Conta Azul · 2024

Tornando o ERP navegável desde o primeiro acesso com uma camada de busca global

  • Information Architecture
  • Navigation
  • Discoverability
  • MVP
  • Platform UX
Contexto
O menu do ERP exibia tudo para todos, sem hierarquia adaptada ao momento do usuário. O resultado era sobrecarga cognitiva — especialmente para usuários de primeira viagem que precisavam encontrar ações específicas sem conhecer a estrutura do produto.
Problema
Descoberta de funcionalidades dependia inteiramente de exploração por tentativa e erro. Não havia camada de busca que permitisse ao usuário chegar diretamente ao que precisava — ação, feature ou entidade — sem navegar pela árvore de menu.
Abordagem
Design de uma camada de busca global como MVP: busca de ações, features e entidades dentro do produto, com resultados contextuais que respondem à intenção do usuário em vez de replicar a estrutura do menu.
Resultado
Efeito mensurável em descoberta de features críticas: +600% em acesso a Pix compensado, +233% em Pix emitido, +100% em link de pagamento — entre outros.

Resultados

  • +600% Pix compensado Busca + navegação
  • +233% Pix emitido Busca + navegação
  • +100% Link de pagamento Busca + navegação
  • +41% Compras Busca + navegação
  • +37% Relatórios de vendas Busca + navegação

Fui o Product Designer responsável pelo design do componente de busca global e pela sua integração como camada de navegação independente do menu principal. O trabalho cobriu três frentes: decisões de arquitetura sobre o escopo inicial de indexação (rotas e URLs do produto no MVP), design dos estados do componente e coordenação com o DS Design para que o componente resultante pudesse ser incorporado ao Design System.

O time que executou o projeto: UX Lead Maicon Andre Zanette, PMs Luccas Trombetta e Gabriella Antunes de Oliveira, Tech Lead Lucas Alfredo Cercal, DS Design Thiago Xavier de Ataide. Atuei como PD do squad, responsável pelas decisões de interface e pela especificação de acessibilidade do componente.

Os dados de ativação documentavam o problema com precisão: 69% dos trials não voltavam no segundo dia. Menos de 10% realizavam ações essenciais — vendas, cobranças, integrações — no período de trial. Em fevereiro de 2025, a ferramenta Meetrox registrou 219 citações de falta de funcionalidades, 130 de dificuldade de uso e 70 de expectativas não atendidas.

Esses números apontavam para dois diagnósticos possíveis: o produto não entregava o que o usuário precisava, ou o produto entregava mas o usuário não conseguia encontrar. A segunda hipótese tinha suporte em fundamentos bem estabelecidos de UX: a Lei de Hick-Hyman estabelece que o tempo de decisão aumenta com o número de opções disponíveis simultaneamente; o Princípio de Miller descreve os limites de carga cognitiva em interfaces. Um menu lateral que exibe tudo para todos viola os dois.

A decisão estratégica foi tratar baixa encontrabilidade como causa primária — não falta de funcionalidade. O MVP foi desenhado como camada complementar ao menu, não substituta: mantém a estrutura existente para usuários que já conhecem o produto e cria um atalho direto para quem está aprendendo. Escopo mínimo deliberado: sem autocompletar, sem histórico, sem personalização — para validar o padrão de uso antes de investir em expansão.

O processo seguiu uma sequência deliberada: análise de dados de ativação → pesquisa qualitativa com novos clientes → desk research e benchmark → avaliação de alternativas de componente → especificação do componente isolado.

A pesquisa qualitativa com novos clientes foi determinante para transformar hipóteses em evidência. Os problemas relatados eram concretos: ícones do menu fechado sem nome — clientes tentavam decorar os ícones para navegar; termos divergentes entre a central de ajuda (“PDV”) e o sistema (“Frente de Caixa”); importação com limite de 500 registros sem mensagens de erro claras; chat de suporte com 30 minutos de espera médio.

O benchmark cobriu doze sistemas de busca isolada em SaaS: Spotlight Apple, Google Search, Sketch, Slack, Notion, Linear, GitHub, Superhuman, Airtable, Coda, Raycast e Alfred. Características convergentes observadas: busca em tempo real enquanto digita, categorização clara por tipo de resultado, acessibilidade por atalho de teclado (⌘+K como padrão de mercado), tolerância a erros de digitação e personalização contextual.

O que este projeto realmente foi

Uma investigação sobre demanda reprimida. Os dados de ativação mostravam baixo uso de features valiosas — a interpretação imediata seria que os usuários não precisavam delas. O que a busca revelou é que eles precisavam e não conseguiam encontrar. O +600% em Pix compensado não é resultado de uma feature nova: é o desbloqueio de comportamento que já existia como intenção mas não conseguia chegar ao destino.

O projeto foi, em termos mais precisos, uma prova de conceito para a hipótese de que arquitetura de informação tem efeito mensurável sobre comportamento de produto — não apenas sobre satisfação do usuário.

O que permaneceu depois

O componente JGD-Isolated Search foi incorporado ao Design System da Conta Azul com especificação completa de estados, critérios de acessibilidade e boas práticas de reuso. A visão de futuro documentada durante o projeto — integração com IA para sugestões inteligentes, navegação guiada por dados, ordenação por uso recente, integração de artigos de ajuda e treinamentos — ficou registrada como backlog estratégico. O componente existente é a fundação técnica e de design para essa expansão.

O que eu faria diferente

Instrumentaria o componente com rastreamento de eventos desde o lançamento do MVP. Os números de descoberta de features foram mensuráveis porque outros sistemas de tracking estavam ativos — mas não havia dados específicos de uso da busca em si: termos mais buscados, taxa de clique nos resultados, frequência de estado vazio. Esses dados teriam acelerado a decisão de expandir o escopo de indexação e teriam dado base para priorizar quais entidades adicionar primeiro.

Também conduziria pesquisa qualitativa dedicada especificamente ao comportamento de busca antes de definir os estados do componente — não apenas depois do rollout. A pesquisa com novos clientes documentou os bloqueios de navegação existentes, mas não testou padrões mentais de busca: o que os usuários esperam encontrar, como formulam as queries, qual o custo percebido de um resultado vazio.

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