Les programmes Data Science de Pernod Ricard
Hello,
Bienvenue dans l’édition #27 de la newsletter Data Gen ! On est désormais 1121 dans cette communauté. 😁
Cette semaine, on remercie David pour son retour d’expérience sur la stratégie data de Pernod Ricard. 👏
Avant tout, voici quelques liens utiles :
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L'agenda de la semaine :
🔍 Le zoom sur les programmes Data Science de Pernod Ricard.
🎙 Le podcast avec David, Global Data & Analytics Director chez Pernod Ricard.
📚 Les ressources recommandées par David.
C’est parti !
📢 Cette édition est rendue possible par Amplitude, la solution de Product Analytics
N'hésite pas à contacter Hugo (hugo@amplitude.com) si tu souhaites en savoir plus.
🔍 Le zoom sur les programmes Data Science de Pernod Ricard - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec David, Global Data & Analytics Director chez Pernod Ricard.
“On est 130 en data au siège et 19 000 au sein du groupe.”
Lancement d’un Data Lab en 2015
Cette entité identifiait et développait de nombreux cas d'usage data. Elle fonctionnait comme une équipe Data classique avec des Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, etc.
“On a fait beaucoup de choses très bien techniquement mais on rencontrait des difficultés de passage à l'échelle. De nombreux projets n’ont jamais vu le jour.”
Sélection de 3 programmes en 2020
Le groupe décide de se focaliser sur 3 typologies de cas d'usage :
1) Optimisation des promotions
Les équipes commerciales de Pernod Ricard mettent en place des promotions chaque jour avec leurs revendeurs (bars/restaurants, grande distribution).
“Par exemple, on va proposer une bouteille de Ricard avec un euro de réduction.”
L’objectif du programme est de proposer aux commerciaux une interface pour améliorer les ventes liées à leurs promotions. Les équipes commerciales peuvent étudier via cet outil s’ils ont mis en place la bonne stratégie sur chaque promotion (ex : mécanique promotionnelle, saisonnalité, ventes associées, retour sur investissement).
“L’outil permet d’estimer les ventes des autres scénarios de promotion. Les commerciaux peuvent ainsi modifier leur stratégie avec les revendeurs pour améliorer les performances.”
2) Efficacité marketing
L’équipe Data estime les retours sur investissement des dépenses marketing du groupe afin de proposer à l’équipe Marketing le scénario optimal : investir X sur Instagram pour un ROI de Y, investir X sur YouTube pour un ROI de Y, …).
“L’équipe Marketing va faire un mix entre leur intelligence humaine et ce qu'on peut proposer de manière mathématique.”
3) Opportunités commerciales sur le terrain
Ce programme diffère beaucoup d’un pays à l’autre. Par exemple, aux Etats-Unis, l’équipe Data a accès à beaucoup de données sur les bars/restaurants qui appartiennent à des chaînes. Ils vont savoir ce que la compétition vend en volume et les parts de marché que représente chaque marque.
“Par exemple, on peut donc déterminer si on doit pousser du gin dans tel établissement pour battre nos concurrents.”
A l'inverse, en Allemagne, les commerciaux voulaient plutôt optimiser leurs trajets quotidiens. L’équipe Data a donc développé une solution de géo-optimisation.
“La solution indique aux commerciaux : le lundi, tu vas dans telle zone, le mardi dans telle zone, etc.”
🎙 Le podcast avec David, Global Data & Analytics Director chez Pernod Ricard
Découvre l'intégralité de notre échange avec David. Il nous parle également de son parcours et de ses plus gros chantiers : le recrutement de 130 profils data, l'évangélisation de l’entreprise aux nouveaux métiers de la data, etc.
"Ce n'est pas simple d'expliquer la Data Science à un groupe de vins et spiritueux. D'habitude tu as besoin de faire apparaitre un nouveau métier tous les X années et là tu en fais apparaitre 4, 5, 6 nouveaux en deux ans !"
Liens vers l’épisode : YouTube | Spotify | Apple Podcasts | Deezer
📚 Les ressources recommandées par David
"Très intéressant pour comprendre comment mettre de l'autonomie au sein des équipes."
"Ecrit par des leaders de chez BlaBlaCar, vraiment bien pour mettre en place une approche design."
"Ecrit par Phil Jackson, l'entraîneur des Chicago Bulls. Très cool ! Sur la vie d'équipe, sur comment gérer des stars et des dynamiques."