HUM△NS®
El panel sintético
De la idea a una hipótesis que merezca dinero.
Antes de pagar investigación de campo, focus groups o una nueva ejecución, HUM△NS permite someter una idea a perfiles construidos sobre la encuesta de consumidores: un concepto, una etiqueta, un precio, una ocasión de consumo. No sustituye a una persona real. Sirve para descartar hipótesis débiles antes de gastar en comprobarlas.
Y cada estudio se somete a seis pruebas y publica las que reprueba: recuperación de parámetros, validación fuera de muestra, estabilidad ante la semilla, circularidad, sensibilidad a los supuestos y anclaje externo. Una corrida de demostración reprobó dos y escribió sola «no entregar como concluyente sin corregir». Sin un dato externo contra el cual contrastar, el anclaje reprueba por diseño — y eso también se imprime.
- Concept test
- cuál de tus rutas creativas gana, con qué cohorte y por qué palanca
- PSM · precios
- en qué rango te dejan estar y en cuál ganas más
- Cuali
- con qué palabras lo dicen y qué objeción sale primero
- Conjoint
- qué palanca manda cuando hay que renunciar a algo
Cómo se ve cuando corre: Caribe Cooler
RTD · México · agosto 2026 · semilla 20260808
La marca traía tres rutas de campaña y había que decidir cuál pagar: Bájale, Nos la llevamos cool y Soy tu Bias. Contra New Mix, Smirnoff Ice y Topo Chico Hard Seltzer.
Lo que se levantó
- Panel
- 1,500 perfiles en cinco cohortes de 18 a 40, ponderadas, con tres rasgos modelados —juventud, fandom, nostalgia— y su desviación por cohorte
- Conjoint
- cinco atributos (territorio, nombre, tono, mecánica, vocería), 10 tareas, 3 alternativas, 400 repeticiones bootstrap y 10 semillas de auditoría
- Grupo
- 800 personas, 166 intervenciones en siete tramos: apertura, calentamiento, cuerpo, estímulo, laddering, proyectiva y cierre
- Control
- una celda de comparación fija, para que el ganador se mida contra algo y no contra sí mismo
El hallazgo que cambió la decisión
La comprensión del nombre, medida cohorte por cohorte:
«Soy tu Bias» lo entiende el 41% de los de 18 a 25 y solo el 14.8% de los mayores de 26. Cinco de cada seis personas del grupo más grande de la categoría no sabrían de qué les hablan. Eso es una campaña nacional que se cae antes de comprarse, y se supo en una semana.
Lo que dijeron, con sus palabras
«Michelada, mezcal con algo, esas latas de vodka con sabor a fruta que ya andan de moda, un antro con luces bien feas, y el precio que se te suben en el súper sin razón.»
18–21 · calentamiento«Que dejen de inventarle cosas a lo que ya está bueno, la neta. Si me sale buena una marca me quedo con ella, no necesito que me la cambien cada rato con puro rollo nuevo.»
26–30 · cierreY aquí el producto se corrige a sí mismo
El grupo se contrastó contra lo que la gente de verdad busca en internet sobre la marca. Seis temas quedaron ciegos y seis se indujeron solos:
Lo que el grupo nunca tocó y la gente sí pregunta
- De qué está hecho50 búsquedas
- Cuánto pega4 preguntas
- Cómo se toma3
- Quién la hace3
- Efecto en el cuerpo3
- A qué sabe2
Lo que el grupo trajo solo
- Precio64 menciones
- Ocasión de reunión58
- Pertenencia / barrio44
- «Suena falso»18
- No entiende el nombre5
- Suavidad5
No dice que el grupo esté mal. Dice que la guía no lo preguntó.
Ésa es la frase que el sistema escribe solo, y la consecuencia también: esos seis temas entran a la guía antes de volver a levantar cualitativo en la categoría. Una herramienta que solo confirma lo que le preguntas no sirve para decidir.
Hasta dónde llega el modelo, y dónde manda el dato
La comprensión de «bias» tiene un techo medido de 55.8% — lo que la gente busca no da para más. El modelo la ubica en 26.5%, que cabe debajo. El techo es dato; la posición dentro del techo es modelo, y las dos cosas van rotuladas por separado.
Con «bájale» pasa lo contrario: nadie busca qué significa. El techo queda en 100% y no restringe nada — y esa ausencia de búsquedas es evidencia conductual de que se entiende. Es la más barata que existe.
Está en beta y lo dice el producto, no la letra chica
Sin un dato externo contra el cual contrastar, el reporte se marca como «no calibrado». Ningún número lo produce un modelo de lenguaje: todos salen del modelo de utilidad de cada perfil, con semilla fija — la misma pregunta da el mismo resultado.