Estruturando inteligência operacional
para decisões estratégicas
EMPRESA
Grupo Permaneo
ANO
2025 - 2026
DURAÇÃO
3 meses
MEU PAPEL
Product Designer (liderando o projeto com apoio de product designer júnior)
Visão Geral
O Footprint é um sistema interno de Customer Health Score desenvolvido para transformar dados dispersos sobre alunos em uma visão clara, confiável e acionável
da saúde dos clientes.
Em um contexto marcado por decisões reativas, múltiplas fontes de informação e baixa hierarquia informacional, liderei o design da solução desde a descoberta até o handoff, estruturando a arquitetura da experiência, os fluxos principais e a documentação do produto.
Mais do que desenhar um dashboard, o desafio foi organizar um ecossistema de dados complexo em uma estrutura utilizável por diferentes áreas da empresa. Para isso, a plataforma foi concebida em três camadas estratégicas: uma visão executiva por produto, a gestão da base de alunos e uma análise individual aprofundada de cada cliente.
A primeira versão priorizou estrutura, confiabilidade e navegabilidade antes da inclusão de automações ou recursos de inteligência artificial. Essa decisão permitiu criar uma base sólida para apoiar decisões de retenção, engajamento e crescimento, além de alinhar a organização em torno de um entendimento comum sobre o conceito de “saúde do aluno”.
O projeto consolidou uma fundação estratégica para evoluções futuras, abrindo caminho para camadas mais avançadas de inteligência, previsibilidade e tomada de decisão orientada por dados.
Processamento de dados
Dashboard
Vendas
Suporte
Plataformas
de Educação
Dados inseridos
manualmente
Contexto
Antes do Footprint, as equipes operavam com dados fragmentados.
Informações estavam distribuídas entre:
Planilhas
Ferramentas como Hotmart e Intercom
Solicitações ao time de dados
Isso gerava:
Dependência entre áreas
Atrasos na tomada de decisão
Uso de “gambiarras” e análises baseadas em feeling
Dificuldade de visualizar a jornada completa do aluno
As decisões eram majoritariamente reativas.
Princípio Norteador
Desde o início, tomei uma decisão que guiou todo o projeto:
Estruturar informação antes de inteligência preditiva.
Antes de pensar em automações ou IA, era necessário organizar a base de dados e criar clareza na leitura das informações.
DADOS
ORGANIZAÇÃO
VISUALIZAÇÃO
INTELIGÊNCIA
AUTOMAÇÃO
Descoberta
Conduzi 6 entrevistas com lideranças e usuários internos para entender:
Como os dados eram utilizados
Quais decisões dependiam dessas informações
Quais eram as principais dores
Principais insights:
Forte dependência de processos manuais
Ausência de uma fonte confiável de dados
Necessidade de prever e agir em situações de churn com antecedência
Engajamento como principal indicador de saúde
Também identifiquei diferentes perfis de uso, com necessidades específicas, desde retenção e vendas até qualidade de conteúdo.
Estratégia do Produto
A partir do discovery, ficou claro que o sistema precisava ir além de visualização. Ele deveria:
Centralizar dados
Permitir exploração detalhada
Apoiar decisões
Evoluir para sugestões e automações
A primeira versão focou em clareza e estrutura, deixando inteligência preditiva para evoluções futuras.
Arquitetura do Sistema
Estruturei o produto como um sistema com múltiplas camadas de análise:
1
Visão Geral
Leitura rápida da saúde dos clientes
Indicadores principais por produto
2
Gestão de Alunos
Listagem completa de usuários
Filtros avançados
Segmentação dinâmica
3
Detalhe por Aluno
Histórico completo
Comportamento de uso
Dados financeiros
Interações e jornada
4
Análises
Organizei métricas em três pilares:
Acesso (frequência, tempo, recorrência)
Conteúdo (consumo, conclusão, downloads)
Avaliações (notas e percepção de qualidade)
5
Automações (melhoria futura)
Alertas
Fluxos de trabalho de uso
Sugestões baseadas em comportamento
Essa estrutura foi definida a partir dos padrões identificados nas entrevistas e da necessidade de equilibrar visão macro e análise detalhada.
Controle de Complexidade
Um dos maiores desafios foi transformar grande volume de dados em algo compreensível.
Para isso:
Agrupei métricas em categorias claras
Criei hierarquia
de informação
Organizei navegação
por seções
Utilizei tooltips e descrições
Destaquei variações e contexto (não apenas números)
O objetivo era garantir leitura rápida sem perder profundidade.
Identidade Visual e Sistema de Componentes
Também participei da definição da identidade visual do produto, alinhada ao ecossistema da empresa.
Definição de cores, tipografia e hierarquia
Criação do logotipo, definição
das ilustrações e outros
elementos visuais
Customização da biblioteca base de componentes (Preline + Lucide)
Documentação e Alinhamento
Além do design das interfaces, estruturei a documentação do projeto para centralizar todo o conhecimento em um único ambiente.
Organizei o material em seis etapas:
01
Contexto
02
Discovery
03
Arquitetura
04
Identidade Visual
05
UX/UI
06
Handoff
Essa estrutura facilitou o alinhamento entre áreas e serviu como base para o desenvolvimento e evolução do produto.
Produto
Documentação
Negócio
Design
Desenvolvimento
Handoff
O handoff foi estruturado para garantir clareza na implementação:
Protótipos navegáveis dos fluxos principais
Documentação de comportamento e interações
Regras de validação e mensagens de erro
Organização de componentes e telas
O objetivo foi reduzir ambiguidade e facilitar a execução pelo time de desenvolvimento.
Impacto
O sistema está em fase de desenvolvimento, mas já gerou:
Alinhamento entre áreas sobre métricas e objetivos
Clareza sobre o que define a saúde do aluno
Estrutura sólida para evolução futura (automações e IA)
Mais do que um produto, o Footprint estabeleceu uma nova base de tomada de decisão.
Aprendizados
Esse projeto marcou minha evolução como designer.
Aprendi que:
Estruturar informação é uma decisão estratégica
Clareza de dados impacta diretamente o negócio
Design de produto envolve organizar ambiguidade entre áreas
Documentação também é parte do design
Foi uma experiência importante de liderança, visão sistêmica e pensamento de produto.
Próximos Passos
Implementação de automações e gatilhos
Uso de IA para predição e recomendação de ações
Validação com uso real e acompanhamento de impacto
Veja também
Educação
Mentoria Premium
Gamificação
Experiência educacional
de alto valor
Educação
Comunidade
Formação continuada
Plataforma de
aprendizagem contínua
Clareza também é
uma decisão de design
Ajudo times a transformar problemas difíceis em jornadas claras, interfaces consistentes e soluções digitais que fazem sentido para usuários e negócios.
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