Performance de conciliação financeira
A Líber é uma fintech B2B focada em soluções financeiras que simplificam a operação de empresas. Seu Portal de Conciliação foi criado para automatizar o processo de conferência de vendas — uma rotina crítica, manual e sujeita a erros — mas enfrentava gargalos de escala que comprometiam a experiência do usuário.
- Product Designer & Product Manager (Híbrido)
- Dezembro 2023 – Junho 2024 (6 meses)
- Equipe: 1 Tech Lead, 5 Desenvolvedores, 1 GPM e stakeholders das áreas de negócio (CX, Suporte e Comercial).
Resultados
70%
menos tempo de carregamento das telas
R$
800mil
em receita protegida contra churn
62%
menos chamados de suporte por performance
Resumo
O Portal de Conciliação da Líber travava, demorava até 3 minutos por consulta e forçava usuários a abrir dezenas de abas para trabalhar. Clientes estratégicos ameaçavam cancelar.
Conduzi o discovery com 18 entrevistas, análise heurística e dados de uso. Redesenhei a experiência com paginação inteligente, filtros unificados e busca preditiva.
Meu papel
Product Designer e Product Manager ao mesmo tempo — a startup não tinha PM. Conduzi discovery, defini prioridades e projetei cada tela, num período estimado de 6 meses.
O problema
Portal travava até 3 min por consulta. Usuários abriam dezenas de abas para compensar. Clientes que representavam 80% da receita ameaçavam cancelar.
Portal Legado
Discovery
Estruturei um discovery híbrido, misturando qualitativo e quantitativo:
→ 18 entrevistas estruturadas divididas por perfil (operadores, analistas e gestores)
→ Análise heurística baseada nos princípios de Nielsen
→ Dados de uso via Google Analytics para validar padrões de comportamento
→ Testes internos de performance simulando diferentes volumes de dados
Três insights-chave:
1. Performance é prioridade zero — nada importa se o sistema trava
2. Fluxos fragmentados forçam workarounds — multi-abas era sobrevivência
3. +50 relatórios sem busca = sobrecarga cognitiva e erros
Fluxo do usuário para a atividade de extrair relatórios mapeado no discovery
Matriz de priorização Esforço x Impacto
Desafios
O prazo era apertado — o churn não esperava. Precisei convencer outros times das prioridades enquanto ainda estava entendendo o problema.
A maior dificuldade foi a cultura de dados. A empresa falava sobre dados, mas não praticava. Não havia métricas estruturadas, dashboards de acompanhamento ou histórico de performance. Tive que construir o discovery praticamente do zero, e por isso muitos resultados são qualitativos.
Usei uma mistura de framework (matriz de Impacto vs. Esforço) e negociação direta com cada área para alinhar prioridades. O argumento do risco de churn foi o que destravou as conversas.
As soluções
Priorizei mudanças de alto impacto que não exigissem refatorar o banco de dados legado:
→ Paginação inteligente + skeleton loaders — reduziu drasticamente a percepção de espera
→ Filtros unificados em um componente padronizado + drawer de filtros avançados
→ Busca preditiva global + sistema de favoritos para navegar os +50 relatórios
→ Tela inicial redesenhada como centro de ação com atalhos para as conciliações do dia
Os resultados
→ 70% menos tempo de carregamento
→ 62% menos chamados de suporte de performance
→ Receita protegida contra churn
→ Time comercial fazendo demos ao vivo sem travamentos
Aprendizados
Teria instrumentado métricas desde o dia zero. A falta de dados quantitativos limitou a força dos resultados — muita coisa ficou no qualitativo. Hoje, começaria plantando analytics antes mesmo do discovery.
Teria envolvido os times de CX e Suporte mais cedo na priorização. Gastei energia convencendo áreas que poderiam ter sido aliadas desde o início se tivessem participado das entrevistas.
Teria documentado o processo em tempo real. Registrar decisões, trade-offs e aprendizados enquanto acontecem é muito mais fácil do que reconstruir depois.
Aprendi que em startups, o designer que resolve problema de negócio ganha espaço. Assumir o papel de PM não foi confortável, mas me deu visão de produto que mudou minha forma de projetar.
Vamos organizar o futuro do seu produto?
Entrar em contato
Balu design | Todos os direitos reservados
www.barbaralucena.com.br
Performance de conciliação financeira
A Líber é uma fintech B2B focada em soluções financeiras que simplificam a operação de empresas. Seu Portal de Conciliação foi criado para automatizar o processo de conferência de vendas — uma rotina crítica, manual e sujeita a erros — mas enfrentava gargalos de escala que comprometiam a experiência do usuário.
- Product Designer & Product Manager (Híbrido)
- Dezembro 2023 – Junho 2024 (6 meses)
- Equipe: 1 Tech Lead, 5 Desenvolvedores, 1 GPM e stakeholders das áreas de negócio (CX, Suporte e Comercial).
Resultados
70%
menos tempo de carregamento das telas
R$
800mil
em receita protegida contra churn
62%
menos chamados de suporte por performance
Resumo
O Portal de Conciliação da Líber travava, demorava até 3 minutos por consulta e forçava usuários a abrir dezenas de abas para trabalhar. Clientes estratégicos ameaçavam cancelar.
Conduzi o discovery com 18 entrevistas, análise heurística e dados de uso. Redesenhei a experiência com paginação inteligente, filtros unificados e busca preditiva.
Meu papel
Product Designer e Product Manager ao mesmo tempo — a startup não tinha PM. Conduzi discovery, defini prioridades e projetei cada tela, num período estimado de 6 meses.
O problema
Portal travava até 3 min por consulta. Usuários abriam dezenas de abas para compensar. Clientes que representavam 80% da receita ameaçavam cancelar.
Portal Legado
Discovery
Estruturei um discovery híbrido, misturando qualitativo e quantitativo:
→ 18 entrevistas estruturadas divididas por perfil (operadores, analistas e gestores)
→ Análise heurística baseada nos princípios de Nielsen
→ Dados de uso via Google Analytics para validar padrões de comportamento
→ Testes internos de performance simulando diferentes volumes de dados
Três insights-chave:
1. Performance é prioridade zero — nada importa se o sistema trava
2. Fluxos fragmentados forçam workarounds — multi-abas era sobrevivência
3. +50 relatórios sem busca = sobrecarga cognitiva e erros
Fluxo do usuário para a atividade de extrair relatórios mapeado no discovery
Matriz de priorização Esforço x Impacto
Desafios
O prazo era apertado — o churn não esperava. Precisei convencer outros times das prioridades enquanto ainda estava entendendo o problema.
A maior dificuldade foi a cultura de dados. A empresa falava sobre dados, mas não praticava. Não havia métricas estruturadas, dashboards de acompanhamento ou histórico de performance. Tive que construir o discovery praticamente do zero, e por isso muitos resultados são qualitativos.
Usei uma mistura de framework (matriz de Impacto vs. Esforço) e negociação direta com cada área para alinhar prioridades. O argumento do risco de churn foi o que destravou as conversas.
As soluções
Priorizei mudanças de alto impacto que não exigissem refatorar o banco de dados legado:
→ Paginação inteligente + skeleton loaders — reduziu drasticamente a percepção de espera
→ Filtros unificados em um componente padronizado + drawer de filtros avançados
→ Busca preditiva global + sistema de favoritos para navegar os +50 relatórios
→ Tela inicial redesenhada como centro de ação com atalhos para as conciliações do dia
Os resultados
→ 70% menos tempo de carregamento
→ 62% menos chamados de suporte de performance
→ Receita protegida contra churn
→ Time comercial fazendo demos ao vivo sem travamentos
Aprendizados
Teria instrumentado métricas desde o dia zero. A falta de dados quantitativos limitou a força dos resultados — muita coisa ficou no qualitativo. Hoje, começaria plantando analytics antes mesmo do discovery.
Teria envolvido os times de CX e Suporte mais cedo na priorização. Gastei energia convencendo áreas que poderiam ter sido aliadas desde o início se tivessem participado das entrevistas.
Teria documentado o processo em tempo real. Registrar decisões, trade-offs e aprendizados enquanto acontecem é muito mais fácil do que reconstruir depois.
Aprendi que em startups, o designer que resolve problema de negócio ganha espaço. Assumir o papel de PM não foi confortável, mas me deu visão de produto que mudou minha forma de projetar.
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Performance de conciliação financeira
A Líber é uma fintech B2B focada em soluções financeiras que simplificam a operação de empresas. Seu Portal de Conciliação foi criado para automatizar o processo de conferência de vendas — uma rotina crítica, manual e sujeita a erros — mas enfrentava gargalos de escala que comprometiam a experiência do usuário.
- Product Designer & Product Manager (Híbrido)
- Dezembro 2023 – Junho 2024 (6 meses)
- Equipe: 1 Tech Lead, 5 Desenvolvedores, 1 GPM e stakeholders das áreas de negócio (CX, Suporte e Comercial).
Resultados
70%
menos tempo de carregamento das telas
R$
800mil
em receita protegida contra churn
62%
menos chamados de suporte por performance
Resumo
O Portal de Conciliação da Líber travava, demorava até 3 minutos por consulta e forçava usuários a abrir dezenas de abas para trabalhar. Clientes estratégicos ameaçavam cancelar.
Conduzi o discovery com 18 entrevistas, análise heurística e dados de uso. Redesenhei a experiência com paginação inteligente, filtros unificados e busca preditiva.
Meu papel
Product Designer e Product Manager ao mesmo tempo — a startup não tinha PM. Conduzi discovery, defini prioridades e projetei cada tela, num período estimado de 6 meses.
O problema
Portal travava até 3 min por consulta. Usuários abriam dezenas de abas para compensar. Clientes que representavam 80% da receita ameaçavam cancelar.
Portal Legado
Discovery
Estruturei um discovery híbrido, misturando qualitativo e quantitativo:
→ 18 entrevistas estruturadas divididas por perfil (operadores, analistas e gestores)
→ Análise heurística baseada nos princípios de Nielsen
→ Dados de uso via Google Analytics para validar padrões de comportamento
→ Testes internos de performance simulando diferentes volumes de dados
Três insights-chave:
1. Performance é prioridade zero — nada importa se o sistema trava
2. Fluxos fragmentados forçam workarounds — multi-abas era sobrevivência
3. +50 relatórios sem busca = sobrecarga cognitiva e erros
Fluxo do usuário para a atividade de extrair relatórios mapeado no discovery
Matriz de priorização Esforço x Impacto
Desafios
O prazo era apertado — o churn não esperava. Precisei convencer outros times das prioridades enquanto ainda estava entendendo o problema.
A maior dificuldade foi a cultura de dados. A empresa falava sobre dados, mas não praticava. Não havia métricas estruturadas, dashboards de acompanhamento ou histórico de performance. Tive que construir o discovery praticamente do zero, e por isso muitos resultados são qualitativos.
Usei uma mistura de framework (matriz de Impacto vs. Esforço) e negociação direta com cada área para alinhar prioridades. O argumento do risco de churn foi o que destravou as conversas.
As soluções
Priorizei mudanças de alto impacto que não exigissem refatorar o banco de dados legado:
→ Paginação inteligente + skeleton loaders — reduziu drasticamente a percepção de espera
→ Filtros unificados em um componente padronizado + drawer de filtros avançados
→ Busca preditiva global + sistema de favoritos para navegar os +50 relatórios
→ Tela inicial redesenhada como centro de ação com atalhos para as conciliações do dia
Os resultados
→ 70% menos tempo de carregamento
→ 62% menos chamados de suporte de performance
→ Receita protegida contra churn
→ Time comercial fazendo demos ao vivo sem travamentos
Aprendizados
Teria instrumentado métricas desde o dia zero. A falta de dados quantitativos limitou a força dos resultados — muita coisa ficou no qualitativo. Hoje, começaria plantando analytics antes mesmo do discovery.
Teria envolvido os times de CX e Suporte mais cedo na priorização. Gastei energia convencendo áreas que poderiam ter sido aliadas desde o início se tivessem participado das entrevistas.
Teria documentado o processo em tempo real. Registrar decisões, trade-offs e aprendizados enquanto acontecem é muito mais fácil do que reconstruir depois.
Aprendi que em startups, o designer que resolve problema de negócio ganha espaço. Assumir o papel de PM não foi confortável, mas me deu visão de produto que mudou minha forma de projetar.
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