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Yara · App agronômico (B2E) · SalesforceStrale: quando os dados reescrevem o fluxo.
Um diagnóstico orientado por dados de uso real expôs onde o consultor de campo desistia, e virou o ponto de partida para um fluxo ágil e offline.
Um app de campo preso a um fluxo de escritório.
A Strale é o app agronômico da Yara, usado por consultores de campo (B2E) e construído sobre Salesforce. Na prática, o registro de visitas, o coração do uso diário, seguia uma lógica rígida e linear, pensada para o desktop, não para quem está no meio de uma lavoura, muitas vezes sem sinal.
- EmpresaYara
- ProdutoApp agronômico de campo (B2E)
- PlataformaSalesforce
- Meu papelProduct Designer, discovery, análise de dados, UX e prototipação
69% desistiam antes do fim.
A análise dos dados de uso real revelou um número difícil de ignorar: 69% de abandono antes da conclusão do fluxo. A jornada de criação de visita tinha cerca de 15 etapas e empurrava o consultor de volta para o desktop justamente quando ele precisava de agilidade no campo.
Não era um problema de estética, era de fricção estrutural. O fluxo pedia, na ordem errada e no momento errado, mais do que a realidade do campo permitia entregar.
Dos logs ao redesenho.
Cruzei os logs de uso para entender onde e por que as pessoas paravam, e a partir daí mapeei 7 barreiras críticas de fricção. Com esse diagnóstico, redesenhei a jornada para um fluxo ágil e offline, em co-criação diária com a engenharia, equilibrando viabilidade técnica, regras de negócio e a rotina real do consultor.
Representação visual do projeto: diagnóstico orientado por dados e novo fluxo de captura em campo.
Priorizar a captura rápida e flexível em vez da linearidade anterior, alinhando viabilidade técnica, negócio e valor real ao usuário de campo.
Em vez de forçar uma sequência fixa, o novo fluxo permite registrar o essencial primeiro e complementar depois, inclusive sem conexão. A linearidade deixou de ser uma regra e passou a ser uma opção.
Um diagnóstico que virou direção de produto.
A solução foi redesenhada e validada junto à engenharia e ao time de produto. Como ela não chegou a entrar em produção, não há métrica de pós-lançamento, e prefiro ser transparente quanto a isso. O valor entregue está no diagnóstico orientado por dados, que transformou uma percepção difusa de "fluxo ruim" em problemas nomeados e priorizáveis, e no novo desenho de jornada, pronto para o time evoluir.