Ajudando os usuários a navegar por escolhas complexas e gerando mais de R$100 milhões em receita

Sem poder oferecer todos os produtos em pacotes, estávamos perdendo um potencial significativo de ganho de receita em um momento de desafios financeiros para a empresa.

A confusão nas reservas corroeu a confiança do usuário na transparência da Localiza, colocando em risco os relacionamentos de longo prazo com os clientes.

Não se tratava apenas de receita imediata; precisávamos estabelecer uma base para estratégias escaláveis de venda cruzada em todo o ecossistema da Localiza.

Aumento médio na receita na contratação de proteções e adicionais.

Fornecendo prova de conceito, receita extra e dados para versões futuras mais complexas.

Nas reclamações de usuários sobre proteções e solicitações de remoção nos balcões de atendimento.

*os dados não podem ser compartilhados

Coordenou várias equipes (sistemas habilitadores, fontes de preços, canais móveis/web) sob rígidas restrições técnicas e de cronograma.

Quando a confiança das partes interessadas vacilou, passei a usar testes quantitativos, transformando uma possível crise em uma oportunidade para uma validação mais forte.

Antes dessa iniciativa, somente as proteções podiam ser agrupadas.

O projeto abrangeu vários sistemas de back-end com interdependências e pontos de contato de dados. Cada sistema tinha sua própria lógica e limitações, tornando o design coeso e a precisão dos dados um desafio constante.

Como principal iniciativa de receita da Localiza para 2024, o empacotamento mal podia esperar. Precisávamos entregar rapidamente sem comprometer a clareza e a confiabilidade de que os usuários precisavam.

Com várias equipes envolvidas, cada uma com perspectivas e restrições únicas, o sucesso dependia do alinhamento constante e da negociação ativa.

A mistura de itens agrupados e autônomos criou uma complexidade desnecessária, especialmente em dispositivos móveis. Os usuários se sentiram sobrecarregados e perderam a confiança em suas decisões.

Quando os usuários não conseguiam ver exatamente o que estava incluído nas proteções, eles presumiram que as informações estavam sendo ocultadas. Essa percepção de opacidade prejudicou a confiança.

Nomes e termos de produtos com foco interno não ressoaram com os usuários. A incompatibilidade entre o que os usuários viram e o que eles esperavam ver criou atrito no ponto de decisão.

Negociar prioridades concorrentes entre equipes de negócios, design e engenharia, mantendo o foco nas necessidades do usuário. Os riscos eram altos e cada decisão tinha que considerar o impacto na receita, na experiência e nas futuras iterações.

Realizou testes rápidos na agência para validar suposições e preencher lacunas de conhecimento com eficiência.

Entrevistei agentes de suporte que lidavam diariamente com clientes confusos. Sua perspectiva na linha de frente era inestimável.

Criou uma hierarquia clara: o que deve ser lançado na V1, o que poderia acontecer rapidamente e o que pertencia à visão de longo prazo.

Garantiu que, mesmo que apenas os componentes principais fossem enviados, a experiência ainda seria funcional e melhor do que o status quo.

Propôs e liderou um teste rápido via Maze para reunir evidências quantitativas, transformando o ceticismo em impulso para decisões baseadas em dados.

Enquadrou isso como mitigação de riscos: “Vamos obter dados que deixem todos confiantes, sem interromper o desenvolvimento ou arriscar a receita”.

A acessibilidade das informações importava mais do que a quantidade de cartões. Quando os usuários conseguiram encontrar facilmente a opção “sem pacote”, apenas 6 a 11% a perderam. Quando escondidos, 34% agiram sem saber.

A pré-seleção saiu pela culatra: enquanto a seleção básica de pacotes aumentou de 7 a 14%, a seleção de pacotes premium caiu de 11 a 16% — na verdade, reduzindo o potencial de receita.

A quarta placa agregou valor mínimo ao mesmo tempo em que aumentou a complexidade e o custo de desenvolvimento.

O alerta “sem embalagem” foi nosso compromisso: abordar as preocupações comerciais e, ao mesmo tempo, manter a agência de usuários. Com 20% de conversão, ele se mostrou altamente eficaz.

Simplificou a experiência para ajudar os usuários a fazer escolhas seguras sobre proteções, reduzindo diretamente a confusão e as reclamações.

Aumentou a receita diária em R$2 a 5 por reserva por meio de pacotes mais inteligentes e decisões mais claras para os usuários.

Estabeleceu uma estrutura repetível para oportunidades de venda cruzada e demonstrou como a pesquisa com usuários gera resultados financeiros.

Hierarquia de interação refinada em modais e fluxos, orientando a atenção e reduzindo a carga cognitiva.

A combinação de pesquisas qualitativas com dados quantitativos em tempo real fortalece as decisões e ganha confiança.

A resistência das partes interessadas não é um obstáculo — é uma oportunidade de demonstrar liderança e rigor.

Os componentes de agrupamento agora fazem parte do sistema de design da Localiza, permitindo melhorias futuras escaláveis.

Esse projeto mudou a forma como a Localiza aborda o design, provando que pesquisas de usuários e decisões baseadas em dados criam um impacto real nos negócios.