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Product Design

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.

Principais resultados

Cliques

- 0

Redução do fluxo de registro de sessão de 32 para 7 interações, trazendo ações pré definidas.

Tempo gasto

- 0 %

para geração de relatórios.
Automação substituiu processos manuais de documentação clínica.

Dúvidas

- 0 %

Fluxos mais claros reduziram dúvidas no onboarding e necessidade de treinamento extensivos.

Erros

- 0 %

Na inserção de dados. Formulários redesenhados para reduzir fricção e inconsistências.

Resumo do Processo

O Problema de mercado

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.

Discovery e UX Research

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.

Definições do Problema

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 severas restrições de privacidade e dados clínicos de pacientes.

Decisões para o Produto

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.

Engenharia Visual & Handoff

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.