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ESTUDO DE CASO 01 • NEOFIN

✦ 6 min de leitura

Uma caixa de entrada para decidir quem atender primeiro

• FINTECH• B2B SAAS• DESIGN DE PRODUTO

Empresa

Neofin

Período

2025

Papel

Designer de produto sênior

Time

Produto, Engenharia, Sucesso do Cliente e clientes

VISÃO GERAL • 00

O pedido era criar mais uma aba. Ao investigar a rotina dos clientes da Neofin, redesenhei a caixa de entrada para facilitar a busca e a organização das 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 descoberta 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 pesquisa mostrou que a equipe precisava combinar critérios para organizar o atendimento. A caixa de entrada deveria permitir encontrar uma conversa, filtrar a fila e ordenar prioridades, com informações suficientes para entender a situação de cada cliente.

Como ajudar quem atende a encontrar a conversa certa e decidir o próximo passo?

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

O resumo reúne responsável, origem, mensagens não lidas, etiquetas e prazo de atendimento para ajudar a entender a conversa antes de abri-la.

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

Como a interface mudou em quatro versões

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

Na primeira versão, desenhei filtros que a equipe poderia combinar para organizar as conversas.

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

Como validamos

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.

RESULTADOS • 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 desempenho da busca

APRENDIZADOS • 10

Pedir tempo para investigar fez diferença neste projeto. Entender a rotina dos clientes e discutir as restrições com Engenharia nos levou a uma solução mais útil do que a quinta aba sugerida no início.

APRESENTAÇÃO COMPLETA

Conheça o projeto em mais detalhes, com vídeos e uma exploração dos próximos passos.

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