RAÚLMERMANS

Retrato de Raúl Mermans

Construyo los sistemas detrás del trabajo creativo.

Empecé desde marketing y marca, pasé por CRM, retail beauty, lujo y práctica visual, y ahora construyo herramientas asistidas por IA que ayudan a equipos a decidir mejor sin perder gusto, contexto ni control.

BaseMadridOrigenMálagaIE University · BBA Marketing
01

CRM a escala

Trabajo de lifecycle y CRM alrededor de una base de 8M+ usuarios, campañas comerciales, segmentación y adopción interna en retail beauty.

02

Sistemas que se publican

Proyectos construidos como prototipos funcionales: Campaign Pulse, DemandOS, Campaign Sandbox, DataBrief AI, Website Audit Agent.

03

El gusto como interfaz

Fotografía, estudios visuales, referencias de lujo y sistemas de marca como capa de criterio alrededor de herramientas técnicas.

Sobre mí

Un perfil hecho de trabajo, lugar y práctica.

El hilo común es el gusto operativo: saber qué debe estructurarse, qué debe seguir editable y dónde una persona todavía tiene que decidir.

Málaga es el punto de origen; Madrid es donde la práctica se afinó con IE University, marketing, CRM y trabajo dentro de equipos comerciales.

Orlando añadió otra forma de leer servicio, comportamiento y expectativa. Primor añade la presión de escala: lifecycle, segmentación, partners de lujo y adopción interna alrededor de una base de clientes muy grande.

El portfolio es la capa de prueba. Herramientas de campaña, productos de datos, auditorías, mundos de marca y estudios visuales se construyen como superficies funcionales para poder probar el pensamiento, no solo describirlo.

Perfil operativo

  • BaseMadrid
  • OrigenMálaga
  • FormaciónBBA Marketing, IE University
  • Contexto actualCRM, lifecycle, partners de lujo, adopción IA
  • Trabajo independienteHerramientas de campaña, productos de datos, workflows de marca, sistemas internos
  • Práctica visualFotografía, portadas, sistemas de imagen, dirección de arte
  • HerramientasNext.js, TypeScript, Python, n8n, Codex, Claude Code, workflows OpenAI

Vocabulario de trabajo

01CRM02Lifecycle03Lógica de campaña04Memoria de marca05Ritmo de interfaz06Límites de datos07Revisión humana08Códigos de lujo09Adopción10Gusto operativo

Capítulos, no solo cargos.

Una lectura compacta de los contextos que han dado forma al trabajo: mercados, entrega, servicio, construcción, escala y el loop actual.

01

Madrid — aprender el lenguaje de los mercados

IE University · BBA Marketing

Negocio, marketing, analítica digital y el primer vocabulario técnico para convertir comportamiento de cliente en decisiones.

MadridIE UniversityMarketing

02

Equipos — aprender a entregar

IE Marketing Lab

Trabajo de proyecto con deadlines, partners y handoffs de equipo: la estrategia solo contaba cuando se convertía en algo entregado.

LiderazgoEstrategiaEntrega

03

Orlando — mirar el servicio desde otro ángulo

Intercambio UCF

Un semestre en University of Central Florida afinó la lectura de servicio, retail y expectativas culturales.

OrlandoUCFServicio

04

Práctica independiente — aprender a construir

Sistemas de portfolio

Herramientas de campaña, productos de datos, sistemas de imagen y arquitectura web convirtieron posicionamiento en interfaces usables.

PrototiposCasosVisuales

05

Primor — trabajar dentro de escala

CRM · lifecycle · partners de lujo

Grandes audiencias, ritmo comercial, segmentación, expectativas de partners y adopción interna hacen que el trabajo sea responsable.

CRMLifecycleEscala

06

Ahora — construir el loop

Herramientas · workflows de marca · práctica visual

Construir el loop entre lógica de workflow, diseño de interfaz, memoria de marca, límites de datos y revisión humana.

SistemasInterfazGusto

Cómo trabajo.

El trabajo empieza por la decisión y termina en una superficie que se puede revisar, usar y mejorar.

Workflow

Mapear el workflow.

Inputs, restricciones, handoffs, puntos de revisión, riesgos y outputs.

InputsHandoffsRiesgos

Interfaz

Construir la interfaz.

Prototipar la superficie donde el trabajo se vuelve visible y usable.

SuperficieEstadosFeedback

Inteligencia

Añadir inteligencia con cuidado.

Usar IA o ML cuando mejora velocidad, síntesis o diagnóstico — no cuando elimina responsabilidad.

IAMLRevisión

Gusto

Mantener el gusto dentro del sistema.

Voz de marca, lógica visual, ritmo y criterio siguen siendo parte del sistema.

VozImagenRitmo

Hagamos que algo funcione.

Disponible T3 2026

raulmermans@gmail.comVer GitHubMadrid · Remoto · UE