SlangSpeak
- Atuação
- Product Designer
- Período
- 2024–2025
- Plataforma
- iOS
- Time
- 2 designers · 2 devs · 1 PM
Minha Atuação
Conduzi o diagnóstico do MVP após o lançamento por meio de análises de métricas, funis e testes com usuários, conectando dados qualitativos e quantitativos para identificar oportunidades de melhoria no produto. Também fui responsável pela evolução visual e estratégica do produto, criando protótipos de alta fidelidade e refinando a interface com base em evidências, respeitando as restrições técnicas e de escopo.
Contexto
O Slang Speak é um dicionário de gírias informais do Rio de Janeiro, criado para fortalecer a conexão cultural e o senso de pertencimento de estrangeiros e brasileiros de outras regiões que vivem na cidade.
Trade-offs
Ciclo curto de entrega
Foram priorizadas decisões orientadas por custo-benefício, considerando o deadline de aproximadamente um mês.
Restrições técnicas
A base já apresentava conflitos no código, o que inviabilizava mudanças estruturais pelo risco de bugs e imprevistos.
Redesign em paralelo
As melhorias no app ocorreram em paralelo ao refinamento da identidade e à reconstrução do UI Kit, dividindo o foco do time.
Diagnóstico
Análise Quantitativa
A partir do lançamento do MVP, foi realizado um mapeamento estratégico de eventos, com foco nas principais funcionalidades do produto e em funis futuros de análise. Os dados foram acompanhados por meio do PostHog.
Menos de 4% dos downloads converteram em usuários ativos.
Apesar de aproximadamente 500 downloads, menos de 20 usuários retornavam semanalmente, indicando baixa retenção e ausência de estímulos que incentivassem o uso recorrente.
6 a cada 10 gírias adicionadas foram apagadas.
Grande parte do esforço de criação de conteúdo era perdida, podendo indicar fricções no processo de inserção e correção das informações.
Apenas 4,6% dos usuários concluíam um mini-game.
A elevada taxa de abandono sugeria uma quebra de expectativa logo no início da experiência.
Menos de 10% dos acessos aos upgrades geravam compra.
Além da baixa conversão em monetização, os dados indicavam que 85% dos usuários sequer chegavam a explorar essa área do aplicativo.
Análise Qualitativa
Para aprofundar os dados quantitativos, conduzi testes moderados e presenciais, a fim de investigar as dores já identificadas e também avaliar a experiência geral do aplicativo. Esse processo permitiu validar hipóteses, identificar novos pontos de fricção e compreender as motivações por trás de determinados comportamentos.
Todos os testadores fluentes expressaram que gostariam de editar as informações das gírias.
Foi observado um desejo recorrente de editar informações das gírias, tanto as criadas pelos próprios usuários quanto as já existentes no aplicativo.
Todos os participantes fluentes em português mencionaram a natureza contextual da linguagem como principal motivação, destacando que uma mesma expressão pode assumir significados diferentes dependendo do uso.
“Eu uso muito essa gíria, só não muito nesse contexto…”
90% dos testadores demonstraram alguma dificuldade acerca dos mini-games.
A maioria dos participantes apresentou dificuldade em entender seu desempenho, principalmente ao jogarem os mini-jogos em sequência.
A falta de feedback de progresso e a pontuação inconsistente entre os mini-games geraram confusão e insegurança nos testadores, criando uma sensação de urgência mesmo em atividades sem tempo limite.
“Esse jogo também tem tempo? Não faço ideia de como eu estou me saindo.”
70% dos testadores tiveram dificuldades para localizar a funcionalidade de compra.
A maioria dos participantes localizaram o Speak+ apenas após múltiplas tentativas, sendo uma delas o símbolo de asas localizado no top center das telas principais.
Além disso, todos os participantes interpretaram os upgrades como planos de assinaturas recorrentes, evidenciando uma falha clara na comunicação do modelo de pagamento.
“Ah, agora entendi! Essas asinhas aqui me dizem qual plano eu estou usando.”
Metade dos testadores não perceberam imediatamente quando a resposta da IA era atualizada.
Durante os testes, muitos participantes não percebiam claramente a atualização da resposta da IA, sobretudo em interações consecutivas, devido ao baixo feedback visual da interface.
“Ué… travou?”
Card Sorting
Diante da confusão em torno da área de upgrades, apliquei um Card Sorting aberto e individual com 6 participantes. Os usuários agruparam as funcionalidades de forma intuitiva, sem auxílio externo. Os grupos criados apresentaram alta coerência e foram majoritariamente nomeados como: Informações, Aprendizagem e Sistema / Conta / Configurações (Speak+).
100% dos participantes isolaram o Speak+ em um grupo próprio.
Todos os participantes criaram um grupo exclusivo para o Speak+, associando-o a "Sistema", "Conta" ou "Configurações".
Como o aplicativo não possuía uma área dedicada a esses itens, o upgrade foi percebido como uma funcionalidade deslocada, sem similaridade com as demais.
Síntese dos Problemas
- 01
Baixa retenção de usuários
- 02
Exclusão frequente de gírias criadas
- 03
Abandono dos mini-games
- 04
Baixa conversão do Speak+
- 05
Baixa percepção de atualização nas respostas da IA
Soluções Implementadas
Com base nos dados e nas limitações de tempo e equipe, propus soluções pragmáticas e de alto impacto, viáveis dentro de um ciclo de implementação de até um mês.
Exclusão frequente de gírias criadas
Evidências: 6 a cada 10 gírias adicionadas foram apagadas e todos os testadores fluentes expressaram que gostariam de editar as informações das gírias.
Solução: edição de gírias, múltiplos exemplos e notas pessoais. Foi implementada a possibilidade de editar gírias criadas pelos próprios usuários, oferecendo maior flexibilidade na correção e adaptação de informações, sem comprometer a consistência do conteúdo oficial do aplicativo.
Abandono dos mini-games
Evidências: apenas 4,6% dos usuários concluíam um mini-game e 90% dos testadores relataram dificuldade de entendimento.
Solução: telas de preview, padronização de pontuação e feedback visual. A ausência de clareza e feedback causava confusão, pressão e abandono da experiência.
As telas de preview foram implementadas para aumentar previsibilidade e reduzir ansiedade. Além disso, foi criado um sistema único de pontuação, com 8 chances visíveis e sem tempo limite.
Mesmo com dinâmicas diferentes, o feedback visual permaneceu padronizado, gerando constância e familiaridade.
Baixa conversão do Speak+
Evidências: 70% dos testadores tiveram dificuldades para localizar a funcionalidade de compra e menos de 10% dos usuários que a localizavam, concluíam a compra.
Solução: reposicionamento visual e ajuste semântico. Os testes mostraram que a baixa visibilidade do Speak+ impactava a conversão. A solução foi reposicionar o acesso e unificar o ícone ao status do usuário, concentrando significado e navegação em um único elemento visual.
Além disso, o termo "planos" gerava a interpretação de pagamento recorrente. A nomenclatura foi ajustada para "versões", reforçando o modelo de pagamento único (one-time purchase).
Baixa percepção de atualização nas respostas da IA
Evidências: metade dos testadores não perceberam imediatamente quando a resposta da IA era atualizada.
Solução: IA em formato de chatbot. O uso de um balão de texto fixo dificultava a percepção de atualização das respostas. Além de manter familiaridade com outras plataformas de IA, o formato de chat preserva o histórico de interações, facilita a identificação de novas respostas e permite a cópia do conteúdo gerado.
Sobre a Retenção
Evidência: menos de 4% dos downloads se tornavam usuários ativos.
Solução: widget e notificações como estímulo diário externo. A retenção se mostrou um dos desafios mais críticos do Slang Speak e o retorno ao app dependia exclusivamente da iniciativa do usuário, um ponto sensível em um produto de aprendizado informal, que não é consumido diariamente por obrigação.
Desk Research
Para identificar caminhos viáveis, conduzi pesquisas focadas em aplicativos educacionais com alta retenção, tendo o Duolingo como principal referência. A análise envolveu estudos de UX em educação, artigos sobre engajamento e dados públicos sobre gamificação e personalização. Três abordagens principais foram consideradas:
Opção A — Sistema de trilhas e progressão gamificada
Criação de trilhas de aprendizado com níveis, XP e progressão visível ao longo do uso. Por que funciona: gamificação com progressão clara pode aumentar o engajamento em até 48%, incentivando continuidade e senso de compromisso com metas de longo prazo (VEYRET, 2022). Benefício: cria propósito, metas claras e incentivo ao uso recorrente.
Opção B — Domínio progressivo de gírias
Exibir nível de domínio da gíria conforme aparece nos jogos e o usuário acerta, marcando termos como learned. Por que funciona: estudos indicam que personalização pode aumentar o consumo de conteúdo em cerca de 60%, mantendo a sensação de progressão sem gerar frustração excessiva (LI et al., 2022). Benefício: reforça aprendizado individual e cria micro-recompensas contínuas.
Opção C — Lembretes externos (solução adotada)
Implementação de widget e notificações diárias com a "Gíria do Dia", funcionando como lembretes externos, não invasivos e não obrigatórios. Por que funciona: notificações e gatilhos externos aumentam a probabilidade de retorno ao app ao reduzir o esforço cognitivo necessário para lembrar do produto (MIKECRUNCH, 2023). Benefício: estimula recorrência sem alterar a estrutura interna do app, aproveitando um conteúdo já existente.
Por que as outras opções foram descartadas
- •
Exigiam mudanças na estrutura base do aplicativo.
- •
Demandavam mais tempo e recursos para implementação e validação.
- •
Requeriam criação de perfil, persistência de dados e novas telas.
- •
Aumentavam a complexidade técnica em um app que funciona inteiramente de forma local.
Diante das limitações de tempo, recursos e arquitetura, os lembretes externos se mostraram a alternativa mais viável e estratégica. A solução foi pensada para estimular a criação de hábito sem comprometer a simplicidade do produto. A funcionalidade foi implementada, mas não chegou a ser lançada em produção, o que impediu a mensuração de impacto.
Aprendizados e Reflexões
O contexto não apresentava riscos financeiros ou impactos diretos no negócio, o que abriu espaço para decisões com menos validação prévia, tanto para o melhor quanto para o pior. Essa liberdade permitiu experimentação, mas também revelou momentos em que sugestões surgiram mais como "boas ideias" do que como decisões baseadas em critérios claros.
Trabalhar em um time enxuto, responsável por todas as etapas do produto, me ensinou que soluções "mirabolantes" raramente são eficientes quando não há recursos para sustentá-las.
A dor de retenção, inspirada por benchmarks consolidados como o Duolingo, foi a mais desafiadora de endereçar dentro de um contexto de baixo esforço de implementação.
Cá entre nós, o código indicava uma necessidade urgente de refatoração! Porém, alinhados com o P.M., optamos por deixá-la para outro momento e priorizar soluções que consideravam as restrições.
“Boas decisões respeitam o momento do produto e do time, mesmo quando isso significa abrir mão de soluções mais "bonitas" em favor das mais viáveis.”