Historia de éxito: Así nació en México el “modelo Haaz” para el marketing científico
La reciente publicación de Chat GTP versión 4 fue un parteaguas para las tecnologías con inteligencia artificial y Big data, abonando al boom del trabajo en marketing y marketing científico.
Karla García
CIUDAD DE MÉXICO.- En México, alrededor del 2013, un joven mercadólogo: Eyal Mijael Haaz Barahona “Mike Haaz”, en ese entonces trabajando para el banco Banamex, se le ocurrió generar un formato que conjuntara todos los datos en una hoja de cálculo de excel para contraponerlos y poder ver los afectos colaterales y simbióticos entre los distintos canales: redes sociales, televisión, buscadores, email, entre otros, así nació en México el “modelo Haaz” para el marketing científico, nadie lo había considerado ni mucho menos ejecutado.
“El método era bueno, pero muy rústico y sólo alcanzaba a visualizar los impactos de medios de comunicación. Lo extraje de un proceso de mi experiencia en campañas políticas en el 2011 y 2012 en Veracruz, combinando métricas de publicidad, encuestas electorales, el estudio VALS (Values And Life Styles), psicomarketing con herramientas como teorías de los arquetipos, o el uso de estadística en política como Teoría de los Juegos, pudimos hacer proyecciones que tuvieron resultados muy exitosos. Ese día decidí que el marketing científico sería mi dirección.” destacó Mike Haaz, padre del marketing científico en México.
Haaz, comunicólogo especializado en mercadotecnia, escritor, filósofo y maestro en administración de empresas, desarrolló el marketing científico como un método basado en big data y herramientas pre IA como machine learning y deep learning, credenciales que le valieron asesorar a personajes del equipo de Joe Biden, presidente de los Estados Unidos 2020-2024, en sus programas de atracción de inversión foránea latinoamericana a través del USFTI – United States of Foreign Trade Institute.
El “Modelo Haaz” se trabajó en la empresa Sertech en el 2015, donde ayudó a generar un método de investigación de temas ciudadanos a través del marketing digital, así entonces llegó a Neomarket Corporation en el año 2017, donde evolucionó a un método de investigación vía digital con capacidades de una investigación tradicional.
“Para lograr la eficiencia se tuvieron que hacer estudios sobre los estudios de mercado, y posteriormente su aplicación en electoral o negocio, fue algo tedioso y tardado, pero cuando se consiguieron las fórmulas lo demás fue cuestión de tiempo” añade Mike Haaz a su experiencia de como fue el proceso de creación del método.
La posibilidad de extraer datos de valor y que tuvieran impactos cualitativos era algo revolucionario. Con un algoritmo podía sacarse lo de una investigación tradicional de días, en minutos.
“Mi objetivo siempre ha sido democratizar la inteligencia de negocio, facilitar el trabajo de los estrategas y disminuir costos de operación” precisó Haaz sobre el por qué de su interés en todo este desarrollo.
Con el paso del tiempo, la metodología migró de meras aplicaciones de marketing digital a modelaje de negocio, investigaciones operativas, optimización de procesos logísticos, entre otras funcionalidades. Pasó de ser el objetivo un software de análisis y automatización de marketing o ejecuciones de marketing basadas en analítica ágil inteligente, a una idea de un conglomerador de distintas inteligencias artificiales con usos corporativos y de estudios socio-económicos, para generar consultorías y plataformas con capacidades revolucionarias de optimización de costos y tiempos.
“Todo este trabajo me llevó a analizar como es que el impacto de lo que estábamos haciendo iba alcanzando a la misma metodología del marketing en si y su relevancia dentro del futuro económico, por lo que escribí el libro Marketing 5D: El Arte del Marketing Científico para plasmarlo en una teoría formal por primera vez en el mundo” – finalizó Mike Haaz, quien actualmente se encuentra trabajando en “Te Queremos Escuchar”, una empresa dedicada a revolucionar el bienestar corporativo a través de resultados medidos en eficiencia de la productividad empresarial.