Como uma edtech massiva encontrou clareza, autonomia e velocidade em suas decisões de produto

O Gran Cursos é uma plataforma enorme. Está presente em todo o Brasil, acompanhando estudantes que se preparam para concursos públicos, certificações profissionais, graduação, MBAs e pós-graduações. Cada aluno entra na plataforma com um objetivo urgente: estudar melhor, avançar, ser aprovado.

Durante anos, o Gran Cursos foi uma organização profundamente conectada a dados. Mediam transações, receita, satisfação. Escutavam os alunos. Cruzavam informações como podiam. Mas um padrão se repetia constantemente: para responder a uma pergunta simples, precisavam percorrer um caminho complexo.

• Quantas pessoas clicaram em algo?
• Quem adotou uma nova funcionalidade?
• Onde o aluno abandona a jornada?

As respostas existiam, sim, mas estavam espalhadas: no Google Analytics, em solicitações para o time de desenvolvimento, em planilhas, em consultas manuais e em dados qualitativos. Um quebra-cabeça caro demais para um produto que precisava evoluir com velocidade.

E quando uma empresa cresce — e o Gran Cursos cresceu muito — essa complexidade aparece em todos os lugares: nomenclaturas diferentes, eventos mal documentados, informações duplicadas e decisões que avançam de forma mais lenta que o necessário. Até que chegou um momento claro: era preciso reconstruir a base para conseguir avançar.

O ponto de inflexão

O Gran Cursos decidiu buscar uma ferramenta que unificasse tudo isso: uma plataforma que desse autonomia, organizasse o caos e permitisse uma cultura em que as equipes pudessem tomar decisões baseadas em evidências, sem depender de outras áreas. A avaliação foi rigorosa e envolveu Produto, Tecnologia, Dados e Compliance. Não poderia ser uma decisão superficial.

E aí surgiu uma diferença essencial: a consultoria da Minders.

“Ferramenta por ferramenta, as pessoas aprendem. O diferencial foi o pós-venda da Minders. Essa parceria na implementação e depois no suporte, nos treinamentos que fazemos constantemente… esse é o grande ponto.”

A escolha pelo Amplitude não foi apenas pela ferramenta, mas pelo processo que vinha junto — um processo que resolvia algo mais profundo: a forma como o Gran Cursos tomava decisões.

O processo: reorganizar para conseguir crescer

A implementação não começou por eventos nem por SDKs. Começou por perguntas.

O que queriam responder como time?
Que decisões precisavam ser tomadas no dia a dia?
Quais eventos realmente importavam?
Como construir um produto capaz de analisar o próprio impacto?

Com essa base, nasceu uma taxonomia clara, uma governança compartilhada e um processo validado passo a passo. Em apenas duas semanas, surgiu um sinal inequívoco de que estavam no caminho certo: descobriram que uma funcionalidade que estavam prestes a desligar era, na verdade, uma das mais importantes pedagogicamente. A evidência, finalmente, estava acessível para todos.

A partir daí, algo começou a mudar culturalmente. As reuniões de produto passaram a começar com uma Analytic Session: vinte minutos em que PMs ou designers apresentam análises diretas, simples e sem ruído. E dessas conversas passaram a surgir decisões reais, não percepções.

O Gran Cursos adotou uma regra simples: se um gráfico demora mais de cinco segundos para ser entendido, está errado. A simplicidade se tornou um valor produtivo.

A autonomia aparece

Os times deixaram de esperar tickets e relatórios. Agora, eles mesmos cruzam dados, identificam bugs, testam adoção, medem impacto, priorizam melhorias, acompanham versões com feature flags e identificam fricções que antes passavam despercebidas. A análise deixou de ser um gargalo e se tornou parte natural da conversa diária.

E então surgiu a MAIA

Em paralelo, o Gran Cursos estava construindo algo enorme: a MAIA, seu conceito de inteligência artificial generativa. A ideia era simples e poderosa: tudo o que fosse IA dentro da plataforma teria uma identidade própria — um “rosto” que acompanharia o aluno em cada interação.

A MAIA começou em dois lugares fundamentais. O primeiro foi no Gran Cursos Questões, permitindo que o aluno gerasse explicações das respostas com IA. O segundo foi um chat presente em toda a plataforma, criado para tirar dúvidas, sugerir cursos e acompanhar o aluno em sua jornada.

Mas a IA generativa trouxe novas perguntas: ela estava realmente ajudando na aprendizagem? Em quais momentos agregava mais valor? Quando falhava? Era uma ferramenta de retenção, adoção ou suporte? Para responder tudo isso, era preciso ter dados conectados ao contexto — não números soltos.

Hoje, com o Amplitude, o Gran Cursos tem visibilidade sobre cada interação com a MAIA, cada pergunta enviada, cada resposta gerada, cada avaliação do aluno, cada caminho que o levou ao chat e até os desvios inesperados — como quando os estudantes passaram a usar a IA como se fosse um chat de suporte tradicional.

Esse nível de clareza permitiu algo essencial: controlar a evolução de um produto de IA em tempo real. Assim, identificaram erros, ajustaram modelos, melhoraram prompts, entenderam padrões pedagógicos e combinaram inteligência artificial com supervisão humana do seu núcleo de qualidade.

“Nasceu a feature já com métricas, assertividade e autonomia.”

O que fica depois de uma transformação assim

A história do Gran Cursos não é apenas sobre analytics — é sobre maturidade. Antes, as análises eram lentas, os dados estavam dispersos, havia dependência de times técnicos e muitas decisões eram tomadas com informações incompletas. Agora, os times são autônomos, os dashboards são claros, as conversas são guiadas por evidências, o produto evolui continuamente, a IA é totalmente monitorada e a cultura entende que medir faz parte de criar.

O Gran Cursos não apenas adotou uma ferramenta. Reconstruiu sua forma de construir.

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