← Todos os Posts

O Stack de Validação de Startups: O Que 12 Projetos Me Ensinaram Sobre Evidências

8 min read

A CB Insights analisou 101 post-mortems de startups e descobriu que 42% falharam porque não havia necessidade de mercado. Eu vivenciei o mesmo modo de falha em miniatura: construí o SureInsure (uma ferramenta de análise de seguros) até a versão completa antes de perguntar a um único usuário se ele queria o produto. Ninguém queria. A construção levou três semanas. A validação que teria economizado essas três semanas leva uma tarde.1

TL;DR

A validação de startups segue uma sequência específica: desejabilidade (as pessoas querem a solução?), viabilidade técnica (a equipe consegue construir a solução?) e viabilidade financeira (a solução sustenta um negócio?). Depois de lançar 12 projetos em 9 meses — Ace Citizenship, Return (941), ResumeGeni, Banana List, Water, Reps, Design Gallery, Sorting Visualizer, Starfield Destroyer, SureInsure, amp97 e meu site pessoal — vivenciei todos os anti-padrões de validação em primeira mão. Os projetos em que validei antes de construir foram lançados mais rápido e encontraram usuários. Os projetos em que construí antes de validar me ensinaram lições caras.

Meu Painel de Validação

Projeto Validou Antes de Construir? Resultado
ResumeGeni Sim (landing page + lista de espera) Usuários ativos, receita
Ace Citizenship Sim (pesquisa de comunidade + entrevistas) Base de usuários crescente
Site pessoal Parcial (conteúdo validado, design não) 100/100 no Lighthouse, tráfego constante
Banana List Não (resolvi minha própria necessidade) Útil para mim, sem tração de mercado
SureInsure Não (construí até a versão completa primeiro) Zero usuários, engavetado
Sorting Visualizer Não (projeto de fim de semana) Peça de portfólio, não um produto

O padrão é evidente: projetos em que investi em evidências de validação antes de escrever código encontraram usuários. Projetos em que construí primeiro e validei depois nunca produziram resultados.2

A Sequência de Validação

Por Que a Ordem Importa

Engenheiros tendem a priorizar a viabilidade técnica primeiro: “Conseguimos construir a coisa?” Gerentes de produto tendem a priorizar a viabilidade financeira primeiro: “Conseguimos monetizar a coisa?” Ambos pulam a pergunta que mata 42% das startups: “Alguém realmente quer a coisa?”3

A sequência correta testa primeiro a suposição mais barata de validar:

  1. Validação do problema (O problema é real e doloroso?)
  2. Validação da solução (A solução proposta resolve o problema?)
  3. Validação do canal (É possível alcançar o cliente-alvo?)
  4. Validação de receita (Os clientes vão pagar?)
  5. Validação de escala (A economia unitária funciona em escala?)

Cada etapa custa mais para testar do que a anterior. Pular etapas desperdiça recursos testando suposições caras que dependem de suposições baratas não validadas.

Os Projetos em Que Pulei Etapas

SureInsure: A Armadilha da Versão Completa

Construí o SureInsure — uma ferramenta de análise de apólices de seguro com LLM — porque achava documentos de seguros confusos. Minha abordagem de validação: nenhuma. Presumi que minha frustração pessoal se generalizava para uma necessidade de mercado.

Três semanas de construção produziram uma ferramenta funcional capaz de analisar apólices de seguro, destacar lacunas de cobertura e explicar exclusões em linguagem simples. A tecnologia funcionava. O problema: titulares de apólices de seguro não buscam ativamente ferramentas de análise. A dor é real, mas latente — as pessoas não sabem que sua cobertura é inadequada até que um sinistro seja negado. Nenhuma qualidade de produto resolve o problema de distribuição para um ponto de dor latente.

O que a validação teria revelado: Uma dúzia de conversas com titulares de seguros teria exposto que ninguém pesquisa por “analisador de apólice de seguro.” O problema existe no momento do sinistro, não no momento da revisão da apólice. O canal (busca) não corresponde ao momento do problema (crise).4

Banana List: Resolvendo Minha Própria Necessidade

Construí o Banana List (um aplicativo de lista de compras com SwiftUI + SwiftData) porque queria um fluxo de trabalho específico: captura rápida, sincronização via iCloud e nada mais. A validação foi meu próprio uso — o que é válido para ferramentas que construo para mim mesmo, mas não produz nenhuma evidência de mercado.

O Banana List funciona. Uso o aplicativo diariamente. O app atende perfeitamente a um usuário. O erro não foi construir o app, mas assumir que “eu quero o produto” se generaliza para “um mercado quer o produto.” Meu uso validou a viabilidade técnica e a desejabilidade pessoal, mas não validou nada sobre desejabilidade de mercado ou distribuição.

Os Projetos em Que Validei Primeiro

ResumeGeni: Landing Page Antes do Código

O ResumeGeni começou como uma pergunta: candidatos a emprego pagariam por currículos gerados por IA otimizados para sistemas ATS? Antes de escrever uma única linha de código da aplicação, construí uma landing page descrevendo a proposta de valor e adicionei um formulário de lista de espera.

As evidências: - 340 inscrições por e-mail em 2 semanas a partir de publicações direcionadas no Reddit e LinkedIn - 12 usuários que responderam perguntando “Quando posso usar o produto?” - 3 usuários que se ofereceram para pagar pelo acesso antecipado

A lista de espera validou a desejabilidade (as pessoas querem currículos otimizados para ATS) e o canal (comunidades de candidatos a emprego no Reddit/LinkedIn). Somente depois que as evidências passaram meu limiar é que investi na construção do backend FastAPI, frontend HTMX e integração com LLM.5

Ace Citizenship: Pesquisa de Comunidade Primeiro

O Ace Citizenship (um app de preparação para o teste de cidadania) começou com pesquisa de comunidade, não com código. Passei duas semanas em fóruns de preparação para cidadania, subreddits e grupos do Facebook observando: - Quais perguntas as pessoas faziam com mais frequência - Sobre quais soluções existentes elas reclamavam - O que elas gostariam que existisse

A pesquisa revelou uma lacuna: os apps de preparação existentes cobriam conteúdo, mas não estratégia de prova. A lacuna de estratégia se tornou o diferencial do produto. A construção começou somente depois que a pesquisa produziu um diferencial claro que os produtos existentes não abordavam.6

O Framework de 30 Dias (Refinado pela Experiência)

Semana 1: Validação do Problema

Método: Realize 10 a 15 entrevistas estruturadas com potenciais clientes. Não descreva a solução. Concentre-se exclusivamente no espaço do problema.

Perguntas que realmente funcionam: - “Me conte como foi a última vez que você passou por [problema]. O que aconteceu?” - “O que você tentou? O que funcionou e o que falhou?” - “Quanto tempo/dinheiro você gasta lidando com [problema] hoje?”

Artefato de evidência: Matriz de frequência e severidade do problema. Se menos de 7 dos 15 entrevistados descrevem o problema como frequente (semanal+) e doloroso (gastando dinheiro/tempo com soluções alternativas), o problema não tem tração de mercado suficiente.7

Semana 2: Validação da Solução

Método: Apresente um conceito de solução (wireframes, landing page ou descrição verbal) aos mesmos entrevistados. Meça a intensidade da reação, não a educação.

Sinais fortes: “Quando posso usar o produto?” “Posso pagar pelo acesso antecipado?” “Deixe-me apresentar você a um colega que precisa de uma solução.”

Sinais fracos: “Que interessante.” “Ficou bonito.” “Eu provavelmente experimentaria o produto.” Ouvi os três para o SureInsure de amigos. Nenhum se converteu em uso.

Artefato de evidência: Taxa de comprometimento. Se menos de 3 dos 15 tomam uma ação concreta (cadastro, depósito, indicação), a solução não corresponde ao problema com força suficiente.8

Semana 3: Validação do Canal

Método: Execute dois experimentos de aquisição de clientes em pequena escala. Gaste entre US$ 200 e US$ 500 por canal testando se o cliente-alvo pode ser alcançado.

Para o ResumeGeni, testei dois canais: - Comunidades de candidatos a emprego no Reddit: 340 inscrições com US$ 0 de investimento (publicações orgânicas) - Conteúdo direcionado no LinkedIn: 45 inscrições com US$ 150 de investimento (US$ 3,33 por inscrição)

O Reddit venceu. A validação do canal me disse onde investir o esforço contínuo de aquisição.9

Semana 4: Validação de Receita e Economia Unitária

Método: Faça pré-venda do produto ou aceite pagamento pelo acesso antecipado.

Artefato de evidência: Taxa de conversão de lead qualificado para cliente pagante. Se a taxa ficar abaixo de 2% para B2B ou 0,5% para B2C, a proposta de valor precisa de revisão antes de investir no desenvolvimento de produção.10

Anti-Padrões de Validação Que Pratiquei

A Armadilha da Pesquisa de Opinião

Pesquisas de opinião medem preferências declaradas. Entrevistas com clientes e comportamentos de comprometimento medem preferências reveladas. Uma pesquisa mostrando que 80% “usariam o produto” se traduz em aproximadamente 5% de adoção real. Aprendi a diferença entre preferências declaradas e reveladas com o SureInsure: cada amigo disse “isso parece útil.” Zero amigos usaram o produto após o lançamento.11

O Problema Fundador-Audiência

Fundadores que validam exclusivamente dentro de sua rede pessoal recebem dados enviesados. Amigos fornecem feedback encorajador que não prevê comportamento de mercado. Abordagem fria a desconhecidos produz dados de validação de maior qualidade porque desconhecidos não têm incentivo social para serem encorajadores.

Minha validação do ResumeGeni funcionou porque as inscrições vieram de desconhecidos no Reddit, não de amigos. Minha “validação” do SureInsure falhou porque só perguntei a pessoas que me conheciam.12

Principais Conclusões

Para fundadores: - Valide a desejabilidade antes da viabilidade técnica; o modo de falha mais comum é construir um produto que ninguém quer, não construir um produto que não funciona - Meça comportamentos de comprometimento (inscrições, depósitos, indicações) em vez de entusiasmo declarado; interesse educado não prevê comportamento de compra - Uma landing page com lista de espera custa uma tarde; construir até a versão completa custa semanas ou meses

Para engenheiros ingressando em startups: - Peça para ver as evidências de validação antes de se comprometer com uma arquitetura técnica; o investimento técnico correto depende de quais hipóteses foram validadas - Prototipe para velocidade de aprendizado, não para qualidade de produção; o propósito da primeira versão é gerar evidências, não atender clientes em escala

Referências

  1. CB Insights, “The Top 12 Reasons Startups Fail,” Research Brief, 2021. ↩

  2. Painel de validação de projetos do autor. 12 projetos lançados em 9 meses com diferentes abordagens de validação. Projetos com validação pré-construção superaram projetos sem validação. ↩

  3. Osterwalder, Alexander et al., Testing Business Ideas, Wiley, 2019. Metodologia de sequência de validação. ↩

  4. Post-mortem do SureInsure do autor. Ferramenta de análise de seguros com LLM construída até a versão completa sem validação de mercado. Zero adoção de usuários. ↩

  5. Validação do ResumeGeni do autor. A landing page produziu 340 inscrições, 12 consultas diretas e 3 ofertas de pagamento por acesso antecipado antes de qualquer código da aplicação ser escrito. ↩

  6. Pesquisa do Ace Citizenship do autor. Duas semanas de observação de comunidade em fóruns de preparação para cidadania revelaram a lacuna de estratégia como diferencial do produto. ↩

  7. Fitzpatrick, Rob, The Mom Test, autopublicado, 2013. Metodologia de entrevista com clientes que evita falsos positivos. ↩

  8. Alvarez, Cindy, Lean Customer Development, O’Reilly, 2014. Comportamento de comprometimento como sinal de validação. ↩

  9. Validação de canal do autor. Publicações em fóruns de comunidade (340 inscrições, US$ 0) vs. conteúdo pago em rede profissional (45 inscrições, US$ 150). A economia dos canais determinou a abordagem de aquisição. ↩

  10. Ries, Eric, The Lean Startup, Crown Business, 2011. Metodologia de validação com MVP e pré-venda. ↩

  11. Ariely, Dan, Predictably Irrational, HarperCollins, 2008. Diferença entre preferências declaradas e reveladas. ↩

  12. Maurya, Ash, Running Lean, O’Reilly, 2012. Metodologia de validação com abordagem fria. ↩