Transformando o cadastro de trial em um fluxo em etapas para melhorar qualidade de dados e reduzir atrito inicial
Onboarding
Form Architecture
Data Quality
Segmentation
UX Strategy
Contexto
O formulário de cadastro de trial coletava informações de segmentação necessárias para personalização e eficiência comercial — mas o formato de formulário único, sem contexto, produzia dados de baixa qualidade e alta sobrecarga cognitiva.
Problema
Formulário longo e sem propósito explícito em cada campo gerava dois problemas simultâneos: usuários que desistiam antes de concluir o cadastro e usuários que concluíam mas preenchiam dados imprecisos — comprometendo a segmentação downstream.
Abordagem
Redesign como fluxo em etapas com contexto explícito por campo — cada etapa com propósito declarado e perguntas organizadas por relevância, não por conveniência de coleta.
Resultado
Melhora na qualidade dos dados de segmentação coletados e redução de sobrecarga cognitiva no cadastro. Case posicionado em torno de qualidade de input e impacto downstream.
Atuação
Fui o Product Designer responsável pelo redesign do fluxo de cadastro de trial, em colaboração com PM José Antônio dos Santos Júnior e DM Thiago Roberto Kolodge. A iniciativa nasceu dentro do projeto de Data Science “Segmentos Multicamadas” — cujo objetivo era coletar dados de perfil de empresa e usuário para alimentar tomadas de decisão, estratégias e otimização de processos em toda a organização.
O escopo do trabalho incluiu duas frentes que raramente são tratadas juntas: entender o impacto downstream dos dados coletados no cadastro (como a qualidade do preenchimento afetava segmentação, SDR e personalização de produto) e garantir continuidade visual entre o ambiente de cadastro no site e o onboarding no ambiente interno do All Connected — para que o usuário não “sentisse” a transição entre os dois contextos.
Estratégia
A tensão central deste projeto era real e não trivial: o time de Data Science precisava de dados de segmentação suficientemente ricos para alimentar o modelo de “Segmentos Multicamadas” — mas o formulário existente, com até 11 campos em formato modal, estava produzindo dados tecnicamente válidos e semanticamente inúteis. A versão A em teste apresentava um modal longo sem contexto sobre o motivo de cada pergunta — “contexto poluído”. O resultado era preenchimento automático: o usuário escolhia a primeira opção disponível para concluir o cadastro e seguir em frente.
A decisão estratégica não foi apenas redesenhar a interface — foi mudar o formato arquitetural. De modal para fluxo com URL própria. Essa mudança não é cosmética: um modal é um bloqueio imposto pelo produto; uma página com URL própria é uma etapa com identidade e propósito. O usuário transita por ela, não a descarta.
O segundo deslocamento foi reconhecer que qualidade de dado de segmentação é um problema de design de formulário, não de validação técnica. Quando o usuário não entende por que está sendo perguntado, responde para avançar — não para informar. O “contrato explícito” — cada etapa declarando seu propósito antes de coletar — foi a hipótese de design que orientou toda a estrutura da versão B.
Processo
O ponto de partida foi a versão A em teste — o modal de cadastro com até 11 campos. Os dados de conversão disponíveis revelavam o custo real do formato: apenas uma fração dos usuários que iniciavam o cadastro chegava a criar uma conta trial ativa. A distância entre quem iniciava e quem finalizava cada etapa do funil tornava evidente que o atrito não era só de interface, mas de propósito: o usuário não via motivo para preencher com precisão.
O segundo eixo de análise foi o impacto downstream. Quais campos eram efetivamente usados pelo time de Data Science para alimentar o modelo de Segmentos Multicamadas? Quais alimentavam a qualificação de SDR? Quais informavam a personalização de produto? Essa análise determinou quais campos permaneceriam no fluxo, em qual ordem e com qual contexto — e quais seriam removidos ou tornados opcionais.
A validação foi estruturada como experimento A/B com P-value estatístico. Além das métricas de conversão já coletadas na versão A, foi incluído tempo de conclusão da tarefa como métrica de usabilidade — permitindo avaliar não só se os usuários completavam o cadastro, mas com que fluidez.
Diagnóstico
Pergunta: Onde e por que o cadastro está falhando — e qual é o custo real para a qualidade dos dados coletados?
O que foi feito: Análise dos dados de conversão da versão A (modal com até 11 campos): taxa de conclusão em cada etapa do funil (trial iniciado → finalizado → oportunidade → conta ativa). Avaliação qualitativa do formato: modal sem propósito declarado, ausência de contexto por campo, selects com muitas opções.
Achado principal: A taxa de conclusão do cadastro revelava abandono significativo entre quem iniciava e quem finalizava cada etapa do funil. O formato modal sem propósito declarado incentivava preenchimento por conveniência — dado tecnicamente válido, mas com baixo valor semântico para segmentação.
Artefato: Análise de funil da versão A; inventário dos 11 campos e mapeamento de utilidade downstream por campo.
Pergunta: Quais dados coletados no cadastro geram valor real para Data Science, SDR e personalização — e quais são coletados por completude?
O que foi feito: Mapeamento de como os campos do cadastro alimentavam o modelo de Segmentos Multicamadas, a qualificação de SDR e a personalização de produto. Identificação de campos com impacto mensurável versus campos coletados por conveniência ou legado histórico.
Achado principal: Campos de perfil de empresa (atuação, segmento) e de motivação do usuário (dores, motivos de interesse) eram os de maior valor para Data Science e SDR. Campos adicionais inflavam o formulário sem proporcionar retorno proporcional — e aumentavam o atrito que comprometia a qualidade de todos os outros.
Artefato: Mapa de valor downstream por campo; recomendação de priorização para estrutura do fluxo em etapas.
Solução
Problema: Formulário único em modal apresentava todos os campos simultaneamente, sem contexto sobre por que cada informação era necessária. O usuário respondia para avançar, não para informar. O formato modal reforçava a percepção de obstáculo, não de etapa.
Decisão de design: Cada etapa do fluxo tem uma página com URL própria — não modal. Cada página tem uma pergunta central, com linguagem que explica o propósito da coleta como parte da interface principal, não como texto de rodapé. O usuário entende o contrato antes de responder.
Visuais: modal original (versão A) vs. fluxo em etapas com URL própria · estrutura de 3 etapas
Problema: O cadastro anterior iniciava com coleta de dados sem antes construir interesse ou contexto de valor. O usuário chegava sem estar convencido de que valia a pena preencher com cuidado.
Decisão de design: A primeira etapa concentra argumentos de convencimento — aumentar o nível de interesse no produto antes de coletar qualquer dado. Campos reduzidos aos essenciais mais os necessários para SDR. Design conectado à identidade visual da Conta Azul para criar senso de pertencimento desde o início do cadastro.
Visuais: etapa 1 com argumentos de convencimento · campos reduzidos · identidade visual Conta Azul
Problema: Dados de segmentação — atuação da empresa, segmento de mercado — eram coletados no meio de um formulário genérico, sem contexto sobre por que essa informação era relevante.
Decisão de design: Etapa dedicada a perfil de empresa e usuário: campo de atuação (Indústria, Serviços, Atacado, Varejo etc.) e segmento de atuação com 31 opções. Posicionada próxima à coleta de CNPJ do All Connected — que ocorre logo em seguida — para aproveitar a coerência de contexto: o usuário já está no modo “estou dizendo quem sou para o produto”.
Visuais: etapa 2 com seletor de atuação e segmento · contexto explícito por campo
Problema: O formulário original não coletava motivação do usuário — o que o trouxe até a Conta Azul. Essa informação é de alto valor para personalização e para SDR, mas estava ausente.
Decisão de design: Etapa dedicada às dores do usuário: motivos de interesse que o trouxeram ao produto. Texto lateral explicando a importância do preenchimento — não como aviso legal, mas como parte da conversa. Campo “Outros” para motivos não mapeados. Estrutura permite personalização por perfil: contadores e BPOs podem ver motivos específicos ao seu contexto.
Visuais: etapa 3 com seleção de dores · texto lateral de contexto · campo Outros
Problema: O cadastro acontece no ambiente do site; o onboarding All Connected acontece no ambiente interno do produto. A descontinuidade visual entre os dois contextos cria uma ruptura de experiência — o usuário “sente” que saiu de um lugar e entrou em outro.
Decisão de design: Desafio explícito de design: manter a experiência visualmente conectada entre as etapas do cadastro (site) e a etapa 4 do All Connected (produto), de forma que a transição seja percebida como progressão, não como troca de ambiente. A futura adaptação da etapa 4 para aparência similar às etapas anteriores foi documentada como próximo passo necessário.
Visuais: transição visual entre cadastro (site) e All Connected (produto) · pontos de continuidade
Problema: Dois pontos permaneceram em aberto ao final do projeto, documentados explicitamente.
Decisão de design:Canais de venda: ainda em definição se devem ser coletados no trial (depende de como o time de vendas usa esse dado para qualificação de SDR) ou em etapa posterior. Contador vs. BPO: definir se merecem motivos específicos na etapa 3 — e se esse dado deve ser coletado no CA Pro ou CA Mais — requer alinhamento entre produto e segmentação que não estava resolvido durante o design das etapas.
Impacto
Formato
Antes: formulário único em modal. Depois: fluxo em etapas com URL própria — cada etapa com identidade e propósito.
Contexto por campo
Antes: ausente — campos sem explicação do propósito. Depois: explícito em cada etapa, parte da interface, não rodapé.
Carga cognitiva
Antes: alta — tudo de uma vez em modal. Depois: progressiva — uma decisão por vez, com contexto suficiente para responder com precisão.
Qualidade de dados
Antes: imprecisão por preenchimento automático — dado tecnicamente válido, semanticamente inútil. Depois: dados coletados com propósito declarado — base para segmentação e personalização.
Impacto downstream
Antes: segmentação comprometida por dados imprecisos. Depois: base para personalização de produto, qualificação de SDR e eficiência comercial.
Reflexão
O que este projeto realmente foi
Uma iniciativa de Data Science que só funcionaria se o design do formulário funcionasse primeiro. O modelo de Segmentos Multicamadas dependia de dados de perfil e motivação do usuário — mas esses dados só seriam precisos se o usuário entendesse por que estava sendo perguntado. Qualidade de dado de segmentação é um problema de UX, não de validação técnica. Esse foi o insight central que orientou todas as decisões do projeto.
O que permaneceu depois
Um princípio de design para coleta de dados aplicável a qualquer ponto do produto onde informação é coletada do usuário — onboarding, configuração, personalização, atualizações de perfil. A regra é simples: se o usuário não entende por que está sendo perguntado, a resposta não vale. O “contrato explícito” — propósito declarado antes da coleta — é o mecanismo que transforma preenchimento automático em dado semântico.
O que eu faria diferente
Resolver as questões abertas — canais de venda e distinção contador/BPO — antes de desenhar as etapas. Ambiguidade de conteúdo no meio do projeto é mais cara do que alinhamento antecipado: quando a dúvida aparece após o design estar estruturado, o custo de revisão é maior e o risco de lançar com escopo incompleto aumenta. Também mapearia mais cedo a descontinuidade visual com o All Connected — a etapa 4 como “ambiente diferente” era uma ruptura previsível que poderia ter entrado no escopo original em vez de ficar como débito para iteração futura.
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