Cas usage promo
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Secteur(s) : Retail

Prévoir l’effet prix hors-promotion sur les ventes

Client(s) :
Pernod Ricard
Technologie utilisée :
Deep Learning
Métier : Marketing, Commerce et relation clients

Pernod Ricard est un groupe mondial de vins et spiritueux, convivial, responsable et performant, et le numéro 1 mondial des spiritueux premium. Le Groupe représente 240 marques premium disponibles dans plus de 160 pays. Nous sommes 18 500 personnes exceptionnellement talentueuses à travers le monde, avec notre propre force de vente dans 73 pays.

Notre portefeuille est l'un des plus complets du marché, avec toutes les grandes catégories de vins et spiritueux, ce qui confère à Pernod Ricard un avantage concurrentiel unique. Pour continuer à développer notre activité, à transformer notre industrie et à avoir un impact positif sur le monde, nous croyons au pouvoir de la connexion humaine. Créer de la convivialité est notre métier et notre raison d'être.

En tant que « créateurs de convivialité », notre objectif est de transformer chaque interaction sociale en une expérience de partage authentique, amicale et responsable. Nous pensons qu'il ne peut y avoir de convivialité avec l'excès et nous nous efforçons d'être durables et responsables à chaque étape, du grain au verre.

Source : https://www.linkedin.com/company/pernod-ricard

Enjeux

  • Construire les calendriers de promotions de la vente de 400 marques de boissons en grande distribution dans un groupe d’Etats américains
  • Optimiser le type et la profondeur de promotion parmi une grande variété de possibilités (mono ou multiproduits, profondeur, implication sur les quantités et le panier)
  • Respecter les contraintes légales qui régissent les durées possibles de promotion pour chaque état
  • Le prix hors promotion est négocié plusieurs fois par an, mais figé état par état

Démarche

  • Un moteur de prévision des volumes vendus a été implémenté
  • Un modèle de simulation financière a été utilisé
  • L’approche basée sur la théorie économique d’élasticité prend en compte les risques de cannibalisation et des informations sur l’évolution des schémas de prix de la concurrence
  • Un moteur d’optimisation propose les meilleures variations du prix hors promotion pour maximiser un KPI choisi par l’utilisateur (volume de vente, part de marché, etc.)
  • Approche déployée sur l’état de la Californie

Résultat

  • Rationalisation de la construction et des choix de promotions par les équipes commerciales
  • Bonne prédiction de l’impact de l’ensemble des changements de prix hors-promotion négocié sur les ventes de tous les produits (concurrence comprise)
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