Es Doctor en Matemáticas Aplicadas por la Universidad de Grenoble, Francia. Pofesor investigador de tiempo completo en el departamento de Estadística del Instituto Tecnológico Autónomo de México desde 1992 en donde es también Coordinador del Diplomado en Estadística Aplicada.

Ha sido profesor invitado en instituciones tales como El Colegio de México, la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, El Colegio de la Frontera Norte, el IMAS de la UNAM, la Universidad Carlos III de Madrid. Ha hecho trabajos de investigación para gobiernos locales, para el IFE, para diversas organizaciones no gubernamentales y para empresas privadas.

Sus intereses académicos principales son el Análisis Multivariado y el Muestreo aplicado a problemas sociales. Ha sido miembro de los Consejos Técnicos Asesores del Padrón Federal Electoral entre 1994 y 2003 y del Conteo Rápido del IFE de las elecciones presidenciales en 2000 y 2006. Entre sus más recientes publicaciones están, como coautor, Fundamentos de Probabilidad y Estadística y un artículo de Algunos enfoques metodológicos para estudiar la Cultura Política en México publicado por el Instituto Federal Electoral.

Cuenta con una trayectoria de más de 20 años de experiencia en The Nielsen Company Latinoamérica. Se ha desempeñado dentro de la organización como Director de Marketing en Nielsen Brasil, Gerente Comercial en Nielsen Colombia, Director General para Nielsen Centroamérica, Director General de Nielsen Chile y a principios de este año, fue nombrado como Director General de Nielsen México.

Germán es Master en Business Administrator (MBA) graduado de la Universidad de Pittsburg e Ingeniero Industrial de la Universidad de Los Andes de Bogotá, Colombia.

Dipita cuenta con más de 14 años de experiencia en la industria de Investigación de Mercados y es fundadora de “The Modeling Group”, consultora de investigación de mercados adquirida por Nielsen en el año 2006. Es experta en modelaje de mercado, desarrollo de nuevos productos e investigación de procesos, entre otros. Además es miembro de la asociación “Marketing Accountability Standards Board” (MASB).
Actualmente se desempeña como Vicepresidente Senior de Global Marketing ROI para Nielsen Custom Analytics.

Su investigación se ha enfocado en el  impacto de la mercadotecnia en el comportamiento del consumidor y en la influencia de la comunicación digital y los medios de comunicación en las ventas.

Sinopsis de la presentación:

Presentarán como el uso de análisis estadísticos maximiza la inversión en mercadotecnia y hablarán sobre como la solución Marketing Mix Model ayuda en definir de forma óptima la inversión a hacer en las diferentes actividades de marketing como son: Promoción en punto de venta, Promoción en su producto y Promoción en medios masivos.
Se presentará cómo este modelo  permite innovar en su planeación estratégica y asociar cada actividad promocional con un impacto real en ventas y así poder calcular y comparar los diferentes retornos a la inversión (ROI) para tomar decisiones acertadas y orientadas a objetivos de presupuesto y desempeño.

Cuenta con más de 15 años de experiencia dando asesoría con base en investigación y tiene una maestría en estadística aplicada en Oxford.

Actualmente dirige Millward Brown Optimor, consultora en retorno sobre inversión y valor de marca, y es catedrático en el ITAM y la UP.

Este año junto con Germán Gutiérrez y Dipita Chakrabort de Nielsen participará en el panel “Innovación en aplicaciones”.

Sinopsis de la presentación:
Las empresas quieren optimizar su inversión en mercadotecnia, pero pocas saben cómo hacerlo.
El primer paso es utilizar modelos estadísticos que relacionen sus palancas mercadotécnicas (precio, distribución, publicidad, trade) con sus ingresos (ventas), controlando por efectos estacionales (navidad, vacaciones, julio regalado) y macroeconómicos (inflación, PIB).
Mediante escenarios de simulación, es posible determinar niveles mínimos de inversión y la asignación óptima del presupuesto en las diversas palancas. El uso de modelos dinámicos bayesianos permite estimar variaciones en los parámetros durante el periodo modelado y comprender mejor la dinámica del mercado. Se mostrarán sus ventajas mediante ejemplos mexicanos reales.