# data[].attributes.headline
Métricas para validar as hipóteses do negócio

# data[].attributes.subject
Métricas para validar as hipóteses do negócio

# data[].attributes.body
O Conecta Carreiras é um aplicativo educacional que conecta os conteúdos escolares ao mundo do trabalho, ajudando estudantes do ensino fundamental II e médio a descobrirem suas vocações. Ele resolve a falta de conexão entre escola e mercado, tornando o aprendizado mais relevante e motivador. O app oferece exploração de carreiras, testes de perfil, trilhas personalizadas, desafios práticos e oportunidades reais de aprendizado e estágio, guiando o jovem na escolha da profissão e no desenvolvimento de seu futuro.

# data[].attributes.body
❌ Problemas dos estudantes:

• Não entendem a utilidade das matérias.

• Desinteresse pela escola.

• Dúvida sobre qual profissão seguir.

✅ Nossa Solução:

• 📚 Liga escola ao mercado de trabalho.

• 🧪 Mostra aplicações práticas do que aprendem.

• 🎯 Ajuda jovens a descobrir e planejar suas carreiras.

# data[].attributes.body
📘 Aprender → matérias escolares conectadas a profissões reais.

🧭 Orientar → testes de perfil e trilhas personalizadas para guiar escolhas.

🚀 Transformar → estudo em motivação e preparação para o futuro.

# data[].attributes.attachment_caption
 “O Conecta Carreiras transforma o estudo em um caminho para o futuro profissional dos jovens.”

# data[].attributes.headline
Jornadas atendidas ou melhoradas pelo MVP

# data[].attributes.subject
Jornadas atendidas ou melhoradas pelo MVP

# data[].attributes.body
"O usuário não encontra vagas compatíveis com seu perfil".

Exemplo 2:

"O usuário está terminando o ensino médio e não sabe o próximo passo que gostaria de dar".

# data[].attributes.body
"Ferramenta de filtragem inteligente que sugere vagas compatíveis".

# data[].attributes.body
"A ponte entre você e sua carreira."

# data[].attributes.body
"Reduzir o tempo de busca e aumentar a chance de conseguir uma entrevista ou inicío de um curso".

# data[].attributes.body
Nome: Pedro Henrique Silva

Idade: 16 anos (cursando o 2º ano do Ensino Médio).

Localização: Região metropolitana de uma grande cidade (mora com os pais).

Renda familiar: Sem renda própria, recebe mesada de  R$ 500

Profissão: Estudante.

# data[].attributes.body
Pedro se sente perdido e pressionado a escolher uma carreira, então ele recorreu ao nosso app

# data[].attributes.body
Idade: 25 ano ( tentando o OAB )

Localização: Copacabana, Rio de Janeiro

Renda : R$2.500

ocupação: Estudante

# data[].attributes.body
Marina fez Direito, mais não se sente satisfeita com a profissão ao qual atua. Então ela decidiu fazer uma mudança de carreira. Então ela decidiu usar o aplicativo conecta carreiras para descobrir novas profissões

# data[].attributes.body
Os dois são exemplos de pessoas reais que usariam no app

# data[].attributes.body
"Descubra qual faculdade perto de você tem o curso de design que você sonha."

# data[].attributes.body
''Crie seu mapa de habilidades e veja sua evolução rumo à carreira desejada."

# data[].attributes.body
"Navegue para seu futuro: O ponto de partida da sua jornada."

# data[].attributes.body
"Crie seu Perfil Vocacional e descubra seus pontos fortes."

# data[].attributes.body
"Baseado em seus interesses e quizzes, o app sugere as carreiras que mais combinam com você."

# data[].attributes.body
"Visualize seu progresso em um mapa de habilidades interativo."

# data[].attributes.body
"Entenda quais competências você já tem e quais precisa desenvolver para a carreira dos sonhos."

# data[].attributes.body
"Filtre profissões por área de interesse: Exatas, Humanas, Artes, Saúde e mais."

# data[].attributes.body
"Filtre profissões por área de interesse: Exatas, Humanas, Artes, Saúde e mais."

# data[].attributes.body
"Assista a vídeos curtos com profissionais reais contando sobre o dia a dia de suas carreiras."

# data[].attributes.body
"Encontre cursos técnicos, graduações e especializações recomendados para você."

# data[].attributes.body
"Defina metas de curto e longo prazo para sua jornada educacional e profissional."

# data[].attributes.body
O ensino médio enfrenta uma crise de propósito, muitos jovens não conseguem relacionar o que aprendem na escola com seus interesses, sonhos e projetos de vida. Isso gera desmotivação, baixo desempenho e abandono escolar.

Nosso aplicativo surge como uma solução prática e personalizada para esse problema. Ele ajuda jovens estudantes a:

• Descobrir profissões alinhadas com seus interesses.

• Conectar os conteúdos escolares com oportunidades reais de carreira.

• Explorar trajetórias profissionais de forma interativa.

Com base em testes iniciais (MVP), buscamos validar se a ferramenta aumenta o engajamento dos estudantes, contribui para a clareza de propósito e apoia a permanência escolar.

# data[].attributes.body
• Relevância percebida: verificar se os jovens conseguem enxergar sentido nos estudos a partir da conexão com o futuro profissional.

• Aderência do público: medir se estudantes e adultos acessam e retornam ao APP de forma recorrente.

• Preferências de uso: entender quais funcionalidades (testes vocacionais, trilhas de estudo, conexões com profissões) mais atraem os usuários.

• Feedback qualitativo: coletar relatos dos usuários sobre como o APP influenciou sua motivação.

# data[].attributes.body
•Aumento do engajamento escolar: estudantes mais motivados ao perceberem utilidade prática do aprendizado.

•Redução da evasão: jovens mais propensos a permanecer na escola ao visualizar caminhos de carreira.

•Clareza de propósito: maior número de alunos relatando que sabem qual área ou profissão desejam seguir.

•Base de dados inicial: coleta de informações sobre perfis, interesses e padrões de comportamento dos usuários para orientar melhorias futuras.

# data[].attributes.headline
Hipótese Central para o Governo (O Cliente):

# data[].attributes.subject
Hipótese Central para o Governo (O Cliente):

# data[].attributes.body
Hipótese Central para o Governo (O Cliente):

"Acreditamos que gestores públicos (Secretários de Educação, Trabalho, Ciência e Tecnologia) investirão no 'Conectar Carreiras' porque ele representa uma solução escalável e de baixo custo para aumentar a qualificação da força de trabalho e reduzir o desemprego, fornecendo dados em tempo real sobre as demandas do mercado. Saberemos que isso é verdade quando conseguirmos apresentar os resultados de um projeto piloto e eles demonstrarem interesse formal em uma contratação/parceria."

# data[].attributes.headline
Hipótese Secundária para o Cidadão (O Usuário):

# data[].attributes.subject
Hipótese Secundária para o Cidadão (O Usuário):

# data[].attributes.body
Hipótese Secundária para o Cidadão (O Usuário):

"Acreditamos que cidadãos em busca de qualificação profissional (jovens, desempregados, em transição de carreira) irão aderir e usar ativamente o aplicativo gratuito porque ele centraliza e simplifica o acesso a cursos, trilhas de aprendizado e vagas de forma intuitiva. Saberemos que isso é verdade quando atingirmos uma meta de X usuários ativos e uma taxa de Y matrículas em cursos via app durante o projeto piloto."

# data[].attributes.body
Métricas de Alcance e Adesão – Exemplo com 2.000 Usuários

1. Número de Cadastros Totais

2.000 cidadãos foram alcançados durante o piloto.

2. Perfil Demográfico dos Usuários

Exemplo de narrativa:
“Conseguimos atingir 70% do público jovem em situação de vulnerabilidade na região X, com predominância de mulheres e escolaridade até o ensino médio.”

# data[].attributes.headline
Pesquisa de Campo e Alinhamento com o Ecossistema Local:

# data[].attributes.subject
Pesquisa de Campo e Alinhamento com o Ecossistema Local:

# data[].attributes.body
Se o projeto estiver em fase de planejamento agora (setembro de 2025), o cronograma típico seria:

- Outubro–Novembro 2025: Desenvolvimento e testes internos

- Dezembro 2025: Lançamento do MVP

- Janeiro 2026: Início da coleta de dados e feedback dos usuários

# data[].attributes.headline
Tempo de Coleta para Decisão Estratégica

# data[].attributes.subject
Tempo de Coleta para Decisão Estratégica

# data[].attributes.body
O ideal é observar os dados por pelo menos 6 a 8 semanas após o lançamento. Isso permite:

- Capturar o comportamento inicial e a curva de adoção

- Medir engajamento real (não só cadastros)

- Identificar gargalos ou oportunidades de melhoria

- Validar hipóteses com dados demográficos e qualitativos

Exemplo de marco decisório:

Final de fevereiro de 2026 — reunião com stakeholders para avaliar métricas e decidir se o produto será escalado, ajustado ou redirecionado.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que a população-alvo (ex: jovens de 18 a 24 anos) irá se cadastrar na plataforma se ela for apresentada como um programa oficial do governo."

Métrica de Validação: Taxa de Ativação do Público-Alvo.

# data[].attributes.body
Governo / Cliente Público: Define prioridades, valida impacto social e aprova escalabilidade

Equipe Técnica (Dev, UX): Avalia viabilidade de ajustes ou pivôs técnicos

Gestores de Produto: Interpretam métricas, propõem melhorias ou mudanças de rumo

Usuários / Cidadãos: Fornecem feedback direto sobre usabilidade e valor percebido

Financiadores / Parceiros: Avaliam retorno sobre investimento e sustentabilidade

Comunicação / Engajamento: Medem adesão, viralidade e percepção pública

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que os usuários encontrarão valor imediato ao se conectarem com pelo menos uma oportunidade de qualificação na primeira semana."

Métrica de Validação: Percentual de Novos Usuários que se Inscrevem em um Curso na Primeira Semana.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que os dados de busca no app podem fornecer ao governo insights em tempo real sobre as demandas de qualificação da população."

Métrica de Validação: Relatório de "Gap de Habilidades" (Skills Gap).

O que significa: A métrica aqui é a própria entrega de um relatório que cruza "as 10 habilidades mais buscadas pelos cidadãos" versus "os 10 cursos com mais vagas disponíveis". Isso transforma seu app de um simples conector para uma ferramenta de inteligência estratégica para o gestor público.

# data[].attributes.headline
Hipótese de Impacto na Empregabilidade (A Métrica de Ouro)

# data[].attributes.subject
Hipótese de Impacto na Empregabilidade (A Métrica de Ouro)

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que a conclusão de cursos através da plataforma aumenta a chance de o cidadão conseguir um emprego ou uma renda."

Métrica de Validação: Taxa de Empregabilidade Pós-Qualificação.

O que significa: Medida através de pesquisa de acompanhamento (3-6 meses após a conclusão do curso). Um resultado como "45% dos usuários que concluíram um curso relataram ter conseguido um emprego" é a prova máxima do impacto social e do retorno sobre o investimento público.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que a solução será bem recebida pela população, gerando capital político positivo para a gestão."

Métrica de Validação: Net Promoter Score (NPS).

O que significa: Uma pontuação de NPS alta (ex: >50) entre os cidadãos usuários é um forte indicador de que o programa é popular e bem-sucedido aos olhos do público, o que é extremamente valioso para qualquer governo.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que o formato mobile e centralizado remove barreiras geográficas e de informação para o acesso à educação."

Métrica de Validação: Análise de Dispersão Geográfica dos Usuários Ativos.

O que significa: Mostrar um mapa de calor da cidade/estado com os pontos de acesso ao app.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que os cursos e trilhas oferecidos estão alinhados com o interesse real dos usuários."

Métrica de Validação: Taxa de Conclusão de Cursos.

# data[].attributes.body
Hipótese: "Acreditamos que a plataforma pode crescer para atender toda a população do estado/cidade sem um aumento proporcional nos custos operacionais."

Métrica de Validação: Custo Marginal por Novo Usuário.

# data[].attributes.body
3. Custo por Usuário Cadastrado (CPU)

Vamos supor que o custo total do piloto foi de R$ 80.000.

CPU = R$ 80.000 / 2.000 = R$ 40 por usuário

Comparação:
Programas governamentais tradicionais podem ter custos superiores a R$ 200 por beneficiário, considerando logística, pessoal e estrutura física.
Economia de até 80% por usuário com a solução digital.

4. Taxa de Crescimento de Usuários

Interpretação:
A solução apresentou crescimento orgânico acelerado, com forte adesão nas primeiras semanas, indicando viralidade e relevância social.