No app da Casas Bahia, a busca sempre devolvia resultados de todo o catálogo, mesmo quando o usuário entrava a partir de uma categoria, de um produto específico ou de um banner de promoção, sem nenhum filtro de contexto para aquele ponto de entrada. Conduzi uma pesquisa quantitativa com 100 respostas, um benchmarking competitivo contra 5 concorrentes diretos em 7 critérios de busca, e testes de usabilidade moderados combinando o app real e um protótipo no Maze, para desenhar a busca contextualizada: barra de busca com sugestões de termos mais buscados, filtros rápidos e resultados vinculados ao ponto de entrada do usuário. O resultado: −30% no tempo médio de busca, +20% de satisfação do usuário e 90% de taxa de conclusão de tarefa sem erros ou assistência.
Apesar da escala, a busca do app tinha uma limitação estrutural: independentemente de onde o usuário estivesse, dentro de uma categoria, na página de um produto ou navegando por um banner de promoção, o resultado da busca sempre abrangia o catálogo inteiro, sem nenhuma segmentação pelo contexto de onde a busca tinha sido disparada. Isso tornava a busca menos útil justamente nos momentos em que o usuário já tinha sinalizado uma intenção mais específica. O benchmarking competitivo confirmou que essa era uma lacuna real: em 7 critérios avaliados, a Casas Bahia só estava à frente da concorrência em 2 deles.
Uma busca contextualizada: barra de busca com sugestões de termos mais buscados, filtros rápidos aplicáveis direto nos resultados, e uma experiência que herda o contexto de onde o usuário veio (categoria, produto ou banner de promoção), em vez de devolver sempre o catálogo inteiro.
Três frentes de evidência, pesquisa, benchmarking e teste com usuários, cruzadas antes de desenhar qualquer tela.
Rodei uma pesquisa quantitativa para entender o comportamento de busca e compra do usuário
Conduzi um benchmarking competitivo estruturado contra 5 concorrentes diretos
Testei o fluxo com 5 usuários e desenhei a busca contextualizada
Com 100 respostas, a pesquisa trouxe achados que direcionaram as decisões de priorização: 60% dos compradores online também trabalham em regime de home office, o que reforça a relevância do canal digital para esse público; 25% dos usuários também compram em concorrentes diretos; cerca de metade busca produtos primeiro no Google e filtra por menor preço antes de decidir onde comprar; e um segmento de aproximadamente 10% ainda prefere finalizar a compra em loja física, mesmo pesquisando online.
Avaliei Mercado Livre, Amazon, Shopee, Americanas e Magalu em 7 critérios de busca (presença de busca contextualizada, filtro dentro do contexto, atalho de busca fora do app, histórico de busca, filtros rápidos, entre outros) e, separadamente, contra os mesmos concorrentes em 7 elementos de heurística de experiência (localizável, acessível, utilizável, útil, confiável, valioso, desejável). Esse cruzamento foi o que tornou o problema concreto e priorizável: a Casas Bahia estava atrás da maioria dos concorrentes justamente nos critérios centrais de busca contextualizada.
Conduzi sessões de teste de usabilidade moderadas, por videochamada, com 5 participantes, cada uma com dois cenários de tarefa: buscar um produto específico a partir de um banner de promoção (fluxo esperado: ir direto para a página do produto) e buscar um produto que não estava em promoção a partir do mesmo banner (fluxo esperado: cair num estado vazio de busca). Testar os dois caminhos foi deliberado: eu precisava validar não só se o usuário encontrava o que buscava, mas como a experiência se comportava quando ele não encontrava. A solução final trouxe uma barra de busca com sugestões de termos mais buscados, filtros rápidos e resultados vinculados ao ponto de entrada.
Um case sênior mostra o que foi sacrificado, não só o que funcionou.