Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Sua empresa usa dados para tomar decisões ou para confirmar decisões que já foram tomadas?Caio Dimas, especialista em experimentação e testes A/B no Itaú, conversa com Paulo Chiodi sobre o que acontece quando um experimento contraria a liderança e como medir resultado sem ignorar os efeitos colaterais.A conversa passa por uma área de CRO que ficou anos sem rodar testes, uma mudança de mensagem que elevou cliques e frustrou a compra, os limites de conclusões tiradas na Black Friday e a diferença entre pesquisa, teste de usabilidade e teste A/B.Caio também mostra como organizar objetivos, problemas, hipóteses, priorização e resultados em um programa de experimentação. O fechamento traz uma cobrança simples: quantos testes foram feitos importa menos quando ninguém consegue mostrar o valor que eles geraram.Contato de Caio: https://www.linkedin.com/in/paulochiodi/Newsletter Product Gurus: https://productgurus.short.gy/n8RncZ🔗 Aviso importante:Decisões melhores começam com repertório: aprenda com cases reais e profissionais do mercado nos cursos da PM3 e use o cupom PRODUCTGURUS para garantir 10% de desconto: https://productgurus.short.gy/HBiSmtCapítulos00:00 Dados para confirmar opiniões00:11 Quando dados contrariam a decisão01:25 Como provar o valor de testar04:34 O custo de lançar sem medir06:46 Por onde começar um experimento11:50 Onde a estatística complica14:21 Pesquisa, usabilidade e teste A/B16:55 Sucesso e métricas de segurança21:14 Sazonalidade, CRM e Black Friday24:40 Como comunicar resultados negativos28:40 Templates para um programa de experimentação32:32 Como pesquisar concorrentes35:18 Ideias, hipóteses e priorização37:51 O valor do programa39:35 Materiais e contato

O iFood não começou pela IA. Antes dos agentes e das LLMs, a empresa precisou construir catálogo, dados e capacidades compartilhadas capazes de sustentar novas formas de busca, navegação e operação.
Sem essa fundação, a IA simplesmente não encontraria o que precisa para funcionar.
Neste episódio do Product Guru’s, Débora Ferreira explica como a plataforma do iFood deixou de ser apenas infraestrutura técnica e passou a acelerar novas verticais, experimentos e resultados de negócio.
A conversa passa por
:• O que caracteriza uma plataforma dentro do iFood
• Como capacidades compartilhadas aceleram novas verticais
• A relação entre catálogo, confiança do cliente e receita
• Como medir saúde, adoção e valor de uma plataforma
• O papel dos dados na criação de experiências com IA
• Por que agentes especializados podem superar agentes generalistas
• Como precisão, recall, cobertura e custo entram nas decisões
• A importância de metas compartilhadas entre plataforma e negócio
Uma conversa para profissionais de produto, engenharia, dados, design e liderança que querem entender o trabalho que precisa acontecer antes de a IA gerar valor real.
LinkedIn da Debora: https://www.linkedin.com/in/ferreiradebora/
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Capítulos
00:00 A base que fez a IA avançar
00:35 Abertura
01:12 O que existe por trás do aplicativo
03:52 Como plataforma acelera novas verticais
05:57 O que é plataforma no iFood
08:04 Quando plataforma vira estratégia de negócio
11:55 Quem é o usuário de uma plataforma
14:25 Como fazer discovery e testes em plataforma
17:52 O mito da plataforma como mal necessário
19:44 Como catálogo gera confiança e vendas
22:55 As métricas de uma plataforma
26:16 O que o iFood não conseguiria fazer sem essa base
27:27 Por que IA depende de plataforma
29:33 Como os agentes organizam o catálogo
34:01 Por que agentes específicos funcionam melhor
36:14 Precisão, recall, cobertura e custo
38:46 Metas compartilhadas e vantagem competitiva
40:24 Encerramento
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O cadastro de entregadores do iFood passou de 12 para cinco passos, e o tempo de aprovação caiu de 30 horas para dois minutos.
Sandy Zambeli conta como design, produto, engenharia, negócio e fornecedores precisaram coordenar suas entregas para chegar a esse resultado.
Nesta conversa, Sandy, gerente de design de logística, e Vanessa Spanholi, líder de UX Research, explicam como o iFood pesquisa com entregadores, conecta conhecimento entre equipes e usa IA para apoiar o planejamento e a análise de pesquisas.
Falamos sobre os conflitos entre consumidor e entregador, a Athena, os mecanismos de escuta recorrente e o que faz uma descoberta chegar à mesa antes de a decisão estar tomada.
No final, duas discussões que merecem atenção: por que conversão pode esconder problemas de experiência e por que mais interações com uma IA podem indicar respostas insatisfatórias.
Converse com elas:
Sandy: https://www.linkedin.com/in/sandy-zambeli/
Vanessa: https://www.linkedin.com/in/vanessa-spanholi/✌️ Siga e deixe suas 5 estrelas para esse episódio.

Quando escrever código fica mais barato com IA, o trabalho de engenharia muda junto.Neste episódio do Product Gurus, Mauricio fala sobre como a IA está transformando o papel de engenheiros, líderes e times de produto dentro da Deel. A conversa passa por uso real de agentes, métricas de adoção, experimentação mais barata, liderança técnica, troubleshooting, times de suporte em hypergrowth e o que diferencia profissionais que apenas executam de quem realmente gera impacto.Também falamos sobre um caso em que a automação de aprovações de reembolso saiu de 83% para 99%, sobre por que gasto de tokens não deveria ser tratado como métrica de sucesso e sobre o que muda no discovery quando experimentar fica muito mais barato.No fim, a discussão central é simples: IA reduz o custo de execução, mas aumenta a importância de julgamento, contexto, visão de negócio e capacidade de resolver problemas.LinkedIn Mauricio: https://www.linkedin.com/in/mauriciojs/Garanta seu certificado gratuito para conseguir sua vaga na gringa aqui: https://productgurus.short.gy/pPAeWy Capítulos00:00 Resultado importa mais que gasto de tokens00:36 O custo de deixar de ser apenas técnico05:24 O engenheiro precisa virar 360?06:04 O que muda quando escrever código fica barato08:50 Experimentar ficou mais barato10:10 Quanto do código já é feito por IA12:18 Como a Deel usa agentes internos13:30 De 83% para 99% de aprovações automáticas16:21 Como sobreviver ao caos do hypergrowth17:30 O time criado para apagar incêndios22:17 Quais métricas realmente importam25:04 O que Mauricio busca em engenheiros25:51 As duas perguntas que ele faz em entrevistas28:31 O futuro da engenharia de software31:02 Encerramento

Esse episódio é um oferecimento da PM3, garanta 10% de desconto em todos os seus cursos. Deel Global Badges, a certificação gratuita que te ajuda na carreira internacional. ReveLumi, pesquisas qualitativas diretamente no WhatsApp.
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Sua equipe passa quatro semanas testando, descobre um caminho melhor para o produto e acaba cobrada pelo atraso. O aprendizado aconteceu. A avaliação continua premiando outra coisa.
Neste episódio do Product Guru’s, converso com Thais sobre os incentivos que dificultam a experimentação e o desafio de transformar a maneira de construir produtos no Itaú.
Falamos sobre o Jeito Itaú de Produtar, como medir o valor de Product Operations e por que contar testes pode estimular experimentos que não ensinam nada. Thais também explica o que a fez sair da consultoria para trabalhar com produto: continuar responsável pelas consequências de uma ideia depois da entrega.
Com IA tornando a construção mais fácil, ganha importância a capacidade de decidir o que merece existir. Inclusive quando os clientes mostram que a sua melhor ideia deveria ser abandonada.
Linkedin da Thais: https://www.linkedin.com/in/thaiscirenza/

Capítulos
00:00 Minha ideia era horrível
00:23 Da consultoria à construção de produtos
02:45 Jeito Itaú de Produtar: transformar sem burocratizar
04:50 Cultura, incentivos e mudança de comportamento
09:53 Product Operations: equipe e métricas de sucesso
15:17 O que as escolas não ensinam sobre execução
18:08 Recados: Deel e PM3
20:26 Os erros ao criar uma cultura de experimentação
23:37 Aprender e ser penalizado pelo prazo
27:02 A responsabilidade depois da boa ideia
29:48 As habilidades de um bom PM
32:51 IA, curiosidade e decisões de produto
35:12 Humildade para abandonar a própria solução
35:58 Encerramento