Redesenhando um dashboard de analytics SaaS para transformar dados em decisões — para times de produto, marketing e dados.
Usuários tinham acesso a dados, mas não conseguiam tomar decisões — excesso de informação sem hierarquia ou contexto.
Dashboard orientado a insights com hierarquia clara, personalização por perfil e drill-down progressivo.
−35% tempo de decisão e +22% adoção de features nos primeiros 60 dias pós-lançamento.
1 Designer · 1 PM · 4 Engenheiros · 1 Analista de Dados. 10 semanas do discovery ao handoff.
Pulse Analytics é uma plataforma SaaS que centraliza dados de produto, marketing e vendas em uma única fonte de verdade para empresas de tecnologia.
Plataforma que consolida métricas de produto, marketing e vendas, integrando com mais de 40 fontes de dados. Usada por empresas com times de 10 a 200 pessoas.
O produto cresceu rápido — de 12 para 80+ métricas disponíveis em 18 meses. A interface não acompanhou: ficou fragmentada, sem hierarquia, confusa.
Product Managers buscando clareza operacional, times de Marketing rastreando campanhas, e Analistas de Dados validando hipóteses — todos na mesma tela.
Usuários abriam o dashboard, viam dezenas de gráficos e números — e saíam sem tomar nenhuma ação. Dados demais, contexto de menos.
Tem dado demais. Não sei por onde começar nem o que realmente importa hoje.
— Product Manager, empresa de SaaSAbro o painel, vejo um monte de número, não entendo o que fazer com isso e fecho.
— Marketing Lead, startup de e-commerceChurn rate de 28% nos primeiros 90 dias · NPS de 18 (abaixo da média SaaS de 31) · 40% dos seats contratados sem uso ativo nos últimos 30 dias. O produto tinha valor real — mas não conseguia entregá-lo.
Três KPIs guiaram todas as decisões de design do projeto.
4 semanas de discovery com usuários reais, dados de uso e benchmarking competitivo.
Métodos
Principais Insights
Todas as métricas tinham o mesmo peso visual. Não havia distinção entre o que era crítico e o que era secundário.
Números sem referência — sem meta, sem comparativo histórico. O usuário via "+14%" mas não sabia se era bom ou ruim.
Ver uma métrica ruim não gerava nenhum caminho óbvio de ação dentro da plataforma.
Um único layout para todos os perfis — PMs, Marketing e Analistas têm necessidades radicalmente diferentes.
O problema não é falta de dados — é falta de significado. Usuários precisam de uma interface que transforme dados em insights acionáveis, adaptados ao seu contexto.
Como podemos transformar um dashboard denso em uma ferramenta de decisão que se adapta ao perfil de cada usuário e entrega o contexto certo, no momento certo?
Três direções foram prototipadas e testadas com usuários.
Reorganizar o layout atual com melhor tipografia e espaçamento, sem mudar a lógica de informação.
Cada usuário monta seu próprio dashboard, escolhendo quais widgets exibir e onde.
Hierarquia editorial inteligente + personalização por perfil + drill-down progressivo.
A abordagem híbrida exige um sistema de recomendações baseado em perfil. Optamos por uma versão inicial baseada em role (PM / Marketing / Dados) definido no onboarding, evitando ML no MVP e reduzindo risco técnico.
Quatro mudanças estruturais que transformaram o Pulse Analytics de repositório de dados em ferramenta de decisão.
Insight Cards substituem tabelas e gráficos soltos — cada card combina métrica, contexto e próximo passo em um único componente acionável.
A interface foi reestruturada em camadas progressivas. O usuário começa com o resumo executivo e aprofunda quando precisar — nunca o contrário.
Com base no role definido no onboarding, o dashboard exibe métricas e insights relevantes para cada perfil — sem configuração manual.
Foco em retenção, adoção de features e health score. Métricas de produto priorizadas no topo.
Foco em CAC, ROAS e performance de campanhas. Funil de conversão e atribuição em destaque.
Foco em dados brutos, exploração avançada e exportação. Acesso direto ao drill-down completo.
Do resumo ao detalhe em 3 cliques — sem perder o fio da narrativa nem sair do contexto.
Componentes e estados que fazem a diferença na experiência do dia a dia.
Números animam ao entrar em cena. Mudanças positivas e negativas têm cor, ícone e direção distintas — sem depender só de cor.
Skeletons com proporções reais dos componentes — evita layout shift e mantém contexto espacial durante o load.
Erros de sync mostram qual fonte falhou, quando aconteceu e um botão de retry — nunca uma mensagem genérica.
Telas sem dados mostram o que o usuário precisa fazer para começar a ver resultados — não um ícone genérico triste.
Contraste mínimo 4.5:1 em todos os textos. Foco visível por teclado. Ícones com labels acessíveis. WCAG 2.1 AA.
Dashboard adaptado para tablet — PMs usam iPad em reuniões. Cards empilham verticalmente com hierarquia preservada.
Medidos em 60 dias pós-lançamento com a base de usuários existente.
Mais dados ≠ mais valor. Adicionar métricas nunca foi o problema. Curadoria — decidir o que não mostrar — é tão importante quanto o que mostrar.
Curadoria é um produto em si. O sistema de priorização de insights demandou tanto design quanto engineering. Foi onde mais tempo foi gasto — e valeu.
Complexidade em camadas funciona melhor que simplificação radical. Esconder dados não resolve — progressividade resolve. O usuário avançado precisa chegar ao dado bruto.
Posso aprofundar em qualquer aspecto: o processo de discovery, as decisões de design ou os próximos passos do produto.