Exemplos de wedges

Quando você travar escrevendo o seu docs/product.md ou for revisá-lo depois do Módulo 3, abra esta página. São 15 wedges reais: o primeiro triângulo que cada produto registrou antes de virar o que é hoje. Inclui o CEAP, que aparece como exemplo principal do Módulo 2.

A página descreve o wedge original (o caminho mais curto que validou o produto com o primeiro grupo de usuários), não a versão atual da empresa.

Os 15 exemplos

Cada cartão mostra o triângulo usuário × tarefa × canal do wedge original, com uma observação curta de contexto.

Nubank

2014

Usuário: Classe média urbana frustrada com burocracia bancária
Tarefa: Cartão de crédito sem anuidade nem fila
Canal: Convite entre amigos (sem fila pública)

A Nubank lançou em 2014 com um único produto: o cartão. Conta, Pix, investimentos e seguro vieram anos depois. O canal “convite de amigo” não era marketing, era parte do produto: você só conseguia o cartão se alguém com cartão te indicasse. Esse design fez o wedge se auto-amplificar.

Conta Azul

2012

Usuário: Contador autônomo atendendo MEI/ME
Tarefa: ERP simples que o contador vende ao cliente
Canal: Canal contador-distribuidor com treinamento gratuito

A Conta Azul não vendia para a dona da padaria, vendia para o contador da padaria. O contador virava distribuidor: ganhava comissão recorrente e usava o produto como ferramenta de retenção dos próprios clientes. O wedge funciona porque os três elementos se sustentam: o usuário (contador), a tarefa (ferramenta para o cliente final) e o canal (treinamento gratuito que cria relacionamento) formam um ciclo fechado.

RD Station

2011

Usuário: Agência de marketing digital pequena no interior
Tarefa: Landing pages e email automation que substituem 4 ferramentas separadas
Canal: Revenda B2B com comissão recorrente

A escolha de “agência pequena no interior” como usuário foi precisa. Se o usuário fosse “empresa B2B em geral,” a RD entraria em competição direta com a HubSpot e provavelmente perderia. Agências pequenas no interior tinham necessidades específicas (substituir várias ferramentas, ter um canal de revenda) que a HubSpot não atacava, e foi aí que a RD se estabeleceu.

iFood

c. 2014

Usuário: Universitário em Belo Horizonte com fome às 23h
Tarefa: Fazer pedido sem ligar para a pizzaria
Canal: Agregador local de delivery em poucos restaurantes parceiros

O wedge geográfico (BH) e o usuário específico (universitário, horário noturno) foram a primeira tração antes da expansão para outras capitais. O canal era o próprio catálogo de restaurantes parceiros locais: uma curadoria pequena que fazia sentido para a vida noturna universitária da cidade.

Stone

2014

Usuário: Varejista médio fora do eixo Rio-SP frustrado com Cielo/Rede
Tarefa: Maquininha com taxa transparente e atendimento ágil
Canal: Vendedores próprios visitando lojas presencialmente

O canal era a parte menos visível: enquanto Cielo e Rede vendiam via banco, a Stone colocou um time de vendedores próprios na rua, batendo de loja em loja em cidades médias. Isso fazia sentido para o varejista médio (que não tinha tempo nem disposição para ir ao banco resolver) e oferecia um atendimento que os concorrentes não davam.

Hotmart

2011

Usuário: Produtor de infoproduto vendendo ebook em PDF via boleto manual
Tarefa: Plataforma de checkout com programa de afiliados
Canal: Programa de afiliados com comissão por venda

O wedge resolveu duas dores ao mesmo tempo: facilitou cobrança (substituiu boleto enviado por WhatsApp) e abriu canal de distribuição (afiliados ganhavam comissão por cada venda). O programa de afiliados não era marketing da Hotmart, era parte do produto, na mesma lógica do convite entre amigos da Nubank.

Quinto Andar

2013

Usuário: Locatário em São Paulo capital sem fiador
Tarefa: Aluguel sem fiador via análise de crédito própria + visita agendada online
Canal: Anúncios pagos com segmentação geográfica em São Paulo

A dor “não ter fiador” era universal em SP, mas o produto operacional era específico: análise de crédito interna (sem precisar de seguro-fiança) e agendamento de visita sem corretor. O wedge geográfico (SP capital) permitiu acertar o operacional de visita antes de escalar nacionalmente.

Loft

2018

Usuário: Proprietário de apartamento em bairro premium de SP querendo vender rápido
Tarefa: Loft compra direto, reforma e revende (modelo iBuyer)
Canal: Outdoor e anúncios pagos segmentados em bairros específicos

A Loft hoje é marketplace, mas o wedge original foi o modelo iBuyer (compra direta + revenda). O segmento (apartamento premium em bairros específicos de SP) e o canal (outdoor físico em zonas como Pinheiros e Vila Madalena) foram escolhidos para alcançar o usuário ansioso para vender, e não quem estava saindo da cidade.

Gympass

2012

Usuário: RH de empresa média que quer benefício diferenciado
Tarefa: Passe único para cerca de 1.000 academias em vez de convênio com 1 academia
Canal: Venda direta B2B para o RH (não para o funcionário)

O canal foi o que tornou o produto possível: a Gympass não vendia para o usuário final, vendia para a empresa dar a Gympass como benefício. Isso resolvia toda a dor de aquisição B2C (que mata a maioria dos apps de fitness): o usuário não precisava decidir, o RH decidia por ele. Em 2012, antes do rebrand para Wellhub.

Mercado Bitcoin

2013

Usuário: Adotante inicial de cripto brasileiro sem confiança em exchange estrangeira
Tarefa: Exchange brasileira que aceita TED/boleto e responde em português
Canal: Fóruns onde o usuário já estava (HardMob, BitcoinTalk seção BR) e indicação direta entre usuários

O usuário “adotante inicial de cripto BR” era um grupo pequeno mas muito ativo. O canal era a comunidade existente: o Mercado Bitcoin postava nos mesmos fóruns onde o usuário já estava lendo, em vez de tentar levar tráfego para um blog próprio. TED + boleto + atendimento em português resolviam três fricções que Mt.Gox e Coinbase deixavam abertas para o brasileiro.

VTEX

c. 2000-2005

Usuário: Varejista médio brasileiro com loja física querendo entrar online
Tarefa: Plataforma de e-commerce SaaS quando shopping virtual era custom-built
Canal: Venda direta consultiva para grandes redes (Walmart Brasil entre os primeiros clientes)

O canal “venda consultiva para grande conta” parecia custo extra, mas era exatamente o que o segmento precisava: varejistas grandes não compravam software de prateleira, precisavam de implementação assistida. A VTEX virou padrão dos grandes varejistas e usou esses logos como prova social para conquistar os médios depois.

Pipefy

2015

Usuário: Operações ou PM em empresa média com fluxo de trabalho ad-hoc no Excel/email
Tarefa: Ferramenta baseada em formulários que substitui Excel + email
Canal: Conteúdo inbound + uso individual gratuito antes de fechar com a empresa

O wedge “fluxo de trabalho no Excel” é específico: não é ferramenta de project management (que concorre com Asana/Monday), é substituto para Excel + email circular. O modelo gratuito permitia o usuário individual provar o produto dentro da empresa antes de virar conta paga. A adoção começava pelo usuário individual em um segmento que normalmente vende top-down para a diretoria.

CEAP / Onde Foi Parar a Cota

2024-2025

Usuário: Auditores do coLAB-i do TCU + jornalistas de dados cobrindo gastos públicos
Tarefa: Explorar 166 mil transações da CEAP com técnicas forenses (Benford, HHI, cruzamento CNAE) sem precisar instalar nada
Canal: Apresentação direta a órgãos de controle + comunidade de dados abertos (Escola de Dados, Open Knowledge Brasil, ABRAJI)

Construído como projeto educacional em 2024 (Escola de Dados), depois ganhou tração quando o coLAB-i do TCU pediu reunião pra entender o método. O wedge mudou de “produto educacional sobre detecção de anomalias” pra “ferramenta de referência usada por auditores e jornalistas” sem reescrever, porque os três elementos do triângulo continuaram coerentes. Impacto observável: cobertura jornalística de 3 operações reais da Polícia Federal (Galho Fraco, Hades, Overclean) usou o método demonstrado no produto, e o coLAB-i do TCU adotou a ferramenta como referência em auditoria parlamentar. URL pública: ceap.escoladados.com.

Querido Diário

2018

Usuário: Jornalistas e pesquisadores investigando municípios pequenos
Tarefa: Buscar texto integral de Diários Oficiais municipais sem ter que abrir 5.500 sites separados
Canal: Rede de jornalismo de dados, ABRAJI e Open Knowledge

Wedge cívico clássico (Open Knowledge Brasil). O usuário (jornalista cobrindo município pequeno), a tarefa (busca text-search em vez de download manual de PDF) e o canal (comunidade de dados abertos) só fazem sentido juntos. Tirar qualquer um quebra: trocar usuário por “qualquer cidadão” derruba o canal (cidadão não está na rede da ABRAJI); trocar tarefa por “visualizar gastos” derruba o produto (vira dashboard, não busca); trocar canal por “marketing direto” derruba o usuário (jornalista não chega via ad). URL pública: queridodiario.ok.org.br.

Focus NFe

2014

Usuário: Desenvolvedor brasileiro implementando emissão de nota fiscal eletrônica em produto SaaS
Tarefa: API REST que abstrai a complexidade dos webservices da SEFAZ (37 estados + ICP-Brasil)
Canal: GitHub + Stack Overflow + comunidade tech (Python BR, Ruby BR)

Wedge dev tool puro. O concorrente real é o próprio desenvolvedor decidindo construir a integração SEFAZ do zero (semanas de trabalho, manutenção contínua) versus pagar um wrapper. O canal “GitHub + Stack Overflow” funciona porque o usuário busca exatamente isso quando topa o problema na primeira vez. Sem o canal específico de dev (com SDKs em PT-BR, exemplos copy-paste), o produto seria mais um service na pilha.

Padrões que aparecem nos 15

Três observações que valem mais do que as 15 vinhetas separadas:

Exercício final — compare com o seu

Pegue o seu docs/product.md (a versão escrita na L02) e:

Identifique os 2 ou 3 wedges acima mais próximos do seu — pode ser por canal (B2B via distribuidor), por segmento (PME média), por tarefa (substituir X), ou por geografia.
Compare especificidade. Os 15 acima nomeiam usuário concreto (não "PMEs"), canal específico (não "marketing digital") e tarefa que substitui um artefato concreto (não "ajudar a ser produtivo"). O seu está nesse nível?
Ajuste 1 coisa no seu docs/product.md depois da comparação. Apenas uma.

prompt · text

Leia o meu `docs/product.md`. Compare com estes 15 wedges (referência abaixo). Me diga:

1. Qual dos 15 é mais próximo do meu wedge, e por quê (1 frase).
2. Qual o segundo mais próximo, e por quê.
3. Os 15 são mais específicos do que o meu em algum eixo (usuário / tarefa / canal)? Em qual eixo eu deveria especificar mais?
4. Sugira **um único ajuste pequeno** no `docs/product.md` (não me dê um plano completo — só um ajuste de 1 frase).

Os 15 wedges (referência):

1. Nubank — classe média urbana × cartão sem anuidade × convite entre amigos
2. Conta Azul — contador autônomo × ERP que o contador vende ao cliente × canal contador-distribuidor
3. RD Station — agência de marketing pequena no interior × landing pages + email × revenda B2B
4. iFood — universitário em BH × pedido sem ligar × agregador local
5. Stone — varejista médio fora do eixo × maquininha com taxa transparente × vendedores presenciais
6. Hotmart — produtor de infoproduto × checkout + afiliados × programa de afiliados
7. Quinto Andar — locatário SP sem fiador × aluguel sem fiador × Ads geo-segmentado SP
8. Loft — proprietário SP bairro premium × iBuyer × outdoor + Ads geo-segmentado por bairros
9. Gympass — RH de empresa média × passe único para 1000 academias × venda direta B2B
10. Mercado Bitcoin — adotante inicial cripto BR × exchange BR com TED/boleto × fóruns + indicação
11. VTEX — varejista médio com loja física × plataforma e-commerce SaaS × venda consultiva grande conta
12. Pipefy — operações/PM com fluxo no Excel × ferramenta baseada em formulários × uso individual gratuito
13. CEAP / Onde Foi Parar a Cota — auditores TCU + jornalistas de dados × explorar 166 mil transações de gastos parlamentares com técnicas forenses × apresentação direta + comunidade de dados abertos
14. Querido Diário — jornalista cobrindo município pequeno × buscar texto integral de Diários Oficiais municipais × ABRAJI + Open Knowledge Brasil
15. Focus NFe — desenvolvedor implementando NF-e em SaaS × API REST que abstrai SEFAZ × GitHub + Stack Overflow + comunidade tech BR

Aplique o ajuste sugerido no seu docs/product.md. Se você gostar do resultado, comite com mensagem docs(product): refine wedge after appendix comparison.

Quando voltar a esta página

Quando travar escrevendo docs/product.md (L02) — para calibrar o nível de especificidade.
Antes do Módulo 4 (Lançar) — para revisar se o canal que você previu na L02 ainda faz sentido depois de construir.
Antes do segundo produto — quando você usar o Builder OS de novo, esses 15 servem de referência inicial.