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PLG Patterns

Findings da pesquisa NotebookLM (2026-06-03, notebook dbcb583b-89b5-46b7-946d-a297a6cb2907) sobre PLG em fintech BR, traduzidos em decisões concretas do mel.

  • Reusa canal existente — WhatsApp em vez de app standalone. Casal já está lá (ADR 007).
  • Open Finance contextual — quando entrar via Pluggy, é opt-in dentro da conversa, não passo obrigatório.
  • Setup em menos de 5 min — primeira msg oi cria Household direto, agente cumprimenta, conversa começa.
  • Sem signup, sem senha, sem email — anonymous-first (ADR 006). Email vira upgrade opcional pra multi-device.

Aplicado em cenário wa-001 e cenário 018.

  • Linguagem natural — “gastei 50 no mercado” funciona; formulário não.
  • Categorização IA invisível — tools internas mapeiam texto → RecurringExpense; casal não vê schema.
  • Confirma só com dúvida real — gasto trivial vira “anotado R$ 50 mercado 👍” direto (ADR 008).
  • Fast-path sem confirm — write tool RecordSpendTool registra sem propose → confirm pra ações triviais (cenário 020).
  • Ferramentas pra casal — convidar parceiro é gesto natural, não fricção. Link wa.me/<bot> ou share link ?ref=<token>.
  • Sync real-time — group chat 1:1 = ambos members veem mesma conversa, mesmo state.
  • K-factor 1.5 target — cada casal traz 1.5 outros via referral attribution (docs/CEO.md #7).

Aplicado em cenário 016 referral attribution, landing-002 share viral, wa-003 group.

  • WhatsApp 87x/dia — fricção zero pra reabrir.
  • Notificações proativasReminderService (cenário 019) dispara fatura vencendo, alerta de overspend, meta off-pace.
  • UX writing empático — em estresse financeiro, empatia primeiro, ação depois (ADR 008).
  • Alerts não corporate — “tá perto do limite” em vez de “Atenção! Operação anormal” (cenário 015).
  • App standalone — concorrentes (Mobills, Organizze) exigem abrir app dedicado. Casal não volta diariamente.
  • Signup formal — Honeydue/Mobills/Organizze pedem conta. mel não.
  • “Prezado cliente” — destruiu confiança em pilots BR per findings. mel proibido por ADR 008.
  • Múltiplas perguntas por turn — quebra fluxo conversacional. mel: 1 pergunta/turn.

ADRs e cenários que ancoram esses findings: