In this podcast episode you can learn about:
• how maths and operations management inspired Alvaro to devote his career to data and solving business problems with mathematical models;
• how HIVERY has developed a completely new way of generating calendars, combining machine learning and operations research;
• how optimisation is used in our new retail promotions calendar tool, often referred to as "Trade Promotion Optimisation";
• what Alvaro wanted to solve with his PhD. Hint: It's a new way of thinking about the traditional "customer choice model". Why new thinking? Learn why stocking the products on "most revenue"(i.e. by demand), may not be the right strategy;
• why working at HIVERY and studying simultaneously was the ideal way to both gain commercial experience and apply academia in a practical way;
• what Alvaro is working on - an exciting new podcast that sheds light on innovative scientific research. Stay tuned for the link!
Japanese translation
ハイベリー所属のアルヴァロ・フロレス・リオスはチリ出身のオペレーション・マネージメント専門の数学者・エンジニアだ。近年博士号を取得し、数理計画と最適化のスキルでプロジェクトをリードする。本ポッドキャストでは以下の点を紹介する。
数学とオペレーション・マネージメントがいかにアルヴァロに影響与え、数理モデルによるビジネス上の課題の解決とデータにキャリアを捧げるに至った経緯。
ハイベリーがいかに機械学習とオペレーションズ・リサーチを組み合わせて、カレンダーを生成する新しい手法を開発したか。
開発したリテール販促カレンダーにおいて、機械学習とオペレーションズ・リサーチを組み合わせた最適化がどのように使用されているか。
博士号によってアルヴァロはどんな課題を解決しようとしたのか。ヒント:古典的な「消費者選択モデル」に対する新しい考察。なぜ新しいのか?「売上の多さ(需要の高さ)」をベースにした在庫管理が必ずしも正解ではない理由を紹介する。
ハイベリーでの就労と博士課程の学習という二足のわらじを履いたことが、実際的なビジネス経験の取得と学術的理論の応用に理想的な環境であったと言えるのはなぜか。
アルヴァロが現在取り組んでいる課題:革新的な科学的リサーチにスポットライトを当てる、新しいポッドキャストにご期待ください。試聴はこのリンクから!
view more