16 exemplos de onboarding de apps e a psicologia por trás de cada um

Prefere assistir? Nosso vídeo no YouTube I Analyzed 100+ App Onboarding Flows, em inglês, cobre sete dos fluxos abaixo e mostra como descobrir onde as pessoas abandonam o seu próprio onboarding.

A psicologia por trás de um bom onboarding

Uma forma útil de pensar sobre onboarding vem de BJ Fogg, pesquisador de Stanford. O modelo de comportamento dele é um framework de design, e não uma lei testada. Segundo o modelo, um comportamento acontece quando três coisas se encontram no mesmo momento: motivação suficiente, capacidade suficiente (a ação é fácil) e um gatilho (prompt).

Cada tela de onboarding é o pedido de um pequeno comportamento, como digitar um nome ou permitir notificações. Por isso, toda tela ou aumenta a motivação, ou facilita a ação, ou escolhe um momento melhor para pedir.

Os fluxos deste artigo fazem esses três trabalhos de formas diferentes. O Duolingo, o ChatGPT e a Shopify aumentam a motivação entregando algo valioso primeiro. O Instagram e a Uber facilitam cada etapa pedindo uma coisa de cada vez. O SoundCloud e o Tinder escolhem a hora dos pedidos, que chegam logo depois de um motivo para dizer sim.

A tabela abaixo reúne os efeitos que mais aparecem, com a pesquisa por trás de cada um.

Um alerta antes dos exemplos. A maioria desses efeitos foi medida em laboratórios, programas de fidelidade e pesquisas de opinião, não no seu app.

Alguns são menores e mais condicionais do que os resumos populares sugerem. Numa meta-análise de 50 experimentos, a sobrecarga de escolhas (a ideia de que opções demais travam a decisão) teve efeito médio próximo de zero. Ela aparece principalmente quando as opções são difíceis de comparar e as pessoas não sabem o que querem (Chernev, Böckenholt e Goodman, 2015).

Trate cada princípio como uma hipótese sobre os seus usuários e confira com o que eles fazem de verdade. Uma seção perto do fim do artigo mostra como.

Duolingo: uma lição inteira antes do cadastro

Princípio: o efeito dotação. Conta: depois da primeira lição.

O Duolingo aparece em quase toda lista de bons exemplos de onboarding, e a versão web mostra por quê. Clicamos em "Get started" (começar) no duolingo.com, escolhemos espanhol e passamos por cerca de uma dúzia de telas curtas. Vieram boas-vindas do Duo, cinco perguntas rápidas, um resumo do que poderíamos alcançar e algumas mensagens de incentivo.

As perguntas queriam saber como conhecemos o Duolingo, por que estamos aprendendo, quanto já sabemos, quantos minutos por dia queremos praticar e por onde começar. Cada uma é uma escolha única numa lista curta.

Depois veio nossa primeira pergunta de verdade e, quando acertamos, o Duolingo comemorou com um "Good job!" (mandou bem!).

Nenhum campo de e-mail apareceu antes ou durante a lição. O próprio guia para iniciantes do Duolingo apresenta a etapa da conta como "Crie um perfil para salvar seu progresso". A frase transforma o cadastro num jeito de guardar algo que você já tem, e é aí que entra o efeito dotação.

Num experimento clássico, alguns estudantes ganharam uma caneca da Universidade Cornell. Para vendê-la, pediam mais que o dobro do que outros estudantes aceitavam pagar por uma (Kahneman et al., 1990).

Os economistas ainda discutem a força desse efeito, mas a lógica do produto é simples. Depois que você conquistou algum progresso, a conta deixa de ser um obstáculo e vira um jeito de manter o que é seu.

O Duolingo tem números sobre esse timing. Gina Gotthilf, ex-VP de Growth do Duolingo, contou à First Round Review em 2017 que adiar o cadastro em alguns passos aumentou os usuários ativos diários em cerca de 20%. O teste não diz qual efeito fez a diferença: menos atrito, reciprocidade e efeito dotação se encaixam igualmente bem.

A tela da meta diária também trabalha em silêncio. Escolher "10 min / day" é um pequeno compromisso que você mesmo assumiu, e o Duolingo pode cobrar isso depois com lembretes e ofensivas.

O Duolingo também mostra os limites da ideia. Na carta aos acionistas do quarto trimestre de 2025, a empresa disse que vinha adicionando "pequenas doses de atrito" para levar as pessoas à assinatura. E completou: "esse atrito extra é parte do motivo pelo qual o crescimento do nosso DAU desacelerou". Valor antes do pedido funciona nos dois sentidos: tire valor e as pessoas percebem.

ChatGPT: a resposta vem antes da conta

Princípio: reciprocidade. Conta: quando você quer guardar suas conversas.

O melhor onboarding para uma ferramenta é usar a ferramenta. Desde abril de 2024, a OpenAI deixa as pessoas usarem o ChatGPT sem cadastro. No celular, a primeira tela oferece "Try it first" (experimentar primeiro) ao lado de "Log in" e "Sign up for free" (cadastre-se grátis).

Para quem cria uma conta, o fluxo pede senha, um código enviado por e-mail, nome e data de nascimento. Depois vem uma pergunta opcional sobre como a pessoa vai usar o produto.

O chat que aparece em seguida não está vazio de verdade: ele sugere "Create image" (criar imagem), "Summarize text" (resumir texto) e "Analyze images" (analisar imagens). Isso importa mais do que parece. Uma caixa em branco pede que o usuário invente uma primeira tarefa, e uma sugestão transforma essa invenção num toque.

A lógica de deixar as pessoas entrarem primeiro é a reciprocidade. Num experimento de 1971, um desconhecido deu uma Coca-Cola de graça a alguns estudantes (Regan, 1971). Mais tarde, esses estudantes compraram quase o dobro de bilhetes de rifa dele, em comparação com os que não ganharam nada.

Um produto que já respondeu à sua pergunta fez um favor a você, e a conta parece uma troca justa para não perder a resposta. A página de ajuda da OpenAI sobre o uso sem login deixa a troca clara. Sem conta, você trabalha numa única conversa temporária e, depois que cria uma, "o histórico da sua conversa mais recente vai aparecer na lateral".

Shopify: sua loja existe antes da sua conta

Princípio: o efeito IKEA e a ilusão do trabalho. Conta: depois que você escolhe um design, para o teste grátis.

A Shopify enfrenta a versão mais difícil desse problema. O produto dela é uma loja online, e ninguém consegue imaginar a própria loja antes de criá-la. O criador de lojas com IA responde com uma caixa de prompt: descreva o seu negócio em poucas palavras e clique em "Generate" (gerar).

Digitamos "Handmade ceramic mugs and plant pots" (canecas de cerâmica artesanais e vasos de planta). Em vez de um ícone girando, a Shopify narrou o próprio trabalho. Primeiro veio "Refining the prompt, 2 minutes left" (refinando o prompt, faltam 2 minutos), depois "Defining palettes and styles, 1 minute left".

Então ela mostrou três designs de loja prontos, já com os nossos produtos. O título dizia "Pick your favorite design included with your free trial" (escolha seu design favorito, incluído no teste grátis). Até ali, ninguém tinha pedido nosso e-mail.

Dois efeitos se somam aqui. O primeiro é o efeito IKEA. Em experimentos, quem montou uma caixa organizadora da IKEA pagaria mais por ela do que quem recebeu a mesma caixa já montada (Norton et al., 2012). O porém: as pessoas precisavam terminar a montagem.

Uma frase digitada é uma contribuição pequena, mas o resultado é inegavelmente seu.

O segundo é a ilusão do trabalho, testada com um site de viagens simulado que mostrava o trabalho por trás da busca (Buell e Norton, 2011). Com o trabalho visível, 62% das pessoas preferiram esse site a um site instantâneo com resultados idênticos, contra 42% quando o trabalho ficava escondido. As telas de espera narradas da Shopify transformam um atraso em prova de que algo está sendo feito para você. Os autores fazem um alerta que vale aqui também: "o fato de as empresas conseguirem induzir a ilusão do trabalho não significa que, por isso, devam induzi-la".

O título deixa claro o próximo passo: os designs vêm "included with your free trial". A essa altura, o teste já não é uma oferta abstrata. Ele é o jeito de manter uma loja que você já viu, um sim muito mais fácil do que "crie uma conta para começar a montar".

Linear: um workspace demo em vez da página em branco

Princípio: o efeito do exemplo resolvido. Conta: quando você quer o seu próprio workspace.

Em softwares que as equipes adotam juntas, a pergunta antes do cadastro é "como isso vai ficar quando a gente estiver usando?". O Linear responde com um workspace de demonstração público, que abre sem conta. O próprio guia de início sugere: "Para conhecer o layout do Linear antes de se cadastrar, explore nosso workspace de demonstração."

A demo vem completa: um documento de boas-vindas, issues com comentários e histórico, projetos e ciclos. Você aprende o layout clicando num workspace que já funciona, em vez de ler sobre um. Quando estiver pronto, "Sign up" leva a "Create your workspace" (crie seu workspace).

Esse é o efeito do exemplo resolvido, um achado da pesquisa sobre aprendizagem. Iniciantes aprendem mais rápido estudando um exemplo resolvido do que quando são jogados num problema em branco. A conclusão vem de anos de estudos em aulas de álgebra e geometria (Atkinson et al., 2000).

Um workspace pronto é um exemplo resolvido de como o Linear espera que uma equipe o use. Pesquisas posteriores mostraram que o benefício diminui conforme as pessoas ganham experiência (Kalyuga et al., 2003), um bom motivo para manter a demo opcional.

O Notion faz uma versão disso depois do cadastro. Segundo a central de ajuda, quem chega vê "uma coleção de templates na sua barra lateral… selecionados para você com base no que você nos conta durante o onboarding". De um jeito ou de outro, a primeira coisa que o novo usuário vê é uma página que já funciona, não uma vazia.

Airbnb: navegue à vontade, entre só para reservar

Princípio: pedir no pico da motivação. Conta: na hora de reservar.

O Airbnb deixa você fazer quase tudo antes de perguntar quem você é. Dá para buscar, abrir anúncios, conferir datas e ver o preço total sem conta. Na web, "Log in or sign up" (entrar ou cadastrar-se) só apareceu depois que clicamos em "Reserve" (reservar). Até ali, já tínhamos conferido um resumo das datas, dos hóspedes e do preço total, com um aviso de que o preço estava abaixo da média de 60 dias.

O modelo de Fogg explica o timing. A motivação não é fixa: ela sobe e desce. Um visitante que navega sem compromisso tem pouco motivo para preencher um formulário, enquanto quem acabou de escolher um apartamento para a viagem tem todos os motivos.

O Airbnb coloca seu maior pedido no pico. A essa altura você já escolheu um lugar, então a conta é o último passo até algo que você quer, e não um muro entre você e a navegação.

As verificações de identidade também esperam. A central de ajuda do Airbnb diz que os dados de identidade do hóspede são coletados "quando você faz a reserva".

A Uber aprendeu a mesma lição na web em 2019. Quando passou a deixar novos passageiros reservarem a primeira viagem direto da página inicial, as conversões de primeira viagem subiram 10% no mundo. Na Índia e no Brasil, a alta foi de cerca de 60%, segundo o blog de engenharia da Uber.

Wise: o preço antes da burocracia

Princípio: aversão à ambiguidade. Conta: quando você clica em "Send money" (enviar dinheiro).

Apps de dinheiro não podem deixar você pular a verificação de identidade, mas podem escolher o que vem primeiro. A Wise começa pelo que as pessoas vieram descobrir: quanto custa uma transferência. A página de envio de dinheiro funciona sem login.

No dia em que conferimos, enviar US$ 1.000 faria o destinatário receber 884,93 euros. As tarifas eram de US$ 5,47, e o dinheiro chegaria "Today - in seconds" (hoje, em segundos).

Só depois de "Send money" a Wise perguntou se a conta era pessoal ou empresarial. A página de cadastro, então, começa pelo seu e-mail.

Essa ordem atende a uma preferência básica: as pessoas preferem encarar um custo conhecido a um desconhecido. Daniel Ellsberg descreveu isso com uma aposta (Ellsberg, 1961).

Imagine duas urnas com bolas vermelhas e pretas, uma com a mistura conhecida de 50-50 e outra com uma mistura desconhecida. Na hora de apostar numa bola vermelha, as pessoas tendem a preferir a urna conhecida, mesmo sem nada indicar que a segunda seja pior. Estudos de laboratório posteriores encontraram essa preferência em muita gente, mas não em todo mundo (Trautmann e van de Kuilen, 2015).

Uma transferência de dinheiro é cheia de incógnitas: o câmbio, as tarifas, o prazo. A Wise elimina todas elas antes de pedir que você se comprometa com qualquer coisa.

A burocracia que vem depois não esconde o jogo. O guia de verificação da Wise diz que as checagens dependem de quanto você envia e para onde, e que a análise costuma levar de um a dois dias úteis. Também diz que "em alguns casos, conseguimos verificar sua identidade automaticamente com a sua primeira transferência bancária".

Se o seu onboarding precisa ter uma etapa pesada, contar antes o preço e o motivo é o jeito mais barato de fazer a etapa valer o esforço. Se você trabalha num fluxo desses, vale ler nosso texto sobre o assassino silencioso do onboarding de fintechs: bugs de interface que só aparecem em certos dispositivos.

MyFitnessPal: cada pergunta diz para que serve

Princípio: dar um motivo. Conta: depois de nove telas.

O MyFitnessPal pergunta muita coisa antes de pedir um e-mail. Na web, passamos por nove telas com o nome fictício "Alex". Sete eram perguntas: nome, metas, obstáculos do passado, nível de atividade, sexo e data de nascimento, altura e peso, e uma meta semanal. O app se safa porque cada resposta alimenta algo que você está prestes a receber: sua meta de calorias.

Três detalhes tornam a extensão suportável. A segunda tela usa o seu nome ("Thanks Alex!"). Quando dissemos que a falta de tempo já tinha nos atrapalhado, a tela seguinte respondeu a esse ponto exato: "We get it. A busy lifestyle can easily get in the way of reaching your goals." (a gente entende, uma rotina corrida atrapalha qualquer meta).

E as perguntas sensíveis vêm com motivos: "We use this information to calculate an accurate calorie goal for you." (usamos isso para calcular uma meta de calorias precisa).

Esse último hábito tem um experimento famoso por trás, feito na fila de uma copiadora em 1978 (Langer et al., 1978). Pedir para furar a fila "porque estou com pressa" convenceu 94% das pessoas quando o trabalho era curto, contra 60% sem motivo nenhum. Num trabalho maior, só o motivo real ajudou, e um estudo posterior não conseguiu reproduzir o efeito dos motivos vazios (Folkes, 1985).

Essa é a parte útil para o onboarding. Quando você pede algo pessoal, o motivo precisa ser real, e o do MyFitnessPal é: o seu peso entra de verdade no cálculo da meta de calorias.

A tela da meta semanal acrescenta uma opção padrão suave, "Lose 1 pound per week (Recommended)" (perder 1 libra por semana, recomendado). As opções padrão estão entre os efeitos mais sólidos deste artigo. Numa meta-análise de 58 estudos, a maioria concluiu que elas mudaram o que as pessoas escolhiam, mas em graus muito diferentes (Jachimowicz et al., 2019).

O risco está no que vem depois. Quando a tela "Almost there! Create your account" (quase lá, crie sua conta) aparece, você já colocou sete respostas num plano que ainda nem viu. Se essas respostas levarem à mesma tela inicial que todo mundo recebe, as pessoas percebem, e cada pergunta anterior passa a parecer perda de tempo.

Noom: um quiz longo que dá retorno

Princípio: compromisso e coerência. Conta: depois do quiz.

Se as nove telas do MyFitnessPal parecem muito, conheça o Noom. O funil web dele é um questionário com "até 113 telas", que leva de 10 a 15 minutos, segundo um passo a passo no blog da RevenueCat. O preço só aparece depois de umas 100 delas. Percorremos o começo.

O que chama a atenção é o esforço para explicar cada pergunta. Antes do peso, o Noom avisa "We don't mean to pry" (não queremos bisbilhotar). E completa: "we just need to know so we can build a plan that's right for you" (só precisamos saber para montar o plano certo para você). Antes da pergunta sobre diabetes: "We ask this question to tailor your program with the right support." (perguntamos isso para adaptar seu programa com o suporte certo).

As respostas também dão retorno rápido. Quando você informa o peso que quer atingir, o Noom responde com uma faixa de peso recomendada. No nosso teste, uma tela intermediária ainda quebrou o ritmo com um gráfico e o resultado de um estudo.

Um quiz longo assim constrói compromisso uma pequena resposta de cada vez. Um estudo clássico mostra a força disso (Freedman e Fraser, 1966). Quem primeiro respondeu a algumas perguntas de uma pesquisa por telefone teve mais que o dobro de chance de aceitar, depois, uma longa visita em casa: 52,8% contra 22,2%. Revisões posteriores mostraram que essa técnica do pé na porta é real, mas bem menos confiável do que aqueles primeiros números (Burger, 1999).

Quando o Noom mostra um preço, você já contou muito sobre si, e ir embora parece incoerente com todas aquelas respostas.

Esse também é o perigo. A mesma força alimenta o efeito do custo irrecuperável, a vontade de seguir em frente por causa do que você já investiu. Frequentadores de teatro que pagaram preço cheio pela assinatura da temporada foram a mais peças no início dela do que os que ganharam desconto (Arkes e Blumer, 1985). Um quiz longo porque precisa das informações é uma coisa; um quiz longo para fazer a saída parecer cara vai custar confiança e reembolsos.

O Headspace traz uma reviravolta sobre quizzes personalizados. A Irrational Labs, consultoria de design comportamental, testou cinco versões de onboarding para o app e publicou os resultados num estudo de caso. No fluxo original, 31,25% dos novos usuários começaram um curso. Na versão vencedora, o app fazia algumas perguntas primeiro, e 62,97% começaram um curso.

Mesmo assim, todo mundo recebia o mesmo curso Basics: o quiz mudou a sensação da recomendação, não a recomendação em si. Nenhuma das versões mudou quantos dias as pessoas meditaram, então meça a segunda semana antes de comemorar a primeira.

SoundCloud: três artistas, depois as notificações

Princípio: o momento do pedido. Conta: primeiro, depois as escolhas.

Apps de música têm um problema de cold start: no primeiro dia, não sabem nada sobre o seu gosto. O SoundCloud resolve isso do jeito mais direto. Depois de uma etapa rápida de conta, com três campos, ele mostra uma grade de artistas e pede que você escolha três.

A grade de artistas é o primeiro momento em que o app parece seu. Só depois dela o SoundCloud pede para enviar notificações sobre "new tracks, exclusive releases, and more from your favorite artists" (novas faixas e lançamentos dos seus artistas favoritos). Logo abaixo fica um "Maybe later" (talvez depois).

Nesse ponto, a notificação tem um propósito óbvio: você fica sabendo quando os artistas que acabou de escolher lançarem algo. Na primeira tela, seria só mais uma caixa de diálogo do sistema.

Esse é o gatilho de Fogg na hora certa, e há números reais por trás. Num estudo de caso de 2016, o Calm descobriu que menos de 1% dos usuários encontrava o lembrete diário nas configurações. Quando o app passou a perguntar logo depois da primeira meditação, 40% ativaram um lembrete, e quem ativou teve quase o triplo de retenção, segundo a Amplitude.

Escolher um horário para meditar é uma intenção de implementação, um plano que diz quando você vai agir. Uma meta-análise de 94 testes concluiu que esses planos têm efeito de médio a grande no alcance de metas (Gollwitzer e Sheeran, 2006). Fora do laboratório, o efeito é menor. Pedir que as pessoas anotassem data e horário para tomar a vacina da gripe aumentou a vacinação em cerca de 4 pontos percentuais (Milkman et al., 2011).

O Spotify publicou pesquisas sobre o próprio seletor. Um post de pesquisa de 2025 diz que escolhas feitas no onboarding, como artistas e gêneros, "permitem personalização instantânea desde o primeiro dia". O novo modelo de usuários da empresa, que usa essas escolhas, deixou as previsões 5% mais precisas nas primeiras quatro horas de um novo usuário.

LinkedIn: uma barra de progresso e o "Skip for now"

Princípio: o efeito gradiente de meta. Conta: primeiro.

O LinkedIn precisa de muito mais de um novo membro do que o Instagram: onde você mora, o que faz, se está procurando emprego. Ele divide tudo em etapas pequenas, mostra uma barra de progresso no formulário de cadastro e dá à maioria das etapas opcionais um "Skip for now" (pular por enquanto).

A ideia por trás das barras de progresso é o efeito gradiente de meta: as pessoas aceleram conforme a meta se aproxima. Membros do programa de recompensas de uma cafeteria compravam café com mais frequência à medida que chegavam perto do café grátis (Kivetz et al., 2006).

Uma vantagem inicial também ajuda. Num estudo, clientes de um lava-rápido receberam um cartão de dez carimbos com dois já preenchidos ou um cartão vazio de oito carimbos (Nunes e Drèze, 2006). Os dois exigiam oito lavagens, mas 34% completaram o primeiro cartão, contra 19% do segundo.

A barra do LinkedIn salta rápido, de 30% para 60% e depois 90% em três telas, o que faz a linha de chegada parecer perto.

Depois vêm mais seis telas: um quebra-cabeça de segurança, localização e cargo, uma foto, um código por e-mail, uma pergunta sobre busca de emprego e notificações. Uma barra que diz "quase lá" quando você não está é uma pequena promessa quebrada.

Quem estuda questionários online já testou muito as barras de progresso. Numa revisão de 32 experimentos com pesquisas na web, barras constantes e precisas não reduziram o abandono (Villar et al., 2013). Barras que andavam devagar no começo aumentaram a chance de desistência.

Barras que andavam rápido no começo e devagar depois se saíram um pouco melhor, mas sem consistência. A barra do LinkedIn se comporta assim, e isso custa um pouco de confiança quando as pessoas percebem. O melhor caminho é colocar as etapas rápidas e fáceis primeiro, para que a barra avance rápido de verdade.

O final é bem pensado. O feed inicial não chega vazio: um cartão "Welcome to LinkedIn" com um checklist de três etapas sugere adicionar sua experiência para que recrutadores encontrem você.

Mas checklists não fazem mágica. O app de e-mail Superhuman aprendeu isso quando trocou as calls individuais de onboarding por um onboarding self-service. A primeira tentativa, um checklist de configuração com tooltips, "teve impacto zero", segundo o relato de Gaurav Vohra na First Round Review.

Etapas de configuração em tela cheia que não podiam ser puladas, cada uma com opções padrão sensatas, levaram a conclusão da configuração de 30% para mais de 98%. Olhamos o fluxo do LinkedIn mais de perto na nossa análise do onboarding do LinkedIn (em inglês).

Tinder: um perfil de 19 telas que vale o esforço

Princípio: compromisso e coerência. Conta: primeiro.

O Tinder quebra todas as regras de onboarding curto. Nossa captura tem 19 telas.

Depois de telefone, código, e-mail e um login opcional com a Apple, vêm as "House Rules" (regras da casa). Em seguida, primeiro nome, data de nascimento, gênero, distância e o que você procura. Depois vêm escola, hábitos, perguntas de personalidade, interesses e fotos. Por fim, localização, uma tela para bloquear pessoas dos seus contatos e a divulgação de um recurso novo.

O app pode bancar essa extensão porque, aqui, o perfil é o produto. Cada resposta melhora o seu perfil, e um perfil melhor significa matches melhores.

Depois das etapas de login vem um compromisso: "Welcome to Tinder. Please follow these House Rules" (bem-vindo ao Tinder, siga estas regras da casa). As regras: "be yourself", "stay safe", "play it cool" e "be proactive" (seja você, cuide da sua segurança, vá com calma, tome a iniciativa).

Você toca em "I agree" (concordo), e aí entra a técnica do pé na porta que vimos no Noom: um pequeno sim facilita os sins maiores que vêm depois. Concordar em "be yourself" também define a norma para o perfil que você está prestes a montar.

As etapas opcionais são tratadas com cuidado. As telas de estilo de vida e personalidade mostram um contador no botão, "Next 0/4", e um "Skip" (pular) no canto. A tela de fotos pede duas para começar, com seis espaços para preencher. Contadores assim deixam o progresso visível dentro de uma única tela, e os espaços convidam você a completar o conjunto.

Como você mesmo escreve o perfil, o efeito IKEA também entra em jogo: as pessoas valorizam o que fizeram.

O Tinder também toma cuidado com o que os outros vão ver. A tela de nascimento avisa "Your profile shows your age, not your birth date" (seu perfil mostra sua idade, não sua data de nascimento). Mostrar o gênero no perfil é uma opção desmarcada, e a tela do nome avisa que não dá para mudar depois: "Can't change it later."

A tela de objetivo de relacionamento oferece seis respostas, incluindo "Still figuring it out" (ainda estou descobrindo), e acrescenta "All good if it changes." (tudo bem se mudar). Segundo o Tinder, mais da metade dos membros nos mercados de teste adicionou um objetivo de relacionamento ao perfil (Tinder, 2022).

O pedido de localização é um bom modelo para telas de permissão. O Tinder explica numa frase, antes do alerta do iOS, o que você perde: "You won't be able to match with people otherwise." (sem isso, nada de match). Abaixo do botão "Allow" (permitir), o link "How is my location used?" (como minha localização é usada?) abre os detalhes. A única coisa que mudaríamos é a falta de um "Not now" (agora não): quem hesita não tem para onde ir além da caixa de diálogo do sistema.

Uma coisa mudou desde a nossa captura. Segundo a sala de imprensa do Tinder, novos usuários em vários países, e na Califórnia, agora precisam se verificar com o Face Check, uma curta selfie em vídeo. Essa etapa é mais pesada do que qualquer coisa da nossa captura, e um bom teste para ver se o hábito do fluxo de se explicar continua de pé.

Instagram: uma pergunta por tela

Princípio: carga cognitiva. Conta: primeiro.

O Instagram não se explica, e nem precisa. Quase todo mundo que instala o app já sabe para que ele serve. Então o cadastro faz uma coisa só: cria sua conta com o mínimo possível de esforço mental por tela.

Oito telas parece muito, mas cada uma tem um único campo e um grande botão azul, o que mantém a carga cognitiva baixa. A memória de trabalho só guarda cerca de quatro coisas ao mesmo tempo (Cowan, 2001). Um formulário longo pede que as pessoas acompanhem vários campos, regras e mensagens de erro de uma vez. Uma tela com um campo tem uma decisão só.

A tela do nome de usuário já vem preenchida com uma sugestão e um check verde. A de nascimento traz o link "Why do I need to provide my birthday?" (por que preciso informar meu aniversário?). A foto de perfil e o número de telefone, as duas etapas que o Instagram quer mas não exige, têm um "Skip" embaixo do botão principal.

Não copie a ausência de um tour do produto; isso só funciona para uma marca que todo mundo já conhece. Copie o jeito como o formulário é dividido em perguntas que as pessoas respondem sem pensar.

O Threads, app mais recente da Meta, foi além no lançamento ao deixar as pessoas importarem quem seguiam no Instagram. Em novembro de 2024, Adam Mosseri disse que o Threads estava tirando a importação de seguidos do onboarding. O motivo: as pessoas "preferem a experiência quando constroem uma rede diferente no Threads". Até um atalho que impulsionou um lançamento pode virar o atalho errado um ano depois.

Uber: um identificador em vez de "entrar ou cadastrar?"

Princípio: menos decisões. Conta: primeiro.

Toda bifurcação "Entrar / Criar conta" é um pequeno teste: será que eu já tenho conta aqui? A Uber eliminou a pergunta. A primeira tela pede um número de celular, com Apple, Google e e-mail como alternativas, e descobre a partir daí se você é novo.

Os engenheiros da Uber escreveram sobre isso duas vezes. Segundo um post de 2017, a Uber eliminou a escolha entre Sign In e Register pedindo primeiro "uma informação pessoal identificável e única: um número de celular". O mesmo redesign passou a fazer um pedido por tela. Um post de 2022 explica o sistema por trás: você informa um identificador, e a Uber encaminha você para o login ou para o cadastro automaticamente.

A tela de passkey (chave de acesso) é a parte mais nova. A Uber oferece a passkey logo depois que você prova quem é, com um "Not now" bem à vista. Em 2025, a empresa disse ao Android Developers Blog do Google que "mais de 90% das adesões a passkeys vêm de incentivar sua criação em momentos-chave", como o cadastro.

Na nossa captura, "Where to?" (para onde?) foi a sétima tela. O número de celular, um e-mail, um código de quatro dígitos, o seu nome, a oferta de passkey e os termos vieram antes, um por tela. Nenhuma dessas telas pediu forma de pagamento.

Amazon: oito telas, um quebra-cabeça e dois códigos

Princípio: o atrito se acumula. Conta: primeiro, em oito telas.

A Amazon é o contraexemplo. Como a maioria das grandes lojas, ela deixa você navegar sem conta, então o cadastro não precisa vender nada. Mesmo assim, vale contar o que um novo cliente enfrenta depois de tocar em "Create account" (criar conta) no app.

Contamos oito telas. Depois de nome, e-mail e senha, vem um quebra-cabeça de imagem: "Solve this puzzle to protect your account" (resolva o quebra-cabeça para proteger sua conta). Em seguida chega um código de uso único por e-mail.

Então a Amazon pede que você adicione um número de celular "to enhance your account security" (para reforçar a segurança da conta) e manda um segundo código por SMS. Cada etapa tem um motivo, e uma loja em que as pessoas já confiam consegue sustentar mais etapas do que a maioria dos produtos.

A maioria dos produtos não consegue. Cada tela extra é mais um momento para ir embora, e as perdas se multiplicam. Se cada uma de oito etapas retém 95% de quem chega até ela, só cerca de dois terços passam pelas oito.

O Monzo mostra quanto uma equipe consegue recuperar ao achar a etapa que custa mais caro. Em outubro de 2023, só 9% das pessoas que baixaram o app do Monzo nos EUA concluíam o cadastro; o fluxo tinha 39 telas e uma média de 210 toques.

A equipe descobriu que uma única verificação causava 40% do abandono e deixou clientes de baixo risco pularem essa etapa. Preenchimento automático do aparelho, autocompletar de endereço e os termos embutidos na tela do telefone reduziram o fluxo para 17 telas. A conclusão subiu para 40% depois da mudança baseada em risco, segundo o blog de engenharia do Monzo. O Monzo já encerrou suas contas nos EUA, mas o método continua valendo.

Se você precisa de um quebra-cabeça ou de um segundo código, aplique só nos cadastros que parecem arriscados, como fez o Monzo, e não em todo mundo.

Temu: marketing por cima de uma etapa de segurança

Princípio: a confiança é um orçamento. Conta: primeiro.

A Temu começa bem. A tela de login mostra duas garantias antes de qualquer botão: "No import charges" (sem taxas de importação) e "Free returns" (devolução grátis). Também avisa "All data is encrypted" (todos os dados são criptografados). Depois, os pedidos começam a se acumular.

Enquanto verificávamos o e-mail, um pop-up apareceu por cima da etapa de segurança. "Your Mystery Offers Are Waiting" (suas ofertas misteriosas estão esperando), dizia, pedindo um número de telefone para receber SMS de marketing. A primeira tela da conta depois disso pedia: "Turn on Notifications for updates on your latest order status" (ative as notificações para acompanhar seu último pedido). Logo abaixo havia um saldo de créditos e a oferta "Buy to get $50 credits" (compre e ganhe US$ 50 em créditos).

Cada um desses pedidos gasta um pouco da confiança que o novo usuário traz. Um opt-in de marketing disfarçado de etapa de segurança gasta muito, porque pega emprestada a urgência da segurança para algo que não tem nada a ver com ela.

Em 2019, pesquisadores rastrearam 11.000 sites de compras e encontraram 1.818 desses "dark patterns" (padrões enganosos) em cerca de um a cada nove sites (Mathur et al., 2019). Entre eles havia truques que empurram as pessoas a criar contas ou receber marketing, e o pop-up da Temu se parece com eles. Truques assim podem aumentar os opt-ins no curto prazo. Também ensinam os novos clientes a ler as suas telas com desconfiança.

YouTube: sete telas para criar uma conta Google

Princípio: o contexto importa. Conta: quando você faz login.

Entrar no app do YouTube para iPhone sem uma conta Google leva você para outro lugar. Nossa captura mostra um navegador dentro do app em accounts.google.com, com o formulário genérico de conta do Google.

O formulário pergunta se a conta é pessoal ou para empresa. Depois pede nome, data de nascimento e gênero, um novo endereço do Gmail, uma senha e um telefone para receber um código. Uma longa página de privacidade vem por último, antes do "I agree".

Algumas partes são bem-feitas. As telas são curtas, o sobrenome vem marcado como "(optional)" e a tela de nascimento aponta para uma explicação de por que o Google pergunta.

Mas essa explicação fica fora do fluxo: você é orientado a visitar g.co/age-gender no navegador. A etapa do telefone se chama "Confirm you're not a robot" (confirme que você não é um robô) e não mostra nenhum jeito de pular. Mesmo assim, a página de ajuda do Google diz que adicionar um telefone é opcional. E nada nas sete telas menciona vídeos, canais ou qualquer coisa que você foi buscar no YouTube.

O Google convive bem com isso porque a maioria das pessoas já tem conta. A mesma página de ajuda lembra que quem já entrou no Gmail, no Maps ou no YouTube tem uma. As páginas de ajuda do YouTube também descrevem recomendações baseadas no que você assiste e pesquisa, sem nada sobre escolher interesses no cadastro. A página de ajuda sobre recomendações diz que, com o histórico de exibição desativado e pouco histórico salvo, a página inicial mostra só a barra de pesquisa e o menu.

A lição é sobre contexto. O mesmo pedido parece diferente dependendo do que está em volta. O Airbnb pede uma conta dentro de uma reserva que você quer concluir; o formulário do Google poderia ser de qualquer app.

Se o seu cadastro precisa ser compartilhado entre produtos, acrescente uma linha de contexto no início, como "Crie uma conta para se inscrever em canais e salvar vídeos". Explique as perguntas sensíveis na própria tela e leve as pessoas de volta para onde estavam assim que terminarem.

O que os melhores fluxos de onboarding têm em comum

Coloque os 16 fluxos lado a lado e cinco hábitos se destacam. Nenhum deles exige um grande orçamento. Eles exigem uma ideia clara do que o usuário veio buscar e disciplina para pedir coisas só quando o usuário consegue ver o porquê.

Eles dão antes de pedir

Sempre que o produto permite, os melhores fluxos colocam o valor primeiro. Duolingo dá uma lição, ChatGPT uma resposta, Shopify uma loja, Linear um workspace, Airbnb um lugar para ficar e Wise um preço, tudo antes de qualquer conta. O número mais conhecido é o do Duolingo: cerca de 20% a mais de usuários ativos diários ao adiar o cadastro. A lógica é simples: as pessoas se cadastram com mais boa vontade para guardar algo do que para ganhar permissão de olhar.

Cada pergunta muda alguma coisa

O MyFitnessPal transforma suas respostas numa meta de calorias, e o Noom, numa faixa de peso. O SoundCloud usa os seus três artistas para dar sentido ao pedido de notificação.

Um bom teste para qualquer pergunta de onboarding é ver se a resposta muda a tela seguinte. Se não muda, corte a pergunta ou mostre para que ela serve. O estudo do Headspace é a nota de rodapé honesta: um quiz pode funcionar fazendo as pessoas se sentirem compreendidas, mas não vai segurá-las se o produto não entregar.

Fluxos longos mostram a linha de chegada

O LinkedIn e o Tinder pedem bastante, e os dois mostram o progresso: uma barra no topo e, no Tinder, um contador "0/4" no botão. Só que as barras de progresso são menos confiáveis do que a fama delas: o que ajuda é tornar as primeiras etapas rápidas de verdade. As etapas opcionais ganham um "Skip" visível, para que o fluxo nunca faça ninguém de refém.

Cada tela pede uma coisa só

O Instagram, a Uber e o Duolingo limitam cada tela a um campo ou um toque. Isso deixa o fluxo mais longo em telas e mais curto em esforço. A Uber vai além e elimina de vez a pergunta "Eu já tenho conta?", e o Instagram preenche um nome de usuário que já está disponível.

Pedidos de permissão vêm depois de um motivo

O SoundCloud pede notificações depois que você escolhe artistas, e o Tinder explica por que precisa da sua localização. Ao perguntar logo depois da primeira meditação, o Calm fez 40% das pessoas que viram o pedido ativarem um lembrete. Os benchmarks de push de 2026 da Airship mostraram que apps com campanhas de onboarding têm taxas de opt-in até 40% acima da média da sua categoria.

Como criar o seu fluxo de onboarding

Dá para aplicar tudo isso sem copiar as telas de ninguém. Comece pelos seus próprios usuários e siga estes passos, nesta ordem.

1. Defina o momento de valor. Escolha a primeira ação que mostra que um novo usuário conseguiu o que veio buscar, como uma primeira lição ou uma primeira transferência. Tudo no onboarding deve levar até ali.

2. Coloque o valor antes da conta sempre que puder. Liste todas as telas antes desse momento e pergunte quais realmente precisam vir primeiro. Conta, permissões e dados de pagamento muitas vezes podem esperar até o usuário ter um motivo.

3. Faça cada pergunta valer a pena. Para cada pergunta, anote o que muda na tela seguinte por causa da resposta. Se nada muda, corte ou explique para que ela serve.

4. Explique cada etapa difícil em uma frase. Verificação de identidade, número de telefone e pedido de localização ficam mais fáceis de aceitar com um motivo simples ao lado.

5. Limite cada tela a uma decisão. Divida formulários longos em perguntas únicas, deixe opções padrão sensatas pré-selecionadas e dê às etapas opcionais um botão de pular bem visível.

6. Escolha a hora dos pedidos. Peça notificações, lembretes e avaliações logo depois do momento que dá sentido a eles.

7. Mostre um progresso honesto. Se o fluxo for longo, coloque as etapas rápidas primeiro, mostre onde a pessoa está e deixe que ela salve e volte depois.

Depois, teste. Todo princípio deste artigo é uma hipótese até os seus usuários confirmarem.

Como descobrir onde o seu onboarding perde gente

Estudar os fluxos de outros apps dá ideias. Mas não diz qual tela do seu fluxo está perdendo pessoas, nem por quê. Um funil mostra a etapa em que as pessoas saem, nunca o que deu errado nela. Para isso, você precisa ver o que os novos usuários realmente fazem.

Nessa hora entra a UXCam. Ela é uma plataforma de análise de produto para apps mobile e sites, que captura cada toque, rolagem e tela sem marcação manual de eventos. A Tara, analista de IA da UXCam, revisa todo dia as sessões dos novos usuários e aponta os problemas por trás dos abandonos. Ela ainda anexa as gravações de sessão que mostram cada problema.

Os mapas de calor mostram onde as pessoas tocam em cada tela de onboarding, inclusive em elementos que não respondem. Os funis mostram a etapa exata em que as pessoas saem, e a análise de retenção mostra se quem conclui o onboarding volta.

A Costa Coffee é um bom exemplo de como isso funciona na prática. A equipe sabia que 30% dos novos usuários do app desistiam entre o download e a conclusão do cadastro no programa de fidelidade, mas não sabia por quê. Com funis e eventos personalizados na UXCam, a equipe encontrou a maior causa isolada: cerca de 15% dos novos usuários desistiam depois de digitar uma senha que o app rejeitava.

Uma senha rejeitada não é uma falha que você encontraria numa revisão de design, porque a tela parece correta toda vez. A equipe propôs um redesign dessa etapa, e a Costa relata um aumento de 15% nos cadastros.

Um jeito simples de começar no seu próprio fluxo:

1. Escolha o seu evento de ativação e monte um funil da primeira abertura até esse evento, com cada tela de onboarding como uma etapa.

2. Encontre a etapa com a maior queda e assista a umas 20 gravações de pessoas que chegaram até ela e saíram. Normalmente, o problema aparece nas dez primeiras.

3. Corrija a causa mais comum e compare a taxa de conclusão e a retenção no dia 7 da próxima coorte com as da anterior.

Se quiser aprender esse processo direito, o curso gratuito Fundamentals (em inglês), da UXCam Academy, cobre tudo em aulas curtas em vídeo, com certificado no final. E se quiser ver isso no seu próprio app, você pode começar um teste grátis ou agendar uma demo.

Também vale conferir

Alguns fluxos que ficaram fora da lista principal, mas ensinam algo específico:

• Notion pergunta no cadastro para que você vai usar a ferramenta. Depois, enche a sua barra lateral com templates "selecionados para você com base no que você nos conta durante o onboarding", segundo a central de ajuda.

• Canva perguntava aos novos usuários que tipo de design queriam fazer e adaptava a mensagem de boas-vindas à resposta. A ativação entre quem criava pôsteres subiu 10%, segundo um estudo de caso da Appcues.

• Hinge monta os perfis em torno de prompts escritos. O app diz que curtidas em prompts têm 47% mais chance de virar um encontro do que curtidas em fotos (Hinge, 2025).

• Bluesky tem starter packs que reúnem contas e feeds recomendados num único link de convite. Eles respondem por cerca de 20% de todos os follows da rede, segundo um estudo de 2025.

Quer saber mais sobre o que acontece dentro do produto? Veja nossos guias sobre como não perder usuários durante o onboarding, como montar um funil de produto que move a retenção e benchmarks de retenção de apps por setor.

Como escolhemos e capturamos esses fluxos

Começamos pelos apps mais citados quando o assunto é onboarding e ficamos com os que ensinam um hábito específico, que dá para levar a outros produtos. Também incluímos três fluxos que mostram o que evitar.

Nossa equipe capturou nove fluxos no iPhone e no Android em julho de 2025, criando contas novas: Amazon, ChatGPT (no Safari), Instagram, LinkedIn, SoundCloud, Temu, Tinder, Uber e YouTube. Percorremos os fluxos web (Airbnb, Duolingo, Linear, MyFitnessPal, Noom, Shopify e Wise) em 17 de outubro de 2026, sem login, num navegador limpo na Alemanha. Usamos uma janela do tamanho de um celular, exceto no Linear, que percorremos em tamanho desktop. Na web, usamos respostas fictícias e paramos no primeiro campo de e-mail ou senha, então nenhuma conta foi criada.

Todos os fluxos aparecem nas versões em inglês dos apps. O onboarding muda o tempo todo, então cada imagem traz a data de captura. Escondemos endereços de e-mail, números de telefone, nomes de usuário e nomes nas capturas de tela.

Os números vêm de blogs, páginas de ajuda e relatórios oficiais das próprias empresas e de estudos de caso identificados. A contagem de telas do Noom vem de um passo a passo no blog da RevenueCat. Cada número tem link onde aparece.

Os resultados de pesquisa levam ao artigo original ou à editora. Quando um efeito é mais fraco ou mais contestado do que o resumo popular, deixamos isso claro.