Por qué creé explōrātiō
En 18 años de publicidad, pasé por las cuatro casas que más generan comunicación en el mundo — Dentsu, WPP, Omnicom, Publicis. Construí hubs de datos desde cero para algunas de las marcas que aparecen abajo. Vi qué cabe dentro de cada presupuesto y cada decisión.
En todas esas casas, vi repetirse la misma escena. Reunión convocada con urgencia para decidir dónde recortar presupuesto. Director pidiendo «el número que justifica» sin que nadie supiera de dónde salía ese número. Creativo escalado porque «ese va» — y discontinuado porque «ese no funcionó». Precio ajustado por sensación del comercial. Medios reasignados por intuición del planner.
Vi también lo contrario. Vi a Desitin Roxo crecer un 29% después de un análisis de elasticidad que duró tres semanas. Vi a adidas liquidar el stock de invierno en julio porque un Opportunity Map anticipó la curva. Vi al e-commerce de adidas en la Copa de 2014 proyectarse con un 99% de precisión mediante un modelo de regresión.
La diferencia entre los dos lados, en mi lectura, nunca fue el acceso a datos. Una empresa con agencia grande tiene datos. Lo que separa una buena decisión de una mala es método: modelo nombrado, fórmula declarada, variable visible. Posibilidad real de auditar el cálculo.
explōrātiō existe para servir esa diferencia. Tomo los productos analíticos que repetidamente entregan claridad en marcas grandes — MMM, elasticidad, basket analysis, modelos de atribución, análisis de creativo, anticipación de demanda — y los entrego listos para empresas, agencias y equipos de marketing de cualquier tamaño. Sin caja negra. Sin PDF de 80 páginas. Sin promesa de certeza.
Vendemos claridad. Vendemos el camino. Y vendemos para quien llega de tres formas: para la empresa que aún no tiene área de datos, para la agencia que necesita refuerzo analítico en el proyecto del cliente, y para el equipo de marketing que tiene BI estructurado pero necesita el estudio que no cabe en la fila interna. En los tres casos, el producto es el mismo. Lo que cambia es dónde encajamos en su flujo.
Impacto por marca y método.
De hoja de cálculo a hub corporativo en 12 meses.
En Performics, conduje la construcción del hub de datos de Ambev: arquitectura en datalake AWS, mapeo de métricas y dimensiones, proceso de ETL y dashboards en LookerStudio, PowerBI y Datorama. En 90 días, la adherencia taxonómica pasó del 27% al 78%. Al final de 12 meses, llegó al 98% — por encima de la meta de la operación. El modelo se replicó para otros 8 clientes, sumando 12 datalakes y más de 40 millones de filas operadas bajo estándares LGPD.
+29% en ventas con elasticidad, sin comprometer margen.
En Global Shopper, lideramos un estudio de elasticidad precio-demanda para la línea RDO. El análisis indicó dónde y cuánto ajustar — y dónde no tocar. Resultado: aumento del 29% en las ventas de Desitin Roxo sin impacto negativo en margen ni competitividad.
Stock de invierno liquidado en julio, con anticipación de 60 días.
En iProspect, apliqué el Opportunity Map (algoritmo propietario sobre Google Trends y datos de búsqueda) para anticipar la demanda de productos de invierno de adidas con al menos 60 días de antelación. El e-commerce liquidó el stock en julio. Para la Copa de 2014, un modelo de regresión multivariada proyectó los ingresos totales del e-commerce durante el evento con un 99% de precisión.
Aire acondicionado en el Centro-Oeste: 2,9x sobre lo esperado.
También en iProspect, el Opportunity Map anticipó la estacionalidad de búsqueda de aire acondicionado en el Centro-Oeste, permitiendo reasignar medios antes del pico. Las ventas en el período fueron 2,9 veces mayores que lo esperado. Modelos de atribución aplicados al e-commerce de Brastemp y Consul rindieron +38% de ROAS sobre el período anterior.
Historias del trabajo del fundador en agencias de los grupos Dentsu, WPP, Omnicom y Publicis. No representan clientes de explōrātiō.
¿Quiere el mismo método con sus datos?
Conversación de 30 minutos por WhatsApp, sin compromiso. Revisamos una muestra de sus datos y decimos con franqueza: hay un producto de explōrātiō que resuelve, o aún no es el momento. Si lo hay, alineamos plazo, formato (directo, con su agencia, o al lado de su equipo de BI) e inversión en la misma charla.