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Curso

Gestão de produtos digitais:

Product Discovery

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Diferencie outputs de outcomes e priorize resultados que gerem valor para usuários e negócio.
  • Conduza pesquisas qualitativas e quantitativas para descobrir necessidades reais dos usuários.
  • Estruture hipóteses e aplique métodos como os cinco porquês e Job to be Done para mapear jornadas.
  • Priorize problemas e oportunidades usando frameworks como RICE e ICE.
  • Converta evidências em discover reports e roadmaps alinhados à estratégia do produto.
  • Aplique ferramentas de IA para apoiar validação, experimentação, análise de dados e documentação.

Público alvo_

Profissionais de produto, product managers, designers de UX, pesquisadores, analistas e líderes de equipes que trabalham com produtos digitais e desejam reduzir incertezas, tomar decisões baseadas em dados e integrar IA aos processos de descoberta.

Alex Sandro

Alex Sandro

linkedin

Senior PM no Mercado Livre. Com mais de sete anos de experiência em produtos digitais em saúde, seguros e fintech, Alex une estratégia, dados e IA para gerar impacto real. Passagem por Dasa, Grupo Fleury, Porto, UnitedHealth Group e Unimed.

Curso atualizado em 27/10/2026

Ementa

  1. Entendendo product discovery

    • O que é product discovery
    • Avaliação de discovery
    • Visão, contexto e restrições
    • Iniciando um discovery com IA
    • Documentação com IA
    • Prompts e materiais do curso
    • IA na simulação de objeções
    • Faça como eu fiz: Product Discovery
  2. O problema e o usuário

    • Perguntas que revelam oportunidades
    • Problema declarado x problema observado
    • Validação de entrevista
    • Cinco porquês para identificar a causa
    • Entrevistas e síntese de dados com IA
    • Faça como eu fiz: descobrindo problemas
  3. O produto e seus dados

    • O papel das evidências
    • Dados qualitativos x quantitativos
    • Análise de métricas
    • Mercado e concorrência como evidência
    • Pesquisa de mercado com IA
    • Boas práticas no uso da IA
    • Faça como eu fiz: análise de dados
  4. Mapeando oportunidades e gerando soluções

    • Problema → Insight → Oportunidade → Solução
    • Teste não moderado
    • Árvore de oportunidades
    • Mapeando e priorizando oportunidades
    • Frameworks de priorização
    • Faça como eu fiz: validar hipóteses
  5. Testando hipóteses e validando soluções

    • O que é uma hipotese de solução
    • Tipos de experimentos
    • Validando com IA
    • Experimentos com IA
    • Questionando premissas com IA
    • Faça como eu fiz: validar hipótese
  6. Roadmap, documentação e apresentação

    • Roadmap do discovery
    • Documentando e apresentando
    • Preparando-se para apresentações com IA
    • A técnica de persona prompting
    • Faça como eu fiz: Roadmap e report

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