Discovery: de problemas a oportunidades de crescimento
com Eduardo Borges, GPM na Sherwin-Williams
Eduardo Borges passou pelo Magalu e hoje é GPM na Sherwin-Williams, cuida de times de sustentação e de experiência ao mesmo tempo, e usa modelos de priorização diferentes para cada um porque as demandas chegam de formas diferentes. É de dentro dessa rotina que ele fala sobre discovery, e o ponto de partida dele é uma distinção que a maioria dos times de produto faz errado na semana de trabalho.
Ideia, problema e oportunidade são categorias diferentes e pedem ações diferentes. Uma ideia é um plano de ação num vácuo: criar uma landing page, permitir login com Google, lançar um módulo de relatórios com IA. Problema tem dado, tem comportamento observável, tem fricção identificada num usuário real. Oportunidade aparece quando você olha para esse problema e enxerga o potencial de reduzir a fricção e gerar algo positivo para o negócio.
Quando as três categorias se misturam numa mesma reunião sem que ninguém perceba, o resultado é uma conversa onde nada é descartável porque nada é específico o bastante para ser testado.
Os exemplos que Eduardo usa tornam isso concreto, como:
“Usuários que não recebem corridas em menos de cinco minutos saem da plataforma” é um problema.
“Se aumentarmos em 6% a conversão, isso representa R$ 250 mil a mais de MRR” é uma oportunidade.
“Criar novos relatórios com insights via IA” é uma ideia, porque ainda não se sabe qual tipo de relatório gera impacto, para quem, em que momento do uso.
A distinção importa porque confundir ideia com oportunidade é a maneira mais comum de um time gastar um trimestre inteiro construindo a coisa errada com convicção.
A ferramenta que Eduardo usa para estruturar o processo é a árvore de oportunidades de Teresa Torres, do livro Continuous Discovery Habits. A lógica é hierárquica, no topo fica o resultado que o time precisa alcançar: o OKR, o KPI, o indicador que alguém no board está acompanhando. No caso da Suvinil que Eduardo descreve, era aumentar as vendas de um produto premium em pelo menos 30%.
Abaixo do resultado ficam as oportunidades, o que pode estar impedindo esse crescimento, onde está a fricção, o que o usuário está sinalizando nos dados. Abaixo das oportunidades ficam as soluções candidatas. Abaixo das soluções ficam os experimentos, os testes AB, os MVPs, as POCs que vão reduzir o risco antes de escalar.
O que a árvore impede é um salto muito comum: sair do resultado direto para a solução sem passar pelas oportunidades. Quando um time pula essa etapa, a solução aparece como convicção e o discovery vira validação de algo que já estava decidido. Na Suvinil, dentro daquele objetivo de 30% de aumento de vendas, mapearam oportunidades em trade, em campo, em mídia social e na página de produto antes de escrever uma linha de solução. Só então começaram testes de conteúdo, variações de PDV, diferenciações de comunicação por frente.
A árvore não acelera o trabalho, ela impede que o trabalho seja feito no lugar errado.
A IA entra nesse processo em pontos específicos e com limitações claras:
Para análise de dados comportamentais, clusterização de usuários e identificação de padrões regionais ou por segmento, modelos conseguem processar em horas o que um analista levaria semanas.
Na camada de experimentos, Eduardo menciona o vibe coding como caminho para o time de produto prototipar sem depender de ciclos longos de engenharia.
O que nenhum modelo faz é definir o resultado no topo da árvore, porque isso exige contexto organizacional e decisão de negócio que não existe nos dados.
Depois de mapear oportunidades e soluções candidatas, o time precisa decidir o que atacar primeiro. A matriz de esforço por impacto organiza essa decisão em dois eixos:
Esforço representa o que vai ser necessário para implementar: capacidade técnica disponível, orçamento, complexidade de integração.
Impacto representa o que muda para o negócio se aquela iniciativa funcionar: receita, retenção, posicionamento. Iniciativas de alto impacto e baixo esforço recebem prioridade.
Eduardo dá um exemplo: integrar WhatsApp pode ser relativamente simples para alguns produtos e ao mesmo tempo ampliar o alcance para uma base grande de usuários. Alto impacto com alto esforço vai para planejamento estruturado, porque vai exigir meses e depende de múltiplos times. Baixo impacto e alto esforço é descartado, e a recomendação de Eduardo é não colocar essas iniciativas nem no backlog porque ocupam espaço mental em toda sessão de priorização seguinte.
A matriz parece mecânica mas o trabalho acontece nas discussões para preenchê-la, como bem disse Eduardo que esforço e impacto precisam ser avaliados com múltiplos stakeholders, incluindo o time técnico, porque a mesma iniciativa vai ter pesos completamente diferentes dependendo da arquitetura existente. O PM que não entende nem superficialmente essa arquitetura vai errar sistematicamente no eixo de esforço, colocando no quadrante de prioridade coisas que vão travar na primeira sprint de execução.
Tem uma tensão prática que aparece cedo em qualquer tentativa de fazer discovery bem feito, Eduardo já rodou design sprints de uma semana que saíram com protótipo validado e já fez discoveries de três meses para apresentar para board. O tempo certo depende do quanto aquele problema específico exige de aprofundamento. Para empresas de médio a grande porte, a sugestão dele é de pelo menos um mês consolidado antes de subir qualquer coisa em produção, e ele mesmo admite que já fez discovery com time interno quando o processo para acessar o cliente levava duas semanas para ser liberado internamente, sabendo do risco de enviesar o resultado, porque a alternativa era ficar duas semanas parado esperando uma aprovação burocrática.
A árvore de oportunidades torna visível onde o time está tomando atalho e torna visível não resolve o atalho.
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