De 5 mil a 32 mil+ usuários

A arOS é um SaaS de IA para marketing. Entrei para escrever prompts e acabei liderando a estratégia de marketing.

Ficha

• Função: Estrategista de Marketing e Engenheiro de Prompt
• Período: mar 2025 a set 2026
• Time: fundadores, desenvolvedores e time comercial; trabalhei próximo do cofundador Bruno Picinini
• Escopo: posicionamento, campanhas, lançamentos, landing pages, anúncios, onboarding e fluxo de upgrade
• Resultado principal: a plataforma passou de cerca de 5 mil para mais de 32 mil usuários

Contexto

A arOS transforma o "DNA" de uma empresa (marca, público, oferta e voz) em conteúdo e campanhas por meio de agentes de IA. Quando cheguei, eram cerca de 5 mil usuários. Entrei para prompts e agentes. Meu repertório de marketing logo me levou para estratégia, conteúdo e decisões de produto.

O problema

Vender IA para marketing a profissionais de marketing é difícil. Eles já viram todas as promessas. Precisávamos achar os segmentos que teriam valor real, chegar até eles com prova e não com hype, e tornar simples comprar e fazer upgrade de um produto de cerca de R$100 por mês.

O que eu fiz

1. Achei um segmento e testei rápido. Muitos usuários eram donos de agência. Trouxemos um influenciador dono de agência que já falava de ferramentas de IA, e eu estruturei o lançamento: conteúdo, mensagens dos anúncios, landing page, sequência de e-mails, roteiro da aula ao vivo e oferta.
2. Ouvi o que o segmento precisava. Agências pediam vários assentos e convite de colaboradores. Esse não era o rumo do produto, então reduzimos a aquisição nesse segmento, mesmo com bom retorno de mídia.
3. Troquei chamadas de venda por self-service. Cerca de dez vendedores trabalhavam um plano de R$100 por mês. Adaptei a oferta, a jornada no produto e o fluxo de upgrade para o cliente comprar no site ou fazer upgrade dentro do produto, em dois formatos: landing page e landing page com VSL.
4. Barateei os testes de landing page. Duplicar páginas num construtor nos atrasava. Montei um fluxo com páginas em código no GitHub, um template comprado e IA para gerar variações de copy e layout. Com o PostHog lendo o comportamento, subíamos novas variações a cada um ou dois dias.
5. Ajustei o onboarding com dados e conversas. O comportamento no PostHog e conversas com usuários mostraram onde as pessoas abandonavam e por que algumas pediam estorno. Isso alimentou uma revisão do onboarding com apoio de IA.
6. Criei muitos anúncios. Criativos e mensagens ligados à mesma estratégia.

Decisões-chave

Resultados

A plataforma passou de cerca de 5 mil para mais de 32 mil usuários enquanto eu liderava a estratégia de marketing. Foi trabalho de equipe: fundadores, desenvolvedores e comercial moveram esse número juntos.

O que aprendi

• Bom retorno de mídia não é encaixe de produto. Um segmento pode se pagar e ainda ser o segmento errado.
• O preço define o jeito de vender. Ticket baixo pede um produto que se vende sozinho.
• Teste rápido e barato vale mais que discussão longa sobre uma página.