01 · Visão geral
Enxergamos a Minha Torra como mais do que uma nova tela no app.
Enxergamos a ideia de um armário digital como forte porque tira o provador virtual do papel de funcionalidade isolada na PDP e o transforma em uma camada proprietária de experiência: favoritos, perfis, ocasiões, recomendações, compartilhamento e compra.
Também enxergamos potencial para que esse modelo seja replicado futuramente em outros clientes e contextos, desde que o MVP seja bem controlado, mensurado e economicamente viável. Nosso entendimento é que o projeto deve avançar, mas com quatro frentes de alinhamento antes do fechamento de escopo.
Escopo técnico e responsabilidades entre Eitri, Provei.ai e Torra
Modelo de funcionamento dos favoritos e geração automática de imagens
Modelo de custos e investimento esperado da Torra
Priorização das features para MVP versus fases futuras
02 · Escopo técnico
Antes de fechar escopo, precisamos tornar a operação explícita.
O que precisa ficar claro
Feature a feature, sem zona cinzenta.
Enxergamos que a proposta atual coloca muitas frentes dentro do mesmo escopo. Para avançarmos com segurança, precisamos transformar a conversa em perguntas objetivas sobre quem constrói, integra, opera e mantém cada parte da Minha Torra.
Quem constrói a entrada da Minha Torra dentro do app?
Quem constrói o onboarding?
Quem constrói o fluxo de upload/cadastro da foto?
Quem constrói a área de perfis?
Quem constrói a área de favoritos/armário?
Quem constrói a experiência de ocasiões?
Quem constrói o botão “Ver em mim” nos favoritos?
Quem constrói o fluxo de regeneração de imagem?
Quem constrói o compartilhamento social?
Quem constrói a integração com PDP, carrinho, favoritos e checkout?
Quem constrói o dashboard de métricas?
Quem mantém cada parte da solução depois do lançamento?
Resultado esperado desse alinhamento
Queremos sair da reunião com uma divisão clara entre Eitri, Provei.ai e Torra: quem constrói os fluxos do app, quem opera a engine de try-on, quem libera dados, quem mantém a experiência e quem responde por suporte, analytics, storage, cache, expiração e exclusão das imagens.
03 · Favoritos automáticos
O encanto precisa caber na conta.
Favoritar produto tem atrito baixo. Se cada favorito gerar uma imagem automaticamente, o custo pode escalar sem intenção real de compra. Por isso, enxergamos dois modelos.
Geração por intenção explícita
A imagem entra automaticamente na Minha Torra quando o usuário prova na PDP. Favoritos sem prova exibem um CTA para gerar apenas quando houver ação explícita.
Mais previsível financeiramente
Reduz gerações de baixa intenção
Aproveita imagens já geradas na PDP
Melhor desenho para MVP e mensuração
Menos mágico do que abrir favoritos e já ver tudo provado
User path
Usuário favoritou uma peça
Card aparece no armário sem custo de geração
Usuário clica em “Ver em mim”
Provei.ai gera a imagem
Look entra na galeria e pode virar compra
Favoritos automáticos com limite
A Minha Torra gera automaticamente imagens quando produtos são favoritados, desde que existam limites claros por usuário, perfil, sessão, categoria e campanha.
Experiência mais encantadora
Mais próxima do conceito de armário inteligente
Maior impacto visual e potencial de engajamento
Custo mais alto e menos previsível
Risco de gerar imagens para baixa intenção
Exige governança e monitoramento mais rígidos
User path
Usuário favoritou uma peça elegível
Sistema valida limite e categoria
Geração entra em fila automática
Imagem aparece no armário quando pronta
Usuário compartilha, salva ou compra
Limites necessários para favoritos automáticos
Máximo de imagens automáticas por usuário/dia
Máximo de imagens automáticas por usuário/mês
Limite por perfil
Limite por sessão
Priorização de produtos com maior intenção
Geração automática apenas para categorias selecionadas
Geração automática apenas para clientes dentro de uma campanha
Cache/reaproveitamento de imagens já geradas
Recomendação Provei.ai para o MVP
Recomendamos começar pelo Modelo 1. Ele permite validar a experiência, medir conversão e controlar custo. Se a Torra quiser uma experiência mais premium desde o início, podemos viabilizar o Modelo 2 desde que exista teto mensal de uso, limite por usuário, clareza de volume esperado, escopo de categorias, alinhamento de custo por geração e definição de quem arca com o volume adicional.
04 · Custos e modelo comercial
Queremos viabilizar o case a preço de custo.
Compromisso Provei.ai
Estamos dispostos a fazer a operação da Minha Torra a preço de custo para viabilizarmos esse case de sucesso junto com Torra e Eitri.
Também podemos estudar um modelo de cobrança por cliente. Mas, para propor algo responsável, precisamos calcularmos o custo em cima de um volume realista de geração de imagens, limites de uso e categorias participantes.
Dados para calcular esse custo com realismo
Esses pontos são insumos de cálculo, não barreiras ao projeto. Quanto mais claro o volume esperado, mais agressivo e seguro pode ser o modelo comercial do MVP.
Volume de usuários ativos do app
Volume esperado de usuários da Minha Torra
Quantidade média de favoritos por usuário
Quantidade esperada de gerações por usuário
Categorias participantes
Volume esperado no lançamento
Se haverá campanha de divulgação
Se o modelo escolhido será por intenção explícita ou favoritos automáticos
Se haverá limite de uso por usuário
Qual teto de investimento mensal a Torra considera viável
05 · Múltiplos perfis
Boa hipótese, mas não deve ser o coração do MVP.
Achamos a ideia boa para uma varejista como a Torra, que atende famílias e diferentes faixas de público. Nosso cuidado é não transformarmos uma hipótese promissora em complexidade obrigatória antes de validarmos comportamento real.
Pergunta crítica
O cliente da Torra quer cadastrar outras pessoas dentro do app para provar roupas por elas?
Onde a feature pode fazer sentido
Os exemplos abaixo não são requisitos do MVP. Eles ajudam a explicar por que múltiplos perfis podem aumentar recorrência se o público realmente adotar esse tipo de uso.
Compra familiar
Mãe comprando para filho ou responsável comprando para dependente.
Presente e decisão compartilhada
Cliente comprando para companheiro(a) e usando o app para reduzir dúvida antes da compra.
Conta como armário da casa
Família usando o mesmo app para diferentes perfis e momentos de compra.
Comparação entre pessoas
Usuário alternando perfis para entender em quem determinada peça faz mais sentido.
Recomendação Provei.ai
Validar como opção, não como obrigação.
No MVP, o perfil principal deve ser o fluxo obrigatório. Múltiplos perfis entram como funcionalidade opcional e mensurável, sem forçar o usuário a cadastrar familiares no onboarding.
Como tratar no MVP
Perfil principal como fluxo obrigatório
Múltiplos perfis como funcionalidade opcional
Cadastro simples
Não forçar criação de perfis familiares no onboarding
Medir quantas pessoas realmente usam essa funcionalidade
Avaliar com cuidado perfis de crianças ou adolescentes
06 · Sugestões de features
Três features para aumentar recorrência e influência de compra.
Feature 01 · Ocasiões com recomendação por IA
Ocasiões devem recomendar produtos, não apenas organizar fotos.
Enxergamos o fluxo mais forte assim: o usuário informa a ocasião, a IA recomenda produtos da Torra, ele prova com facilidade e então salva, compartilha ou compra.
Exemplo
“Formatura do Lucas”
A partir da ocasião, a IA pode recomendar produtos adequados ao evento e permitir que o usuário prove os itens sugeridos, monte uma seleção, salve, compartilhe ou compre. Mesmo que a recomendação comece simples e baseada em regras, ela deve nascer como parte do conceito.
MVP
Ocasiões pré-definidas
Trabalho
Em casa
Festa
Casual
Faculdade/aula
Favoritos
Fase 2
Ocasiões personalizadas
Formatura do Lucas
Viagem para praia
Primeiro dia no trabalho
Fase 3
Looks completos
Camiseta + calça
Blusa + saia
Jaqueta + camiseta
Feature 02 · Compartilhamento social
Enxergamos valor social na imagem gerada antes da compra.
O usuário pode querer mandar o look para amigos, família ou grupos antes de comprar. Enxergamos potencial para essa feature transformar a Minha Torra em canal de aquisição orgânica e influência de compra.
Botão “Compartilhar look”
Compartilhamento via WhatsApp
Opção de salvar imagem
Link direto para produto
Imagem com moldura discreta da Torra
Tracking de compartilhamento, clique e conversão
Nosso cuidado principal é consentimento: a imagem do usuário não pode ser exposta sem clareza de uso, salvamento e compartilhamento.
Feature 03 · Montar meu look
O usuário deve poder combinar várias peças em um look completo.
Além de provar uma peça isolada, a Minha Torra pode permitir que o usuário selecione blusa, calça, jaqueta, sapato e acessórios para gerar uma composição completa em uma única imagem. Isso aproxima a experiência de consultoria de estilo e aumenta o valor do carrinho potencial.
Como funcionaria
Selecionar até quatro peças compatíveis no catálogo ou favoritos.
Gerar uma prova única com todas as peças juntas no corpo do usuário.
Salvar, trocar peças, compartilhar ou comprar o look inteiro.
07 · Pontos de atenção
Ajuste importante: tempo de geração.
Tempo de geração
Recomendamos que a experiência não prometa instantâneo. Comunique que a IA está montando a prova com qualidade, com shimmer cards, progresso, fila e opção de continuar navegando.
15-25s normal · até 40s em peças complexas
08 · Dados técnicos Provei.ai
Capacidade existe. O consumo precisa de regra.
Todas as categorias de roupa funcionam bem tecnicamente. Ainda assim, algumas categorias devem ficar explicitamente fora do escopo do MVP e da experiência Minha Torra por política de segurança, qualidade e exposição da imagem do usuário.
Capacidade de pico
5.000/h
gerações por hora com planejamento de rollout
Tempo normal
15-25s
por peça em casos comuns
Peças complexas
até 40s
quando a qualidade exigir mais processamento
Categorias proibidas
Retry, regeneração e eventos
Recomendamos um botão claro de regeneração, porque sempre haverá casos em que o usuário quer outra versão da imagem. A regeneração deve ser instrumentada como evento separado, pois também impacta custo.
09 · Métricas recomendadas
Enxergamos o case forte apenas se o funil inteiro for instrumentado.
Adoção
Usuários que abriram Minha Torra
Usuários que enviaram foto
Taxa de conclusão do onboarding
Perfis criados por conta
Retorno em 7, 14 e 30 dias
Uso
Provas geradas por usuário
Produtos provados por sessão
Produtos salvos no armário
Uso por categoria e ocasião
Compartilhamentos e regenerações por imagem
Conversão
PDP com prova versus PDP sem prova
Add-to-cart após prova
Compra após prova
Ticket médio de usuários Minha Torra versus não usuários
Conversão por categoria e ocasião
Custo e qualidade
Custo por imagem
Custo por usuário ativo
Custo por compra influenciada
Taxa de erro e regeneração
Tempo médio e satisfação com imagem
10 · MVP recomendado
Recomendamos começar enxuto, mas suficiente para provar valor comercial.
Incluir no MVP
Entrada para Minha Torra dentro do app
Onboarding com upload de foto
Perfil principal
Provador na PDP
Imagens geradas na PDP salvas no armário/favoritos
Favoritos com botão “Ver em mim”
Galeria de looks gerados
Botão de regeneração
Compartilhamento simples
Tracking completo de eventos
Limites de uso por usuário
Categorias/SKUs selecionados
Consentimento claro para uso de imagem
Deixar para fase 2
Múltiplos perfis completos
Perfis infantis
Ocasiões personalizadas
Recomendação por IA mais avançada
Montagem de looks completos
Favoritos automáticos sem ação explícita
Feed de tendências totalmente personalizado
Dashboard avançado de comportamento
11 · Perguntas para Torra
Decisões de negócio, dados e governança.
Qual o volume de usuários ativos mensais do app?
Qual o volume médio de favoritos por usuário?
Quais categorias são prioritárias para o MVP?
A Torra quer lançar isso como feature discreta ou campanha grande?
Qual teto mensal de investimento a Torra considera viável?
A Torra prefere geração por intenção explícita ou favoritos automáticos limitados?
Quais dados a Torra pode disponibilizar: catálogo, estoque, preço, imagens, categorias, histórico e favoritos?
A Torra quer incluir múltiplos perfis já no MVP?
A Torra quer permitir perfis de crianças/adolescentes no MVP?
Qual política atual da Torra para uso, armazenamento e exclusão de fotos de usuários?
Quais categorias devem ser excluídas por marca, risco ou prioridade comercial?
Quais métricas internas a Torra quer usar para avaliar sucesso?
12 · Perguntas para Eitri
Divisão técnica, manutenção e analytics.
Qual será exatamente a divisão técnica entre Eitri e Provei.ai?
Quem será responsável por cada feature da Minha Torra?
A Eitri será responsável pelo front-end completo dentro do app?
A Eitri será responsável pelo backend de orquestração?
Quem fará a integração com catálogo, favoritos, PDP, carrinho e checkout?
Como será feito o fluxo de autenticação/SSO?
Onde as imagens geradas serão armazenadas?
Quem será responsável por cache, expiração e exclusão das imagens?
Como será tratado o loading considerando 15 a 25 segundos por peça?
Como será o fluxo de erro e regeneração?
Como será feita a instrumentação de eventos?
Como os analytics da Torra, Eitri e Provei.ai serão conectados?
Quem será responsável pela manutenção da experiência após o lançamento?
Quem será responsável por suporte técnico em caso de falhas?
Como será feita a priorização de features entre MVP e fases futuras?
13 · Próximos passos
Queremos sair de uma reunião com cinco decisões.
Modelo de favoritos
Escolher entre intenção explícita e favoritos automáticos com limite de uso.
Escopo do MVP
Definir a primeira versão e o que fica para evolução.
Responsabilidades
Mapear quem constrói, mantém e opera cada parte da solução.
Modelo de custo
Entender volume esperado e teto de investimento para preço de custo.
Métricas de sucesso
Definir eventos e indicadores que demonstram impacto comercial.
14 · Resumo executivo
Enxergamos a Minha Torra como um case replicável de provador virtual dentro de apps de varejo.
Nossa recomendação é avançarmos com controle de custo, clareza de escopo e mensuração forte. O ponto mais importante é decidir o modelo de geração em favoritos e alinharmos responsabilidades operacionais entre Torra, Eitri e Provei.ai.
Também recomendamos que ocasiões sejam pensadas como uma camada de recomendação por IA de produtos da Torra, conectando intenção, catálogo e prova virtual. Com limites claros, categorias controladas e instrumentação correta, enxergamos potencial para a Minha Torra se tornar uma experiência diferenciada dentro do app e um modelo replicável para futuras parcerias.
A Provei.ai está disposta a viabilizar o MVP a preço de custo para construir este case junto com Torra e Eitri.