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Future of Cookieless - Interview
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il y a 6 mois
29 avril 2025 - Grand Rex (Salle Infinite)
L’impact du cookieless-sur la stratégie d’achat-des annonceurs
Antoine Genot (Pernod Ricard)
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Technologie
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Bonjour Antoine, merci d'avoir accepté notre invitation pour prendre la parole et je pensais
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que c'était intéressant d'avoir justement un annonceur, un annonceur en plus international,
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qui puisse nous expliquer comment justement il a changé sa stratégie d'achat média dans ce
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fameux monde cookie-less. Et justement première question chez Pernod Ricard, comment vous avez
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abordé la transition vers un monde sans cookie tiers ? On l'a vu Google annoncer qu'il continuait à
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accepter les cookie tiers sur Chrome, mais en réalité on le voit que la réglementation se
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dirige toujours vers ce monde cookie-less. Est-ce que c'est une révolution ou tout simplement une
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évolution naturelle de ta stratégie ? Donc non c'est clairement pas une révolution, je pense que nous
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c'est aussi lié à l'industrie donc c'est enfin nous on est dans l'industrie des spiritueux, on travaille
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en B2B2C, on fait assez peu de ventes finalement en direct auprès des consommateurs. Je pense que ça
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dépend énormément de l'industrie, dans les services par exemple on peut beaucoup plus leverager les
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first party data par exemple donc si on reprend un peu dans l'ordre nous sur tout ce qui est first party
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data on en récolte assez peu pour plein de raisons. Il y a des contraintes réglementaires très strictes sur
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de notre secteur qui sont très différentes d'un pays à l'autre c'est ce que tu as évoqué aussi c'est
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un des enjeux aussi c'est d'avoir quelque chose qui puisse être universel en termes de stratégie et
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donc on récolte assez peu de code de données first party consommateurs essentiellement parce qu'on vend
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via nos distributeurs donc on travaille historiquement avec les données second party et cookies mais
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finalement les données third party on les utilise pas tant que ça on les a utilisées pas mal pour
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pour bien cibler mais on a beaucoup travaillé sur les second party alors on pensait bien les
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travailler historiquement mais ça c'était avant de vraiment les travailler pleinement je pense que
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rétrospectivement on était un peu à l'âge de à l'âge de pierre parce que on va parler du mmm mais
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historiquement on utilisait second party pour faire des parts de marché mais c'était quand même assez
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basique donc seconde partie un data c'est que la partie donc tout ce qui est data retailer mais
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on utilisait très peu ces data pour faire de la performance poussée dont on va parler un peu plus
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et je parle même pas du retail media de toutes les données shoppers qu'on exploitait pas si bien
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que ça donc non c'était pas une heureux une c'est pas du tout une révolution c'est plus une évolution
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qu'on a qu'on a plus tout subi honnêtement mais mais on a on a anticipé le fait d'être indépendante
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c'est ce type de données là de l'évergé notamment les données second party alors le ciblage et la
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perte et la personnalisation sont plus complexes aujourd'hui on a parlé de la réglementation il ya
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également des complexités au niveau technologique aussi vers quel levier ou canaux vous avez orienté vos investissements
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pour maintenir une certaine efficacité de vos campagnes en fait alors en termes de ciblage
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peut donner quelques exemples de choses assez simple qu'on fait pour enfin sans donner cette partie donc
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sur les données first party en termes de crm des choses assez simple que probablement beaucoup
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d'entre vous feront c'est du crm multimarque donc concrètement je vais visiter la distillerie
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jameson à dublin et j'accepte de recevoir des des offres pas uniquement de jameson mais d'autres
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marques qui sont affinitaires à jameson ça peut être malibou absolutes ou autre l'intérêt pour le
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consommateur c'est d'avoir du contenu un peu plus varié et pour nous de d'activer plus de marques de
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la porte de notre portefeuille et après le deuxième exemple très simple c'est le marketing contextuel ou
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le ciblage contextuel marketing contextuel ou en fait on va les ciblés par par passion point par
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centre d'intérêt donc par exemple si je suis fan de rock je tape à cdc je vais tomber sur la bouteille
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de balle en taille d'édition limité à cdc si j'aime la gastronomie on va pousser du contenu sur
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perrier jouet c'est des choses qui sont assez simple et avec les outils de jane et aïe on peut utiliser
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ça aussi pour travailler du contenu vidéo ou images donc on peut on peut commencer à aller assez loin
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grâce à ça sans donner un cookie alors justement il a dit par la disparition des cookies fragilisent on
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va dire un levier quand même hyper importante car un indicateur très important à savoir
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l'attrait l'attribution est ce que tu as redéfini tu étais capilla et comment tu testes aujourd'hui
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des approches comme le fameux mm ou la modélisation probabili je crois que tu as quelques slides alors
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je regarde l'heure pour vous pourrez alors je vous ai sorti un z alien ouais je vous ai sorti un slide
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de prenez pas peur mais de deux équimétriques ce qui est un peu la référence dans le monde du mm donc
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il ya un truc qui s'appelle la triangulation qui fait le principe déjà le premier truc c'est que le
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majorment il n'y a pas de il n'y a pas de réponse parfaite il n'y a pas de silver bullet comme on dit
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en anglais il ya le mmm il ya les modèles d'attribution et des modèles d'incrémentalité
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l'idéal c'est en fait de coubler plusieurs méthodos aussi avec tout ce qui est brand tracking donc tous les
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suivis de demande equity classique et de vraiment trianguler combiner ça pour pour pour avoir des
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insights qui sont qui sont pertinents et qui sont validés parce qu'il n'y a pas ce pas une science
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exacte sur la partie de droite ce que ça dit c'est tout simplement qu'en termes de funnels le meilleur
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le meilleur outil c'est le mm parce que c'est un outil qui est très macro qui est assez qui est
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très holistique nous on mesure à la fois le beau de l'ail le média et le billot de l'ail tout ce qui
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est très de marketing brand expérience festival et c'est le seul en fait qui permet vraiment de
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mesurer tout ça et nous c'est hyper important d'avoir ce côté holistique parce que on l'a
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positionné très haut dans la hiérarchie s'est utilisé à des niveaux kodi et pour parler ainsi et
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faux ou ainsi haut il faut il faut que ça soit ça reste macro les modèles d'attribution
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bat déjà avec la fin des cookies ça peut c'est voué à disparaître et c'est un peu on souvent fait
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l'analogie avec le foot c'est comme si on attribue le but à l'attaquant qui a marqué le but alors qu'en
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fait c'est toute une équipe qui a qui a travaillé derrière dans le sens où en fait potentiellement
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c'est plein d'autres touch point avant qui ont qui ont fait la différence voilà en gros comment ça
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marche nous on s'est positionné sur le mm donc moi j'ai monté un programme de mm en interne à
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chipper norikard qui s'appelle matrix il ya cinq ans 100% internalisé puisqu'il ya moins de barrières à
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l'entrée c'est ça qui est intéressant sur le mm maintenant vous avez des outils même en open source
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avec méridien de google ce qui est clé en fait c'est plus la chaîne de valeur en amont pour structurer la
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data dans tous les pays et en aval pour en tirer des insights qui sont clés donc les insights ce qu'on
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voit là c'est ce que j'appelle la secret sauce l'équation et les bidons il ya des data scientists
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qui me demandent mais c'est quoi ton équation elle est fausse mon vidéo ok c'est le marketing voilà c'est
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juste pour on commence à mesurer précisément l'impact de l'aspect créatif versus l'aspect
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exécution et dans l'exécution il ya dix mille variables peut être la saisonnalité l'impact le ciblage
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etc et et ça en fait on le fait via nos données propres d'activité marketing et les données second
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party de nos retailers alors les données second party on n'est pas totalement indépendant de
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de ces données là parce que c'est souvent des données via les panélistes mais on est quand
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même moins les panélistes sont pas voués à disparaître a priori donc on est assez serein sur
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le fait que ça soit quelque chose qui qui s'inscrit dans la durée est ce que tu as des données
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genre sortie de caisse et c'est vrai exactement l'année on utilise essentiellement des données
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sorties de caisse sur toute la partie sur tous nos canaux de distribution qu'on appelle off trade
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donc carrefour tesco on intervient beaucoup dans les on trade café hôtel restaurant où là on on
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utilise soit des panélistes ou alors on utilise des proxys je pense qu'il ya le message aussi c'est
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qu'il faut être assez créatif sur les données second party donc par exemple nous on utilise les
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données grossistes et on factorise le fait qu'un effet de stockage des magasins et donc on peut
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approcher on peut trouver des proxys pour arriver à des données de sell out qui sont les données de
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sortie caisse qui sont qui sont utilisables pour le pour le mm merci tu as déjà commencé à le faire
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on en arrive à notre dernière question ce serait quoi ton conseil à un annonceur qui n'a pas encore
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enclenché ça j'allais dire sa transition cookie laisse et puis ce qu'elle est là selon toi puisqu'on
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dit souvent que les annonceurs traînent un peu des pieds je le dis côté cookie laisse autrement toi
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quelle est l'idée l'idée reçue la plus tenace chez vous chez les annonceurs sur le sujet donc
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première question ton conseil et ensuite quelles sont les idées reçues qu'il faut mettre à la trappe quoi
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bon bon mon conseil c'est qu'il faut positionner ça de manière très business et faut énormément
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vulgariser parce que c'est un sujet qui est business et pour que le top management le comprennent il faut
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être beaucoup plus simple que ce que moi j'entends est ce que donc on essaie d'être le plus pédagogique
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possible pour que et mettre en avant les les les bénéfices business et les les opportunités
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idée reçue c'est que on peut pas bien cibler bien faire son travail de marketer sans les avec le
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avec la disparition des cookies ce qui n'est pas le cas une autre idée reçue aussi c'est que le ciblage
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enfin je pense que dans le passé on a eu tendance nous en tout cas à trop se concentrer sur le
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ciblage alors qu'en fait oui c'est important mais c'est ce que je mets sur le slide l'exécution la
10:23
qualité de la créa vous aimez dire que la qualité de la créa ça dépend de la cible mais parfois on se
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prend un peu trop de choux sur une micro niche de micro cibles et avant faut passer à l'action aussi
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et puis et puis le bien exécuté ce qu'on a envie de ce qu'on a envie de faire et bien merci antoine merci
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mais attend peut-être qu'il ya une question dans le public puisque vous aurez le privilège d'avoir une
10:47
question à la fin de chaque session donc celui ou celle qui prendra la parole sera un peu le porte-parole
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de l'ensemble de l'assemblée c'est pas pour vous mettre la pression mais y at il une question
10:56
profitez-en c'est pas tous les jours qu'on a un annonceur qui peut s'exprimer sur le coup qu'il laisse
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à il ya une question oui bonjour alors bonjour allemand peltier exactement celui-ci à le banc de
11:11
and voice j'ai trouvé ça super intéressant parce qu'en fait on a souvent l'impression qu'il faut
11:16
tout compter pour avoir un résultat le plus précis possible est ce que j'entends dans ta présentation
11:22
c'est beaucoup de modélisation c'est beaucoup de personnalisation du modèle et donc ça comment on
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peut aujourd'hui faire en sorte que l'approche que tu as puisse aussi être utilisée par d'autres
11:35
parce que c'est une approche qui est complètement propre à pernault si j'entends bien et donc
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effectivement cette scalabilité sur les autres annonceurs la grande question c'est comment
11:45
on peut faire comprendre que chaque mesure est complètement personnalisée à l'image de la
11:51
société merci allemand en fait une sorte de personnalisation de la stratégie qu'il laisse
11:56
si je dois résumer sur la mesure je pour être très franche je suis pas sûr de comprendre la
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question mais ce que je pense que ce que je comprends dans ta question c'est que je vous
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ai pas expliqué comment ça marche mais c'est pas une science exacte c'est des modèles modèles
12:12
probabilistes et on travaille avec des données qui sont assez c'est une assez conséquent en termes de
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nombre de données mais finalement par rapport à d'autres types de modèles c'est assez peu donc c'est un
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truc qui est très scalable dans plein d'industries où il n'y a pas autant de données parce qu'on n'est
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pas des on n'est pas du e-commerce avec des données au jour où des retailers et et aussi c'est pas une
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science exacte dans le sens où on travaille sur des panels par exemple et nos données de sortie caisse
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et potentiellement 5% l'univers adressable quand je pense à la chine par exemple mais donc faut pas trop
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se prendre la tête sur ça couvre pas tout enfin c'est faux le c'est le mieux et l'ennemi du bien et
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donc nous on a on a tout de suite été aussi dans la philosophie agile de on commence petit on s'assure
13:04
que ce qu'on ce qu'on sort c'est pris en il ya une prise de décision derrière donc on a vraiment fait
13:10
cette philosophie de petits pas avec une approche qui n'est pas parfaite mais qui a le mérite d'être
13:15
d'être scale up est ce qu'on fait on a ce que je sais pas si je les dis mais je les scaler dans à peu
13:21
près 15 plus grosse filiale de pernon ricard de la chine aux us en passant par le uk avec à chaque
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fois un environnement data très très différent et la scalabilité le côté universel est hyper important
13:36
donc en fait pragmatisme et agilité en fonction des réalités du terrain j'allais dire des différents pays dans
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lequel tu exactement et se bat enfin convaincre le business que c'est pas parfait mais que avant
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ça on faisait avec notre dos mouillés donc c'est déjà mieux que faire à l'ancienne bah en tout cas
13:56
merci antoine d'avoir évoqué une innovation en termes de stratégie marketing de pernon ricard sous
14:02
vos applaudissements merci beaucoup antoine
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