Mercado bilionário
O Brasil responde por ~40% das vendas globais da Panini. Em 2022, uma distribuidora em Curitiba faturou R$60 milhões apenas com álbuns da Copa do Qatar.
Um produto solo, funcional e em produção para transformar a troca de figurinhas da Copa 2026 em um fluxo simples: marcar o álbum, encontrar colecionadores próximos e combinar trocas pelo WhatsApp.
mercadodasfigurinhas.com.brPublicado por
Floriano Silva
Contexto
Colecionar figurinhas sempre foi uma atividade social. A troca é o ritual. Mas a organização das trocas nunca evoluiu: grupos de WhatsApp caóticos, listas em texto que se perdem, fotos de repetidas postadas sem contexto, e nenhuma forma de saber quem, perto de você, tem exatamente o que falta.
A hipótese era que o problema não estava em registrar figurinhas. Checklists já existiam. O gap estava na descoberta: encontrar quem perto de mim tem o que preciso e aceita o que tenho repetido. A Copa 2026, com o maior álbum da história e um custo crescente para completar sem trocar, tornava esse o momento certo para construir.
Pesquisa de mercado
O desk research confirmou o que a intuição apontava: grande demanda, sem produto estruturado para atender. O Brasil consome cerca de 40% das figurinhas da Panini no mundo. Com 48 seleções e 980 figurinhas, a Copa 2026 criaria um mercado de trocas sem precedentes, sem nenhum produto dominante resolvendo matching por proximidade.
O Brasil responde por ~40% das vendas globais da Panini. Em 2022, uma distribuidora em Curitiba faturou R$60 milhões apenas com álbuns da Copa do Qatar.
980 figurinhas, 48 seleções, pacotes com 7 unidades a R$7. Completar sem trocar pode custar entre R$4.000 e R$5.000, tornando a troca economicamente necessária.
Centenas de grupos regionais surgiram na Copa 2022. Mães criavam grupos para os filhos. O comportamento de troca já existe. Faltava a camada de descoberta antes do contato.
O mercado tinha vários checklists, mas nenhum produto resolvendo matching por proximidade. Não era problema de demanda. Era problema de descoberta.
88,9% dos brasileiros com 10+ anos têm smartphone. Uma plataforma web eliminava a barreira de download: mais rápida para lançar, mais acessível para validar.
Álbum lançado em abril/2026, Copa de junho a julho. Uma janela curta e previsível. O produto precisava provar valor rápido antes de pedir esforço demais.
A proximidade é o fator decisivo. Não é problema de demanda: é problema de descoberta.
Escopo do MVP
O MVP foi reduzido ao menor fluxo capaz de entregar valor: criar conta, marcar figurinhas, encontrar matches próximos e abrir uma conversa no WhatsApp. Tudo que aumentava complexidade sem provar melhor a hipótese central ficou fora.
Dentro do MVP
Fora do MVP
Decisões de produto
WhatsApp em vez de chat interno
O produto não precisava substituir o canal onde as trocas já aconteciam. Precisava organizar a etapa anterior. O sistema gera uma mensagem específica com contexto da troca (quem oferece o quê, quem recebe o quê) e transfere a conversa para o WhatsApp. Menos complexidade técnica, mais naturalidade para o usuário.
Web app mobile-first, não app nativo
Sem barreira de download, menor custo de desenvolvimento, mais rápido para lançar e testar. Em um produto sazonal com janela curta, a velocidade de chegada ao usuário valia mais do que a experiência nativa.
Matching por geolocalização com raio configurável
Troca de figurinha é uma ação presencial. A distância não podia ser filtro secundário. Precisava ser o critério central. O usuário define um raio (0–100 km) e o sistema respeita esse limite. O banco recebeu constraint para garantir consistência mesmo em edições diretas.
Modelo freemium: FREE / TRIAL / PRO
Entrada gratuita sem barreira, trial de 3 dias com tudo ilimitado para mostrar o valor real do produto, e PRO a R$9,99/mês para quem quer usar sem limite. O paywall aparece no contato com o match, o momento em que o valor é mais claro.
IA como suporte operacional, não substituta de decisão
Claude Code e Codex aceleraram implementação, debugging e refatoração. As decisões de produto, escopo, UX, modelo de negócio, priorização e critérios de aceite foram humanas. Trabalhar com IA exigiu mais clareza de contexto e documentação, não menos.
Processo
O projeto seguiu ciclos curtos de build-test-iterate. Cada rodada adicionava uma camada de produto ou corrigia um problema encontrado em uso real.
Março 2026
Pesquisa, definição e primeira estrutura
Abril / início de maio 2026
Catálogo, matching e identidade visual
Maio 2026
Autenticação completa, segurança e estabilidade
Interface
O foco foi mostrar valor rápido, dar controle do álbum e conduzir o usuário ao contato quando existir compatibilidade real. Complexidade evitada em favor de clareza de fluxo.
Core loop
O produto funciona em loop: quanto mais o usuário atualiza o catálogo, mais preciso fica o matching. O catálogo vira o ativo principal. Cada figurinha marcada como repetida é uma potencial troca com alguém próximo.
Cria conta
Google OAuth ou email e senha com confirmação. Trial de 3 dias com acesso completo começa após confirmação do e-mail.
Completa perfil
Informa localização via CEP, define raio de busca (0–100 km) com mapa visual e número de WhatsApp.
Marca figurinhas
Catálogo completo com 980 figurinhas organizadas por seleção. Ciclo de status: Preciso → Tenho → Repetida → Preciso.
Busca matches
Sistema cruza catálogo com outros colecionadores dentro do raio definido. Ordena por número de figurinhas em comum. Matching usa modelo implícito: considera como precisa tudo que o usuário ainda não tem.
Analisa a troca possível
Vê o que cada um oferece e recebe. Usuários do plano FREE enxergam os matches mas não acessam o contato.
Abre o WhatsApp
Mensagem já vem preenchida com contexto: nome do colecionador, figurinhas que ele oferece e que vai receber, por nome, time e número.
Confirma a troca
Após combinar fora da plataforma, marca a troca como concluída. O sistema solicita atualização do catálogo e só libera novo match após isso.
Stack técnica
A stack foi escolhida para equilibrar velocidade, custo baixo e capacidade de operar um produto real de forma solo. Todos os serviços têm planos gratuitos ou acessíveis, integração madura e boa documentação. Condição necessária para um projeto sem equipe de engenharia dedicada.
IA no processo
Claude Code e Codex aceleraram a implementação. Debugging, refatoração, revisão de tipos, geração de documentação. As decisões de produto continuaram com o humano. Trabalhar com IA exigiu mais clareza de contexto e critérios de aceite, não menos.
IA usada para
Decisões humanas
Produto hoje
Validação
Próximos passos
As limitações atuais não impedem o funcionamento do MVP. Orientam as próximas iterações. Os principais pontos são melhorar ativação, revisar segurança e validar massa crítica por cidade.
Aprendizados
Em mercados sazonais com janela curta, mostrar valor antes de pedir esforço demais é mais importante do que ter o produto perfeito. A velocidade de chegada ao usuário vale mais do que o refinamento prematuro.
Produto real exige lidar com auth, e-mail, pagamento, webhooks, migrações de banco, bugs em produção e deploy contínuo. UX é só uma das camadas, e longe de ser a mais difícil de manter.
IA acelera, mas exige direção clara. Quanto mais preciso o contexto e os critérios de aceite, mais útil o output. Operar bem com IA é uma habilidade de produto, não só de engenharia.
Em produtos locais, geolocalização não é enfeite. Ela muda a utilidade da solução. O raio de busca precisou entrar como critério central (não como filtro opcional) para o produto fazer sentido.
O ponto de maior fricção no produto não era a troca. Era a descoberta. Identificar e construir em cima desse recorte específico definiu tudo: o que entrou no MVP, o que ficou fora e como a monetização foi posicionada.
Como atuei no projeto
Papel
Skills
Ferramentas
Período
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