Resumo
Em 2024, a Alura enfrentava um problema relevante de negócio: ao mesmo tempo em que novos assinantes entravam na plataforma, parte da base deixava de perceber valor suficiente para permanecer.
Havia diferentes sinais sobre as possíveis causas — profundidade dos conteúdos, adequação aos diferentes níveis de experiência, atualização do catálogo, aplicabilidade prática e dificuldade para navegar entre tantas opções — mas essas evidências estavam dispersas entre diferentes áreas e fontes de dados.
Conduzi uma pesquisa estratégica de ponta a ponta para transformar esses sinais em um diagnóstico estruturado de produto. Em aproximadamente três semanas, combinei dados de clientes B2B, Student Experience, depoimentos de alunos e comportamento na plataforma para identificar padrões, priorizar problemas e orientar uma nova direção para a experiência de aprendizagem.
O trabalho ajudou a embasar uma mudança da lógica centrada em cursos e formações para uma estratégia orientada a carreiras, habilidades e evolução profissional.
Contexto e desafio
O objetivo da pesquisa não era apenas entender se os alunos gostavam dos cursos.
O problema era investigar por que um produto capaz de atrair novos usuários apresentava dificuldade em sustentar valor ao longo da jornada.
Havia sinais de que parte desse problema poderia estar relacionada à própria experiência de aprendizagem:
- conteúdos que não atendiam igualmente bem diferentes níveis de senioridade;
- pouca profundidade em alguns temas;
- baixa aplicabilidade prática;
- desatualização do catálogo;
- dificuldade para escolher o que estudar.
A pergunta central passou a ser:
Quais problemas estavam reduzindo o valor percebido do produto e onde deveríamos investir para melhorar a experiência e a retenção?
Minha atuação
Fui responsável integralmente pelo desenho e execução da pesquisa.
Minha atuação incluiu:
- definição das perguntas e hipóteses de investigação;
- criação de um formulário para clientes B2B;
- criação de um formulário para o time de Student Experience;
- análise e sistematização de depoimentos deixados por alunos;
- análise de dados comportamentais por meio de Power BI e Google Analytics;
- consolidação dos padrões encontrados em diferentes fontes;
- síntese dos principais problemas e oportunidades;
- construção do direcionamento estratégico;
- apresentação das conclusões para a liderança.
A apresentação final foi realizada para CTO, CPO, diretoria da área de produção de conteúdo e heads das escolas responsáveis pela produção de conteúdo.
Estratégia e decisões
Combinar diferentes fontes de evidência
A pesquisa foi estruturada para combinar dados qualitativos e quantitativos e evitar que as decisões fossem orientadas por uma única fonte.
Entre as evidências analisadas estavam:
- respostas de clientes B2B;
- percepções do time de Student Experience;
- depoimentos de estudantes;
- relatórios e dados internos;
- comportamento de consumo e engajamento;
- indicadores extraídos de Power BI e Google Analytics.
Uma das principais bases qualitativas reuniu 8.560 depoimentos de estudantes B2C, analisados para identificar dores e padrões recorrentes.
A coleta, organização e sistematização da pesquisa foi realizada em aproximadamente três semanas.
Triangulação dos dados
O objetivo não era simplesmente quantificar feedbacks, mas identificar quais problemas apareciam de forma consistente em diferentes fontes.
Cruzar percepções de clientes B2B, alunos, Student Experience e dados comportamentais permitiu diferenciar sinais pontuais de problemas mais estruturais da experiência.
Execução e descobertas
A triangulação das diferentes fontes revelou cinco problemas recorrentes.
Diferentes níveis de experiência
O mesmo portfólio precisava atender desde pessoas começando do zero até profissionais experientes.
Para alguns alunos, determinados cursos assumiam conhecimentos prévios demais. Para outros, faltavam profundidade, desafios e discussões mais próximas de situações reais de trabalho.
Falta de profundidade
Parte da percepção de conteúdo básico estava relacionada a uma experiência excessivamente orientada a tutoriais.
Os alunos aprendiam a reproduzir uma solução, mas nem sempre eram estimulados a compreender os motivos das decisões ou agir diante de contextos diferentes.
Baixo engajamento nas atividades
Atividades pouco conectadas a problemas reais apresentavam menor adesão e menor percepção de valor.
Os sinais indicavam maior interesse por práticas contextualizadas, projetos e desafios que exigissem aplicação do conhecimento.
Conteúdos desatualizados
Em áreas tecnológicas, a velocidade das mudanças aumentava a percepção de obsolescência do catálogo.
Esse problema era especialmente relevante para profissionais experientes e clientes B2B, que buscavam aplicação imediata do aprendizado no trabalho.
Jornada de aprendizagem pouco clara
A variedade de opções também criava um problema de decisão.
Muitos usuários não sabiam:
- por onde começar;
- qual conteúdo correspondia ao seu nível;
- qual deveria ser o próximo passo;
- como aquele aprendizado se conectava à sua evolução profissional.
Reframing e direcionamento do produto
O principal resultado da pesquisa não foi uma lista de ajustes pontuais.
Foi uma mudança na forma de interpretar o problema.
A síntese que orientou a discussão estratégica foi:
Nossos alunos não querem fazer cursos. Eles querem aprender habilidades relevantes e aplicáveis para conquistar melhores oportunidades no mercado de trabalho.
Essa leitura deslocou o foco de curso como unidade central da experiência para desenvolvimento profissional como resultado esperado pelo usuário.
A partir disso, as oportunidades passaram a incluir:
- jornadas mais adequadas a diferentes níveis de experiência;
- maior profundidade para profissionais mais seniores;
- maior aplicação prática;
- atualização mais rápida dos conteúdos;
- personalização da experiência;
- organização do produto a partir de habilidades e objetivos profissionais.
Da pesquisa à estratégia de carreiras
Os resultados foram apresentados no final de 2024 para a liderança executiva e para os heads responsáveis pelas escolas de conteúdo.
A pesquisa ajudou a embasar uma nova direção de produto: organizar a experiência a partir de carreiras e progressão profissional, em vez de manter o foco principal na lógica anterior de formações e cursos.
Esse direcionamento deu origem à iniciativa de Trilhas de Carreira.
Minha saída da Alura aconteceu durante um layoff, antes da implementação completa da estratégia e da mensuração dos resultados posteriores.
Por isso, este case não atribui à pesquisa métricas que não acompanhei após minha saída. O resultado comprovável do trabalho foi a construção de um diagnóstico que influenciou o direcionamento estratégico de produto.
Posteriormente, a plataforma passou a adotar Carreiras como parte de sua organização, substituindo a antiga lógica de Formações.
Resultados e impacto
Entre os principais resultados do trabalho:
- pesquisa estratégica conduzida de ponta a ponta em aproximadamente 3 semanas;
- análise de uma base qualitativa com 8.560 depoimentos B2C, além de dados B2B e internos;
- consolidação de sinais de diferentes áreas em um diagnóstico único de produto;
- identificação de problemas estruturais relacionados a senioridade, profundidade, prática, atualização e jornada;
- apresentação das conclusões para CTO, CPO, diretoria e heads das escolas;
- contribuição para o direcionamento que deu origem à estratégia de Trilhas de Carreira.
Principal aprendizado
Problemas de retenção raramente são explicados por um único indicador.
Cruzar comportamento, feedback qualitativo, necessidades de clientes B2B e sinais internos permitiu diferenciar sintomas de problemas estruturais e transformar milhares de informações dispersas em uma direção de produto.
Princípio transferível: pesquisa gera mais valor quando reduz incerteza e muda uma decisão estratégica — não quando termina em uma apresentação.
Competências demonstradas
Product Strategy · Product Discovery · User Research · B2B Research · B2C Research · Data Analysis · Research Synthesis · Problem Framing · Retention · Stakeholder Management · Executive Communication · Strategic Decision-Making