# Exemplos de Diagnostico — 3 Casos Reais (END-TO-END)

Cada caso abaixo simula uma rodada completa da skill `/diagnostico-gargalo-funil --auto`. Os tres casos cobrem os 3 estagios mais comuns de mentora high-ticket BR.

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## CASO 1 — MENTORA 30k/mes

### Perfil
- **Nome:** Bianca (mentora)
- **Sub-nicho:** Coaching de carreira (transicao executiva -> empreendedora)
- **Ticket:** R$3.500 (mentoria 12 semanas)
- **Faturamento medio:** R$32k/mes
- **Estagio:** 30k (iniciante)
- **Mix de trafego:** 60% pago Meta, 30% organico Instagram, 10% indicacao
- **Temperatura predominante:** frio + morno
- **Canal de venda:** call de descoberta (45min, ela mesma fecha)
- **Lista de email:** 3.200 leads
- **Comunidade:** sem comunidade ativa

### Inputs (ultimos 30 dias)
| Etapa | Metrica | Valor |
|---|---|---|
| 1. Impressoes | Total | 110.000 |
| 1. CPM | Meta frio | R$45 |
| 2. CTR ads | Frio | 0.7% |
| 2. CTR ads | Quente | 2.1% |
| 3. Sessoes LP | Total | 850 |
| 3. Bounce | LP | 65% |
| 4. Conv LP | Frio | 1.3% |
| 4. Conv LP | Quente | 9% |
| 4. CPL | Frio | R$13 |
| 5. Open rate | 1o email | 42% |
| 5. Open rate | sequencia | 28% |
| 5. Click rate | media | 4% |
| 5. Watch rate | masterclass | 55% |
| 6. % MQL -> SQL | global | 9% |
| 6. DM -> call | conversao | 28% |
| 6. No-show | rate | 32% |
| 7. Close rate | global | 38% |
| 7. Ticket medio | R$ | 3.500 |
| 7. Tempo call -> pagto | medio | 36h |
| 8. NPS D7 | escala | 72 |
| 8. Reembolso | rate | 3% |
| 9. Recompra 12m | rate | 18% |
| 9. LTV | / ticket inicial | 1.15x |
| 10. Indicacao | % vendas | 12% |
| 10. NPS | geral | 65 |

### Scorecard

| # | Etapa | Atual | Benchmark coaching/30k | Desvio | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Impressoes | 110k | 100k-300k | OK | Verde |
| 1 | CPM | R$45 | R$25-50 | OK | Verde |
| 2 | CTR frio | 0.7% | 0.7-1.3% (x0.85=0.6-1.1%) | -25% | Vermelho |
| 2 | CTR quente | 2.1% | 2.1-4.3% | -10% | Amarelo |
| 3 | Bounce | 65% | 50-65% | OK | Verde |
| 4 | Conv LP frio | 1.3% | 1.3-2.6% | OK | Verde |
| 4 | Conv LP quente | 9% | 6.8-12% | OK | Verde |
| 4 | CPL frio | R$13 | R$7-12 | -8% | Amarelo |
| 5 | Open rate 1o | 42% | 35-55% | OK | Verde |
| 5 | Open rate seq | 28% | 25-35% | OK | Verde |
| 5 | Watch master | 55% | 50-70% | OK | Verde |
| 6 | % MQL->SQL | 9% | 11-23% (x0.85) | -18% | Vermelho |
| 6 | DM -> call | 28% | 30-43% | -7% | Amarelo |
| 6 | No-show | 32% | 15-25% | +28% | Vermelho |
| 7 | Close rate | 38% | 38-51% (R$2-5k, x0.85) | OK | Verde |
| 8 | NPS D7 | 72 | >= 60 | OK | Verde |
| 8 | Reembolso | 3% | < 5% | OK | Verde |
| 9 | Recompra 12m | 18% | 21-38% (x0.85) | -14% | Amarelo |
| 9 | LTV | 1.15x | >= 1.2x | -4% | Amarelo |
| 10 | Indicacao | 12% | 8.5-21% (x0.85) | OK | Verde |

### Diagnostico

**Gargalo principal:** Etapa 6 — MQL -> SQL (no-show + DM -> call)
**Maior desvio:** No-show rate +28% acima do limite (gargalo claro)
**Gargalo secundario:** Etapa 2 — CTR ads frio (-25%)

### 3 Hipoteses (gargalo principal — no-show + DM->call)

**Hipotese 1 (alta):** Agendamento longo demais (5-7 dias entre marcacao e call)
- Mecanismo: lead esfria entre o aceite e o dia da call. No-show sobe.
- Sinal confirmatorio: media de dias entre agendamento e call > 4 dias
- Sinal eliminatorio: se ja agenda em < 48h, hipotese cai

**Hipotese 2 (media):** Sem reminder D-1 e D-0
- Mecanismo: lead esquece. Avatar coaching 35-45 anos com agenda corrida.
- Sinal confirmatorio: nao ha reminder automatico configurado
- Sinal eliminatorio: ja tem reminder via WhatsApp/SMS/email

**Hipotese 3 (baixa):** Qualificacao DM frouxa (passa lead unfit pra call)
- Mecanismo: pessoas curiosas marcam mas nao tem intencao real, faltam.
- Sinal confirmatorio: DMs duram menos de 5 mensagens antes do agendamento
- Sinal eliminatorio: ha 7+ trocas com perguntas qualificadoras

### Teste A/B prioritario

- **Hipotese testada:** H1 — agendamento longo
- **Variavel:** janela maxima de agendamento
- **A (controle):** janela atual (lead pode marcar ate 7 dias depois)
- **B (variante):** janela 48h maxima (Cal.com com cap)
- **Metrica primaria:** no-show rate
- **Metrica secundaria:** % MQL -> SQL global
- **Amostra minima:** 60 calls por variante (12% lift detectavel)
- **Duracao prevista:** 21 dias
- **Criterio de decisao:** queda de no-show >= 8 pontos absolutos + p < 0.05

### Skills despachadas (em ordem)

1. **`/copy-conversacional-dm`** — refazer fluxo DM com qualificacao + agendamento <=48h | Pre: pelo menos 50 DMs/mes (OK) | Tempo: 3-5 dias
2. **`/analise-performance-call`** — auditar 5 calls que viraram no-show pra entender padrao | Pre: gravacoes/transcricoes | Tempo: 2 dias
3. **`/criativos-dor-beneficio`** — atacar gargalo secundario (CTR frio) | Pre: mecanismo unico declarado | Tempo: 2-3 dias

### Impacto financeiro estimado

- No-show rate caindo de 32% pra 22% = +12% mais calls realizadas
- Em 60 calls/mes: passa de 41 calls efetivas pra 47
- Close rate atual 38% = +2.3 vendas/mes extras
- Ticket R$3.500 = **+R$8k/mes** (R$96k/ano)

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## CASO 2 — MENTORA 100k/mes

### Perfil
- **Nome:** Renata (mentora)
- **Sub-nicho:** Business (mentoria pra empresarias 6-7 dig)
- **Ticket:** R$15.000 (mentoria 6 meses)
- **Faturamento medio:** R$110k/mes
- **Estagio:** 100k (estabelecida)
- **Mix de trafego:** 70% pago Meta, 20% organico Instagram, 10% indicacao
- **Temperatura predominante:** morno + quente
- **Canal de venda:** aplicacao + call estrategica (60min, ela + closer)
- **Lista de email:** 18.000 leads
- **Comunidade:** Telegram com 800 membros ativos

### Inputs (ultimos 30 dias)
| Etapa | Metrica | Valor |
|---|---|---|
| 1. Impressoes | Total | 720.000 |
| 1. CPM | Meta frio | R$58 |
| 2. CTR ads | Frio | 0.95% |
| 2. CTR ads | Quente | 3.4% |
| 3. Sessoes LP | Total | 8.500 |
| 3. Bounce | LP | 52% |
| 4. Conv LP | Frio | 1.7% |
| 4. Conv LP | Quente | 11% |
| 4. CPL | Frio | R$22 |
| 5. Open rate | 1o email | 38% |
| 5. Open rate | sequencia | 22% |
| 5. Click rate | media | 2.5% |
| 5. Watch rate | masterclass | 38% |
| 6. % MQL -> SQL | global | 18% |
| 6. DM -> call | conversao | 42% |
| 7. Close rate | global | 32% |
| 7. Ticket medio | R$ | 15.000 |
| 7. Tempo call -> pagto | medio | 12h |
| 8. NPS D7 | escala | 58 |
| 8. Reembolso | rate | 6.5% |
| 9. Recompra 12m | rate | 28% |
| 9. LTV | / ticket inicial | 1.4x |
| 10. Indicacao | % vendas | 22% |
| 10. NPS | geral | 64 |

### Scorecard

| # | Etapa | Atual | Benchmark business/100k | Desvio | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Impressoes | 720k | 500k-1M | OK | Verde |
| 1 | CPM | R$58 | R$30-55 | -5% | Amarelo |
| 2 | CTR frio | 0.95% | 0.7-1.3% | OK | Verde |
| 2 | CTR quente | 3.4% | 2.2-4.5% | OK | Verde |
| 3 | Bounce | 52% | 50-65% | OK | Verde |
| 4 | Conv LP frio | 1.7% | 1.2-2.5% | OK | Verde |
| 4 | Conv LP quente | 11% | 8-13% | OK | Verde |
| 4 | CPL frio | R$22 | R$10-18 | -22% | Vermelho |
| 5 | Open rate 1o | 38% | 40-55% | -5% | Amarelo |
| 5 | Open rate seq | 22% | 25-35% | -12% | Amarelo |
| 5 | Watch master | 38% | 45-65% | -16% | Vermelho |
| 6 | % MQL->SQL | 18% | 15-30% | OK | Verde |
| 6 | DM -> call | 42% | 35-50% | OK | Verde |
| 7 | Close rate | 32% | 30-45% (R$15k quente) | OK | Verde |
| 8 | NPS D7 | 58 | >= 60 | -3% | Vermelho |
| 8 | Reembolso | 6.5% | < 5% | +30% | Vermelho |
| 9 | Recompra 12m | 28% | 35-50% | -20% | Vermelho |
| 9 | LTV | 1.4x | 1.5-2.5x | -7% | Amarelo |
| 10 | Indicacao | 22% | 18-30% | OK | Verde |

### Diagnostico

**Gargalo principal:** Etapa 8 — Reembolso 6.5% (sobrescreve regra do desvio % por ser > 5%)
**Gargalo secundario:** Etapa 9 — Recompra 12m (-20%)

**Padrao detectado:** Reembolso alto + Recompra baixa = causa-raiz comum em **onboarding D0-D7 ruim**. NPS D7 = 58 confirma.

### 3 Hipoteses (gargalo principal — reembolso 6.5%)

**Hipotese 1 (alta):** Onboarding D0-D7 sem caminho claro pra "first win"
- Mecanismo: cliente entra com dopamina, nao sente progresso em 7 dias, ativa o direito de arrependimento legal BR.
- Sinal confirmatorio: clientes que reembolsaram NAO tinham marco/conquista declarado pra D7
- Sinal eliminatorio: se ha first win definido e cumprido pela maioria, hipotese cai

**Hipotese 2 (media):** Mismatch entre promessa da venda e realidade do programa
- Mecanismo: pitch da call promete X, programa entrega Y. Avatar 6-7 dig e exigente, devolve.
- Sinal confirmatorio: feedback dos reembolsadores menciona "esperava outra coisa"
- Sinal eliminatorio: feedback menciona problemas operacionais (nao mismatch)

**Hipotese 3 (baixa):** Comunidade Telegram com 800 ativos sem onboarding humano
- Mecanismo: clientes novos entram no Telegram, ficam perdidos, sem acolhimento humano. Sentem que pagaram caro pra "estar num grupo".
- Sinal confirmatorio: clientes novos nao recebem mensagem direta nos primeiros 3 dias
- Sinal eliminatorio: existe protocolo de boas-vindas humano

### Teste A/B prioritario

- **Hipotese testada:** H1 — first win em 7 dias
- **Variavel:** existencia de marco D7 declarado
- **A (controle):** onboarding atual (sem marco explicito)
- **B (variante):** onboarding com "primeira mini-vitoria garantida ate D7" (ex: cliente sai do D7 com 1 oferta nova precificada e validada)
- **Metrica primaria:** reembolso rate
- **Metrica secundaria:** NPS D7
- **Amostra minima:** 30 clientes por variante (lift de 30% em reembolso)
- **Duracao prevista:** 60 dias (precisa de cohort completar D7)
- **Criterio de decisao:** reembolso B < 4% + NPS B > 70

### Skills despachadas (em ordem)

1. **Entrevista 5-10 reembolsadores recentes** (manual, antes de qualquer skill) | Tempo: 5 dias
2. **`/onboarding-comercial-7dias`** — montar fluxo D0-D7 com first win | Tempo: 3-5 dias
3. **`/onboarding-cro`** — otimizar pontos de friccao | Tempo: 2 dias
4. **`/copy-conversacional-dm`** — comunicacao humana D0-D7 (mensagens de acolhimento) | Tempo: 2 dias
5. **`/churn-prevention`** — programa de retencao pos-D7 (resolve recompra junto) | Tempo: continuo
6. **`/skill-mentoria-tata`** — auditar estrutura pedagogica do programa | Tempo: 3 dias

### Impacto financeiro estimado

- Reembolso de 6.5% pra 3% = +3.5% retencao
- Em 7 vendas/mes (R$110k / R$15k): retem 0.25 venda/mes extra
- + recompra subindo 28% pra 38% = +1.5 venda extra/mes (em coorte de 7)
- Ticket R$15.000 = **+R$26k/mes** (R$310k/ano)

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## CASO 3 — MENTORA 300k/mes

### Perfil
- **Nome:** Camila (mentora)
- **Sub-nicho:** Copy/Marketing (mentoria pra copywriters/gestoras de trafego)
- **Ticket:** R$25.000 (imersao + acompanhamento 6m)
- **Faturamento medio:** R$340k/mes
- **Estagio:** 300k+ (escala)
- **Mix de trafego:** 50% pago Meta, 30% pago Google, 15% organico, 5% indicacao
- **Temperatura predominante:** morno + quente
- **Canal de venda:** aplicacao formal + call de fechamento (closer dedicado)
- **Lista de email:** 64.000 leads
- **Comunidade:** Discord com 2.300 ativos + presencial trimestral

### Inputs (ultimos 30 dias)
| Etapa | Metrica | Valor |
|---|---|---|
| 1. Impressoes | Total | 2.100.000 |
| 1. CPM | Meta frio | R$52 |
| 2. CTR ads | Frio | 0.55% |
| 2. CTR ads | Quente | 4.1% |
| 3. Sessoes LP | Total | 38.500 |
| 3. Bounce | LP | 48% |
| 4. Conv LP | Frio | 1.4% |
| 4. Conv LP | Quente | 13% |
| 4. CPL | Frio | R$28 |
| 5. Open rate | 1o email | 44% |
| 5. Open rate | sequencia | 31% |
| 5. Click rate | media | 5.5% |
| 5. Watch rate | masterclass | 65% |
| 6. % MQL -> SQL | global | 22% |
| 6. DM -> call | conversao | 47% |
| 6. No-show | rate | 18% |
| 7. Close rate | global | 41% |
| 7. Ticket medio | R$ | 25.000 |
| 7. Tempo call -> pagto | medio | 8h |
| 8. NPS D7 | escala | 78 |
| 8. Reembolso | rate | 1.8% |
| 9. Recompra 12m | rate | 38% |
| 9. LTV | / ticket inicial | 1.9x |
| 10. Indicacao | % vendas | 18% |
| 10. NPS | geral | 76 |

### Scorecard

| # | Etapa | Atual | Benchmark copy/300k | Desvio | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Impressoes | 2.1M | 1.5M-3M | OK | Verde |
| 1 | CPM | R$52 | R$33-55 (x1.10) | -5% | Amarelo |
| 2 | CTR frio | 0.55% | 0.77-1.54% (x1.10) | -28% | Vermelho |
| 2 | CTR quente | 4.1% | 2.4-5.3% | OK | Verde |
| 3 | Bounce | 48% | 50-65% | OK (melhor) | Verde |
| 4 | Conv LP frio | 1.4% | 1.4-3% (x1.10) | OK | Verde |
| 4 | Conv LP quente | 13% | 8.8-15.4% (x1.10) | OK | Verde |
| 4 | CPL frio | R$28 | R$8.8-16.5 (x1.10) | -70% | Vermelho |
| 5 | Open rate 1o | 44% | 40-55% | OK | Verde |
| 5 | Open rate seq | 31% | 25-35% | OK | Verde |
| 5 | Click rate | 5.5% | 3-7% | OK | Verde |
| 5 | Watch master | 65% | 50-70% | OK | Verde |
| 6 | % MQL->SQL | 22% | 14-30% (x1.10) | OK | Verde |
| 6 | DM -> call | 47% | 35-50% | OK | Verde |
| 6 | No-show | 18% | 15-25% | OK | Verde |
| 7 | Close rate | 41% | 22-50% (R$15-30k quente, x1.10) | OK | Verde |
| 8 | NPS D7 | 78 | >= 60 | OK (otimo) | Verde |
| 8 | Reembolso | 1.8% | < 5% | OK (otimo) | Verde |
| 9 | Recompra 12m | 38% | 36-53% (x1.10) | OK | Verde |
| 9 | LTV | 1.9x | 1.5-2.5x | OK | Verde |
| 10 | Indicacao | 18% | 16.5-30.8% (x1.10) | OK | Verde |
| 10 | NPS geral | 76 | 60-80 | OK | Verde |

### Diagnostico

**Gargalo principal:** Etapa 2 — CTR ads frio (-28%) + CPL frio (-70%) → causa-raiz comum
**Maior desvio:** CPL R$28 vs benchmark R$16.5 (caro demais)

**Observacao critica:** funil pos-clique e EXCELENTE (todas etapas verdes do conv LP em diante). Problema esta concentrado em **TOPO PAGO FRIO** — criativo nao bate o suficiente pra publicos novos.

**Diagnostico complementar:** mentora ja saturou publicos retargeting (CTR quente otimo) e organico (limitado pelo tamanho da audiencia). Pra escalar acima de 340k/mes, precisa **resolver a porta de entrada paga frio** ou estagnar.

### 3 Hipoteses (gargalo principal — CTR frio + CPL alto)

**Hipotese 1 (alta):** Mecanismo unico nao esta no criativo de frio
- Mecanismo: avatar de copywriter/gestora de trafego ja viu mil mentorias. Mercado estagio 5. Sem mecanismo unico explicito, criativo nao para o scroll.
- Sinal confirmatorio: criativos atuais focam em "resultado" (R$X em X dias) sem nomear COMO diferente
- Sinal eliminatorio: criativos ja explicam mecanismo proprietario com nome registrado

**Hipotese 2 (media):** Avatar saturado nos publicos atuais (publico unico envelhecido)
- Mecanismo: lookalikes e interesses ja entregaram tudo que tinham. Frequencia subindo.
- Sinal confirmatorio: lookalike 1% e principais interesses com frequencia > 6
- Sinal eliminatorio: ha 5+ publicos novos rodando ha < 30 dias

**Hipotese 3 (baixa):** Pixel/CAPI com dado degradado (otimizacao pior)
- Mecanismo: ios + adblock + cookies degradam sinal. Otimizacao Meta perde precisao. CTR cai.
- Sinal confirmatorio: matchrate CAPI < 70%
- Sinal eliminatorio: matchrate >= 85%

### Teste A/B prioritario

- **Hipotese testada:** H1 — mecanismo unico no criativo
- **Variavel:** declaracao explicita de mecanismo unico no hook
- **A (controle):** criativos atuais (resultado-foco)
- **B (variante):** criativos com hook + mecanismo unico nomeado nos primeiros 3s
- **Metrica primaria:** CTR frio
- **Metrica secundaria:** CPL frio
- **Amostra minima:** R$15k investidos por variante
- **Duracao prevista:** 14 dias
- **Criterio de decisao:** lift CTR >= 30% + reducao CPL >= 25% + p < 0.05

### Skills despachadas (em ordem)

1. **`/mecanismo-unico --auditar`** — auditar se mecanismo atual passa nos 23 criterios | Tempo: 1 dia
2. **`/analise-anuncio-1000`** — desmontar 5 criativos atuais frio em 17 camadas | Tempo: 2 dias
3. **`/criativos-dor-beneficio`** — gerar 8 criativos novos com mecanismo nos primeiros 3s | Tempo: 3 dias
4. **`/headline-imperatriz`** — variacoes de hook por temperatura | Tempo: 1 dia
5. **`/skill-criativos-meta`** — multiplicar pra 20+ criativos rodando paralelos | Tempo: continuo
6. **`/ads-audience-architect`** — refresh de publicos (gargalo secundario, hipotese 2) | Tempo: 2 dias
7. **`/voz-humana-br`** — humanizar copy de todos antes de publicar | Tempo: 0.5 dia

### Impacto financeiro estimado

- CPL caindo de R$28 pra R$18 (alvo benchmark) = -36% custo por lead
- Mantendo investimento atual, gera +56% leads/mes
- Conversao downstream estavel (todas verdes), mantem proporcao
- Em ticket R$25.000, projecao = **+R$120k/mes** (R$1.4M/ano)
- + abre porta pra escalar investimento (que hoje esta capado por CPL alto) → upside adicional

### Recomendacao estrategica final

Camila esta em **excelencia operacional pos-clique**. Maquina funciona. Gargalo unico e topo pago frio. Investimento na resolucao desse gargalo unico tem ROI massivo porque o resto do funil esta otimo pra absorver volume.

Pos-resolucao do gargalo, re-rodar `/diagnostico-gargalo-funil` em 30 dias pra confirmar e identificar proximo gargalo (provavel: indicacao subir pra fugir do teto pago frio).

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## RESUMO COMPARATIVO DOS 3 CASOS

| Mentora | Estagio | Gargalo principal | Skills primarias | Impacto/mes |
|---|---|---|---|---|
| Bianca | 30k | No-show + DM->call | /copy-conversacional-dm | +R$8k |
| Renata | 100k | Reembolso (>5%) | /onboarding-comercial-7dias | +R$26k |
| Camila | 300k | CTR frio + CPL alto | /mecanismo-unico + /analise-anuncio-1000 | +R$120k |

**Padrao observado:** quanto maior o estagio, mais o gargalo migra de "operacao basica" (DM, agendamento) pra "alavanca de escala" (mecanismo, criativo, publicos novos). E o impacto financeiro de resolver gargalo certo cresce de forma nao-linear com o ticket.

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## REGRAS DE LEITURA DOS EXEMPLOS

Esses 3 casos servem pra:
1. Treinar a skill em padroes-tipo (cada estagio tem perfil de gargalo recorrente)
2. Mostrar pra mentora real como o output sai (template visual)
3. Calibrar expectativas de impacto financeiro
4. Ensinar a regra do "gargalo prioritario" sobrescrevendo desvio % (caso Renata)
5. Demonstrar que casos top (Camila) nao tem "muitos gargalos" — tem 1 gargalo + ouro de escala
