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Transformando dados dispersos em decisões estratégicas de produto

Imagem conceitual representando a análise integrada de dados para tomada de decisão em produto.
Imagem gerada por IA.

Contexto

O produto é uma Plataforma ERP SaaS para o setor da construção civil utilizada diariamente por milhares de profissionais para gerenciar processos financeiros, comerciais, fiscais, de engenharia e suprimentos.

Apesar do acompanhamento contínuo do NPS, a organização enfrentava um desafio recorrente: a métrica indicava oscilações na satisfação dos clientes, mas não explicava quais fatores realmente influenciavam essa percepção.

Sem um diagnóstico consistente, havia o risco de direcionar investimentos para problemas percebidos, mas não necessariamente prioritários, comprometendo a evolução do produto e a priorização do roadmap.

Como Product Design Leader, liderei uma iniciativa envolvendo um time de cinco Product Designers para estruturar uma investigação baseada em evidências, conectando métricas de experiência, dados operacionais e histórico das entregas para compreender os principais ofensores da experiência do produto.

Objetivos

Objetivo geral

Identificar e validar, por meio da análise integrada de diferentes fontes de dados, os principais fatores que impactavam negativamente a experiência dos usuários da Plataforma.

Objetivos específicos

  • Investigar a evolução da experiência do produto ao longo de quatro anos.
  • Correlacionar dados de NPS, chamados de suporte e histórico das entregas.
  • Identificar padrões recorrentes não perceptíveis em análises isoladas.
  • Estruturar uma visão única dos principais ofensores da experiência.
  • Apoiar decisões estratégicas e a priorização do roadmap com base em evidências.

Investigação baseada em evidências

Partimos da premissa de que o NPS mede a percepção dos clientes, mas não explica suas causas.

Para reduzir vieses e ampliar a capacidade de diagnóstico, estruturamos uma investigação baseada na triangulação de três fontes independentes de evidência:

  • Pesquisa NPS e comentários qualitativos.
  • Histórico de chamados de suporte.
  • Evolução das entregas realizadas pelos times de Produto.

Além da consolidação dos dados, conduzimos análises comparativas entre os anos, categorização dos principais ofensores e correlação entre indicadores de experiência, comportamento dos usuários e evolução do produto.

Panorama da investigação

Pesquisa NPS

Foram analisados quatro anos de histórico (2022–2025), totalizando 21,8 mil respostas.

Gráfico mostrando a evolução das respostas do NPS entre 2022 e 2025.

Embora o volume de respostas tenha crescido significativamente ao longo dos anos, entre 72% e 97% dos comentários não continham informações suficientes para explicar a origem da satisfação ou insatisfação dos usuários.

Na prática, o NPS mostrava que existia um problema, mas não por que ele acontecia.

Chamados de suporte

Para complementar a análise, investigamos 679 mil chamados de suporte registrados entre 2022 e 2025.

Gráfico mostrando a evolução do volume de chamados de suporte.

Mais importante que o volume foi a mudança no perfil das solicitações.

Gráfico comparando os tipos de chamados de suporte.

Essa evolução revelou uma mudança importante: enquanto problemas técnicos diminuíam ao longo dos anos, aumentavam significativamente as dificuldades relacionadas às regras de negócio, autonomia do usuário e complexidade operacional.

Evolução do produto

Também analisamos o histórico das principais entregas realizadas pelos times durante o mesmo período.

Ao relacionar roadmap, NPS e chamados de suporte, identificamos que investimentos em infraestrutura e estabilidade reduziram significativamente problemas técnicos.

Entretanto, à medida que essas barreiras eram superadas, tornavam-se mais evidentes limitações relacionadas à experiência de uso, regras de negócio e autonomia dos usuários, indicando uma mudança no perfil dos desafios enfrentados pelo produto.

Principais descobertas

A investigação revelou que o principal desafio não era a falta de dados, mas a dificuldade em conectá-los para compreender a experiência de forma sistêmica.

  • O NPS era eficiente como indicador de percepção, mas insuficiente para orientar decisões de produto isoladamente.
  • Problemas de UX apareciam pouco nos comentários, pois os usuários descreviam sintomas, e não suas causas.
  • A redução de problemas técnicos fez emergir desafios relacionados à autonomia, regras de negócio e complexidade funcional.
  • O suporte passou a compensar limitações da experiência do produto, tornando-se parte da jornada.
  • As principais dores migraram de questões técnicas para dificuldades operacionais e funcionais.

Estratégia

A partir dos diagnósticos, estruturamos um modelo contínuo de análise da experiência capaz de integrar diferentes fontes de informação em uma visão única.

Esse modelo passou a permitir:

  • Correlacionar chamados de suporte com jornadas específicas do produto.
  • Relacionar entregas do roadmap às mudanças na percepção dos clientes.
  • Identificar tendências ao longo dos anos.
  • Diferenciar problemas técnicos, funcionais, operacionais e de experiência.
  • Priorizar novas iniciativas de Product Discovery com maior precisão.

Mais do que produzir um relatório, a iniciativa estabeleceu uma nova forma de compreender a experiência dos usuários e apoiar decisões estratégicas baseadas em evidências.

Resultados

A pesquisa consolidou mais de 700 mil registros entre pesquisas de satisfação e chamados de suporte, transformando informações dispersas em direcionadores estratégicos para evolução do produto.

Entre os principais resultados alcançados destacam-se:

  • Consolidação de quatro anos de indicadores de experiência em um único diagnóstico.
  • Integração entre 21 mil respostas de NPS e 679 mil chamados de suporte para identificar padrões recorrentes.
  • Criação de uma taxonomia para classificação dos principais ofensores da experiência.
  • Identificação da migração das dores de problemas predominantemente técnicos para desafios relacionados à autonomia do usuário e à complexidade funcional.
  • Base estruturada para apoiar Product Discovery, priorização do roadmap e definição de novas iniciativas focadas na experiência.

A principal conclusão foi que compreender a experiência do cliente exige muito mais do que acompanhar métricas isoladas. Somente ao integrar indicadores de percepção, comportamento operacional e evolução do produto foi possível transformar grandes volumes de dados em decisões estratégicas para o negócio.

Impacto como Product Design Leader

Como responsável pela iniciativa, atuei desde a definição da estratégia de investigação até a consolidação dos diagnósticos utilizados pelas equipes de Produto.

Minha atuação incluiu:

  • Liderança de uma equipe de cinco Product Designers durante toda a investigação.
  • Estruturação da metodologia de triangulação entre NPS, suporte e roadmap.
  • Definição da taxonomia para classificação dos ofensores da experiência.
  • Consolidação de mais de 700 mil registros em um modelo único de análise.
  • Tradução de dados quantitativos e qualitativos em direcionadores estratégicos para Produto, Design e Engenharia.
  • Apoio à priorização do roadmap por meio de evidências, reduzindo decisões baseadas apenas em percepção.

Este projeto reforçou o papel do Design como uma disciplina estratégica capaz de conectar pesquisa, analytics e contexto de negócio para orientar decisões em escala. Mais do que identificar problemas de experiência, a iniciativa criou um modelo de análise que passou a transformar grandes volumes de dados em direcionadores concretos para a evolução contínua do produto.

Próximo case

Reduzindo chamados através do redesign da Home do Produto

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