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ESTUDO DE CASO 01NEOFIN

6 min de leitura

Transformando mensagens em uma fila de decisão

FINTECHB2B SAASPRODUCT DESIGN

Empresa

Neofin

Período

2025

Papel

Product Designer Sênior

Time

Produto, Engenharia, Customer Success e clientes

VISÃO GERAL • 00

Um redesenho do inbox da Neofin que saiu do pedido por uma nova aba e chegou a um sistema para buscar, filtrar, priorizar e agir sobre conversas de cobrança no WhatsApp.

DESAFIO • 01

O problema

Clientes precisavam encontrar conversas, entender a fila e decidir quem atender primeiro. A resposta inicial sugerida pelos C-levels parecia simples: “Adiciona uma aba”. O produto já tinha quatro abas, e uma quinta apenas dividiria mensagens sem resolver pesquisa, prioridade, contexto ou custo de consulta. Defendi uma etapa de discovery antes de transformar uma hipótese interna em interface.

PESQUISA • 02

01

Ouvi clientes e times próximos da operação para entender onde a caixa de entrada deixava de apoiar o atendimento e a cobrança.

02

Mapeei o papel das quatro abas existentes, os critérios usados fora do sistema e os sinais necessários para escolher a próxima conversa.

03

Trabalhei com Engenharia a pesquisa direcionada, reduzindo consultas desnecessárias e tornando o acesso aos dados mais previsível para o back-end.

DEFINIÇÃO • 03

Foco e direção

A síntese mudou a conversa de solução para decisão. Em vez de organizar mais uma categoria estática, o inbox precisava oferecer critérios combináveis para diferentes cenários operacionais: localizar uma conversa, recortar uma fila, ordenar prioridades e compreender rapidamente o estado de cada cliente.

O problema não era falta de abas. Era falta de critérios para encontrar, priorizar e agir.

ABORDAGEM • 04

Como trabalhei

Conduzi a evolução em quatro versões. As primeiras testaram a estrutura dos filtros, a terceira incorporou ordenação e a quarta ajustou a pesquisa para exigir um tipo de dado antes da consulta. O resumo da conversa também ganhou sinais de responsável, origem do atendimento, não lidas, etiquetas, SLA e prioridade. Tudo foi desenhado sobre o Neotine, adaptação do Mantine para os padrões da Neofin.

“Adiciona uma aba” → “Como ajudar o operador a decidir a próxima ação?”

DO PEDIDO PRONTO AO PROBLEMA REAL • 05

FUNCIONALIDADES • 06

01

Resumo operacional da conversa

Avatares, origem do atendimento, responsável, não lidas, etiquetas e SLA transformam sinais dispersos em leitura operacional.

02

Filtros alinhados à fila

Critérios combináveis permitem separar cenários sem multiplicar abas nem criar estruturas rígidas para cada cliente.

03

Ordenação por prioridade

A operação pode reorganizar a lista conforme urgência e contexto, complementando o recorte criado pelos filtros.

04

Pesquisa direcionada

A pessoa seleciona primeiro o tipo de dado que deseja consultar. A busca fica mais clara para quem usa e mais eficiente para o back-end.

TELAS SELECIONADAS • 07

Quatro versões para construir a decisão

A sequência mostra como filtros, ordenação e pesquisa foram incorporados de forma progressiva, preservando a familiaridade do inbox.

Primeira versão dos filtros da Interface WhatsApp
01

V1, organizando os filtros

A primeira exploração retirou a discussão do campo das abas e materializou critérios que poderiam ser combinados.

02

V2, refinando a seleção

A hierarquia foi ajustada para deixar estados, aplicação e remoção dos filtros mais fáceis de compreender.

03

V3, adicionando ordenação

Ordenar passou a complementar o filtro, permitindo que a mesma fila respondesse a diferentes prioridades da operação.

04

V4, tornando a pesquisa direcionada

A seleção prévia do tipo de busca reduziu ambiguidade na interface e consultas desnecessárias na infraestrutura.

TESTES • 08

Aprender cedo

A solução evoluiu a partir das necessidades relatadas pelos clientes, das restrições técnicas e das revisões com Produto e Engenharia. O retorno mais importante veio da própria operação: um cliente procurou o time espontaneamente para agradecer pela iniciativa e relatar que a mudança havia facilitado muito o trabalho diário.

IMPACTO CRIADO • 09

Evidência qualitativa: reconhecimento espontâneo de cliente sobre a melhora na rotina operacional

Estimativa técnica: redução potencial de até 80% no custo computacional da pesquisa direcionada

Estimativa técnica: ganho potencial de até 75% na performance da busca

APRENDIZADOS • 10

O papel de design não era desenhar a quinta aba. Era proteger o problema de uma solução prematura, conectar necessidades da operação às restrições técnicas e transformar o inbox da Interface WhatsApp em um sistema de decisão.

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