Exposé de Pierre-Yves Calloc’h

Tout le monde connaît la boisson créée à Marseille en 1932 par Paul Ricard. Aujourd’hui, le groupe Pernod Ricard comprend 240 marques, possède des filiales en propre dans 74 pays et compte 19 000 collaborateurs dans le monde. Le marché français ne représente plus que 6 % de son chiffre d’affaires, qui s’élevait, en 2022, à 12 milliards d’euros.

Après avoir été consultant, puis avoir travaillé dans le groupe de mode Gerard Darel, j’ai été embauché par la société Pernod Ricard, à Marseille, en tant que directeur informatique. Le Groupe m’a ensuite confié la direction de l’entité Winemakers à Sydney, en Australie, puis j’ai été chargé des technologies de l’information pour la zone Europe. J’ai alors opéré un virage dans ma carrière en devenant, pendant six ans, le patron de Pernod Ricard Colombie et Venezuela, avant d’être nommé directeur du marketing digital et du e-commerce au sein du Groupe. Enfin, il y a un peu plus de quatre ans, on m’a confié l’accélération du développement de l’intelligence artificielle (IA).

La prédiction appliquée aux forces de vente

Le groupe Pernod Ricard emploie plus de 5 000 commerciaux qui, chaque jour, visitent jusqu’à 10 points de vente (hypermarchés, supermarchés, magasins de proximité, bars-restaurants, hôtels, discothèques…), sur un total d’environ 200 qui sont placés sous la responsabilité de chacun d’entre eux. Leur portefeuille comprend en général une trentaine de marques et leur travail consiste à effectuer les bonnes recommandations à chacun des points de vente.

Par le passé, la fréquence des visites dans un établissement dépendait essentiellement de la taille de ce dernier. Pour un supermarché de plus de 600 mètres carrés, le commercial prévoyait une visite toutes les semaines ou tous les quinze jours, et seulement tous les mois pour un commerce de proximité. Les outils informatiques lui rappelaient simplement, chaque semaine, quels étaient les établissements à visiter.

Une planification hebdomadaire optimisée

La planification hebdomadaire est désormais optimisée, grâce à un outil interne appelé D-Star. Non seulement ce dernier indique au commercial quels points de vente il devra visiter au cours de la semaine, mais il formule des recommandations – par exemple : « Pour le champagne Mumm, le facing (c’est-à-dire le nombre d’exemplaires de la même référence placés sur la gondole) doit être de cinq ou six bouteilles. » – et aussi une liste d’actions précises à effectuer, comme référencer un nouveau produit dans un bar, ou vérifier, dans un supermarché, si le stock d’un produit faisant l’objet d’une campagne de publicité ou de promotion est suffisant – « Pour telle référence, dans tel magasin, le stock minimum doit être de 27 bouteilles ».