Quem trabalha com produto digital sabe que lançar ou remodelar uma funcionalidade envolve mais do que ter uma boa ideia. É preciso entender como aquela mudança afeta a experiência do usuário, a jornada de compra e, claro, os resultados do negócio.

Em muitos casos, mudanças em funcionalidades são lançadas diretamente para todos os usuários, mas essa abordagem pode trazer riscos: uma melhoria pensada para facilitar a jornada pode, por exemplo, gerar distrações no momento da conversão ou introduzir fricções inesperadas.

Times de produto orientados por dados evitam esse tipo de risco testando hipóteses antes do rollout completo. Testes AB permitem validar decisões de produto em produção, com usuários reais, e entender o impacto de cada mudança antes de escalar.

Mas para que isso funcione de verdade, a experimentação precisa ser simples, rápida e integrada ao fluxo de desenvolvimento do produto.

A Printi é uma das maiores gráficas online do Brasil e tem como missão revolucionar o mercado gráfico por meio de tecnologia, design e inovação. A empresa se destaca por tornar produtos gráficos de alta qualidade mais acessíveis, oferecendo preços competitivos, prazos confiáveis e soluções flexíveis que atendem desde grandes pedidos até demandas pontuais ou emergenciais. Com esse posicionamento, a Printi busca ser uma parceira constante para empresas de diferentes portes e necessidades.

Com um produto digital complexo e uma jornada de compra que atende perfis variados de clientes, validar mudanças antes de expandi-las para toda a base de usuários é uma prática indispensável.

O desafio: lançar uma nova funcionalidade sem comprometer a conversão

O time da Printi identificou uma oportunidade clara de melhoria na jornada de compra: deixar claro para os usuários que é possível baixar orçamentos diretamente no site.

Essa funcionalidade é especialmente útil para empresas que costumam realizar compras em maiores quantidades e precisam submeter orçamentos para aprovação interna antes de concluir o pedido. Até então, por não encontrarem a funcionalidade com facilidade, muitos desses clientes recorriam aos canais de suporte para solicitar esse tipo de documento.

Por isso, a mudança tinha dois objetivos: facilitar a jornada de compra, oferecendo autonomia ao usuário, e reduzir o volume de chamados de suporte relacionados a pedidos de orçamento.

No entanto, havia uma preocupação importante. A funcionalidade poderia reforçar um ponto de saída no fluxo de compra, especialmente em momentos críticos da jornada.

O time precisava responder algumas perguntas antes de fazer o rollout:

• A mudança na funcionalidade afetaria a taxa de conversão da página de produto ou do carrinho?
• Em qual posição ou formato ele deveria aparecer para gerar valor sem atrapalhar a compra?
• Isso realmente ajudaria a desafogar o time de suporte?

Para responder a essas perguntas, a Printi decidiu rodar um teste com múltiplas variações.

Experimentação aplicada ao produto

Usando a Croct, o time configurou experimentos para testar a funcionalidade em duas áreas estratégicas do site, separadamente: PDP (página de produto) e carrinho.

Na PDP a funcionalidade estava sendo adicionada pela primeira vez, por isso, o experimento contou com quatro variantes, permitindo avaliar não apenas a presença do recurso, mas também como ele deveria ser apresentado na interface.

Essa abordagem permitiu que o time de produto testasse diferentes hipóteses ao mesmo tempo, como, por exemplo, se essa nova opção funcionaria melhor como ação secundária ou como destaque visual ou se o comportamento do usuário mudaria dependendo do contexto da página.

Ao validar essas variações em produção, com usuários reais, o time conseguiu observar como cada abordagem influenciava o comportamento dentro da página, sem precisar assumir previamente qual seria a melhor solução.

Durante os testes das 4 variantes da PDP, o ponto crítico foi a mudança na primeira dobra. Nossa suposição era de que a variante mais agressiva prejudicaria a conversão, mas o resultado surpreendeu. Essa versão acabou sendo a que teve o impacto mais neutro, invalidando nossa ideia inicial de que o visual da dobra ditaria o comportamento do cliente no funil.

Aprendizado antes do rollout

Esse tipo de abordagem traz um benefício importante para times de produto: reduz o risco de fazer mudanças em funcionalidades que não performam como esperado.

Em vez de assumir que algo necessariamente melhora a experiência, a Printi tratou a mudança como uma hipótese a ser validada.

Ao rodar o experimento, o time conseguiu:

• Avaliar se a funcionalidade interferia ou não na conversão em páginas críticas da jornada.
• Entender como diferentes formas de apresentação do recurso influenciavam a interação dos usuários.
• Identificar qual variante gerava o melhor equilíbrio entre utilidade e impacto no fluxo de compra.

Essas análises permitem que rollouts sejam feitos com muito mais segurança, já que as decisões passam a ser baseadas no comportamento real de usuários.

Em vez de lançar a mudança para todos os usuários e depois tentar corrigir possíveis efeitos colaterais, a Printi conseguiu aprender com dados reais e ajustar a solução ainda durante a fase de experimentação.

Além de orientar decisões de produto, esse tipo de abordagem também facilita o alinhamento entre diferentes áreas da empresa. Quando as decisões passam a ser sustentadas por experimentos e dados, discussões deixam de depender apenas de percepções internas e passam a se apoiar em evidências de comportamento do usuário.

Conclusão

O case da Printi mostra que testes AB não são relevantes apenas para marketing e growth. Eles também são uma ferramenta poderosa para times de produto que querem otimizar funcionalidades com mais segurança.

Ao testar a funcionalidade de download de orçamento antes do rollout completo, a Printi conseguiu validar hipóteses, reduzir riscos e entender melhor como os usuários interagem com o produto.

Esse tipo de abordagem transforma a experimentação em parte natural do processo de desenvolvimento. Em vez de lançar mudanças e torcer pelo melhor resultado, o time aprende com os usuários e toma decisões mais informadas.

No fim das contas, testar antes de lançar não apenas melhora a experiência do usuário, mas também ajuda o produto a evoluir de forma mais consistente e orientada por dados.

Se você também quer tomar decisões de produto baseadas em dados, crie sua conta gratuita e comece a testar com a Croct hoje mesmo.