Como medir impacto real,
se não conseguimos definir
o que é real? o que é impacto?

Problema

O mercado industrial B2B opera majoritariamente por telefone, e-mail e visita presencial. A crença consolidada: o cliente desse segmento não adotaria canais digitais para processos comerciais críticos. Esse formato gerava gargalos, tornando a operação menos fluida, menos auditável e com experiência menos consistente para o cliente. O desafio era questionar essa ortodoxia e transformar a atuação comercial do cliente sem substituir o relacionamento humano que a sustentava.

O que eu precisava entender

Se a resistência ao digital era cultural, consequência de experiência mal resolvida, ou ambos. E onde o processo manual criava mais atrito para o comprador, visível ou não para quem estava dentro da operação.

Como eu investiguei

Pesquisa qualitativa com compradores externos e times internos de atendimento e logística, combinando field study, entrevistas em profundidade e testes de usabilidade. Mapeamento das jornadas reais de pedido, acompanhamento de entrega e abertura de chamados. Identificação dos pontos de atrito que forçavam o cliente a buscar canal manual. Acompanhamento pós-lançamento via HotJar.

Achado crítico

A resistência ao digital era em parte cultural, mas principalmente consequência de experiências ruins com sistemas anteriores. Um segundo achado reforçou a oportunidade: as novas gerações que assumem a gestão do negócio não abrem mão de processos digitalizados. Quando confrontados com um fluxo funcional e sem fricção, a adoção aconteceu naturalmente.

"Está anos-luz na frente de qualquer outro." — Cliente, feedback espontâneo

Resultado

Plataforma que estruturou em fluxo digital os processos que antes dependiam de canal manual. Além dos pedidos, digitalizou a rotina completa do cliente: registro e acompanhamento de chamados, pós-venda, gestão financeira e controle de ativos. Crescimento consistente no volume de pedidos diretos, com redução da dependência de canais manuais e ganhos de fluidez e rastreabilidade na operação.

Problema

Parte dos processos comerciais operava fora de sistemas formais, sustentada por memória individual e fluxos informais. O desafio era estruturar essa complexidade em fluxo digital auditável sem perder as regras de negócio que sustentavam a operação, e que funcionasse dentro da realidade de quem aplica isso no campo.

O que eu precisava entender

Como a política comercial funcionava na prática: onde as regras eram claras e onde eram interpretadas caso a caso. Quais etapas eram necessárias do ponto de vista do negócio e quais eram fricção acumulada sem questionamento. E o que quem aplica essa política no dia a dia realmente precisava para operar com mais fluidez.

Como eu investiguei

Auditoria de UX da política comercial e mapeamento dos processos para separar regras legítimas de fricção acumulada. Observação passiva em campo e entrevistas com gerentes de conta e liderança comercial para entender os fluxos informais que sustentavam a operação na prática. Mapeamento de dependências e identificação dos gargalos com maior impacto no tempo de resposta ao cliente.

Achado crítico

A complexidade não era o problema central. Boa parte da política comercial era necessária e protegia o negócio. O problema estava em como ela era operada: fora de qualquer sistema, dependente de interpretação individual e sem visibilidade para ninguém. O desafio real era estruturá-la digitalmente com UX que garantisse engajamento de quem executa no campo.

Resultado

A digitalização trouxe fluidez ao processo e rastreabilidade auditável ao que antes dependia de memória individual. A demora que era invisível para liderança e clientes tornou-se mensurável e gerenciável.

Problema

Ambientes industriais têm acidentes que poderiam ser evitados, mas as soluções de monitoramento existentes não resolvem o problema real: ou são generalistas demais, cobrindo segurança patrimonial e segurança do trabalho no mesmo produto sem profundidade em nenhum, ou entregam alertas informativos que ninguém age em cima. O desafio era descobrir se havia espaço para um produto especializado, o que ele precisaria fazer de diferente, e como sustentar relevância num mercado em que a tecnologia evolui mais rápido do que o ciclo de desenvolvimento de produto.

O que eu precisava entender

Onde o mercado tinha gaps reais, não gaps de feature. Se os clientes industriais tinham maturidade para adotar uma solução como essa e o que definia essa maturidade. E como desenhar um produto que fosse implementável rapidamente sem abrir mão da sofisticação que o diferenciaria no médio prazo.

Como eu investiguei

Análise competitiva de 12 empresas em quatro países para mapear capabilities, gaps e posicionamento. Cruzamento com dados de acidentes industriais brasileiros (AEAT 2023, INSS, SmartLab) para identificar setores e tipos de máquina com maior volume e viabilidade técnica. Entrevistas com equipes de segurança de clientes reais em automotivo e farmácia. Entrevistas com vendedores da Schmersal para entender dinâmica comercial, perfis de clientes e barreiras de venda. Análise de propostas comerciais e dados de CRM para triangular necessidades com comportamento real de compra.

Achado crítico

O maior bloqueio para adoção não era tecnológico nem de preço. Era cultural: segurança não é prioridade para a diretoria, e isso se reflete diretamente no chão de fábrica. Qualquer solução que dependa de engajamento voluntário enfrenta resistência. O segundo achado redefiniu o que "proativo" significa nesse contexto: não é o produto que mais detecta, é o que fecha o ciclo entre detecção e resposta. Era esse ciclo que o mercado brasileiro especializado não entregava.

Resultado

Discovery completo com síntese de pesquisa, análise competitiva e mapeamento de oportunidades. Arquitetura de produto definida a partir dos achados, incluindo princípio organizador central por agente de risco, distinção entre domínios de veículo e máquina, e modelo de implantação on-premise para viabilidade em ambientes industriais sem dependência de internet. Roadmap em três horizontes: MVP implantado em produção em dois clientes reais, versão Beta com monitoramentos ativos e v1.0 com produto completo. Projeto pausado após Fase 2 por realinhamento de prioridades internas de desenvolvimento.

Problema

O briefing do hackathon era criar uma solução sobre acessibilidade e educação, dois termos amplos o suficiente para gerar soluções genéricas. A primeira decisão foi questionar o escopo antes de propor qualquer coisa: o que entendemos por acessibilidade? Limitação física? Neurodivergência? Boas práticas de UI? Acesso por renda? Sem essa clareza, qualquer solução correria o risco de resolver um problema vago de forma vaga.

O que eu precisava entender

Qual recorte dentro de acessibilidade e educação tinha um problema real, urgente e mal resolvido. E o que professores realmente enfrentavam no dia a dia, não o que relatórios educacionais diziam que eles enfrentavam.

Como eu investiguei

Em menos de um dia, conduzi entrevistas com dois professores, um de escola pública e um de escola particular. O objetivo era cruzar contextos diferentes para identificar o que era universal. Combinei com o time que a pesquisa e ideação precisariam estar concluídas nesse prazo para sobrar dois dias de desenvolvimento.

Achado crítico

O insight central veio logo na primeira entrevista: alunos são indivíduos. O desafio não era só quem tinha uma condição específica de aprendizagem, era qualquer perfil que aprendesse de forma diferente: altas habilidades, TDAH, autismo, e o simples fato de que nenhum aluno aprende igual ao outro, independente de qualquer característica. O sistema de avaliação padrão ignora isso e mede todos pelo mesmo gabarito. O exercício de HMW a partir desse insight abriu um leque de hipóteses mais disruptivas, mas fizemos uma escolha deliberada de não atacar o modelo de ensino como um todo e focar num problema resolvível dentro do hackathon.

Resultado

Plataforma com perfil individual de cada aluno, combinando informações comportamentais, contexto pessoal e características de aprendizagem. A IA gerava avaliações customizadas por perfil, com o objetivo de medir compreensão do conteúdo e não capacidade de gabaritar prova. O foco era passar o conteúdo, não a prova. MVP entregue em dois dias de desenvolvimento. 1º lugar entre mais de 40 equipes no Low Hack 2024, validado pelos jurados pela profundidade da pesquisa que sustentou as decisões de produto.

Problema

Áreas de tecnologia e inovação entregam resultado, mas raramente conseguem demonstrá-lo de forma que ressoe com liderança executiva. A linguagem técnica não se traduz naturalmente para EBITDA, payback e redução de risco. Boas iniciativas perdem relevância estratégica, e times de tecnologia perdem influência nas decisões que importam.

O que eu precisava entender

Se o problema era de comunicação, de métricas mal escolhidas ou de uma desconexão estrutural entre como times técnicos pensam valor e como executivos tomam decisão.

Como eu investiguei

Entrevistas com C-levels, análise de histórico de projetos e frameworks de gestão em contextos corporativos. O processo gerou 41 perguntas estratégicas que stakeholders fazem sobre tecnologia, priorizadas por público e momento do ciclo de decisão. Essas perguntas nortearam o design do output.

Achado crítico

Times de tecnologia raramente definem audiência, linguagem e momento antes de comunicar. Apresentam resultado para quem não toma decisão, na linguagem errada, fora do ciclo de aprovação. O problema não era falta de resultado, era falta de narrativa construída para quem decide.

Resultado

Framework estruturado em 3 personas, 3 camadas de valor e 9 tipos de ganho com métricas defensáveis em linguagem de negócio. Entregue como dashboard executivo navegável. Em uso ativo orientando justificativas de investimento e priorização de iniciativas em contextos corporativos.

Sobre mim

Cresci em Recife montando Lego e desenhando enquanto ouvia rock, ou passando a tarde depois do colégio assistindo TV Cultura.

Fiz bacharelado em design de interiores, trabalhei em escritório de arquitetura e abri um estúdio de design gráfico. O interesse por UX e inovação existia há anos antes; o momento certo apareceu em 2019. Em 2022 migrei definitivamente para product design. Hoje estou no GCB trabalhando em produtos digitais em contextos B2B, corporativos e industriais.

Aprendo melhor por conversas, vídeos e entrevistas. Meus interesses fora do trabalho: filosofia, gastronomia como ritual, música. Toco baixo em bandas desde os 16 anos.

Sou tímido até conhecer as pessoas. ENFJ-T na teoria, empático e estratégico na prática. Penso em sistemas e impacto de longo prazo. O que me motiva mais do que fazer bem feito é fazer algo que importe.

Meu ambiente ideal tem cultura de experimentação com espaço para errar e aprender, e lideranças que valorizam processo e visão de longo prazo.

Foco atual: code-based prototyping, design system, MBA em Inovação orientada a IA e UX. Conclusão prevista em 2026.

Fotos

Interesses

Corpo → Mente → Cultura → Social

Minhas composições nas bandas que passei