Indica

Recomendações entre quem te conhece

Meli • 2026

Meu papel

Senior product

designer

Duration

3 dias

Key Activities

Product Design

Visual Design

Prototipação

Visão geral

O Mercado Play é a plataforma de conteúdos gratuitos do Mercado Livre, com um catálogo amplo de filmes, séries, documentários, conteúdo infantil e realities disponível para a base de mais de 100 milhões de usuários do super-app no Brasil.

No último mês, a frequência de uso da plataforma caiu 4% em comparação ao mês anterior. Em conversas com usuários, o time de User Research identificou um padrão recorrente: as recomendações entre pessoas próximas que já acontecem fora do app, no WhatsApp e em conversas do dia a dia não encontram um lugar dentro do Mercado Play.

Este case propõe a feature Indica: uma camada de curadoria humana, baseada em listas criadas por pessoas reais, integrada ao Mercado Play.

Disclaimer: Por ser um exercício, todas as decisões são fundamentadas mas hipotéticas. As métricas de outcome apresentadas no final são projeções, não resultados reais.

Objetivos de negócio

Em um cenário real, alinharia com stakeholders as métricas de sucesso antes do design. Para esse a principal métrica que utilizei é a frequência de uso mensal/MAU, relatada no briefing:

% frequência de uso

Aumentar a frequência média mensal de sessões por usuário (−4% no último mês)

Entendo o problema

A pesquisa do time de Ux research trouxe 4 usuários representando faixas etárias e contextos distintos. Em vez de tratá-las como personas (4 é insuficiente do ponto de vista estatístico), agrupei por padrões de comportamento e com base nisso defini os seguintes Jobs to be done:

01 · Não perder boas indicações no caos "Anoto no WhatsApp pra não esquecer(Carla, Andrés)"

02 · Confiar em quem me conhece "Não me guio por opiniões de estranhos(Virginia, Roberto)"

03 · Recomendar sem fricção (implícito em todas falas)

Com base nisso podemos assumir a hipótese que o problema não é o catálogo do Meli Play mas sim a falta de camada humana de curadoria integrada ao Meli Play.

Hipótese de solução

Para definir e escolher de forma estruturada mas uma hipótese de solução para esse desafio apliquei Opportunity Solution Tree da Teresa TORRES considerando o impacto x esforço de cada uma delas:

Com base nesse racional, a melhor escolha de hipótese foi seguir com as Listas, que batizei Indica: uma camada de curadoria humana, baseada em listas criadas por pessoas reais, integrada ao Mercado Play.

Arquitetura, taskflow e wireframes

Antes das telas em alta fidelidade, mapeei a arquitetura, o taskflow e os rabiscoframes principais. Isso me deu visão sistêmica da jornada importante para seguir para as telas da jornada em alta.

Benchmark e concept

Para definir a linha de craft e visual design do Indica, desenvolvi um moodboard com algumas referências visuas de produtos digitais.

A jornada do Indica

Abaixo o detalhe de cada uma das principais telas do redesign do Mercado Play integrado a nova jornada do Indica. Adicionei notas nas telas pra justificar melhor algumas decisões de design:

Home do Play com Indica

Detalhe da lista

Após selecionar uma lista o usuário visualiza o detalhe dela. Lá ele pode seguir a lista, compartilha-la e ver os itens dela.

Minhas listas

Em minhas listas o usuário pode gerenciar as listas criadas, criar uma nova lista ou visualizar as listas que segue

Configurações

Um fluxo que já existia mas que foi migrado para o menu para facilitar a encontrabilidade e uso.

Screenflow

Protótipo

Como mensurar o sucesso

Com base na hipótese de solução definida, é importante mensurar se conseguimos atingir o objetivo de negócio após o rollout com base na performance das seguintes métricas de produto:

% plays via curadoria humana

Percentual de plays originados de uma lista criada por outro usuário (vs. algoritmo ou catálogo)

+

Listas ativas por usuário

Número médio de listas seguidas ou criadas por usuário ativo no mês

=

Aumento entre 8% e 10 % na frequência de uso

Recuperação dos −4% (volta ao baseline anterior) + crescimento incremental atribuível ao Indica

Lets’ talk.

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diegoandradeux@gmail.com

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