julian
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- Nx 22.7 monorepo (pnpm 11.1, TypeScript 5.9, Node 24) - apps/api: NestJS 11 (CJS conforme CODING-RULES.md PGD-DB-004) - apps/web: React 19 + Vite 8 (ESM) - libs/shared/api-interface: Zod contract base - Docker Compose dev: Postgres 18, Valkey 8, MinIO, Mailpit - WDS artifacts: - design-artifacts/A-Product-Brief/ (5 docs canônicos + 16 dialogs) - design-artifacts/B-Trigger-Map/ (hub + 4 personas + feature impact) - Stack canon: STACK.md v2.2 + CODING-RULES.md v2.0 + brand.md - AGENTS.md + README.md como entrada para devs/agentes Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
6.6 KiB
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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
-
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)
-
NPS exige operação contínua
- Survey trimestral via email/in-app
- Implica módulo de feedback no produto (mesmo simples)
-
Suporte com SLA de 4h exige time/processo JCS
- Define expectativa: SDR + 1 atendente mínimo
- Pode ser Julian no início (não escalável, mas viável)
-
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