Multidrop - Piattaforma di Vendite

Ambito: Ero l’unico product designer in una SaaS B2B2C di 35 persone (ingegneria brasiliana, management europeo). Ho lavorato come Lead Product Designer + Product Manager ad interim, riportando direttamente al CTO.

Autonomia decisionale: Ho proposto l’architettura del prodotto, definito la priorità delle funzionalità con lo squad e guidato gli esperimenti di validazione. Per decisioni strutturali, come l’architettura della dashboard dual-persona, mi confrontavo con il CEO prima dell’implementazione, ma portavo le evidenze che lo convinsero.

Timeline: 12 mesi (set 2024 - ago 2025), lavorando in cicli di 2-3 settimane con rilasci continui.

Risultato strutturale: Ho trasformato un tasso di abbandono del 50% in un modello di prodotto sostenibile per oltre 100 clienti attivi. Il passaggio da 'un prodotto con due utenti in conflitto' a 'un prodotto con due contesti integrati' è diventato il case di mercato che Multidrop usa ancora oggi per il recruiting.

Multidrop aveva un tasso di abbandono del 50% nell'onboarding. L'ho scoperto incrociando i dati di Mixpanel con le registrazioni di Hotjar e 8 interviste di uscita. Hotjar ha rivelato un pattern: gli utenti arrivavano al passaggio di selezione del tipo di azienda e si fermavano. Il dato più rivelatore e venuto dalle interviste: non capivano se il prodotto era per loro. Il prodotto ha due personas: corriere autonomo e azienda logistica, con flussi, prezzi e funzionalità radicalmente diversi. La schermata iniziale non lo chiariva.

La prima versione del toggle era un menu a tendina nelle impostazioni. Nei test, 4 utenti su 6 non l'hanno trovato: passavano tra gli account senza capire che la modalità cambiava l'intera interfaccia. Ho proposto un toggle nell'intestazione, visibile in tutte le schermate. Resistenza interna: "creerà confusione." Controproposta: l'invisibilità stava già creando confusione. Nuovo test: 6 su 6 l'hanno trovato. Abbiamo costruito circa il 70% dei componenti condivisi tra le due personas.

Primo tentativo: tour guidato con tooltip (standard del settore). Hotjar ha mostrato che l'80% chiudeva al passo 2. Motivo: gli utenti volevano esplorare, non essere guidati. Secondo tentativo: progress ring, con attivita di attivazione mostrate come lista circolare. Risultato: abbandono sceso dal 50% al 25% (3,1k utenti, 30 giorni). Cosa ha funzionato: l'autonomia.

La schermata di registrazione divisa era una decisione che ho difeso contro il marketing, che voleva un modulo unico per "non perdere conversioni." Il mio argomento: il prodotto ha proposte di valore fondamentalmente diverse per ogni persona. Mostrare entrambe le opzioni fianco a fianco al primo contatto non avrebbe aumentato il tasso di registrazione: avrebbe aumentato la chiarezza.

La maggior parte dei sistemi tratta i rimborsi come conformità: un modulo generico per evitare chargeback. Ho proposto qualcosa di diverso: motivi di rimborso come dato di prodotto. Prima versione: motivi generici. Il 60% degli utenti è caduto in "Altro" (n=420), dato inutilizzabile. Seconda versione: motivi specifici del dominio logistico. "Altro" e sceso al 12% (n=890).

Dois pilares paralelos que sustentaram todas as decisões acima.

Design system do zero. Tokens de cor, espaçamento, tipografia, e grid. Quatro breakpoints: Mobile, Tablet, Desktop, Ultrawide. Governança explícita: designer aprovava componente novo, engenharia aprovava token novo. Documentação no Figma com correspondência 1:1 no código.

Isso foi precondição da arquitetura dual persona. Sem DS, reusar 70% dos componentes entre Produtor e Afiliado seria impossível sem virar dois apps de verdade.

AI no fluxo interno de design. Pioneirei uso de Cursor, Claude Code, e AI agents para prototipar e validar hipóteses antes de mandar para design final. Tempo de protótipo caiu de 2 dias para 3 horas em fluxos novos. Essa experiência prática é a base do livro que escrevo hoje, "Design na Era da IA".

O princípio que levo para qualquer contexto, incluindo design systems corporativos maduros: DS não é entrega, é precondição. Tokens centralizados, governança clara, e AI como acelerador de validação são o que permitem squads entregarem em paralelo sem comer consistência.