Pernod Ricard | Optimisation des campagnes de promotion sur le marché US

Nous accompagnons le Groupe Pernod-Ricard sur l’un de ses projets (Key Digital Products) relatifs à la mise en place de sa plate-forme Digitale multi-local. Cette plateforme doit permettre de recueillir et partager les données de l’ensemble de son éco-système business, afin de les transformer en service à valeur ajoutée et les mettre à disposition, notamment, de ses équipes.

Ces projets ont été priorisés pour affiner les solutions, structurer les protocoles de déploiement, sur des marchés pilotes (France et UK), puis activer progressivement les déploiements dans d’autres marchés.

Challenges client

Identifier les facteurs qui améliorent l’efficacité des promotions
Développer un outil prédictif permettant aux contributeurs clés de prédire le volume de ventes suite à un scénario promotionnel
Recommander aux équipes commerciales et marketing la profondeur de la promotion (pourcentage de réduction du prix) et le calendrier promotionnel permettant d’optimiser les ventes

Approche méthodologique

Analyse du marché étudié et identification des caractéristiques et des contraintes à considérer dans la solution développée.
Analyses préliminaires comprenant l’ :
- Enrichissement des données de ventes par les données covid et des évènements (Super Bowl, Christmas…)
- Exploration et analyse de la série temporelle du volume de ventes
- Analyse de l’impact des différentes périodes et types de confinements liés au covid sur la Baseline des ventes
- Extraction de variables de saisonnalité
Implémentation d’un algorithme de Data Science permettant la :
- Prédiction des ventes futures pour chaque produit et pour les différents scénarios de promotion
- Prédiction de l’impact de l’évolution du prix hors période de promotion sur le volume de ventes
Implémentation d’un algorithme d’optimisation combinatoire permettant l’ :
- Optimisation du calendrier de promotion pour maximiser le volume des ventes en intégrant les contraintes légales du marché et les contraintes business
- Optimisation de la profondeur de la promotion, du type de la promotion (promotion par réduction de prix, promotion par points de fidélité ou promotion par packs de produits achetés)
Implémentation d’un algorithme d’analyse post-évènements
Mise en production de la solution dans un environnement cloud (Python, Microsoft Azure)

Résultats

Simulation, prédiction d’impact et optimisation de différents scénarios de promotion
Mise en production de la solution et automatisation des rafraichissement des données
Couverture de 3 marchés différents en se basant sur la même solution de calcul