Case · B3 · Trillia · 2026
De POC a produto validado com R$ 4M ARR
Audiências hipersegmentadas para plataformas de anúncio — a interface que tornou a capacidade de dados Trillia e B3 operável por marketing, sem suporte técnico a cada campanha.
Se você só ler uma parte
A POC validava valor dos dados — mas o fluxo real era CS exportando e colando audiências manualmente nas plataformas de anúncio.
Entrei pós-POC, herdei sidebar/filtros do Lumen e desenhei o MVP: criar → amplitude → envio + busca com IA, com corte consciente de performance e Tag.
MVP oficial com PagBank, PicPay, Mercado Pago e C6 — R$ 4M ARR. No teste, 9/9 completaram a jornada sozinhos; a fricção restante era de linguagem, não de fluxo.
O problema
API existente, mas invisível para usuários de negócio.
Digital Audience começou como POC (1 Dev + 1 PM) para validar valor dos dados — visão cliente e visão custo. O fluxo resumido: base Lumen → CS exporta → CS adiciona manualmente nas plataformas de anúncio. A capacidade técnica existia; a operação no dia a dia, não.
Produto invisível para usuários de negócio (só API)
Jornada fragmentada: segmentação em um lugar, campanha/envio fora
Sem feedback de volume e amplitude antes do envio
Oferta modular sem UI para os cenários de piloto
Dependência de eng/CS a cada campanha
A venda inicial apaga a evolução do produto — o MVP precisava ser replicável sem customização constante.
Onde comecei
Entrei após a POC validada — realocada do Lumen.
Como tornar a API operável sem rebuild?
Sales (Lumen) e Marketing segmentam o mesmo mercado Trillia/B3 na mesma aplicação — jobs diferentes. Herdei sidebar, filtros e padrões; desenhei a camada de produto para mídia/growth.
Como sair do “produto de papel”?
Estratégia em horizontes: H3.2 aprovações e privacy by design → H2.5 MVP para o primeiro cliente pagante → H1.8 hard launch / GTM. O design precisava destravar a replicação.
Qual o fluxo mínimo completo?
Com o PM, priorizei no MVP: filtros, resumo, exportação DSP, lista, seletor de contas e busca com IA + prompts — o suficiente para criar e enviar sem CS.
Como validar com quem opera campanha?
Wireframes e refinamentos com stakeholders + tech lead; protótipo AF para teste de usabilidade com profissionais de mídia/marketing.
Hipóteses
Do futuro ao presente — apostas com stakeholders
Diferencial do produto
Dados Neoway e B3 — audiências com dados financeiros e patrimoniais hipersegmentados, de alto consumo e empresas de grande valor.
Autonomia de marketing
Uma pessoa de mídia/growth consegue criar, medir amplitude e enviar audiência sem suporte técnico a cada campanha.
Reuso do Lumen
Sidebar e filtros herdados de Sales funcionam para Marketing com recalibração de busca + IA e framing explícito do job.
Linguagem de mídia
Nomenclatura (“envio”, “ativação”, salvar vs enviar) precisa falar a língua de quem opera plataforma de ads — não a de eng.
Processo
Como conduzi o trabalho — e onde entrei
Da POC ao piloto comercial: estratégia de horizontes, benchmark, spec com PM, wireframes, protótipo e teste — com entrada no time após a API validada.
POC & valor dos dados
1 Dev + PM validam tese e custo. Fluxo ainda depende de CS para exportar e publicar nas plataformas.
Estratégia H3.2 → H1.8
Produto de papel, privacy by design, MVP replicável e GTM — o design precisava sustentar a etapa de replicação.
Benchmark + hipóteses
Audience Intelligence, CDPs/DMPs e backcasting com stakeholders: nicho, diferencial e objetivo de plataforma.
Spec + priorização com PM
Seis features mínimas do fluxo completo priorizadas no MVP — performance e Tag ficaram de fora de propósito.
Wire → protótipo AF → n=9 → piloto
Alinhamentos com stakeholders e tech lead, UI end-to-end, teste com mídia/marketing e contrato com 4 clientes oficiais.
Solução
UX que tornou a API operável
Criar audiência com filtros e tipo de público, análise de amplitude (Amplo/Estreito) antes do envio, lista com status operacional, envio CRUD às plataformas e busca de filtros com IA + prompts sugeridos — na mesma jornada da plataforma.
Decisões-chave
O que sustentei com trade-off
Persona Marketing na sidebar do Lumen
Reuso de plataforma vs. parecer módulo de Sales — priorizei infra + framing explícito de job de mídia/growth.
Seis features do fluxo completo no MVP
Filtros, resumo, exportação DSP, lista, seletor de contas e busca com IA — o mínimo para fechar criar → enviar sem CS.
Amplitude/volume como gate
Confiança vs. complexidade de feedback — Amplo/Estreito antes do envio, para reduzir risco operacional.
MVP = criação; performance/Tag depois
Visão completa vs. destravar piloto — corte consciente que liberou os 4 clientes oficiais e o ARR.
Validação
Pesquisa — n=9 profissionais de mídia/marketing
9/9
Criaram e ativaram sozinhos
MVP
Versão testada · proto mokado
Ling.
Fricção principal: nomenclatura
Funcionou: os 9 criaram e ativaram campanhas enviadas como tarefas. Fricção principal: “Enviar” conflita com o verbo final de ação — hesitação sobre o destino; Salvar vs Enviar em telas diferentes gerou dúvida, sem bloqueio. Pedidos: tamanho estimado na tabela, e-mail de atualização, resumo completo. Conclusão: o teste validou o fluxo; a fricção era de linguagem.
Resultados
O design tornou a POC operável
R$ 4M
ARR com o MVP
4
PagBank · PicPay · Mercado Pago · C6
4 mes
Designer → lançamento
MVP oficial ativou contrato com PagBank, PicPay, Mercado Pago e C6. Marketing passa a operar audiências sem depender de CS a cada campanha — capacidade de API virou produto na Trillia.
Retrospectiva
Aprendizados e próximos passos
Herdar infraestrutura do Lumen acelerou, mas formalizar dependências entre squads evitaria retrabalho em edge cases.
A fricção do MVP era de linguagem, não de fluxo — pequenos ajustes de nomenclatura têm grande impacto.
Cortar features foi essencial para destravar o piloto comercial.
Centralizar documentação e alinhamentos semanais com plataforma foram cruciais para riscos e limites técnicos.
Próximos: onboarding inteligente (preferências/recomendação), performance & Tags, e escala com IA (adoção e lookalike).
Capítulo anterior
Lumen
A sidebar e os filtros reutilizáveis nasceram no redesign do Search — base que tornou possível produtoizar a API de Marketing nesta jornada.
Contexto inicial
Digital Audience começou como uma POC para ajudar profissionais de marketing a criar segmentações eficientes e exportá-las para plataformas de anúncio, usando dados Trillia e B3.
Product Designer end-to-end no time de produto + eng. Desenhei a experiência que tornou a POC operável para marketing sem suporte técnico a cada nova audiência.
A POC
- Desenvolvida inicialmente por 1 Dev e um PM
- Objetivo: validação de valor dos dados (visão cliente e visão custo)
- Etapa 1 (eng): Lumen — base de dados
- Etapa 2 (CSs): exportar
- Etapa 3 (CSs): adicionar manualmente nas plataformas de anúncio
Estratégia
Produto de papel — a venda inicial apaga a evolução do produto. Roadmap em três horizontes:
- H3.2 Aprovações internas — construir produto de papel, validar com clientes, medir potencial, privacy by design
- H2.5 Replicação — MVP para o primeiro cliente pagante, onboarding e treino; replicar sem customização constante
- H1.8 Sustentação ativa — hard launch / GTM, indicadores e feedback contínuo
UX Benchmark
Foco em jornadas e componentes — Audience Intelligence, Data Collaboration, CDPs e DMPs.
Etapa 1 — Cenários, spec e priorização
Features mínimas para fluxo funcional completo — todas priorizadas no MVP:
| Funcionalidade | Quando |
|---|---|
| Filtros aplicáveis | Priorizado no MVP |
| Resumo da audiência | Priorizado no MVP |
| Exportação para DSP | Priorizado no MVP |
| Lista de audiências criadas | Priorizado no MVP |
| Seletor de contas | Priorizado no MVP |
| Busca de filtros com IA + prompts sugeridos | Priorizado no MVP |
Fluxo funcional
Estados e dependências mínimos: acesso → segmentação (filtros + IA) → envio com CRUD → gestão com status e arquivadas.
Protótipo refinado
Criar audiência com filtros, análise de amplitude, busca com IA e envio às plataformas — a UX que tornou a API operável.
Metadados do teste
- Funcionou — os 9 criaram e ativaram campanhas enviadas como tarefas
- Fricção principal — “Enviar” conflita com verbo final de ação; usuários hesitavam sem saber para onde enviaria. Salvar vs Enviar em telas diferentes gerou dúvida, mas não bloqueio
- Atualização de audiências — dor: configurar frequência de atualização dos dados
- Pedidos — tamanho estimado na tabela, e-mail quando der para atualizar, resumo com todos os dados; slideout ok, precisa de mais testes com tipos de dados
Resultados
Aprendizados
- Herdar infraestrutura do Lumen acelerou — mas formalizar dependências entre squads teria evitado retrabalho em edge cases
- A fricção do MVP foi de linguagem/copy, não do fluxo — pequenos ajustes de nomenclatura têm grande impacto
- Cortar features foi essencial para destravar o piloto comercial
- Centralizar documentação manteve alinhamento assíncrono entre times
- Alinhamentos semanais com o time de plataforma foram essenciais para riscos e limites técnicos
Future backcasting
Do futuro ao presente, para entender como possíveis ações de hoje se alinham ao objetivo final — com stakeholders.
- Diferencial do produto — utilização de dados Neoway e B3
- Diferencial para o mercado — audiências com hipersegmentação financeira e patrimonial; alto consumo e empresas de alto valor
- Objetivo — ser a maior plataforma de hipersegmentação de valor financeiro e patrimonial para audiências digitais
- Nicho — empresas com segmentos de alto valor