Product Guru's : Produto | Negócios | Carreira

Black Friday PM3 com cupom PRODUCTGURUS você ganha +10% de desconto dos quase 55% de desconto da black friday. Acesse aqui.----Você entrega demais, faz de tudo e mesmo assim não é promovido? A Mayara Paolini, GPM na Gedanken - GCertifica com mais de 15 anos em produto entre marketplace, antifraude e healthtech, diz que a resposta passa pelo seu líder.Nesse episódio a gente fala de carreira versus negócio sem papo de coach. A Mayara conta da nota baixa que tomou por ficar perto do time, por que a gente é cobrado de ser egoísta com a carreira e punido quando faz isso, por que os cargos de GPM estão sumindo e como sair do papagaio de framework. No fim, um conselho prático pra quem está pensando no próximo passo.Framework do Ravi Mehta mencionado no episódio aqui.Capítulos00:00 Entrego demais e não sou promovida00:31 Quem é a Mayara01:00 Do Colheita Feliz ao GPM04:53 A pergunta mais capciosa da carreira em produto06:35 De quem é a responsabilidade pela sua carreira09:19 A nota baixa por ficar perto do time11:23 Cobrado pra ser egoísta, punido por ser13:47 Por que os cargos de GPM estão sumindo15:23 Sinais de quem otimiza o título16:24 Você não é PM, é fundador sem equity19:51 Papagaio de framework e IA no protótipo23:07 Trilha de carreira pra um time de 60 pessoas31:11 O conselho prático pro próximo passo33:11 O peso do ambiente e da liderança------------Assinantes pagos da newsletter têm acesso imediato à skill PM-ESPECIALISTA completa, com o roteador central, os 27 arquivos de referência e os frameworks para priorização, discovery, estratégia, métricas, posicionamento, comunicação executiva, produto de IA, influência e carreira.Como assinante pago da newsletter tenha acesso imediatamente à skill aqui: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto

Um produto foi lançado em 500 lojas, mas as vendas ficaram próximas de zero. A equipe tinha validado a solução com o comprador e com o consumidor final. O problema era que ninguém havia considerado quem realmente precisava operar o produto: o vendedor.Neste episódio, Paulo Chiodi conversa com Yasmin Stivelman sobre comportamento do usuário e os erros que surgem quando decisões de produto são tomadas longe da operação.Yasmin compartilha a experiência desse lançamento, os ajustes necessários para conquistar a adesão dos vendedores e uma decisão diferente em outro projeto: desenvolver uma solução de cuidado de idosos pelo WhatsApp, em vez de exigir mais um aplicativo.A conversa também aborda Product Discovery, entrevistas presenciais, testes com usuários no Ibirapuera, inteligência artificial na pesquisa e os desafios de alinhar produto, vendas e tecnologia.Uma discussão sobre o que acontece quando a hipótese funciona no protótipo, mas encontra pessoas, incentivos e comportamentos reais depois do lançamento.Sobre a convidadaYasmin Stivelman compartilha experiências no desenvolvimento de produtos digitais, plataformas de e-commerce, gift cards, projetos B2B2C e soluções voltadas ao comportamento do usuário.LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yasmin-stivelman/A Black das Blacks Friday da PM3 Cursos já começou. 3x a melhor oferta + tempo + Cursos + Desconto + acesso a maior comunidade de alunos da américa latina com uma plataforma de mentoria individual para você crescer na carreira. Acesse e garanta essa promoção + desconto com cupom PRODUCTGURUS aqui.Capitulos00:52 Introdução: é possível mudar o comportamento do usuário?01:34 Por que o brasileiro não vê gift card como presente?03:56 Como mudar o comportamento de compra05:40 Mapeando a jornada e entendendo os usuários06:57 Nubank, iFood e Uber: como mudar hábitos08:52 O erro de produto que afetou 500 lojas12:15 Como identificar todos os usuários de um produto13:35 Lançamento, vendas baixas e o problema na operação16:24 Por que criar um produto dentro do WhatsApp20:36 Recado da PM321:06 Pesquisa de campo: saia do home office23:23 Os erros da IA no Product Discovery24:51 Como a IA mudou nosso comportamento27:54 Os erros mais comuns de Product Managers31:11 Como gerenciar stakeholders e expectativas33:41 Diferenças entre startup e grandes empresas35:18 Como testar produtos físicos e digitais35:59 Quase 100 entrevistas no Ibirapuera38:44 Encerramento

O iFood já domina o delivery. Então por que está investindo em conta digital, crédito e serviços financeiros para restaurantes? E o que faz um restaurante escolher o iFood Pago em vez de um banco tradicional?Neste episódio do Product Gurus, Paulo Chiodi conversa com Bruno Inojosa, diretor de Produto e Design do iFood Pago, sobre a estratégia do iFood para construir novos negócios além das entregas.Bruno explica por que o iFood não se enxerga apenas como uma empresa de delivery, mas como um ecossistema que ajuda restaurantes a prosperar. E mostra como essa visão se transforma em produtos financeiros, decisões de investimento, experimentação e novas oportunidades de negócio.A conversa entra nos bastidores da construção do iFood Pago: a confiança conquistada com os restaurantes, a busca pela conta principal do parceiro, o desenvolvimento de microcrédito e uma aposta em antecipação de recebíveis que precisou ser revista depois dos primeiros testes.Também falamos sobre o que muda quando um produto ainda precisa provar que merece existir, como trabalhar com hipóteses e métricas de aprendizado, o papel do design no discovery contínuo e os desafios de experimentar rapidamente dentro de uma fintech regulada.Na parte final, Bruno compartilha um erro de liderança que mudou sua forma de avaliar negócios e explica como a inteligência artificial está transformando o trabalho de produto, design e engenharia no iFood, com ferramentas internas como Tocan, Dexter e Athena.LinkedIn do Bruno: https://www.linkedin.com/in/brunoinojosa/Página de vagas no iFood: https://carreiras.ifood.com.br/Neste episódio:Por que o iFood está construindo negócios fora do deliveryComo o iFood Pago quer se tornar a conta principal dos restaurantesMicrocrédito, fluxo de caixa e antecipação de recebíveisComo validar novos produtos antes de investir pesadoO que fazer quando uma hipótese de produto está erradaDesign, continuous discovery e times com perfil empreendedorIA no desenvolvimento de produtos e o futuro do trabalho de PMCapítulos00:00 O iFood não é mais só delivery00:33 Apresentação do Product Gurus e do convidado01:29 O que é o iFood Pago?02:40 Por que o iFood entra em novos negócios?06:00 Como o iFood escolhe suas apostas10:10 Por que um restaurante escolheria o iFood em vez de um banco?14:25 A aposta para tornar o iFood Pago a escolha óbvia17:58 Como criar produtos que ainda precisam provar seu valor23:04 O perfil dos times que constroem novos negócios27:19 O papel do design e do discovery contínuo31:24 A aposta financeira que não funcionou como esperado37:08 Como experimentar rápido sem perder qualidade40:22 O erro de liderança que Bruno não repetiria44:29 Como o iFood usa IA nas decisões de produto48:44 Como se preparar para trabalhar com produto no iFood51:07 Considerações finaisSobre o Product GurusConversas sobre produto, tecnologia, inteligência artificial, negócios, design, liderança e carreira com profissionais que estão construindo e transformando empresas.Inscreva-se no canal e acompanhe os próximos episódios da série sobre o jeito iFood de fazer produto.#iFood #iFoodPago #GestaoDeProdutos

Tratar API como apenas uma integração é um erro estratégico. Descubra como elevar o nível do seu produto e da sua arquitetura.Neste episódio, Shirley Balbino explica por que o trabalho de um PM de API vai muito além da conexão técnica. Ela discute como o papel evolui para a gestão de produtos invisíveis, onde a documentação funciona como parte essencial da experiência do usuário e as decisões de negócio moldam o sucesso da plataforma.Você também entenderá como aplicar técnicas de discovery de produtos para identificar necessidades reais e como estruturar uma arquitetura de API robusta, capaz de resolver problemas complexos como o caso de antifraude apresentado. A conversa ainda aborda o futuro com agentes de IA, focando em governança e rastreabilidade.Como você tem gerenciado a visão estratégica dos seus produtos de plataforma? Deixe seu comentário e inscreva-se para receber análises semanais sobre gestão de produto.Links:- Shirley Balbino: https://www.linkedin.com/in/shirley-balbino/- PM na Gringa: https://productgurus.short.gy/4WzUzDRecado importante:A IA não vai esperar você se atualizar. E o mercado também não.A PM3 tem formações em Produto, Growth e Inteligência Artificial.Acesse https://productgurus.short.gy/HBiSmte garanta 10% de desconto com o cupom PRODUCTGURUS.Capitulos00:00 Mais integrações não significam melhor decisão00:13 Como Shirley virou PM de API02:39 O que um PM de API precisa entender09:58 Discovery de um produto invisível14:46 Como provar o valor de plataforma20:11 Documentação é produto26:49 O erro de tratar API como integração28:52 O caso antifraude do iFood33:40 APIs para agentes de IA36:48 Como sair do hype40:15 Próximo episódio e encerramento

Vitor Olivier entrou no Nubank quando a empresa tinha apenas 5 pessoas e nenhum cliente. Saiu 11 anos e meio depois, quando o banco já tinha cerca de 10 mil funcionários, 125 milhões de clientes e um valor de mercado de US$ 75 bilhões.O que essa experiência ensina sobre liderança, cultura organizacional, escala, inteligência artificial e decisões de produto?Neste episódio do Product Gurus, Vitor Olivier, ex-CTO do Nubank e fundador da Decade, compartilha os bastidores do crescimento do banco e explica por que grandes empresas ficam lentas, como o excesso de processos reduz a autonomia e por que líderes são frequentemente incentivados a evitar erros em vez de assumir riscos.A conversa também revela um episódio em que um bug aumentou a receita do Nubank, mas a empresa decidiu devolver o dinheiro aos clientes. Um exemplo concreto de como a cultura é testada quando fazer a coisa certa tem um custo financeiro.Falamos ainda sobre IA generativa, agentes de IA, modelos proprietários, fine-tuning, evals, Open Finance e o futuro dos serviços financeiros. Vitor explica como a Decade utiliza inteligência artificial para oferecer planejamento financeiro personalizado e por que construir um modelo próprio nem sempre é a melhor decisão tecnológica.Entre os assuntos da conversa:- Como o Nubank escalou de 5 pessoas para 125 milhões de clientes.- Por que processos demais podem destruir a velocidade de uma empresa.- Como construir uma cultura centrada no cliente com incentivos reais.- O que diferencia um produto funcional de um produto excelente.- Como avaliar a qualidade de recomendações financeiras feitas por IA.- Quando usar modelos proprietários, agentes de IA e harnesses.- Por que o Open Finance brasileiro ainda entrega pouco valor percebido.- O que deu errado com a aposta do Nubank em marketplace.- Por que pensar no longo prazo é tão difícil para executivos e fundadores.Uma conversa sobre o que acontece com produto, tecnologia e liderança quando uma empresa cresce e precisa decidir quais riscos está disposta a aceitar.Linkedin do Vitor: https://www.linkedin.com/in/vitor-olivier/?isSelfProfile=falseA Black Friday da PM3 tá chegando, e a lista VIP já abriu. É grátis, e quem entra recebe as condições antes de todo mundo. O link tá aqui: 3x mais barato, eu quero!Capítulos00:25 De 5 pessoas a 125 milhões de clientes no Nubank01:13 O que mudou para startups financeiras03:29 O que significa colocar o cliente no centro05:09 O bug que aumentou a receita do Nubank06:35 Como criar uma cultura de liderança e incentivos10:20 Qualidade de produto na era da IA13:34 Por que empresas ficam lentas quando escalam18:03 Onde a IA gera valor nos serviços financeiros21:09 Como testar recomendações financeiras feitas por IA24:21 Como a Decade avalia a qualidade da IA25:57 A bolha da IA e os riscos dos investimentos28:05 Vale a pena criar um modelo próprio de IA?30:15 Por que o Open Finance ainda entrega pouco valor33:53 Hipóteses de produto que não funcionaram34:33 O fracasso do marketplace do Nubank36:08 Por que pensar no longo prazo é tão difícil40:27 O conselho que Vitor daria a si mesmo em 201442:04 Encerramento-----Acesso à PM EspecialistaTenha acesso imediato à skill completa, com o roteador central, os 27 arquivos de referência e os frameworks para priorização, discovery, estratégia, métricas, posicionamento, comunicação executiva, produto de IA, influência e carreira.Acesse: https://www.productgurus.com.br/p/eu-coloquei-28-frameworks-de-produto

Como conseguir vagas no exterior quando as empresas brasileiras não são conhecidas? Aprenda a traduzir sua experiência profissional.Muitas vezes, profissionais qualificados enfrentam recusas automáticas ao buscar oportunidades em Londres ou outros centros globais simplesmente porque os recrutadores desconhecem suas experiências passadas. Neste episódio, conversamos com a Camila Hakim sobre como superar esse obstáculo focando em habilidades transferíveis. Ela compartilha como ajustou seu currículo para fora para destacar problemas resolvidos e desafios superados, tornando sua trajetória compreensível para qualquer mercado.Além da estratégia de currículo, discutimos a preparação prática para entrevistas de produto, incluindo Product Sense e Product Execution. Exploramos ferramentas como o Claude para simulação de respostas, o uso do Glassdoor para pesquisa de cultura e ajustes essenciais no LinkedIn. É um guia completo para quem planeja uma carreira internacional, abordando desde a mentalidade necessária até a negociação de ofertas para quem busca vagas no exterior.Inscreva-se para mais conversas sobre carreira e desenvolvimento profissional, e comente: qual é o seu maior desafio hoje na busca por uma vaga fora?Convidada: Camila Hakim - https://www.linkedin.com/in/camila-hakim-lorenzi/Instagram: @pmnagringaSite: https://productgurus.short.gy/4WzUzDNossa Newlstter: https://productgurus.short.gy/Oyrzi5Capítulos00:00 Síndrome do impostor ao buscar vagas no exterior01:54 Por que tanta experiência não garantia entrevistas?03:42 A decisão de deixar o Brasil e morar em Londres07:39 Como funcionam os processos seletivos na Europa10:13 O que diferencia os Product Managers brasileiros dos europeus12:20 Como são os cases nas entrevistas internacionais14:00 Como usar Claude e Glassdoor para treinar entrevistas16:08 Criar conteúdo ajuda a conseguir emprego?17:40 Como a Cami começou a atrair recrutadores pelo LinkedIn20:36 Como a IA aparece nas entrevistas de emprego22:34 O que mudar no LinkedIn para atrair recrutadores24:40 Como abordar recrutadores e gestores de contratação26:21 Diferenças culturais e como se apresentar nas entrevistas27:48 Os Product Managers brasileiros são inferiores aos gringos?29:49 Os desafios de morar fora e os próximos passos30:53 Por que trabalhar no Itaú não impressiona na Europa

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 negócioUma 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/Assine a nossa newsletter: https://www.productgurus.com.br/Capítulos00:00 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 EncerramentoInscreva-se no Product Guru’s e acompanhe os próximos episódios sobre produto, tecnologia, inteligência artificial e negócios.

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