# Success Criteria — SAR (Força de Vendas) **Confirmed:** 2026-05-26 **Step:** 08 — Success Criteria > Critérios SMART para guiar decisões. **North Star do MVP:** retenção do 1º cliente nos primeiros 3 meses. --- ## North Star ### MVP (primeiros 6 meses) > **1º cliente real paga e renova sem cancelar nos primeiros 3 meses após go-live.** Critério primário: **retenção provada** > tração massiva. Prova que o produto entrega valor sustentado, não só "wow" da demo. ### Y1 comercial (12 meses pós-GA) > **10-20 clientes pagantes (perfil conservador) com NPS dos donos > 50 e ARR de R$ 200k-600k.** Foco em referências sólidas que alimentem o canal #1 (boca-a-boca). --- ## A. Sucesso do negócio JCS (north star externa) | Métrica | Target Y1 | Frequência de revisão | Por quê | |---|---|---|---| | **Clientes pagantes (logos)** | 10-20 | Mensal | Tração de mercado | | **MRR** | R$ 17k-50k (final de Y1) | Mensal | Saúde recorrente | | **ARR** | R$ 200k-600k | Trimestral | Valuation-relevant | | **Logo churn mensal** | < 3% | Mensal | Saúde da retenção SaaS B2B | | **NPS dos buyers (donos)** | > 50 | Trimestral | Probabilidade de indicação (canal #1) | | **CAC payback** | < 12 meses | Trimestral | Eficiência de aquisição | | **NRR (Net Revenue Retention)** | > 110% | Trimestral | Expansão dentro da base (clientes crescem reps) | ### Cálculo de ARR Y1 (sanity check) Mix realista assumido: maioria clientes pequenos (5-10 reps) no início, alguns médios baixos. - ARR médio/cliente Y1: ~R$ 15k-30k - 10 clientes: R$ 150k-300k (conservador-baixo) - 20 clientes: R$ 300k-600k (conservador-alto) → **Faixa target: R$ 200k-600k ARR ao final de Y1.** --- ## B. Sucesso do cliente (a empresa que comprou) > A prova de que o SAR cumpre a promessa. Se o cliente cresce, ele recomenda — alimenta canal #1. | Métrica | Como medir | Target | Quando | |---|---|---|---| | **Pedidos/rep/mês vs. baseline pré-SAR** | Cliente declara baseline; SAR mede pós | **+15-30%** | 6 meses pós-go-live | | **% clientes inativos recuperados via alerta IA** | Funil: inativo (>60d sem pedido) → pedido novo | **10-20%** | 3 meses pós-go-live | | **Tempo médio aprovação de desconto** | Telemetria: rep envia → supervisor decide | **< 30 min** | Imediato (vs horas no WhatsApp) | | **% reps ativos no produto** | DAU/MAU dos reps cadastrados | **> 80%** | 60 dias pós-go-live | | **NPS dos reps** | Survey trimestral | **> 30** | Trimestral (reps são duros) | --- ## C. Comportamento dos usuários (signal de adoção) | Persona | Métrica | Target | Por quê | |---|---|---|---| | **🟢 Rafael (Rep)** | % pedidos lançados pelo SAR vs paralelo (WhatsApp/papel) | **> 95%** | Prova adoção real | | | Tempo médio de lançamento de pedido | **< 60s** | Cumpre cenário canônico | | | DAU/MAU | **> 70%** | Uso diário esperado | | **🟡 Sandra (Supervisora)** | Aprovações via SAR (não WhatsApp) | **> 90%** | Prova que abandona canal velho | | | Acessa "tela do dia" diariamente | **> 80% dias úteis** | Validação do "apertar parafusos" | | **🔵 Daniel (Dono)** | Acessa insights da IA | **> 2x/semana** | Diferencial declarado (IA estratégica) | | **🟣 Alice (Admin)** | Lança campanha sem suporte JCS | **> 80% das campanhas** | Validação do editor no-code | --- ## D. Qualidade de experiência (signal de saúde) | Métrica | Target | Por quê | |---|---|---| | **p95 latência de tela** | < 800ms | Promessa "tempo real" | | **p95 lançamento de pedido (end-to-end)** | < 60s | Cumpre cenário Rafael | | **% tickets de suporte resolvidos < 4h** | > 80% | Padrão B2B SaaS | | **Disponibilidade (uptime mensal)** | 99.5% | SLA típico | | **Pedidos perdidos por bug/sync** | **0** | Crítico — Rafael não confia se perder pedido | | **Workspace provisionado em** | < 5 min (trial) | Onboarding "fácil" declarado | --- ## Timeline / Marcos | Marco | Quando | Critério de aceite | |---|---|---| | **MVP em produção com 1º cliente real** | **3-4 meses** (a partir de 2026-05-26) | Cliente assinou contrato pago, está usando os 4 cockpits no dia-a-dia | | **MVP validado** | + 3 meses (≈mês 6-7) | 1º cliente renovou (não cancelou) → north star MVP atingida | | **Beta público / abertura para SDR** | + 1-2 meses (≈mês 8) | Funcionalidade core estável, processo comercial JCS operacional | | **10 clientes pagantes** | ≈ mês 12 | Marco conservador Y1 | | **20 clientes pagantes** | ≈ mês 16-18 | Marco esticado Y1+ | **Premissa de timeline:** Julian acumulando PO + Tech + Champion com 1-2 devs adicionais. Stack canon + brand + concept prontos aceleram em ~30% vs. greenfield total. --- ## Decisões implícitas nessas métricas 1. **Métricas exigem instrumentação no produto desde MVP** - Telemetria de p95 latência, DAU/MAU, tempo de lançamento, funil de inativo→pedido - Implica setup de observabilidade (Pino + OTel + Grafana — STACK.md §09) **no MVP**, não em Phase 2 de roadmap - Implica também eventos de produto para analytics (PostHog, Amplitude, ou solução self-host) 2. **NPS exige operação contínua** - Survey trimestral via email/in-app - Implica módulo de feedback no produto (mesmo simples) 3. **Suporte com SLA de 4h exige time/processo JCS** - Define expectativa: SDR + 1 atendente mínimo - Pode ser Julian no início (não escalável, mas viável) 4. **CAC payback < 12 meses define o range comercial** - Para ticket médio R$ 1.500/mês (cliente médio), CAC < R$ 18k → limita custos de aquisição (eventos, ads, parceiros) - Implica que a aquisição começa **boca-a-boca + SEO** (custo baixo), não ads pagos pesados --- ## Riscos calibrados pelos critérios | Risco | Métrica que detecta | Ação se falhar | |---|---|---| | **Rafael não adota** | DAU/MAU < 50% em 60 dias | Revisão UX mobile-first; possível pivot de interação | | **Sandra não confia** | Aprovações via WhatsApp > 30% | Investigação: SAR lenta? Falta contexto? Workflow ruim? | | **Daniel ignora IA** | < 1x/semana em IA insights | IA está irrelevante / pouco visível / black box demais | | **Cliente cancela em 3 meses** | Churn > 0 nos primeiros 3 meses | NORTH STAR FALHADA — review estrutural do MVP | | **Pedidos perdidos por bug** | > 0 incidentes em qualquer janela | P0 imediato — bloqueio de release até root cause | --- ## Lacunas conscientemente adiadas - Preço exato/rep (validar com primeiras vendas) - Métrica de eficiência IA (qualidade de sugestão) — definir após primeiros insights gerados - NPS de Alice (Admin) — não prioritário no MVP - Métricas detalhadas de WhatsApp (engagement, response rate) — após integração funcionar