Felipe Silveira Brito Borges; Marcos Jardel Henriques

DOI: 10.22167/2675-6528-202600780

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O crescimento do ecossistema de startups no Brasil evidenciou a necessidade de abordagens estruturadas para a criação e gestão de plataformas digitais baseadas no modelo de Software como Serviço (SaaS). O trabalho teve como objetivo desenvolver, documentar e validar um framework metodológico para a criação, gestão e comercialização de plataformas digitais, com foco em custo-benefício, escalabilidade e eficiência técnica. A pesquisa foi conduzida como um estudo de caso qualitativo e exploratório, fundamentado na experiência prática de desenvolvimento de uma plataforma SaaS para afiliados de marketing digital, que alcançou mais de 2.000 usuários ativos e 2,5 milhões de eventos diários. O framework resultante foi estruturado em cinco etapas interdependentes: Descoberta, Planejamento, Construção, Comercialização e Escalabilidade. Os resultados demonstraram que a combinação de princípios da Startup Enxuta com decisões técnicas fundamentadas e gestão operacional rigorosa viabilizou a construção e o crescimento sustentável da plataforma digital, conduzindo a startup do zero ao primeiro milhão de reais em faturamento com equipe enxuta e sem aporte de capital externo. Concluiu-se que o framework proposto é aplicável ao contexto de startups brasileiras e oferece um processo replicável que integra decisões técnicas, estratégicas e operacionais de forma coerente.

Palavras-chave: Engenharia de software; Escalabilidade; Marketing de afiliados; SaaS; Startup enxuta.

1. Introdução

O ecossistema de “startups” no Brasil tem vivenciado um crescimento expressivo nos últimos anos, refletindo uma tendência global de inovação e empreendedorismo digital. Este cenário promissor é evidenciado pelo aumento de aproximadamente treze mil “startups” no país entre 2018 e 2023, consolidando o Brasil como um dos principais polos de inovação na América Latina (Barbosa e Mansano, 2023). Tal expansão é impulsionada por políticas públicas e investimentos privados que fomentam ambientes favoráveis à geração de conhecimento e inovação tecnológica (Alves, 2014).

Apesar desse panorama favorável, as “startups” brasileiras enfrentam desafios consideráveis, especialmente no que tange à obtenção de investimentos, à validação de modelos de negócio e à viabilidade técnica de seus empreendimentos. Maia et al. (2021) ressaltam a necessidade de abordagens específicas que considerem o potencial dessas empresas para gerar renda, empregos e dinamizar a economia. No âmbito tecnológico, a criação e gestão de plataformas digitais, particularmente aquelas baseadas no modelo de Software como Serviço (SaaS), apresentam desafios adicionais relacionados à arquitetura de software, customização, escalabilidade e integração com serviços de terceiros (Tsai et al., 2014). A engenharia de software moderna, por sua vez, exige abordagens sistemáticas que abrangem não apenas o desenvolvimento técnico, mas também a gestão de requisitos, a evolução contínua do sistema e a adaptação a contextos de negócio em constante mudança (Sommerville, 2016).

Nesse contexto de incerteza e restrição de recursos, a abordagem da “Startup Enxuta”, proposta por Ries (2012), oferece um caminho pragmático. Este modelo se fundamenta em ciclos curtos de experimentação, onde hipóteses são construídas na forma de produto, resultados são medidos com dados reais e o aprendizado é obtido a partir do feedback do mercado. A prioridade é a adaptação contínua em detrimento do planejamento rígido, visando reduzir desperdícios e acelerar a validação de hipóteses de negócio.

De forma complementar, Blank (2013) argumenta que o empreendedor deve dedicar tempo significativo em campo, ouvindo potenciais clientes e testando premissas de mercado antes de comprometer recursos com o desenvolvimento do produto. Essa fase de descoberta é estruturada como um pré-requisito essencial para qualquer decisão de escala. Tal perspectiva é particularmente relevante para empreendedores que desenvolvem produtos digitais em cenários de alta volatilidade, onde decisões técnicas e estratégicas devem ser tomadas com agilidade e fundamentação empírica.

A partir da observação do mercado, foi identificada uma demanda existente, porém mal atendida: as plataformas digitais disponíveis no Brasil apresentavam falhas técnicas, funcionalidades incompletas e suporte ao cliente deficiente. Essas deficiências técnicas significativas indicavam oportunidades claras de melhoria na engenharia de software. Essa constatação alinha-se ao ciclo Construir-Medir-Aprender de Ries (2012), que enfatiza a validação de uma dor real do mercado antes de investir recursos no desenvolvimento de um produto. A validação empírica dessa oportunidade, realizada por meio de mapeamento da jornada do usuário, formulários de pesquisa, conversas individuais e exploração de redes de networking, confirmou a recorrência do problema e a disposição dos afiliados em pagar por uma solução confiável.

Diante dessa realidade, este trabalho propõe a elaboração de um “framework” metodológico para a criação, gestão e comercialização de plataformas digitais, com ênfase em custo-benefício, escalabilidade e eficiência técnica. O estudo se fundamenta na experiência prática adquirida durante o desenvolvimento da plataforma da Empresa X, um SaaS voltado à automação, rastreamento e inteligência de dados para afiliados de marketing digital, que alcançou mais de dois mil usuários ativos e processa aproximadamente 2,5 milhões de eventos diários, consolidando-se como um caso relevante para a análise proposta. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver, documentar e validar um “framework” metodológico replicável que sistematize as etapas de concepção, planejamento, construção, comercialização e escalabilidade de plataformas digitais SaaS, buscando identificar boas práticas técnicas e estratégicas, mapear os principais desafios enfrentados por “startups” em fase inicial e propor um processo estruturado que auxilie empreendedores e desenvolvedores a construir soluções digitais de forma mais eficiente, prevenindo retrabalho, escolhas técnicas inadequadas e desperdício de recursos.

2. Material e Métodos

O presente estudo foi delineado como uma pesquisa de natureza qualitativa e exploratória, caracterizando-se como um estudo de caso, conforme as definições de Yin (2018) e Gil (2022). O objetivo central foi investigar e sistematizar um “framework” metodológico prático para a criação, gestão e comercialização de plataformas digitais. A pesquisa fundamentou-se na experiência prática de desenvolvimento da plataforma da Empresa X e nos princípios da “Startup Enxuta” (Ries, 2012).

A plataforma da Empresa X, objeto empírico deste estudo, foi concebida em agosto de 2024 em Florianópolis, Santa Catarina, Brasil. Seu propósito foi resolver problemas operacionais enfrentados por afiliados de marketing digital, como a fragmentação de dados, rastreamento e processos manuais. O sistema foi desenvolvido utilizando Next.js para “frontend” e “backend”, MongoDB como banco de dados, Vercel para “deploy” contínuo e GitHub para versionamento de código e integração contínua.

O delineamento da pesquisa foi estruturado em torno de cinco questões norteadoras que guiaram a análise do caso e a proposição do “framework” metodológico. Buscou-se compreender como identificar problemas relevantes, planejar soluções técnicas e estratégicas, construir soluções com foco em performance e escalabilidade, comercializar o produto digital e garantir sua manutenção sustentável.

A coleta de dados foi realizada a partir de informações secundárias já existentes na operação da “startup”, seguindo a recomendação de Yin (2018) sobre a utilização de múltiplas fontes de evidência para aumentar a confiabilidade em estudos de caso. Os dados foram organizados em três eixos principais.

No eixo de tecnologia, analisaram-se logs e ferramentas de observabilidade da Vercel, histórico de “deploys”, métricas de tempo de resposta, registros de erros, testes automatizados e processos de integração e entrega contínuas (CI/CD) via GitHub. Esses dados permitiram compreender as decisões técnicas e a evolução da arquitetura da plataforma.

No eixo de metodologia, consultaram-se quadros de planejamento no Notion, “sprints” realizadas e gerenciadas no Jira, indicadores de desempenho como burndown charts, histórico de tarefas e retrospectivas técnicas documentadas no Miro. Essa abordagem permitiu mapear os processos de desenvolvimento e gestão de projetos adotados.

No eixo de negócios, utilizaram-se relatórios operacionais da plataforma, dados de volume de usuários, canais de aquisição, métricas de conversão e indicadores de produtividade da equipe envolvida. Esses elementos foram considerados para contextualizar a operação e as estratégias comerciais implementadas.

A organização estrutural da empresa, composta por liderança executiva (CEO e COO), dois engenheiros de “software”, uma especialista em atendimento ao cliente e “Customer Success”, uma Sales Development Representative [SDR], uma “Closer”, uma profissional de “social media” e uma especialista em tráfego pago, permitiu analisar a dinâmica de gestão multidisciplinar em um contexto de “startup” enxuta.

Dentre as ferramentas utilizadas na gestão operacional, destacaram-se Notion para documentação centralizada e Procedimentos Operacionais Padrão [SOPs], Jira para gestão de backlog, épicos e “sprints”, e GitHub para versionamento e “code review”. Vercel foi empregada para “deploy” contínuo, e Slack, Loom e Miro para comunicação, “brainstorming” e mapeamento de fluxos.

Com o avanço das ferramentas de inteligência artificial, foram adotados o Claude Desktop e o Claude Code como assistentes para desenvolvimento, análise e automação de tarefas. O Gather foi utilizado como escritório virtual, proporcionando um ambiente de trabalho remoto que simulou a dinâmica presencial e fortaleceu a colaboração entre os membros da equipe.

A análise dos dados foi conduzida de maneira descritiva e interpretativa, empregando a técnica de análise de conteúdo proposta por Bardin (2016). O foco da análise recaiu sobre a identificação de padrões, práticas eficazes e aprendizados relevantes em cada etapa do ciclo de vida da plataforma, conforme o delineamento do “framework”.

As categorias de análise foram definidas a priori, baseando-se nas cinco etapas do “framework” proposto, em consonância com as recomendações de Gil (2022) para pesquisas qualitativas orientadas a estudo de caso. As informações foram enriquecidas com registros técnicos, decisões arquiteturais documentadas e uma avaliação crítica das fases do processo de desenvolvimento, visando consolidar um “framework” metodológico replicável.

3. Resultados e Discussão

A análise detalhada do ciclo de vida completo da plataforma da Empresa X, desde sua concepção até a operação em escala, permitiu a sistematização de um “framework” metodológico. Este “framework” é composto por cinco etapas sequenciais e interdependentes: Descoberta, Planejamento, Construção, Comercialização e Escalabilidade. Cada uma dessas etapas será apresentada a seguir, detalhando os resultados obtidos, as decisões técnicas e estratégicas adotadas e a discussão à luz da literatura pertinente, conforme a experiência prática que fundamentou este estudo de caso.

Os resultados demonstraram que a combinação de princípios da “Startup Enxuta” com decisões técnicas fundamentadas e gestão operacional rigorosa viabilizou a construção e o crescimento sustentável da plataforma digital. A Empresa X, operando com uma equipe enxuta e sem aporte de capital externo, conseguiu atingir o primeiro milhão de reais em faturamento bruto acumulado e realizar aproximadamente 2.000 vendas ao longo de um ano e meio de operação. Esse feito valida a aplicabilidade prática do “framework” proposto no contexto de uma “startup” em estágio inicial, embora se reconheça que a empresa ainda se encontra em fase de crescimento, com processos que continuarão a evoluir em patamares superiores de escala.

Descoberta: Imersão no Nicho e Identificação do Problema

A primeira etapa do “framework” concentrou-se na imersão profunda em um nicho de mercado específico, partindo da premissa de que profissionais de engenharia de “software” podem identificar oportunidades de melhoria em qualquer segmento. No caso estudado, o fundador dedicou aproximadamente três meses ao estudo do mercado de marketing de afiliados, realizando cursos especializados, contratando mentorias e atuando como afiliado na prática. Essa imersão permitiu uma compreensão aprofundada das operações dos afiliados, seus modelos de negócio, as ferramentas utilizadas e as principais ineficiências do ecossistema.

Como parte dessa imersão, houve participação em um evento presencial exclusivo de networking com “super afiliados” em Florianópolis, Santa Catarina. Essa experiência proporcionou acesso direto a profissionais de alto desempenho, permitindo compreender não apenas os aspectos técnicos de suas operações, como ferramentas de rastreamento e estratégias de tráfego, mas também dimensões sociais e comportamentais, como rotina de trabalho e dinâmica de equipe. Essa pesquisa de campo qualitativa e imersiva alinha-se à abordagem de Customer Discovery de Blank (2013), que enfatiza o contato direto com potenciais clientes.

A partir desse conhecimento acumulado, identificou-se uma demanda existente, porém mal atendida: as plataformas disponíveis no mercado brasileiro apresentavam falhas técnicas, funcionalidades incompletas e suporte ao cliente deficiente. Essas deficiências técnicas significativas indicavam claras oportunidades de melhoria na engenharia de “software”. Essa constatação é consistente com o ciclo Construir-Medir-Aprender de Ries (2012), que prioriza a validação de uma dor real do mercado antes de investir recursos no desenvolvimento de um produto.

A validação da oportunidade foi conduzida de forma empírica, mapeando a jornada completa do usuário e identificando gargalos em cada etapa da operação do afiliado. Formulários de pesquisa foram aplicados em grupos de WhatsApp e Telegram, conversas individuais foram realizadas com potenciais usuários e redes de networking exploradas. Esse processo confirmou que o problema era real e recorrente, e que os afiliados estariam dispostos a pagar por uma solução confiável, o que fundamentou a decisão de fundar a Empresa X.

Planejamento: Estratégia de Produto e Arquitetura Técnica

Com o problema validado, a segunda etapa do “framework” envolveu o planejamento técnico e estratégico da solução. O ponto de partida metodológico foi o conceito de “Startup Enxuta” de Ries (2012), cujos princípios guiaram a abordagem de desenvolvimento. Diversas ferramentas estratégicas foram empregadas para delinear a visão do produto, garantindo uma compreensão abrangente do mercado e do modelo de negócio.

Foi elaborado um Product Vision Board, que contemplou o grupo-alvo, suas necessidades, o produto, os objetivos de negócio, os concorrentes, as fontes de receita, os fatores de custo e os canais de distribuição. Complementarmente, foram realizadas análises SWOT e PEST para compreender o ambiente competitivo e regulatório do mercado de afiliados, avaliando variáveis internas e fatores macroeconômicos e tecnológicos. O Business Model Canvas, conforme proposto por Osterwalder e Pigneur (2010), foi utilizado para mapear a proposta de valor e a estrutura do modelo de negócio, integrando segmentos de clientes, canais, fontes de receita e custos.

No âmbito técnico, a jornada do usuário foi modelada em detalhe, mapeando o fluxo de funcionalidades e suas interconexões. Esse mapeamento foi orientado pelo “Domain-Driven Design” [DDD], de Evans (2003), buscando separar os domínios do sistema de forma coerente com o negócio. Sessões de “Event Storming”, técnica colaborativa de Brandolini (2019), foram realizadas para mapear os principais fluxos do sistema, identificar a comunicação entre módulos e definir os limites de responsabilidade de cada contexto, proporcionando uma visão compartilhada da arquitetura antes da codificação.

As decisões arquiteturais incluíram a escolha por Next.js como “framework” “fullstack”, unificando “frontend” e “backend” em uma única base de código para reduzir a complexidade operacional e acelerar as entregas. MongoDB foi selecionado como banco de dados devido à sua flexibilidade de esquema, essencial para uma plataforma em fase de validação com alterações frequentes. A Vercel foi adotada para “deploy” contínuo, ambientes de “preview” automáticos e integração nativa com Next.js, eliminando a necessidade de configuração adicional de infraestrutura.

O planejamento de “sprints”, épicos e histórias de usuário foi estruturado no Jira, com documentação centralizada no Notion e mapeamento de fluxos visuais no Miro. Essas práticas, alinhadas às recomendações de Tsai et al. (2014) sobre a importância do planejamento arquitetural em sistemas SaaS, foram cruciais para garantir customização e escalabilidade desde as fases iniciais do desenvolvimento, mitigando riscos de retrabalho e escolhas técnicas inadequadas.

Construção: Desenvolvimento com Tecnologias de Domínio e Práticas de Engenharia

A terceira etapa do “framework” correspondeu à construção efetiva da plataforma. Uma decisão fundamental foi a escolha de tecnologias com as quais o fundador já possuía domínio prático consolidado, como JavaScript e Python. Adotar uma linguagem diferente teria introduzido uma curva de aprendizado incompatível com a velocidade exigida por uma “startup” em fase inicial, reforçando a premissa de que a stack tecnológica deve combinar maturidade de mercado com familiaridade da equipe em contextos de recursos limitados.

A construção foi orientada por disciplinas de engenharia de “software” aplicadas de forma integrada. A Arquitetura Limpa (“Clean Architecture”), conforme Martin (2017), foi adotada para organizar o código, separando regras de negócio de dependências externas e garantindo a evolução do sistema sem acoplamentos frágeis. Padrões de Projeto (“Design Patterns”) foram empregados para resolver problemas recorrentes de forma padronizada, facilitando a manutenção e a legibilidade do código-fonte, elementos cruciais para a sustentabilidade do desenvolvimento.

O gerenciamento de testes seguiu princípios de “Test-Driven Development” [TDD], preconizado por Beck (2003), onde testes automatizados precediam a implementação das funcionalidades, assegurando a estabilidade do sistema a cada incremento. Pressman e Maxim (2020) reforçam que a integração de práticas de teste desde as fases iniciais do desenvolvimento é um pilar fundamental da engenharia de “software” moderna, contribuindo para a redução de defeitos e o aumento da confiabilidade do produto, o que foi essencial para a Empresa X.

No âmbito de User Interface e User Experience [UI/UX], uma decisão estratégica foi a adoção de um “Design System” pronto, o shadcn/ui, em vez de construir um do zero. Em contexto de “startup”, o tempo é um recurso crítico, e a criação de um “design system” proprietário demandaria semanas de trabalho sem entrega direta de valor ao usuário. Essa escolha permitiu manter consistência visual e padrões de usabilidade profissionais desde o primeiro release, acelerando significativamente o ciclo de desenvolvimento da interface.

Essa decisão reflete um princípio mais amplo do “framework”: a distinção clara entre o que deve ser desenvolvido internamente, com tecnologia própria e customizada, e o que pode ser integrado como solução pronta. Funcionalidades que representam o diferencial competitivo da plataforma, como rastreamento de conversões, gerador de “presells” com inteligência artificial e os “dashboards” de métricas, foram desenvolvidas internamente, pois constituem o núcleo de valor do produto da Empresa X.

Em contrapartida, problemas já resolvidos pelo mercado foram delegados a soluções especializadas. A autenticação e autorização de usuários, por exemplo, foram implementadas por meio do Clerk, eliminando a necessidade de desenvolver um sistema completo de gestão de identidade do zero. Da mesma forma, a infraestrutura de “deploy” e CI/CD foi delegada à Vercel, que gerencia automaticamente “builds”, “previews” e “deploy” contínuo, liberando a equipe de engenharia para concentrar esforços nas funcionalidades que geram valor diferenciado ao usuário. Essa abordagem de priorização foi determinante para viabilizar a entrega rápida de um produto robusto com uma equipe enxuta.

A infraestrutura foi tratada como código, ou “Infrastructure as Code” [IaC], garantindo reprodutibilidade e versionamento dos ambientes. A abordagem “serverless”, viabilizada pela Vercel, eliminou a necessidade de gerenciamento de servidores dedicados, reduzindo custos operacionais e permitindo escala automática sob demanda. Práticas de “DevOps”, alinhadas aos princípios de Entrega Contínua de Humble e Farley (2010), foram implementadas desde o início, integrando GitHub com Vercel para “deploy” contínuo.

O fluxo de CI/CD gerava ambientes de “preview” automáticos para cada “pull request”, permitindo que “code reviews” incluíssem validação visual e funcional antes da integração ao “branch” principal. A observabilidade e o monitoramento foram garantidos por meio de ferramentas integradas à Vercel, com acompanhamento de métricas de tempo de resposta, taxas de erro, histórico de “deploys” e logs de aplicação, permitindo identificação proativa de problemas. À medida que a equipe e a base de código cresceram, essa infraestrutura inicial evoluiu para uma “pipeline” de entrega contínua mais robusta e multietapas.

O desenvolvimento seguiu ciclos de “sprints” gerenciados no Jira, com entregas incrementais que obedeciam à lógica do Produto Mínimo Viável [MVP] proposta por Ries (2012). Funcionalidades foram lançadas progressivamente, desde o gerenciador de produtos e rastreador de cliques básico, passando por integrações com “webhooks” dos principais “marketplaces” (ClickBank, Digistore24 e mais de 60 outros), até a integração homologada com a Application Programming Interface [API] do Google Ads e o bloqueador de IPs.

Com o avanço acelerado das ferramentas de inteligência artificial aplicadas ao desenvolvimento de “software”, a equipe atravessou uma evolução natural de ferramental. Inicialmente, foi adotado o GitHub Copilot como assistente de código integrado ao Ambiente de Desenvolvimento Integrado [IDE]. Em seguida, migrou-se para o Cursor, uma IDE com suporte nativo a IA generativa. Por fim, a combinação de Claude Desktop e Claude Code como assistentes de inteligência artificial, integrados ao fluxo de trabalho, permitiu “pair programming” assistido por IA, geração e revisão de código mais ágeis, e automação de tarefas repetitivas de desenvolvimento.

A equipe também realizou capacitação estruturada por meio dos tutoriais oficiais da Anthropic sobre Claude Code, garantindo que todos os engenheiros dominassem as melhores práticas de utilização da ferramenta. Automações foram incorporadas diretamente ao fluxo de trabalho, como o comando /task do Claude Code, utilizado para iniciar novas tarefas de forma estruturada: primeiro compreendendo o problema, depois realizando um “brainstorming” de abordagens, elaborando um planejamento técnico detalhado, e finalmente, iniciando o desenvolvimento da tarefa em si.

A “pipeline” de entrega contínua foi estruturada com múltiplas camadas de validação para maximizar a qualidade das entregas. O fluxo completo operava da seguinte forma: o desenvolvedor escrevia o código localmente e, ao realizar o “commit”, uma primeira camada de GitHub Actions executava automaticamente compilação, “linting” e testes unitários. Somente com todas as verificações aprovadas era possível abrir uma “pull request”.

Na “pull request”, o Claude realizava uma revisão automatizada via GitHub Actions, adicionando comentários e, quando satisfeito, aprovando as mudanças. Em seguida, um engenheiro do time conduzia a revisão humana, contando com uma segunda execução de compilação, “linting” e testes na própria PR, além de um link de “preview” que permitia verificar as mudanças em um ambiente “live” antes da integração. Uma vez aprovada pelo revisor, a PR era “mergeada” para a “branch” “main”, que alimentava automaticamente o ambiente de integração.

Nesse ambiente de integração, a equipe de operações, composta por pelo menos um engenheiro e um membro não técnico, testava o produto de forma funcional e exploratória antes de autorizar a promoção para produção. Cada uma das três camadas — “main”, integração e produção — possuía seu próprio ambiente “live” separado, garantindo isolamento completo entre as fases. Essa abordagem revelou-se a melhor estratégia para evitar “bugs” e erros em produção, assegurar que cada “release” entregasse valor real sem necessidade de correções emergenciais, e reduzir drasticamente o número de “rollbacks”.

Como a “startup” operava de forma enxuta e ainda não possuía escala para contratar um profissional dedicado exclusivamente à Garantia de Qualidade [QA], essa “pipeline” automatizada e multietapas supriu essa lacuna de forma eficaz. Ela combinou validação automatizada, revisão por IA, revisão humana e testes operacionais como camadas complementares de proteção, garantindo a robustez do produto mesmo com recursos limitados.

Comercialização: Estratégia de Vendas e Aquisição Multicanal

A quarta etapa do “framework” abrangeu a estruturação completa da operação comercial. Diferentemente do que se poderia esperar de uma “startup” de tecnologia, a comercialização de um SaaS exigiu do fundador um estudo aprofundado sobre funis de conversão, estratégias de geração de “leads”, processos de qualificação e técnicas de fechamento. No caso da Empresa X, essa competência foi desenvolvida de forma deliberada e estruturada, reconhecendo a complexidade inerente à venda de produtos digitais.

A estratégia comercial foi desenhada combinando três abordagens complementares de geração de demanda: “Product-Led Growth” [PLG], conforme Bush (2019), “Sales-Led Growth” [SLG] e “Event-Led Growth” [ELG]. No modelo PLG, “leads” orgânicos chegavam à plataforma via Google Search, YouTube e redes sociais, interagiam com a “landing page” e, quando não convertiam diretamente no “checkout”, eram direcionados ao WhatsApp para atendimento humanizado.

No modelo SLG, campanhas de tráfego pago em Meta Ads e Google Ads, operadas em parceria com uma agência especializada em tráfego “inbound” para SaaS, geravam “leads” “inbound” que alimentavam automaticamente o Customer Relationship Management [CRM] RD Station. Nesse sistema, os “leads” passavam por um fluxo estruturado de qualificação e fechamento. No modelo ELG, a prospecção ativa de “super afiliados”, micro-influenciadores e mentores com mais de 1.000 seguidores em Instagram e YouTube gerava parcerias estratégicas de divulgação, ampliando o alcance da plataforma.

A operação comercial foi organizada com papéis claramente definidos: uma Sales Development Representative [SDR], responsável pela qualificação de “leads” e agendamento de reuniões, e uma “Closer”, responsável pela condução das reuniões de fechamento, recuperação de carrinhos abandonados, reversão de cancelamentos e gestão de renovações de assinaturas. Ambas operavam com cadências de contato estruturadas via WhatsApp, e-mail e ligação, com metas de tempo de resposta inferiores a cinco minutos para “leads” “inbound” e indicadores semanais de taxa de contato, agendamentos e conversão.

As páginas de oferta foram construídas nos formatos Text Sales Letter [TSL] e Video Sales Letter [VSL], com foco em quebra de objeções e demonstração de valor. O “checkout” foi integrado à plataforma Kiwify, cujos eventos de carrinho abandonado, cancelamento e reembolso alimentavam automaticamente o CRM Kommo para ação imediata da equipe comercial. A comunicação da proposta de valor foi fundamentada no modelo “Golden Circle” proposto por Sinek (2009), estruturando a mensagem em três camadas: o porquê, o como e o quê.

O porquê da plataforma era profissionalizar o mercado de afiliados e empoderar profissionais com dados acionáveis para tomada de decisão autônoma. O como se referia à tecnologia própria com automação, rastreamento e inteligência em uma plataforma única. O quê descrevia as funcionalidades concretas. Um programa de usuários VIP, com acesso antecipado a funcionalidades e “calls” exclusivas com a equipe, reforçou o senso de comunidade e a retenção, contribuindo para a fidelização dos clientes.

Uma das lições mais contundentes extraídas da operação da Empresa X foi o impacto negativo de lançar o produto sem um CRM estruturado desde o início. Sem essa ferramenta, a operação comercial operava sem visibilidade sobre em qual etapa do ciclo de vida cada “lead” ou cliente se encontrava, resultando em perda de oportunidades de conversão, falhas no acompanhamento de carrinhos abandonados, atrasos na recuperação de cancelamentos e ausência de dados para decisões estratégicas. A jornada completa do usuário precisa ser minuciosamente mapeada e monitorada.

O caminho até a solução adequada de CRM envolveu experimentação iterativa. Inicialmente, foi adotado o ManyChat, eficaz para automação de suporte técnico via “chatbot”, mas insuficiente para gestão completa do funil comercial. Em seguida, tentou-se desenvolver um CRM interno, mas a complexidade de manutenção se revelou incompatível com os recursos de uma “startup” enxuta. Por fim, a adoção do Kommo como CRM externo especializado resolveu a questão, oferecendo flexibilidade para estruturar múltiplos funis e integrações com os canais de comunicação da empresa.

Toda a operação comercial foi documentada em SOPs no Notion, incluindo scripts de vendas, cadências de “follow-up”, critérios de qualificação de “leads” e fluxos de prospecção. Isso demonstrou que a comercialização de plataformas digitais exige o mesmo rigor metodológico e processual aplicado ao desenvolvimento técnico, garantindo consistência e eficiência em todas as interações com os clientes e potenciais clientes.

Antes do lançamento do produto no mercado, uma etapa frequentemente negligenciada por “startups” em fase inicial foi tratada com prioridade: a segurança jurídica. Foi contratada uma consultoria jurídica especializada, responsável pelo registro da propriedade intelectual da plataforma e da marca junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial [INPI]. Essa decisão garantiu proteção legal ao nome, à identidade visual e ao “software” da Empresa X antes de sua exposição pública, prevenindo disputas de marca, cópias desautorizadas e vulnerabilidades contratuais. No contexto do “framework” proposto, a estruturação jurídica é um pré-requisito da fase de comercialização, e não uma providência posterior ao lançamento.

Escalabilidade: Estruturação Operacional para Crescimento Sustentável

A quinta e última etapa do “framework” tratou da preparação da empresa para escalar de forma sustentável. A principal lição extraída do caso da Empresa X foi que a escalabilidade não é apenas uma questão técnica ou de produto, mas uma questão de estrutura operacional. Não basta ter um produto funcional e vendê-lo; é necessário ter processos, equipes e sistemas preparados para absorver o crescimento. Na experiência concreta da Empresa X, mais de mil vendas nos dois primeiros meses de operação comercial ativa revelaram que crescimento sem estrutura pode gerar mais problemas do que oportunidades.

O primeiro pilar da escalabilidade foi a constituição de um time de suporte técnico. Com a entrada massiva de usuários, a ocorrência de “bugs” e dúvidas operacionais é inevitável. Foi necessário contar com pelo menos um analista de suporte dedicado, operando nos níveis L1 (atendimento inicial e orientação básica), L2 (investigação de problemas técnicos recorrentes) e L3 (escalonamento para a equipe de engenharia). Sem essa camada de atendimento, o time de desenvolvimento seria constantemente interrompido, comprometendo a evolução do produto.

O segundo pilar, igualmente crítico, foi a estruturação de um programa de “Customer Success” [CS]. Conforme Mehta et al. (2016), o “Customer Success” representa uma mudança de paradigma na gestão de clientes em empresas SaaS, passando de uma postura reativa para uma abordagem proativa focada em garantir que o cliente alcance os resultados desejados por meio do uso do produto. Diferentemente do suporte técnico, que atua de forma reativa, o CS opera de maneira proativa, com foco na retenção e na expansão da base de clientes.

No caso da Empresa X, o programa de “Customer Success” foi estruturado em cinco etapas sequenciais: Boas-vindas (primeiro contato pós-venda, apresentação da plataforma e do time de suporte), Migração (auxílio na transição de ferramentas anteriores), Treinamento (capacitação do usuário nas funcionalidades), Adoção (monitoramento proativo do uso efetivo) e Expansão (identificação de oportunidades de “upsell” para planos superiores, “cross-sell” de funcionalidades complementares e incentivo à indicação da plataforma para outros afiliados). Essa estrutura revelou-se fundamental, pois um volume elevado de vendas não garante sustentabilidade se a taxa de retenção for baixa – o “churn rate” elevado compromete a sustentabilidade financeira de qualquer SaaS. O CS também se mostrou a principal fonte de “feedback” para a melhoria contínua do produto, consolidando o “product-market fit” de forma iterativa com base nas percepções reais dos usuários.

O terceiro pilar foi a assessoria jurídica. Em vez de constituir um departamento jurídico interno, a decisão foi contratar uma consultoria jurídica especializada como serviço externo, uma abordagem “plugável” compatível com a realidade financeira de uma “startup” em fase inicial. Essa consultoria ficou responsável pela elaboração e revisão de todos os contratos da equipe (prestadores PJ), contratos com parceiros comerciais, contratos de venda com clientes, termos de serviço da plataforma e política de privacidade. A estruturação jurídica prévia ao lançamento e à escala protegeu a empresa de vulnerabilidades contratuais e regulatórias.

O quarto pilar foi o time comercial estruturado para a recorrência. Diferentemente da fase inicial de comercialização, onde o foco estava na aquisição de novos clientes, a fase de escalabilidade exigiu uma operação comercial voltada à gestão da base existente. Funis internos de recuperação foram implementados para lidar com cancelamentos, reembolsos e carrinhos abandonados. Processos de migração de planos e renovação de assinaturas anuais foram padronizados. A prospecção “outbound” ativa, abordando clientes com Perfil de Cliente Ideal [ICP] e potenciais parceiros, foi incorporada à rotina comercial.

A decisão entre crescer organicamente ou via tráfego pago foi tratada como estratégica e situacional, podendo coexistir conforme a maturidade e o caixa da empresa. Um ponto relevante observado foi que o time comercial não deve ser confundido com o time financeiro: nos estágios iniciais de uma “startup”, a gestão financeira é simplificada, não justificando uma contratação dedicada. A viabilização dessa operação comercial recorrente dependeu diretamente da automação completa do CRM Kommo, estruturado em funis especializados que espelhavam cada etapa do ciclo de vida do cliente.

O funil de recuperação atuava automaticamente sobre carrinhos abandonados, cancelamentos e reembolsos, disparando cadências de contato por e-mail, WhatsApp e Telegram com mensagens personalizadas para cada cenário. O funil de renovação monitorava o vencimento das assinaturas anuais e iniciava, com antecedência programada, sequências de comunicação incentivando a renovação. O funil de “Customer Success”, por sua vez, foi segmentado nas cinco etapas já descritas, cada qual com seus próprios padrões automatizados de e-mails e mensagens.

Essa automação se revelou indispensável para a clareza operacional: sem ela, a operação permaneceria completamente opaca, sem visibilidade sobre onde cada cliente se encontrava em sua jornada e sem capacidade de agir proativamente nos momentos críticos de retenção e expansão. O CRM automatizado transformou dados dispersos em inteligência acionável, permitindo que a equipe enxuta operasse com a eficiência de uma operação significativamente maior, otimizando recursos e tempo.

O quinto pilar foi a área operacional. A escalabilidade exige alguém dedicado à infraestrutura do negócio como um todo: manutenção e atualização da documentação no Notion, gestão dos SOPs de todos os departamentos, medição de Indicadores-Chave de Desempenho [KPIs] interdepartamentais e garantia de que os processos estejam sendo seguidos. Na prática, o operacional funciona como o principal ponto de apoio à gestão executiva, atuando como ponto de coordenação e resolução em momentos de crise ou crescimento acelerado.

Um elemento transversal que viabilizou a coordenação entre todos os pilares operacionais foi a adoção de um sistema de gestão centralizado. Ao longo da operação da Empresa X, diversas ferramentas foram testadas para esse fim, como Google Docs, Jira, planilhas e “dashboards” automatizadas. Todas apresentaram limitações recorrentes, seja gerando fricção excessiva no dia a dia por demandarem atualização constante, seja por “feedback” lento demais para orientar decisões operacionais, ou por dados que não representavam o que o negócio precisava para agir.

A solução que se mostrou eficaz foi a centralização integral da gestão no Notion, estruturado como um quartel-general [HQ] digital único, organizado em quatro pilares interdependentes: tarefas, projetos, recursos e sistemas. Cada departamento — marketing, comercial, conteúdo, design, produto e operações — passou a operar dentro de um mesmo ambiente, com documentação, SOPs, bases de dados relacionais e fluxos de trabalho integrados, promovendo uma visão holística e colaborativa.

A partir dessa centralização, foi implementado um modelo de acompanhamento baseado em “Scorecard” semanal. O “scorecard” foi desenhado como espelho direto do fluxograma de negócio da empresa, mapeando a jornada completa do cliente – do primeiro contato até a satisfação e renovação – e atribuindo de três a cinco métricas essenciais para cada etapa do funil. A coleta de dados era realizada manualmente toda semana, de forma intencional, obrigando o responsável a compreender o número e refletir sobre o que estava acontecendo.

Um sistema de cores (verde, amarelo e vermelho) simplificava a leitura dos resultados e direcionava o foco da equipe para a próxima grande constrição do negócio – o único ponto crítico que, uma vez resolvido, desbloquearia o próximo nível de crescimento. Essa abordagem conectava o “scorecard” à execução diária por meio de uma base intermediária de Iniciativas no Notion, onde cada ação era vinculada à métrica que precisava ser movida. A reunião semanal de segunda-feira revisava as cores do “scorecard” e definia as prioridades da semana, enquanto o planejamento macro era conduzido em ciclos trimestrais, desdobrados em meses, semanas e dias. Esse sistema de gestão revelou-se determinante para que uma equipe enxuta operasse com clareza, autonomia e foco, eliminando o retrabalho e garantindo que decisões fossem tomadas com base em dados reais e atualizados.

O sexto pilar foi a presença em mídias sociais. A contratação de um profissional de “social media”, seja fixo ou “freelancer”, garantiu que canais como Instagram permanecessem ativos e engajantes. No contexto da Empresa X, o conteúdo orgânico não foi tratado como canal de venda direta, mas como canal de convencimento e construção de autoridade, alimentando o topo do funil com “leads” qualificados que já chegavam familiarizados com a proposta de valor da plataforma. A experiência da Empresa X demonstrou que a ausência de qualquer um desses pilares compromete a capacidade de escalar.

Vendas elevadas sem estrutura operacional correspondente geram sobrecarga, insatisfação de clientes, aumento do “churn” e desgaste do time fundador. O “framework” propõe, portanto, que a escalabilidade seja planejada como uma etapa deliberada e estruturada, com a montagem progressiva de cada pilar operacional à medida que o produto conquista tração no mercado, garantindo um crescimento sustentável e organizado.

Em síntese, o “framework” metodológico resultante, estruturado em cinco etapas interdependentes (Descoberta, Planejamento, Construção, Comercialização e Escalabilidade), demonstrou ser um processo replicável e eficaz para a criação e gestão de plataformas digitais SaaS. A experiência da Empresa X, que alcançou um milhão de reais em faturamento bruto com uma equipe enxuta e sem aporte externo, valida a aplicabilidade prática desse modelo. A integração de princípios da “Startup Enxuta” com decisões técnicas fundamentadas e gestão operacional rigorosa permitiu o crescimento sustentável da plataforma, oferecendo um guia coerente para empreendedores e desenvolvedores em contextos de recursos limitados.

4. Conclusão

O presente trabalho buscou desenvolver, documentar e validar um framework metodológico para a criação, gestão e comercialização de plataformas digitais baseadas no modelo Software como Serviço (SaaS), com foco em custo-benefício, escalabilidade e eficiência técnica. Verificou-se que o framework, estruturado em cinco etapas interdependentes – Descoberta, Planejamento, Construção, Comercialização e Escalabilidade –, demonstrou-se aplicável ao contexto de startups brasileiras com recursos limitados. A análise do caso da Empresa X evidenciou que a combinação de princípios da Startup Enxuta com escolhas arquiteturais fundamentadas e gestão operacional rigorosa viabilizou a construção e o crescimento sustentável da plataforma digital. Observou-se que a empresa alcançou o primeiro milhão de reais em faturamento bruto, com mais de dois mil usuários ativos e processando aproximadamente 2,5 milhões de eventos diários, operando com equipe enxuta e sem aporte de capital externo. Essa abordagem oferece um processo replicável que integra decisões técnicas, estratégicas e operacionais de forma coerente, auxiliando empreendedores e desenvolvedores a construir soluções digitais de maneira mais eficiente, prevenindo retrabalho e desperdício de recursos.

Como limitação, reconhece-se que o framework foi validado a partir de um único estudo de caso, inserido no nicho específico de marketing de afiliados, o que restringe a generalização imediata dos resultados para outros contextos. Sugere-se que trabalhos futuros apliquem o framework proposto em diferentes segmentos e modelos de negócio digital. Essa ampliação da validação pode identificar possíveis adaptações necessárias e fortalecer a robustez do modelo em cenários diversos.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Engenharia de Software do MBA USP/Esalq

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