Agrupa, interpreta e prioriza pedidos de clientes por problema, evidência, impacto, esforço, risco e alinhamento estratégico.
Antes → Depois · resultado real
O mesmo pedido, com e sem a skill.
SaaS de agendamento para clínicas de estética e salões: 47 pedidos de feature acumulados entre HubSpot, Zendesk e WhatsApp. A maior conta (8% do MRR) exige white-label e ameaça sair; o objetivo do trimestre é reduzir churn das PMEs. Reunião de roadmap na segunda, 1 squad disponível.
Quem manda · PM que precisa defender o roadmap na segunda sem virar refém da conta grande.
Antes · pedido improvisado
“prioriza esses 47 pedidos de feature pra mim”
O que a IA devolve
Prioridade 1: White-label (pedido pela sua MAIOR conta — não pode perder!). Prioridade 2: Integração com WhatsApp. Prioridade 3: App próprio. Calculei o RICE: white-label = 847 pontos, WhatsApp = 623, app = 590. Recomendo começar o white-label ainda esta semana!
Por que é fraco · Ranqueia pela conta que grita mais alto, inventa score RICE com precisão falsa (847 pontos de quê?), trata cada solução pedida como problema validado e ignora o objetivo do trimestre — churn de PME nem aparece na resposta.
Depois · com a skill
O comando
Use Análise de Pedidos de Features.
Produto: SaaS de agendamento para clínicas de estética e salões. Objetivo do tri: reduzir churn das PMEs.
47 pedidos em CSV (HubSpot + Zendesk + WhatsApp), com segmento, porte, MRR e data — nomes de clientes já mascarados.
Contexto: a maior conta (8% do MRR) exige white-label e pressiona. Capacidade: 1 squad.
Quero: temas (problema, não solução), matriz com confiança, top 3 com racional, vieses sinalizados, o que NÃO priorizar e testes mínimos antes de codar.
O que a IA devolve
Toca nos 4 pins
Resumo executivo: 47 pedidos viram 7 temas — os 6 principais na tabela. O que mais aparece não é o que mais grita: confirmação/no-show está em 14 pedidos de PMEs, exatamente o perfil que cancela. White-label tem 1 pedido, de 1 conta.
Objetivo e premissas: reduzir churn PME. Premissa: motivo de cancelamento declarado é confiável (confiança média). Lacuna: não há dado de uso por feature — pedir query ao time de dados antes de fechar o ranking.
LGPD:
Temas agrupados (pedido ≠ problema):
Tema
Pedidos
Quem pede
Problema provável
Lembretes/no-show
14
PMEs
cliente falta, agenda esvazia
Cobrança de sinal antecipado
9
PMEs
furo de receita por falta
Relatórios de ocupação
8
PME + médias
dono não enxerga a semana
Integração WhatsApp
7
misto
confirmação manual, retrabalho
Permissões por funcionário
5
médias
recepção vê faturamento
White-label
1
1 conta enterprise
revenda com marca própria
Nota: .
Matriz (1-5; esforço P/M/G; confiança declarada, não decorativa):
Tema
Impacto
Evidência
Esforço
Risco
Alinhamento
Confiança
Confirmação/no-show
5
4
M
2
5
alta
Cobrança de sinal
4
3
M
3
4
média
Relatórios de ocupação
3
3
P
1
3
média
White-label
3
1
G
4
2
baixa
Top 3 recomendações:
Confirmação de presença (no-show) — 21 pedidos somados, dor do ICP que cancela, alinhado ao objetivo. Decisão: discovery curto + protótipo. Risco: API oficial do WhatsApp tem custo e aprovação — validar com engenharia antes de prometer canal.
Cobrança de sinal antecipado — 9 pedidos, ataca a mesma dor por outro ângulo. Decisão: entrevistar 5 clientes antes de especificar. Envolve Pix/pagamento → escalar avaliação técnica e de risco financeiro antes de afirmar viabilidade.
Relatórios de ocupação — esforço P, vitória rápida de retenção. Decisão: versão mínima neste tri.
Viés sinalizado: Recomendação: negociar horizonte com a conta — e comparar custo de perder vs. custo de construir — em vez de furar a fila por ameaça.
Não priorizados e por quê: app próprio (3 pedidos, esforço G, hipótese não validada); permissões por funcionário (relevante, mas dor de porte médio — reavaliar no próximo tri).
Testes mínimos antes de codar: 5 entrevistas com clientes que cancelaram citando falta de cliente; query cancelamento × segmento; protótipo Figma do fluxo de confirmação.
Hipótese crítica: .
Por que ganha · Separa pedido de problema (WhatsApp + lembretes = a mesma dor, 21 pedidos), pontua com confiança declarada em vez de RICE decorativo, nomeia o viés da conta grande por escrito e condiciona o roadmap a testes baratos — defensável na segunda de manhã.
47 pedidos e uma conta gritando white-label viraram 7 temas, um top 3 com evidência — e o viés da conta grande sinalizado por escrito.
antes ~1 semana adiando a planilha de pedidos → depois ~25min ajustando a matriz pra reunião de roadmap
PMHead de ProdutoFounderLider de CSGerente de ProdutoExecutivo de SaaS
Fluxos
Analisar
Softwares
Microsoft ExcelGoogle SheetsNotionJiraLinearTrelloHubSpotSalesforce
Uso
Pronto para usarUso leve
O que você leva
Relatório priorizado com temas, matriz de pontuação, top recomendações, premissas, lacunas, hipóteses críticas e testes mínimos.
Pare de priorizar pelo cliente que grita mais alto: converta pedidos soltos em oportunidades, riscos e próximos passos claros.
Problema: Times recebem pedidos de clientes, vendas e suporte, mas não sabem diferenciar solicitação pontual, problema recorrente e prioridade estratégica.
Fluxo: Analisar
Exemplo de pedido pronto (prévia)
Analise estes 12 pedidos de clientes para um SaaS B2B de cobrança recorrente no Brasil e priorize os top 3 considerando o objetivo de reduzir churn em PMEs. Inclua temas, matriz de priorização, riscos, hipóteses e testes mínimos.
