Conteúdo genérico não retém
EvidênciaRespondentes já consumiam horóscopo gratuito e abandonavam por parecer intercambiável.
Implicação no produtoDiferenciação exigia interpretação sobre a vida da pessoa, não mais informação sobre signos.
Produto real · em construção
De uma hipótese astrológica a uma experiência digital personalizada.
Produto real, em construção. Liderei o discovery que testou a hipótese inicial, encontrou um modelo de negócio viável e definiu um MVP onde IA e curadoria humana se equilibram.
PapelProduct Designer
AtuaçãoDiscovery · Research · AI · MVP
StatusDiscovery concluído · MVP em construção
01 · Contexto
Antes da solução, existia uma pergunta.
A aposta inicial era um app de astrologia com conteúdo gerado automaticamente. Um mercado aquecido, mas saturado de produtos gratuitos e genéricos. Antes de desenhar qualquer tela, a pergunta era de negócio: existe um problema real que alguém pagaria para resolver?
Quem usa?
Por que usa?
O que gera valor?
O que impede uma experiência melhor?
Hipótese
inicial
Discovery
Nova direção
do produto
02 · Meu papel
Minha atuação no projeto
Product Designer
Responsável pelo produto de ponta a ponta nesta fase: da pergunta de negócio à decisão do que construir primeiro e por quê.
- 01
Descoberta
Desenhei e conduzi a pesquisa quantitativa (173+ respostas) e qualitativa (6 entrevistas em profundidade), além do mapeamento de 20 astrólogas como futuro lado de oferta do produto.
- 02
Síntese e direção
Transformei dados dispersos em três insights acionáveis que redefiniram a proposta de valor e tiraram o projeto da hipótese inicial genérica.
- 03
Estratégia de produto
Defini o modelo híbrido de IA com revisão humana e o modelo de receita por uso, sem assinatura, alinhados ao que a pesquisa mostrou sobre confiança e disposição a pagar.
- 04
Execução
Prototipei e validei o fluxo principal em média fidelidade e priorizei o escopo do MVP, cortando o que não sustentava a proposta de valor central.
03 · Pesquisa
Descobrir antes de construir
173+
respostas quantitativas mapeando hábitos e disposição a pagar
6
entrevistas em profundidade sobre confiança e motivação
20
astrólogas mapeadas como futuro lado de oferta
Resultado: a hipótese original de conteúdo genérico foi descartada com evidência, e o produto ganhou uma direção nova, com proposta de valor e modelo de receita validados antes da primeira linha de código.
04 · Insights
O que mudou o produto
Personalização sustenta valor percebido
EvidênciaA disposição a pagar aparecia quando a leitura partia do mapa natal completo, não do signo solar.
Implicação no produtoO cálculo do mapa virou o núcleo do produto e o ponto de partida de toda a experiência.
Confiança humana segue essencial
EvidênciaEntrevistadas relatavam ceticismo com conteúdo gerado por IA sem nenhuma validação.
Implicação no produtoA IA passou a ampliar a capacidade do produto, sempre com revisão assinada por uma especialista real.
05 · Decisões
Da pesquisa para a decisão
Evidência
Ceticismo com conteúdo 100% gerado por IA.
Nas entrevistas, a falta de validação humana era citada como motivo de desconfiança e de não pagamento.
Trade-off
Abrir mão de escala total para preservar confiança.
Revisão humana limita volume e adiciona custo, mas é exatamente o que diferencia o produto dos concorrentes gratuitos.
Decisão
Modelo híbrido: IA gera, especialista assina.
Cada leitura e relatório passa por revisão de uma astróloga certificada, com nome e rosto na interface.
06 · IA no processo
Como usei IA como aceleradora de design
Síntese de pesquisa
- ·Transcrição e clusterização das respostas quantitativas e das entrevistas
- ·Cruzamento de padrões que validou (e derrubou) hipóteses em dias, não semanas
Exploração de solução
- ·Geração de alternativas de fluxo, arquitetura e proposta de valor
- ·Comparação de cenários antes de comprometer tempo de protótipo
Prototipação acelerada
- ·Protótipos de média fidelidade prontos para teste em ciclos curtos
- ·Decisões de corte e de prioridade sempre validadas com dados, nunca delegadas à IA
“A IA encurtou o caminho entre dados e protótipo. O critério de cada decisão continuou humano: pesquisa, contexto e viabilidade de negócio.”
07 · Protótipo exploratório
Transformando hipóteses em experiências
Protótipo exploratório de média fidelidade criado para validar fluxo, proposta de valor e experiência.
01 / 05
08 · MVP
Priorizando o que sustenta a proposta de valor
Entrou no MVP
Mapa natal como porta de entradaÉ o que ancorava a personalização percebida na pesquisa
Leituras com revisão humana assinadaO mecanismo de confiança que justifica o pagamento
Relatórios aprofundados, pagos por usoModelo de receita validado: sem assinatura, paga quando vê valor
Conexão direta com astrólogasConverte o lado de oferta mapeado no discovery em receita
Adiado de propósito
ComunidadeSem rede ativa, seria um recurso vazio no lançamento
Conteúdo diárioRecria o genérico que a pesquisa mostrou não reter
IA sem revisão humanaElimina a diferenciação e a confiança que sustentam o preço
09 · Aprendizados
O que esse projeto mudou em como eu trabalho
Discovery não atrasa, evita construir errado.
O investimento em pesquisa poupou meses de desenvolvimento de funcionalidades que ninguém pagaria.
Dado mostra o padrão, entrevista explica o motivo.
Só a combinação dos dois revelou que o problema não era falta de conteúdo, era falta de confiança.
IA é alavanca de velocidade, não de decisão.
Usei IA para ir mais rápido, mas cada corte e cada prioridade passaram por critério humano e evidência.