bloqueiam tudo que parece fora do padrão, independentemente do contexto. IA comportamental constrói uma linha de base para cada perfil de operação ao longo do tempo e sinaliza desvios com precisão crescente. O Banco Mercantil, em parceria com o Google Cloud, reduziu em 60% os custos operacionais com antifraude após adotar o modelo baseado em IA. Um estudo do MIT com dados de um banco europeu mostrou redução de 54% nos falsos positivos com a aplicação de machine learning.

A diferença entre os dois modelos pode ser resumida nos seguintes pontos:

Falsos positivos: sistemas de regras fixas geram elevados índices de alertas indevidos; IA comportamental reduz esse índice continuamente
Calibração por nicho: regras fixas aplicam uma régua única para todos os lojistas; IA ajusta por ticket e segmento
Adaptação a novos padrões: manual no modelo tradicional; automática com IA
Decisão em tempo real: limitada em sistemas de regras; nativa em sistemas de IA

É exatamente essa lógica que a FastPay Brasil, subadquirente com integração nativa ao Shopify e VTEX, aplica na configuração do antifraude de cada lojista. Em vez de um pacote genérico aplicado à base inteira, o modelo é calibrado por nicho e ticket médio de cada operação — construído caso a caso, a partir do comportamento real daquela loja.

“O que os grandes players globais estão documentando agora é o que já observamos nos lojistas brasileiros: antifraude genérico bloqueia venda legítima. Um e-commerce de alto ticket tem perfil de transação completamente diferente de uma loja de giro rápido. Aplicar a mesma régua para os dois é garantir falso positivo em um e brecha para fraude no outro”, afirma Eduardo Serra, Head of Payments da FastPay Brasil.

O crescimento do Pix tornou a equação mais urgente. Com 42% do valor transacionado no e-commerce brasileiro em 2025 — segundo o Relatório Global de Pagamentos da Worldpay —, o método criou um ambiente em que decisões de antifraude precisam ser tomadas em segundos. “Sistemas com alto índice de falso positivo comprometem diretamente a taxa de conversão, não apenas a segurança da operação”, explica. A Juniper Research projeta que as perdas globais com fraude devem saltar de US$ 44,3 bilhões em 2024 para US$ 107 bilhões em 2029 — e operações sem calibração adequada tendem a absorver parte crescente desse custo.

“Antifraude eficiente não é o que bloqueia mais — é o que aprova o máximo do que deveria passar e barra apenas o que realmente é fraude. Esse equilíbrio só é possível quando o sistema conhece o negócio: o ticket, o nicho, o perfil do cliente. Régua genérica não chega lá”, acentua o executivo.

A adoção de IA no antifraude acelera globalmente, mas a eficácia depende de um fator que os grandes relatórios raramente detalham: a qualidade dos dados de calibração. Um modelo treinado com dados genéricos tende a replicar os mesmos erros do sistema de regras — só que com mais velocidade. “A abordagem que adotamos inverte essa lógica: o antifraude parte do comportamento específico de cada operação, não de uma média de mercado. Para o lojista brasileiro, isso representa uma mudança direta na taxa de aprovação e, consequentemente, na receita”, conclui Serra.