oi
Eu sou
a Fer
Clique pra me conhecer um pouco melhor
o que eu faço
Desenho
produtoPenso negócio
Gosto de trabalhar perto da estratégia, entendendo o problema pra além da interface. Pra mim, uma boa solução precisa fazer sentido pra quem usa e pro negócio.
de onde eu venho
Do jornalismo
ao designDo design ao negócio
Passei por comunicação, pesquisa, produto e liderança. Em cada experiência, fui ampliando o olhar sobre os problemas que o design pode ajudar a resolver.
como eu trabalho
Prefiro
perguntas boasa briefings fechados
Gosto de ter autonomia pra propor caminhos, construir com outras pessoas e validar decisões. Quando ainda não temos evidências, começamos com hipóteses e testamos.
oi, eu sou a Fer
Designer de produtoEstrategista de negócio
Conecto design, produto e estratégia para transformar problemas em soluções que façam sentido para as pessoas e gerem valor para o negócio.
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duas formas de comprar Deel · EOR · IA02Até cinco dias
por uma carta Zé Delivery03O endereço
estava errado
a ver com menstruar?
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elevify · b2b
Do catálogo B2Ca um negócio para empresas
O objetivo da Elevify era reunir todo o conteúdo online em um só lugar, de forma organizada e acessível, para melhorar a educação no mundo inteiro. Já tínhamos cursos, tráfego orgânico e clientes individuais em vários países. Meu desafio foi transformar essa base em uma oferta para empresas.
Estratégia de produto e de negócio, precificação, design, prototipação e QATime
Um engenheiro front-end dedicado, apoio de engenharia B2C, SEO e CEOPeríodo
Maio a agosto de 2026
Adaptar uma experiência B2C para quem compra e gerencia treinamentos para equipes B2B.
Criar uma oferta B2B aproveitando o catálogo e a infraestrutura existentes.
67 registros de empresas compradoras, 28 países e 452 alunos atendidos.
Empresas buscavam a Elevify,mas faltava uma oferta específica para elas.
Encontrei mais de 200 domínios corporativos na base da Elevify. Isso indicava uma oportunidade, mas não garantia que as empresas comprassem para suas equipes.
Conversei com potenciais leads para entender suas necessidades e decidi validar a demanda com base no catálogo existente.
Se apresentássemos uma oferta corporativa em um formato atrativo, poderíamos converter parte dessa demanda em vendas B2B.




Vender primeiropara entender o que construir depois
Comecei explorando pacotes por volume, assinaturas e diferentes níveis de personalização.
As primeiras vendas me ajudaram a definir o modelo de negócio.
Inicialmente, explorei a organização em pacotes de 50 e 100 cursos, com descontos progressivos e benefícios por plano. Também testei formas de combinar compras pontuais com assinaturas.
Fiz sozinha as primeiras 20 vendas B2B. Falei diretamente com compradores, retomei contatos que não haviam fechado e adaptei as propostas para cada empresa.
Nesse processo, percebi três tipos de demanda:
- Conteúdo pronto: empresas que buscavam cursos específicos do catálogo, especialmente em temas de nicho.
- Personalização: empresas que precisavam adaptar os treinamentos à própria operação.
- Desenvolvimento contínuo: empresas que buscavam capacitação recorrente, uma oportunidade ainda pouco explorada na época.

A decisão: Pro, Flex e Assinatura
As vendas mostraram que era melhor diferenciar a oferta pela necessidade de compra, e não pelo número de cursos.
Cursos já existentes no catálogo, com compra simples e preço semelhante ao do B2C.
Conteúdos adaptados às necessidades da empresa, com preço mais alto para refletir o trabalho extra.
Uma oferta recorrente para empresas que precisam treinar suas equipes ao longo do tempo.

A definição de preço deixou de ser apenas uma questão de quanto cobrar. Ela passou a fazer parte da definição do produto: o que oferecer, para qual necessidade e com qual nível de serviço.
Da oferta àexperiência de compra
Desenhei a landing B2B e adaptei o catálogo para apresentar os cursos como treinamentos para equipes.
Reaproveitei a infraestrutura B2C para lançar mais rapidamente e aprender com compradores reais, sem testes de usabilidade prévios.
O mesmo curso, duas decisões: estudar individualmente ou treinar uma equipe.
A iniciativa começou a gerar vendase a trazer novas perguntas.
Estruturei a iniciativa entre maio e agosto. Os resultados abrangem o período de junho até o início de outubro.
Outros indicadores · 1.760 contatos e 64 negócios ganhos no CRM, o que corresponde a aproximadamente 26% dos negócios registrados.
Resultados da iniciativa B2B como um todo, sem atribuição isolada às mudanças de interface.
Cerca de 75% dos contatos não tinham empresa identificável pelo domínio. A mediana era de 2,5 vagas por empresa.
Isso mostrou como era importante atender também a equipes pequenas e a compradores por e-mail pessoal.
Das primeiras vendasà próxima decisão de produto
Os aprendizados das vendas ajudaram a identificar quatro perfis de compradores e a orientar a evolução do produto.
Precisa cumprir exigências de qualificação ou certificação.
Quer padronizar o treinamento da equipe.
Quer transformar processos internos em cursos.
Precisa distribuir acessos e acompanhar treinamentos com agilidade.
Priorizei um fluxo que permitisse comprar cursos, distribuir acessos e acompanhar as equipes, sem depender do time comercial (PLG).
Transformei uma oportunidade identificada na base de usuários em uma oferta comercial e em uma experiência de compra. Esses aprendizados ajudaram a orientar a evolução do produto e deixaram claro o próximo passo: a compra e a gestão autônomas.
Antes do lançamento, o B2B perdeu prioridade, e o fluxo de desenvolvimento foi interrompido para que a engenharia focasse em novos desafios do B2C. Com isso, a próxima etapa passou a ser retomar o fluxo de compra e de gestão de forma autônoma, quando o contexto permitisse.
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zé delivery · 2020
O endereço
estava erradoMas o problema não era tão simples
No final de 2020, os cancelamentos feitos por entregadores começaram a aumentar, e um dos motivos mais críticos era o endereço informado incorretamente. Parecia um problema de cadastro. Antes de mudar a interface, precisávamos entender o que acontecia entre a escolha do endereço e a tentativa de entrega.
Product designer: investigação, priorização e desenho da soluçãoCom
PM, engenharia e stakeholders da operaçãoTema
Onboarding, endereço, operação de entregas
Cancelamentos por "endereço errado" cresciam. Um pedido cancelado mobilizava a operação de entrega sem concluir a venda, e o motivo genérico escondia situações diferentes.
Ajudar a pessoa a confirmar o endereço quando estivesse num lugar diferente do endereço salvo. Uma intervenção pequena, que dava pra testar e medir.
No teste A/B, 22% menos cancelamentos por entregadores por endereço errado e 32% menos por usuários. R$ 4,3 mi de GMV anual adicional, conforme o material original.
Contexto
A partir de um trabalho de organização das métricas do time com o framework HEART, identificamos que os cancelamentos por endereço errado estavam entre os problemas que precisávamos investigar.
O objetivo era entender por que esses cancelamentos aconteciam e encontrar uma maneira de reduzi-los. O impacto não era só na experiência de quem comprava: um pedido cancelado também mobilizava a operação de entrega sem concluir a venda.

Descoberta
"O dado mostrava o problema. Não explicava tudo."
Cruzei eventos e métricas do produto, histórico de pedidos e cancelamentos, entrevistas com usuários e stakeholders, contatos de entregadores e comentários sobre pedidos. Apareceram padrões: gente que repetia o pedido em outro endereço depois de um cancelamento, gente que conseguia receber no mesmo endereço numa tentativa posterior, endereços sem histórico de entrega bem-sucedida. "Endereço errado" não descrevia uma situação só. Uma das hipóteses mais promissoras: algumas pessoas esqueciam de trocar o endereço quando estavam em outro lugar.
Priorização
Organizei os achados com uma adaptação de Atomic Research: evidências viravam insights, e os insights ajudavam a formular hipóteses de solução. Agrupamos as hipóteses por afinidade, ligamos cada uma às evidências de origem e usamos uma pontuação de confiança pra apoiar a priorização.
A hipótese escolhida foi ajudar a pessoa a confirmar o endereço quando estivesse num local diferente do salvo. Não era resolver todas as causas de uma vez; era começar por um comportamento identificado na pesquisa, com uma intervenção que a gente podia testar.
Solução
A pergunta que guiou a ideação: como ajudar alguém a lembrar de mudar o endereço quando estiver em outro lugar? Fizemos sessões de ideação com o time e stakeholders, olhamos referências de outros apps e desenhamos alternativas em wireframes. A proposta: identificar quando a localização atual estivesse distante do endereço selecionado e pedir uma confirmação antes de a pessoa avançar. Como mexia com localização, detalhei os critérios de aceite com a engenharia. Três alternativas de interface foram pra teste.


Validação
Primeiro entender a interação, depois medir o impacto. Nos testes de usabilidade, observamos se as pessoas percebiam a confirmação, entendiam por que ela aparecia e conseguiam manter ou corrigir o endereço. A terceira variante foi selecionada.
Em seguida, estruturamos um teste A/B: o modal aparecia quando a pessoa estivesse fora de um determinado raio do endereço informado. A métrica principal foi a taxa de cancelamento por entregadores por esse motivo; também acompanhamos mudanças de endereço e cancelamentos feitos pelos próprios usuários.
Resultado
Uma mudança pequena na tela. Um impacto grande na operação.
Os números são do estudo original; período do teste e método do cálculo do GMV precisam ser confirmados antes de publicar como resultado final.
O que eu levo · A parte mais importante não foi desenhar um modal. Foi sair de um motivo genérico de cancelamento, investigar os comportamentos por trás dele e escolher uma intervenção simples, que desse pra validar e medir.
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deel · eor · 2025
De cinco dias de esperaa cartas de emprego com IA
Pessoas contratadas pela Deel via EOR precisam de cartas de emprego pra abrir conta em banco, alugar um imóvel ou tirar visto. Uma carta personalizada dependia do time de HRX e podia levar até cinco dias.
Desenhei uma experiência com IA pra que a própria pessoa pedisse e gerasse a carta, usando os dados de emprego que a Deel já tinha.
Product design, design de interação com IA, mapeamento da jornada, UX writing e prototipaçãoTime
EOR Active Contracts & Terminations, com PM e engenhariaPeríodo
Discovery e design em 2025 · lançado em 27/11/2025
Agilizar o pedido de cartas que variam por país e por instituição, sem perder precisão nem confiança.
Combinar o pedido em linguagem natural com dados estruturados de emprego e uma etapa de revisão, em vez de deixar a IA escrever livremente.
Lançado pra todas as pessoas em EOR. 915 cartas geradas nos primeiros meses.
Um pedido simplesainda era um processo manual
Cartas de verificação de emprego resolvem tarefas do dia a dia. Só que os pedidos personalizados dependiam do HRX pra preparar e enviar o documento certo, e o processo podia levar até cinco dias.
Ao mesmo tempo, verificação de emprego e de salário representava cerca de 60% dos pedidos de documentos: um volume operacional recorrente.
Se as pessoas pudessem descrever o que precisam e revisar uma carta montada com dados confiáveis, muitos pedidos deixariam de exigir preparo manual do RH.
- Pessoapede a carta
- HRXrecebe o pedido
- Preparomanual
- Entregado documento
- 01
A informação já existia. O que faltava era pouco e específico.
- 02
As pessoas sabiam o que precisavam. Conseguiam descrever o que o banco ou o consulado pedia, mesmo sem saber o nome interno do campo.
- 03
O contexto mudava a carta. Instituição, país, idioma, salário e assinatura mudavam o que tornava o documento útil.
A IA podia entender o pedidomas os dados precisavam continuar confiáveis
Um campo de texto aberto deixava a experiência flexível, mas a pessoa podia não saber o que escrever nem se o resultado estava certo. Um formulário fechado era confiável, mas não dava conta da variedade de cartas reais. Explorei um meio-termo.
Flexível, difícil de confiar. Nada impedia a IA de trocar ou inventar um dado de emprego.
Confiável, rígido demais. Não cobria o banco que pede o número do passaporte nem o consulado que exige outro formato.
O caminho escolhido. A IA traduz a intenção da pessoa em campos suportados, preenchidos com dados da Deel. Ela não inventa fatos sobre o emprego.
Pedido em linguagem natural ao lado de tipos de carta e campos reconhecíveis. A pessoa descreve o resultado; o produto interpreta o que é preciso.
Preencher emprego e salário com o que a Deel já tem, em vez de pedir que a pessoa reconstrua registros oficiais.
Mostrar o conteúdo da carta antes de gerar, com espaço pra conferir ou ajustar os dados suportados.
Prever pedidos que exigem documentação local, formato especial, assinatura ou revisão humana, sem prometer que a IA resolve tudo.
Do pedidoa um documento que dá pra revisar
Mapeei o serviço entre o que a pessoa faz, os dados que a Deel já tem e as exceções que continuam com o HRX. O objetivo era reduzir o esforço de pedir a carta sem esconder o que ia aparecer nela.
Please also include: I am hired by Amazon.
Your request to add “I am hired by Amazon” was not added to your letter due to compliance. Legally, we cannot add this information to your letter.
Would you continue this request with an agent?
Talk to an agentO exemplo usa um certificado de salário pros Emirados Árabes: destinatário, passaporte e detalhamento do salário mostraram o limite de um modelo genérico. Recriação do protótipo de exploração, com textos e cartas do arquivo de design e dados fictícios; a versão lançada pode ser diferente.
Uma tarefa recorrente do RHvirou autoatendimento
A funcionalidade foi lançada em 27 de novembro de 2025 pra todas as pessoas contratadas via EOR.
Os ~30% são uma estimativa de oportunidade, não uma redução medida de tickets. Ainda não há medição do tempo de ponta a ponta depois do lançamento.
O valor ficou dividido entre dois grupos: quem trabalha ganhou autonomia sobre documentos essenciais, e o HRX passou a gastar menos tempo preparando pedidos repetitivos.
A iniciativa foi reconhecida por lideranças de produto, engenharia e design na discussão do lançamento.
O pedido comum resolvidoas exceções mostram por onde evoluir
O projeto apontou uma oportunidade maior: a IA ajuda as pessoas a navegar processos complexos de trabalho quando o que ela produz continua ligado a sistemas confiáveis.
Identificar os pedidos por país e por instituição que ainda dependem do HRX e priorizar por volume e complexidade.
Ir além das cartas geradas: documentos recusados, correções, pedidos encaminhados ao time, novas tentativas e a redução real da carga do HRX.
Explicar melhor quais informações estão disponíveis, o que não é suportado e o que a pessoa deve conferir antes de compartilhar o documento.
O trabalho de design não era fazer a IA escrever uma carta. Era tornar um processo de RH variável e sensível compreensível, revisável e possível de resolver sozinho.
Isso significou dar à IA flexibilidade pra interpretar pedidos humanos, mantendo a pessoa no controle da informação produzida.
Esses três passos são oportunidades que identifiquei a partir do projeto, não um compromisso de roadmap da Deel.
Jornalista
que virou
designere foi parar no negócio
Entrei pra construir a experiência B2B e passei a atuar também na estruturação da operação: oferta, precificação, aquisição e jornada de compra. Além de desenhar soluções, passei a lidar diretamente com as decisões e as consequências do negócio.
Como cofundadora de uma consultoria de design, olhei pra projetos a partir de contextos e necessidades bem diferentes. Também fui mentora de UX/UI na Awari, perto do desenvolvimento de outras pessoas na área.
Produtos de contratação e gestão de profissionais em vários países, passando por Employee of Record e Growth. Problemas que exigiam equilibrar necessidades de usuários, regras operacionais, complexidade de produto e objetivos de negócio.
Evolução do site, etapas do onboarding e experiências de endereço e pagamento. Foi onde aprofundei pesquisa e experimentação, ligando problemas de experiência a métricas operacionais. Um dos projetos reduziu cancelamentos por endereço errado.
Produtos financeiros e soluções B2B: jornadas de maior complexidade e regras de negócio.
No mestrado em Design pela USP, pesquisei a pobreza menstrual e como o design pode contribuir pra enfrentar desigualdades. O design não se limita aos produtos que usamos: ele também participa de como organizamos serviços, relações e acesso.
Minha formação em Jornalismo pela UFRRJ continua no meu jeito de trabalhar: investigar, fazer perguntas, ouvir perspectivas diferentes e entender o contexto antes de propor uma solução.
tem um problema interessante por aí?
Vamos
conversarCom café ou sem
Gosto de conhecer pessoas, trocar ideias e conversar sobre problemas que valem a pena resolver. Se você acha que a gente pode construir alguma coisa junto, me chama.
São Paulo · Trabalho remoto · PT / EN / ES