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[Projeto] Mão na massa: Engenharia de prompt

“Você realmente sabe o que o usuário precisa — ou só acha que sabe?”

Há alguns anos, eu entrei em um projeto jurando que tínhamos entendido tudo: fizemos reuniões internas, definimos features e desenhamos fluxos incríveis.
Mas quando o produto foi lançado… o uso despencou.
Descobrimos tarde demais: tínhamos construído o produto certo para o problema errado.

E é aí que entra o verdadeiro valor do Product Discovery.

O que é (de verdade) o Discovery

Discovery não é uma fase — é um processo contínuo de aprendizado.
É a arte de reduzir incertezas antes de colocar o time para construir.
Em outras palavras: é transformar achismos em evidências.

O objetivo não é validar ideias — é descobrir se vale a pena resolvê-las, e como resolvê-las do jeito certo.

  • Passo a passo para um Discovery de impacto

1️ - Comece com o problema, não com a solução

Antes de qualquer coisa, formule hipóteses:

“Acredito que [tipo de usuário] tem dificuldade em [problema], o que impacta [resultado do negócio].”
Isso ajuda a focar no porquê, não no como.

2️ - Vá a campo

Converse com usuários.
Use entrevistas exploratórias, shadowing, formulários e análises de comportamento.
A meta é entender o contexto real, não coletar opiniões soltas.

Dica: sempre pergunte “por quê?” mais de uma vez. É aí que o insight aparece.

3 - Mapeie dores e oportunidades

Organize o que aprendeu em ferramentas como User Journey Map, Affinity Map ou CSD Matrix (Certezas, Suposições, Dúvidas).
Esses artefatos ajudam a enxergar padrões — e a priorizar onde investigar mais fundo.

4 - Co-crie soluções:

Junte o time: produto, design, tech, negócio.
Use técnicas como Crazy 8s, How Might We ou Design Studio para gerar ideias diversas.
A força do discovery está na colaboração multidisciplinar.

5 - Teste rápido, aprenda rápido:

Crie protótipos simples (pode ser no Figma, pode ser até um PowerPoint bem feito) e leve para usuários reais.
A ideia é testar valor e usabilidade antes de escrever uma linha de código.
Use métricas qualitativas (compreensão, satisfação) e quantitativas (taxa de conversão, engajamento) para validar.

Exemplo prático

Em um projeto de agendamento médico, percebemos que os pacientes marcavam consultas e não compareciam.
A hipótese inicial era “falta de compromisso”.
O Discovery mostrou outra coisa: o problema era a comunicação confusa e o medo de cancelamento via app.
Com isso, mudamos a régua de comunicação, simplificamos o fluxo e reduzimos o no-show em 27%.

O produto não mudou — o entendimento mudou.

Conclusão

Um bom Product Discovery não é luxo, é estratégia.
É o que separa times que construem features dos que entregam valor real.
E, no fim das contas, a melhor métrica de sucesso é simples:

“Nosso produto resolveu um problema real de alguém?”

Quer um conselho prático?
Antes de planejar o próximo sprint, marque uma entrevista com um usuário.
Você pode economizar semanas de trabalho — e construir algo que realmente importa.

#ProductDiscovery #UXResearch #DesignThinking #ProductCulture #IAnaAlura

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