Étude de cas
Pernod Ricard
Innovation Hub & TLO : transformer des avis de terrain, subjectifs et nuancés, en signal assez fiable pour décider du lancement d’une innovation.
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Chez Pernod Ricard, une innovation se juge deux fois. Sur le terrain, par celles et ceux qui la goûtent. Dans les chiffres, par celles et ceux qui la financent. L’Innovation Hub rassemble plus de 200 innovations et la communauté qui les porte. TLO, pour Test & Learn = Optimize, permet de tester un produit en conditions réelles avant son lancement, pour un coût dix fois inférieur à un test classique.
Une note n’a d’autorité que si l’on peut remonter jusqu’à ce qu’elle résume.
L’enjeu business : décider plus tôt, et moins cher, quelles innovations méritent un lancement. Le problème de conception : le matériau de départ est une conversation dans un bar, un avis sur le liquide, le packaging, le nom, souvent nuancé, parfois contradictoire, rarement certain. En face, une équipe marketing qui doit trancher. Entre les deux, la tentation de tout réduire à un chiffre que plus personne ne peut contester, ni expliquer. Ce cas raconte comment nous avons construit une méthode de collecte de données subjectives, et non un simple formulaire.
Nous avons conçu les deux faces de ce système : l’app qui capte le signal sur le terrain, et le Hub qui le rend lisible, comparable et actionnable tout au long du cycle de vie du produit. Le périmètre est volontairement resserré ici sur la première perception d’un produit, là où la question de la donnée subjective se pose le plus nettement.
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Une méthode pour capter le subjectif
Reconstitution d’un entretien Suze, étape First perception, d’après les maquettes de l’app TLO.
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Décisions et arbitrages
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Une échelle volontairement pauvre
Une note sur dix donne une illusion de précision qu’un entretien de dix minutes ne peut pas porter. Trois états suffisent à dire la direction du ressenti, et restent comparables entre deux enquêteurs, deux villes, deux produits. La précision, elle, se loge ailleurs : dans la valeur et dans les tags. Le compromis assumé : renoncer à la finesse statistique d’une échelle longue pour gagner en comparabilité entre enquêteurs.
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Détecter les signaux faibles
« DifficultToDrink? », « AuvergneUnknown? ». Sur le terrain, beaucoup de réponses sont des hypothèses. Plutôt que de forcer une certitude, notre système accepte le point d’interrogation : un signal faible reste visible, sans peser autant qu’un constat.
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Contraindre pour faire arbitrer
Pour décrire le style et les valeurs d’un lieu ou d’une personne, l’app impose trois choix maximum. Sans limite, tout le monde coche tout, et l’information disparaît. La contrainte transforme une liste en décision, au prix d’un choix parfois frustrant pour l’enquêteur : c’est voulu.
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Une même note, deux lectures
Sur le Hub, le signal terrain rejoint les indicateurs du cycle de vie : net sales, volumes, A&P, CAAP. Chaque projet se lit aussi en « What worked? » et « What didn’t work? ». Le tableau de bord donne la synthèse, mais chaque chiffre reste relié aux entretiens, aux lieux et aux mots qui l’ont produit.
Même logique pour la donnée financière : plutôt qu’un formulaire caché, une alerte contextuelle rappelle aux équipes projet l’ouverture de la collecte (LE1), au moment où elles se connectent.
Les insights qui remontent du terrain (goût, packaging, prix) appartiennent aux équipes marketing et permettent aux équipes R&D d’arbitrer des évolutions d’une innovation.
Collaboration
J’ai travaillé pendant 2 ans au développement de ce projet main dans la main avec la TLO Squad, une équipe dédiée à l’innovation chez Pernod Ricard. J’ai participé à plusieurs tests terrain live auprès de barmans, qui ont permis à mon équipe d’adapter ce produit aux besoins métier en interne.
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Le système en chiffres
Filtrables par étape, marque, périmètre géographique et moment de convivialité.
La promesse TLO : tester sur le terrain avant le lancement.
Liquide, pack, nom & symbole, désignation, origine, ingrédient clé.
Net sales, volumes, total A&P, CAAP, ratios A&P et CM sur net sales.
Ce que j’en retiens
J’ai appris à garder le doute dans la note plutôt que de le cacher pour la rendre plus propre.
Une note fait autorité quand elle est assez simple pour être comparée, et assez transparente pour que son doute reste visible et contestable. Sur ce projet, chaque choix, de l’échelle à trois états jusqu’au tag interrogatif, a servi cet équilibre.