[Projeto] Fluxo de Favoritar Produto no Mercado Livre

Objetivo
Avaliar a experiência do usuário ao favoritar um produto no aplicativo do Mercado Livre e verificar a rapidez com que o sistema adapta a tela inicial com recomendações relacionadas.

Cenário e Contexto
O teste foi realizado no aplicativo do Mercado Livre, explorando o comportamento do algoritmo de recomendações após a ação de favoritar um item.

Fluxo da Tarefa
3.1. Acesso ao aplicativo
Ao abrir o app, a tela inicial apresenta:
Banner de promoção (Black Friday),
Categorias em destaque,
Seção de “Vistos recentemente”.
A interface inicial é visualmente organizada e prioriza conteúdos relevantes.
3.2. Busca pelo produto
Na barra de busca, digitei “vinil Lady Gaga”.
O sistema exibiu diversas opções de vinis da artista. Escolhi um modelo com a imagem dela estampada no próprio disco.
3.3. Página do produto
Na página do item, o ícone de coração para favoritar está imediatamente visível, facilitando a ação.
Após clicar no ícone, o aplicativo exibiu um aviso visual em uma aba verde com a mensagem: “Adicionado aos seus favoritos”.
3.4. Retorno à página inicial
Voltei para a home e atualizei a tela. Instantaneamente, o algoritmo passou a exibir diversos outros vinis da Lady Gaga, inclusive com valores mais baixos do que o produto favoritado.

Observações de Experiência
Rapidez da recomendação: O app reagiu quase de forma imediata à ação de favoritar, personalizando a tela inicial com itens relacionados.
Clareza e simplicidade: O fluxo foi direto e sem ruídos. O usuário não encontra barreiras para favoritar, o que incentiva a interação.
Intuitividade: Elementos essenciais (busca, favoritar, retorno à home) são fáceis de localizar e utilizar.
Adaptação da interface: A home rapidamente se ajusta ao comportamento do usuário, gerando uma sensação de relevância e personalização.

Conclusão
A experiência foi ágil, intuitiva e eficiente. O Mercado Livre demonstra uma boa implementação do fluxo de favoritar produtos, combinada com um algoritmo de recomendação rápido, que reforça a percepção de que o app compreende e responde aos interesses do usuário quase em tempo real.**