Como Product Designer Sênior, liderei a estratégia de Discovery e UX da plataforma SaaS B2B do Leo App, um produto de alta densidade de dados voltado para clínicas de desenvolvimento infantil.
Em parceria com Product Managers e Tech Leads, traduzi regras complexas de negócios clínicos em uma arquitetura simplificada, o que mitigou riscos de engenharia na fase inicial e acelerou o time-to-market do MVP em 4 semanas.
Minha atuação cobriu desde o mapeamento da jornada complexa multi-perfil até a estruturação de um Design System escalável focado em reduzir o débito técnico de desenvolvimento front-end.



CONTEXTO de negócio
Desafios de Mercado
Informações Espalhadas
Dados e históricos clínicos ficavam em papéis, planilhas ou sistemas genéricos, facilitando perdas e desencontros de informação.
Burocracia e Cansaço
Criar relatórios e acompanhar a evolução levava muito tempo manual, tirando o foco do atendimento e cuidado humano.
Gap de Comunicação
Família, Escola e Terapeuta: Era difícil compartilhar o progresso da criança de forma simples e sem expor dados confidenciais.
Relatórios Demorados
O profissional levava de 15 a 20 minutos para montar um único relatório, gerando acúmulo de trabalho fora do horário de atendimento.
IMPACTOS MENSURÁVEIS
Principais Resultados
Redução do fluxo de registro de sessão de 32 para 7 interações, trazendo ações pré definidas.
para geração de relatórios.
Automação substituiu processos manuais de documentação clínica.
Fluxos mais claros reduziram dúvidas no onboarding e necessidade de treinamento extensivos.
Na inserção de dados. Formulários redesenhados para reduzir fricção e inconsistências.
DO PENSAMENTO A AÇÃO
Resumo do Processo
O principal gargalo das clínicas e terapeutas independentes residia na fragmentação operacional: o uso de ferramentas descentralizadas e registros manuais consumia horas preciosas de trabalho administrativo.
Essa sobrecarga gerava um custo de oportunidade crítico para o negócio (clínicas) e uma quebra na retenção do usuário final (terapeutas).
O desafio de design não era apenas criar uma ferramenta de registro, mas sim centralizar fluxos de dados assíncronos para reduzir drasticamente o tempo de documentação clínica e mitigar a divergência de informação entre terapeutas, escolas e famílias.
Trabalhando sob alta incerteza de mercado e escassez de dados iniciais, sintetizei as entrevistas com usuários para isolar o principal atrito do produto: a fricção sistêmica na inserção de dados clínicos. O diagnóstico revelou que as ferramentas legadas exigiam 32 interações para concluir um registro básico.
Ao cruzar dados de comportamento do usuário com os gargalos apontados, isolei o problema real: a falta de templates flexíveis e automação inteligente no preenchimento de relatórios. Essa definição guiou a criação de soluções focadas em eficiência imediata, reduzindo os erros operacionais em 21% logo após o lançamento.
Ao analisarmos as dores sob a ótica de engenharia e regras de negócio, definimos que os maiores desafios do projeto consistiam em balancear a flexibilidade clínica necessária para as terapeutas com a rigidez analítica exigida pelos gestores de clínicas. Mapeamos os desafios prioritários para o roadmap do MVP:
Arquitetura de Informação Unificada: Substituir processos analógicos fragmentados por um repositório centralizado, minimizando erros manuais de inserção de dados em 21% através de padrões estruturados de inputs.
Automação do Fluxo Produtivo (Relatórios Clínicos): Eliminar o desperdício de tempo administrativo não-faturável dos profissionais, desenvolvendo um painel dinâmico que reduzisse em 64% o tempo gasto na consolidação de dados evolutivos.
Interoperabilidade e Segurança entre Contextos: Desenhar um protocolo intuitivo de compartilhamento de informações que unificasse a comunicação do ecossistema terapêutico (clínica-escola-família) respeitando as restrições privacidade e dados de pacientes.
Para reduzir riscos de usabilidade antes do código e antecipar o lançamento do MVP em 4 semanas, liderei a estratégia de delivery integrada diretamente ao time de engenharia:
Padronização via Tailwind CSS: Alinhei com os desenvolvedores a adoção do framework Tailwind para governar os estilos do SaaS. Estruturei o Design System no Figma espelhando suas classes utilitárias (grids, espaçamentos e tokens), o que eliminou a escrita de CSS customizado do zero e reduziu o tempo de desenvolvimento front-end.
Mapeamento de Casos de Falha: O ecossistema do Leo App envolve três perfis interdependentes com severas restrições de privacidade e acessibilidade (gestores, terapeutas e famílias). Mapear visualmente os fluxos de dados assíncronos antes da fase de escrita de código serviu como uma ferramenta de alinhamento estratégico de escopo com o Product Manager e Engenharia. Esse mapeamento visual antecipou casos críticos de falha, cenários offline e estados vazios da interface (empty states), blindando o escopo das sprints de engenharia e evitando retrabalho de desenvolvimento pós-lançamento.
Design Tokens & Automação: Conduzi bibliotecas responsivas baseadas em variáveis nativas do Figma sincronizadas aos repositórios do GitHub, garantindo consistência visual e um handoff técnico automatizado.
Para reduzirmos o lançamento da versão final do MVP em 4 semanas, o maior risco mapeado era o gargalo de desenvolvimento front-end. Liderando a estratégia de delivery junto aos Tech Leads, estabeleci uma governança de Design System espelhada de ponta a ponta: todas as nossas variáveis nativas de espaçamento, grids e tokens no Figma foram construídas sob as classes utilitárias do framework Tailwind CSS.
Ao abrirmos mão de um layout visual altamente customizado e adotarmos uma estrutura utilitária padronizada, eliminamos a necessidade de escrita de CSS customizado do zero pelo time de engenharia, garantindo um handoff técnico automatizado e reduzindo drasticamente o tempo de entrega do front-end.
ESCOPO
Atuação
Metodologias & UX Research
- Teste de usabilidade moderado
- Grupos de discussão
- Entrevistas em profundidade
- Benchmarking competitivo
- Análise de mercado
Estratégia de Produto & UX Design
- Jornada do Usuário
- User Flow
- Arquitetura da informação
- Jobs To Be Done (JTBD)
- Proto-personas
- Matriz CSD
UI Design & Engenharia Visual
- Wireframes de baixa e média fidelidade
- Prototipação em alta fidelidade
- Design System & Componentização
- Responsividade & Adaptabilidade
Ferramentas & Ecossistema Técnico
- Figma & Fig Jam
- GitHub
- Jira & Confluence
- Photoshop & Illustrator
- Gemini (IA Generativa)
O QUE ISSO TUDO ME ENSINOU
Aprendizagem
Gestão de decisões sob incerteza
Evoluí na tomada de decisão em cenários de pouca informação inicial ao cruzar comportamento dos usuários com dados de negócio.
Alinhamento do Design System ao código
Aprendi a construir o Design System espelhado em frameworks como Tailwind CSS para eliminar débito técnico no front-end.
Interoperabilidade com restrição de acesso
Aprendi a arquitetar fluxos multi-perfil respeitando limites de privacidade e segurança da informação entre os papéis.
Adoção de IA no fluxo de trabalho
Incorporei ferramentas de IA generativa no processo para otimizar etapas do design e apoiar o raciocínio de produto.

















