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MVP: o que é, por que fazer e como lançar seu produto mínimo viável

Por 12/08/2021 15/07/2025 16 minutos

MVP (Minimum Viable Product) é a menor versão de um produto que chega ao usuário já gerando valor e, sobretudo, aprendizado.

Criado em 2001 por Steve Blank e difundido por Eric Ries na metodologia Lean Startup, o conceito transformou-se em um dos atalhos mais curtos (e seguros) para a inovação efetiva. Afinal, permite validar hipóteses antes de grandes investimentos, reduzir o time-to-market e adaptar a estratégia com dados reais.

Essas são vantagens críticas para empresas que disputam mercados cada vez mais voláteis e digitais. Neste artigo, você verá por que o MVP evoluiu de simples experimento para ativo competitivo e como aplicá-lo para acelerar decisões, cortar desperdícios e escalar soluções com menor índice de incerteza.

O que significa MVP?

Em 2001, Frank Robinson cunhou o termo Minimum Viable Product, definindo-o como o menor produto possível que ainda entrega valor ao cliente. Pouco depois, Eric Ries levou a ideia ao mainstream com o livro Lean Startup, posicionando o MVP como peça-chave do ciclo Build – Measure – Learn:

  1. Build: entregue a menor versão funcional que resolva um problema específico do usuário;
  2. Measure: colete métricas de uso e feedback qualitativo sem filtros;
  3. Learn: confronte as hipóteses de negócio, decida iterar, escalar ou pivotar.

Essa cadência contínua substitui lançamentos “tudo-ou-nada” por experimentos rápidos que reduzem custo de oportunidade, evitam excessos na etapa de engenharia e antecipam valor para cliente e empresa.

MVP_EricRies
Uma roda não tem valor para o cliente. Um skate não é um carro, mas tem valor, já que serve como meio de transporte. Fonte: https://www.interaction-design.org/

Em essência, vale lembrar: um MVP não é um “produto incompleto” ou um “produto pequeno” ou um “produto ruim”, mas sim o artefato mínimo capaz de validar (ou invalidar) hipóteses estratégicas com dados reais, acelerando decisões e protegendo o investimento em inovação.

Nesse sentido, o MVP resolve uma série de problemas logo no primeiro lançamento de um produto digital, pois garante que ele tenha os recursos necessários — e somente esses — para ir ao mercado ser testado pelos primeiros usuários.

Por que a definição de MVP ainda gera discussões?

Duas décadas depois do lançamento do conceito, o MVP continua polêmico porque esbarra em zonas cinzentas que cada time interpreta de forma própria:

  • Precisa ter código? Para uns, só vale como produto se houver linha de código em produção; para outros, um teste no-code (landing page, concierge, Wizard of Oz) já cumpre a missão de validar hipóteses.
  • Quão “mínimo” é mínimo? Se a versão inicial não contém login num app de exames, o valor cai a zero; se o primeiro release de um app de transporte já permite escolher música e snacks, passou do ponto. Encontrar o ponto ótimo entre insuficiente e superdimensionado demanda reflexões.
  • Serve para qualquer negócio? Em modelos de negócio regulados ou com infraestrutura crítica (Finanças, Saúde), o “viável” envolve requisitos de segurança, compliance e alta disponibilidade, o que eleva o ponto de partida.
  • Confusão entre protótipo e produto. Protótipos validam usabilidade; MVPs testam valor de mercado. Equipes que misturam essas finalidades gastam demais ou aprendem menos.

Esses dilemas mantêm vivo o debate: o MVP deve ser suficientemente robusto para entregar valor real ao usuário e, ao mesmo tempo, enxuto o bastante para gerar aprendizado rápido. E esse equilíbrio varia caso a caso.

De acordo com Eric Ries, no livro Lean Startup:

“Ao considerar a construção do seu Mínimo Produto Viável, remova qualquer recurso, processo ou esforço que não contribua diretamente para o aprendizado que você busca”.

Enquanto para o autor original do termo MVP, Frank Robinson, a ideia é maximizar o Retorno sobre o Investimento (ROI), para Eric Ries o importante é maximizar o aprendizado. Essa segunda visão foi responsável por abrir possibilidades para experimentações mais leves como landing pages, concierges, etc.

Tipos de MVP e como escolher o formato certo

O sucesso das suas iniciativas está diretamente relacionado à escolha do tipo de MVP adequado. Nesse sentido, é fundamental entender detalhes sobre cada um:

  • Protótipo interativo: mock-ups navegáveis em Figma ou Marvel permitem validar fluxo e usabilidade rapidamente, sem escrever código. Indicado quando a empresa ainda testa a proposta de valor e quer feedback qualitativo rápido, com risco técnico mínimo.
  • MVP low-code / no-code: plataformas como Bubble, Retool ou OutSystems aceleram a entrega de uma versão funcional integrada a serviços de pagamento, CRM ou analytics. Boa escolha para organizações com recursos limitados ou cuja TI está dedicada a sistemas core; o foco é medir tração de mercado sem comprometer o backlog principal.
  • MVP de IA (Agentic): combina LLMs prontos e orquestração para provar casos de uso como recomendação inteligente ou atendimento autônomo. Exige governança de dados e avaliação de vieses, mas economiza meses de P&D. Ideal para empresas maduras em analytics que querem validar ROI antes de treinar modelos proprietários.
  • MVP de integração: quando o diferencial está em conectar múltiplos sistemas legados (ex.: ERP + gateways de pagamento), um backbone de APIs ou mensageria é suficiente para testar viabilidade operacional. Recomendado para corporações com alto risco de compliance.
  • Concierge ou Wizard of Oz: processos manuais disfarçados de automação permitem validar hipóteses de serviço com custo mínimo; úteis em fases very-early, onde o maior risco é a aceitação do conceito, não a escala.

Como decidir?

Avalie:

  1. Maturidade digital: times experientes podem partir direto para low-code e iniciantes colhem mais aprendizagem em protótipos;
  2. Recursos de TI disponíveis: se squads estão sobrecarregados, opte por ferramentas no-code;
  3. Risco regulatório ou de dado: para setores críticos, comece com MVP de integração ou concierge para evitar exposição prematura. Assim, você maximiza aprendizado e minimiza desperdício no caminho para o produto final.

Principais objetivos de um MVP

O MVP não é um “protótipo bonito” nem uma versão “barata” do produto final. Ele é um experimento vivo, que converte hipóteses em dados acionáveis. Na prática, sua missão pode ser resumida em quatro metas principais:

  1. Validar hipóteses de negócio com o mínimo de recursos: em vez de investir meses em desenvolvimento completo, testamos a tese central — por exemplo, “clientes preferem pedir pelo celular” — usando soluções low-code ou no-code.
  2. Coletar feedback real de early adopters: lançar cedo coloca a solução nas mãos de usuários que toleram imperfeições em troca de valor novo. As interações, taxas de conversão e comentários desses primeiros clientes orientam a próxima iteração.
  3. Experimentar o mercado antes de escalar: métricas como CAC, ticket médio e churn já aparecem no MVP. Se o custo de aquisição for inviável ou o uso não se sustentar, pivotamos antes de comprometer grandes orçamentos.
  4. Transformar dados em decisões de produto: o ciclo Build–Measure–Learn se fecha quando análises quantitativas (analytics, heatmaps) e qualitativas (entrevistas, surveys) apontam se devemos melhorar, ajustar ou descartar a ideia original.
MVP_FrankRobinson
O MVP é o produto com maior Retorno sobre Investimento (ROI), e menor risco ou esforço. Fonte: http://www.syncdev.com/

Benefícios para empresas de grande porte

Independentemente do nicho, sabemos que inovação é requisito de sobrevivência das empresas que contam com um faturamento alto, mas ninguém quer “apostar a empresa” num único lançamento. O MVP resolve esse dilema porque traz:

  1. Hedge financeiro: um MVP exige frações do CAPEX de um rollout completo, funcionando como derivativo de baixo custo. Então, se a hipótese não se prova, a perda é controlada; se valida, justifica alocação de mais recursos.
  2. Velocidade de board-reporting: ao colocar a primeira versão em produção em semanas, o time de inovação leva indicadores de adoção e NPS reais para o conselho, acelerando liberações de orçamento e evitando os longos ciclos de aprovação, de 6 a 12 meses.
  3. IA como motor de aprendizado preditivo: modelos de machine learning plugados ao MVP revelam padrões de uso dias após o lançamento, permitindo reconfigurar o roadmap pela probabilidade de ROI e não por “gut feeling”.
  4. Cultura de experimentação de baixo atrito: squads enxutas operando com Lean & Kanban demonstram que é possível entregar valor contínuo sem ferir a governança. O resultado é engajamento de talentos e migração orgânica do mindset “projeto” para “produto”.
  5. Captação de inteligência competitiva: early-adopters geram dados de mercado que nenhum estudo de benchmark oferece, como fronteiras de preço, barreiras de adoção e funcionalidades game-changer surgem antes que concorrentes percebam o movimento.
  6. Pivotagem antes que o custo escale: métricas como CAC/LTV e churn precoce sinalizam, em poucas sprints, se a proposta deve evoluir, ser reajustada ou descartada, economizando milhões em desenvolvimento e marketing.

Dessa forma, o MVP se converte em ferramenta de transformação digital e tomada de decisão estratégica, entregando agilidade sem comprometer escala ou governança.

MVP no ciclo de desenvolvimento

O MVP funciona como um degrau importante dentro do Software Development Life-Cycle (SDLC) e, ao mesmo tempo, como catalisador do Design Thinking.

Imagem ilustrativa das etapas do design thinking

Começamos com uma fase de Descoberta: entrevistas, mapas de jornada e workshops de cocriação revelam hipóteses de alto impacto.

A seguir, prototipamos rapidamente, seja em Figma ou em plataformas low-code, para que usuários toquem a ideia antes mesmo de existir código definitivo.

Quando a solução ganha tração nos testes de usabilidade, evoluímos para uma entrega funcional mínima.

Aqui, o MVP entra na esteira ágil como o primeiro incremento de produto: uma versão enxuta, mas já instrumentada com telemetria e eventos que capturam métricas de adoção, conversão e satisfação.

Essa instrumentação não é passiva: modelos de IA analisam logs de navegação, clusterizam feedback aberto e indicam padrões de churn ainda invisíveis ao time. Em uma questão de minutos ou horas, podemos traduzir esses insights em backlog, fechando o ciclo Build → Measure → Learn.

A combinação de low-code (que encurta o time-to-market) e IA (que automatiza a leitura de dados) reduz o custo dos erros e aumenta a assertividade das decisões.

Como criar um MVP em 6 passos

Para evitar os problemas citados, siga o passo a passo abaixo para criar um MVP:

  1. Defina a proposta de valor

    Redija uma Problem Statement concisa e associe-a a uma Value Proposition Canvas. O objetivo é traduzir dores do público-alvo em benefícios mensuráveis (ex.: reduzir o tempo de onboarding em 40%). Sem essa âncora, qualquer métrica posterior ficará sem referência. Definição do problema e metas
    Priorize desafios estratégicos do negócio. Um MVP de IA também deve responder a uma dor real da organização — seja ela operacional, de mercado ou de cliente.

  2. Mapeie funcionalidades essenciais

    Construa um Feature Tree e aplique a matriz MoSCoW para separar must-have de itens “nice to have”. Em seguida, converta os must em User Stories com critérios de aceitação claros. É neles que você instrumentará métricas de adoção.

  3. Desenhe o roadmap estratégico

    Use Opportunity Solution Tree ou Story Mapping para sequenciar entregas. O primeiro incremento deve fechar um ciclo de valor completo (problema → solução → métrica). Planeje, no máximo, 90 dias: acima disso, o risco de requisitos mudarem é maior.

  4. Desenvolva rapidamente

    Combine low-code e componentes prontos para acelerar a fundação técnica. Mantenha CI/CD simple, com pipeline de build, testes automatizados e deploy em nuvem.

  5. Colete feedback em tempo real

    Instrumente eventos no front-end (usando o GA4, por exemplo) e use feature flags para lançamentos graduais. Integre formulários in-app e entrevistas rápidas na própria interface. KPIs mínimos: taxa de conclusão de tarefa, NPS de primeira sessão e tempo até valor percebido (time-to-wow).

  6. Ajuste ou pivote

    Ao final de cada sprint, rode o ciclo Build → Measure → Learn. Se as métricas apresentam indícios claros (ou evidência consistente), evolua a funcionalidade; se invalidam a hipótese, mude segmento, proposta ou tecnologia, mantendo o aprendizado como ativo central.

Métricas e tomada de decisão

No MVP, dados substituem opiniões. Os KPIs abaixo funcionam como um painel de controle para saber se é hora de perseverar ou pivotar:

KPIO que medeSinal de perseverar*Sinal de pivotar*
Adoção (First-Time Activation)% de usuários que completam a ação-chave na 1ª sessão≥ 25% do total de visits< 10% mesmo após ajustes de UX
Retenção (D + 7 / D + 30)Usuários que retornam e repetem a ação-chaveCurva de retenção estabiliza > 20%Queda > 50% entre D1 e D7
Taxa de conversãoLeads ⇒ usuários ativos ou usuários ⇒ pagantesCrescimento contínuo sprint a sprintEstagnação ou queda após 2 ciclos completos
Tempo-para-valor (TTV)Minutos até o “aha moment”≤ 5 min na primeira jornada> 1 hora mesmo com onboarding guiado
Custo por Aprendizado (CPLA)Investimento ÷ hipóteses validadasROI > 1 dentro de 90 diasROI negativo mesmo com escopo mínimo
* Essas são apenas referências. Avalie seu contexto de forma holística e personalizada, com base nos dados do seu negócio e mercado!

Alguns critérios de decisão são:

  • Perseverar: ao menos dois KPIs mostram tendência positiva e o CPLA mantém ROI viável. Avance para versões incrementais.
  • Pivotar suave: uma métrica crítica (ex.: adoção) não evolui, mas entrevistas indicam ajuste de posicionamento ou funcionalidade resolve.
  • Pivotar radical: múltiplos KPIs negativos e feedback qualitativo confirma falta de product-market fit. Redefina persona, proposta de valor ou canal.

Esse quadro orienta decisões baseadas em evidências e minimiza vieses.

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Exemplos de MVP que mudaram o jogo no Brasil

A seguir, confira alguns exemplos notórios de MVPs que se destacaram no mercado brasileiro.

FinTech — Nubank

A hipótese era simples: “brasileiros pagam tarifas bancárias porque não têm alternativa digital”. Para testar, o Nubank lançou um MVP restrito a alguns early-adopters, formado por colaboradores, amigos e uma fila de espera pública. A oferta era apenas um cartão de crédito sem anuidade, controlado por app.

Nada de conta, rewards ou empréstimos. Em poucas semanas a equipe mediu a adoção, retenção e satisfação.

Com os sinais positivos, o Nubank levantou capital Série A, abriu a lista para o público e pivotou de “cartão” para “superapp financeiro”, conquistando vantagem competitiva antes que bancos tradicionais reagissem.

HealthTech — Dr. Consulta

A clínica paulista queria saber se consultas particulares de baixo custo, agendadas online, teriam aderência fora do sistema privado tradicional. O MVP tinha como objetivo oferecer atendimento a pacientes com sintomas de gripe e coronavírus.

O feedback mostrou que transparência de preço e rapidez no atendimento resolviam uma dor latente que ia além das diagnosticadas inicialmente. Resultado: expansão para inúmeras unidades, atendimento via teleconsulta, parceria com laboratórios e prontuário digital próprio, e muito mais.

EdTech — Broscope

A Broscope queria validar se aulas particulares online supririam as dores de custo e deslocamento de professores e alunos. Em só quatro sprints de duas semanas, nosso squad de Concepção + Experimentação montou um MVP No-Code em CMS.

Os aprendizados, como filtros de busca e oferta de horários, eram decisivos na conversão, e alimentaram o backlog do produto definitivo.

Veja o case completo aqui!

Um MVP bem-executado acelera sua transformação digital

Em resumo, um MVP é um dos mecanismos mais rápidos e econômicos para transformar hipóteses em dados, e dados em decisões estratégicas. Quando construído sobre o ciclo correto, ele permite validar proposta de valor, ajustar roadmap e reduzir riscos antes que grandes orçamentos sejam investidos.

A fórmula de sucesso combina três pilares: estrutura iterativa e enxuta (Lean), design genuinamente orientado ao usuário e uso inteligente de prototipagem low-code/AI para encurtar o time-to-market.

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Perguntas frequentes sobre MVP

Por fim, confira as respostas para outras dúvidas sobre MVP.

Qual é a diferença entre protótipo, POC e MVP?

Um protótipo foca na experiência visual e de fluxo, uma POC comprova a viabilidade técnica de uma tecnologia, e o MVP é a primeira versão funcional entregue a usuários reais para validar valor de mercado, modelo de negócio e hipóteses de uso.

Quanto tempo, em média, leva para lançar um MVP corporativo?
Quais sinais indicam que devo pivotar ou escalar um MVP?
Foto do autor

Pâmela Seyffert

Content Marketing Analyst na SoftDesign. Jornalista (UCPEL) com MBA em Gestão Empresarial (UNISINOS) e mestrado em Comunicação Estratégica (Universidade Nova de Lisboa). Especialista em comunicação e criação de conteúdo.

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