Family Food

Contexto

O Family Food é um restaurante familiar fictício, desenvolvido como parte de um projeto prático de UX Design. O desafio simulava um cenário comum: pequenos negócios que operam de forma presencial e precisam estruturar sua presença digital própria, reduzindo a dependência de marketplaces e fortalecendo o relacionamento direto com clientes.

O objetivo era criar um aplicativo de delivery alinhado à identidade do restaurante, que é próxima, acolhedora e confiável, sem abrir mão das expectativas já estabelecidas por grandes plataformas.

Problema

O desafio consistia em equilibrar duas frentes:

• Usabilidade para usuários com baixa familiaridade digital, que demandam clareza e simplicidade
• Eficiência para usuários habituados a apps de delivery, que valorizam agilidade e conveniência

Além disso, havia um objetivo de negócio: expandir o público, incluindo consumidores mais jovens, com a introdução de novos itens no cardápio.

A questão central passou a ser: como desenhar uma experiência única que atenda diferentes níveis de maturidade digital sem comprometer a simplicidade ou a eficiência?

Processo

Discovery: entendimento de contexto e comportamento

Iniciei com pesquisa secundária para mapear os principais fatores que influenciam o uso de apps de delivery. Os principais drivers identificados foram:

• Tempo de entrega
• Segurança no pagamento
• Preço
• Confiança na qualidade

Na sequência, conduzi entrevistas com 6 participantes, com foco em:

• motivações de uso
• comportamento durante o pedido
• frustrações com soluções atuais

Principais achados:

• O delivery está associado a momentos de conveniência e socialização
• Há frustração recorrente com erros de pedido e atrasos
• Interfaces complexas geram insegurança, especialmente para usuários menos experientes

Síntese: direcionadores de design

A análise levou a quatro princípios que guiaram o projeto:

• Progressividade na navegação → reduzir sobrecarga cognitiva
• Feedback contínuo → diminuir ansiedade sobre o status do pedido
• Fidelização → incentivar recorrência além de preço
• Transparência na entrega → alinhar expectativa e experiência

Para sustentar as decisões, desenvolvi duas personas complementares:

• Elis: menor familiaridade digital, foco em clareza
• Gab: usuário frequente, orientado por rapidez

Esses perfis ajudaram a manter o equilíbrio entre acessibilidade e eficiência ao longo do projeto.

Benchmarking: definição de posicionamento

A análise comparativa incluiu plataformas como iFood e Rappi, além de apps próprios de restaurantes.

Principais aprendizados:

• Marketplaces priorizam variedade, mas aumentam complexidade
• Apps próprios oferecem maior controle e consistência

Isso orientou a decisão de seguir com uma experiência mais direta, com menor carga cognitiva, evitando padrões de marketplace.

Ideação e arquitetura

Estruturei o fluxo considerando dois momentos principais:

• autenticação
• navegação, pedido e acompanhamento

A partir disso, explorei soluções em wireframes de baixa fidelidade.

Decisões-chave:

• inclusão de busca direta (para usuários objetivos)
• seção de itens recorrentes (redução de esforço)
• sistema de pontos (estratégia de retenção)

Validação: protótipo lo-fi

Realizei testes de usabilidade com tarefas representativas do fluxo completo.

Principais problemas identificados:

• baixa reconhecibilidade do ícone de cardápio
• ambiguidade na seção de itens recorrentes
• ausência de filtros esperados (ex: frete grátis)
• dificuldades de interação por questões de layout

Esses pontos foram ajustados antes da evolução visual.

Design visual

A construção da interface considerou:

• alinhamento com a proposta acolhedora da marca
• equilíbrio entre familiaridade e apelo jovem
• critérios de acessibilidade

Validação: protótipo hi-fi

Uma nova rodada de testes revelou ajustes mais refinados, principalmente relacionados a:

• clareza de nomenclatura
• indicadores visuais de interação (affordance)

Exemplos:

• itens recorrentes não eram reconhecidos pelo nome
• ausência de indicação de scroll prejudicava descoberta
• termos pouco claros geravam dúvida em funcionalidades

As melhorias focaram em tornar a interface mais autoexplicativa.