Nouveaux moyens de paiements: le portefeuille digitalisé

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Nouveaux moyens de paiement : le portefeuille digitalisé

29/08/2019

Si vous ne les avez pas déjà essayé, vous en avez déjà entendu parler; les néo-banques et les applications de transfert d’argent comme Revolut, N26, Orange Bank, Lyf Pay ou encore Lydia sont utilisées par de plus en plus de français pour leur simplicité, leur gratuité et leur sécurité supérieures à la traditionnelle carte bancaire. Découvrez comment utiliser l’engouement généré par les méthodes de paiement alternatives pour votre site e-commerce.

Métamorphose des habitudes de paiement des particuliers

Les moyens de paiement en France

Il existe plus de 200 modes de paiement différents sur internet.

Les plus populaires sont :

    • = La CB
    • = Paypal (7,5 millions de français)
    • 🡕 Les portefeuilles sur mobiles (apple pay, google pay, alipay, lydia, lyf pay…) (2.2% en France pour des achats)
    • 🡖 Les envois de chèques
    • 🡕 Les cryptomonnaies (BitCoin, Ethereum)
    • 🡕 Les crédits d’achat (via RIB) 

La CB reste le moyen de paiement préféré des français, et celle-ci innove toujours plus pour conserver sa place. (sans contact, biométrie…etc)

Toutefois, les modes de paiement alternatifs gagnent de plus en plus de place auprès des utilisateurs français, notamment quant il s’agit de paiements entre particuliers. Ceci pour plusieurs raisons : 

    • Tout d’abord car ce sont des alternatives entièrement gratuites pour les particuliers, pourquoi payer une banque pour l’argent que l’on donne à un proche après tout ?
    • Ensuite car ce sont des alternatives qui ne nécessitent pas de donner des informations sensibles, comme son RIB par exemple, mais permettent de verser de l’argent en donnant simplement un numéro de téléphone ou une adresse mail. Le paiement se fait désormais avec un objet que l’on a toujours sur soi : son smartphone.
    • Pour finir ces alternatives proposent une sécurité de transfert égale voir supérieure à celle d’un virement bancaire.

A partir de septembre 2019, une nouvelle fonctionnalité proposée par les banques françaises viendra s’ajouter pour rassurer toujours plus les utilisateurs d’application de portefeuille sur mobile, le paiement instantané, qui permettra de constater la réception des fonds sous une dizaine de secondes contre 2 jours en moyenne aujourd’hui.

Un monde de géants et de start-ups

Ces applications sont parfois très populaires, comme Paypal, proposant ce service historique depuis plus de 20 ans, qui l’a rendu gratuit en 2017. Toutefois elle peuvent également être plus jeunes comme Lydia, créée en 2013 ou Pumpkin en 2014 et qui cumulent respectivement 2 millions et 700 000 utilisateurs aujourd’hui.

Au-delà de ces nouveaux arrivants, les banques et les grands distributeurs se sont associés sur 2 projets : Paylib et Lyf Pay, offrant toutes deux les mêmes fonctionnalités que les applications sus-citées ainsi que le paiement en surface de ventes depuis son smartphone, ce qui permet de populariser l’utilisation de ce mode de paiement. LeBonCoin et eBay bénéficient également de cette nouvelle méthode où le paiement en cash est toujours un peu gênant pour les particuliers.

Dans la même veine, les néo-banques ont toujours plus de succès auprès des français; N26 et Revolut ont tous deux atteint le demi-million d’utilisateurs en 2019. Preuve d’une volonté de changer nos habitudes bancaires.

répartition paypal, lydia, pumpkin, paylib et lyf pay

Diversifier les moyens de paiement pour améliorer l’expérience d’achat

Le comportement d’achat des internautes

“Plus un achat est facile à faire, plus il est probable que les consommateurs le fasse.”

Le mobile devient de plus en plus important pour les internautes durant l’acte d’achat. En effet, lors d’un paiement sur un site e-commerce, il n’est pas rare de devoir confirmer votre achat par un code reçu par SMS ou via l’application de votre banque. 

L’Autorité Bancaire Européenne (ABE) obligera les services de paiement en ligne, à partir du 14 septembre 2019 et jusqu’en 2022, à migrer sur une nouvelle norme de sécurité nommée DSP2 qui devrait forcer la double authentification.

Cela peut paraître compliqué mais en fait il s’agit de la confirmation par application citée auparavant et des services utilisant la biométrie comme Apple Pay. 

Pour faire simple, la confirmation des paiements par SMS disparaîtra et il deviendra donc de plus en plus important d’avoir un smartphone pour acheter sur internet et les paiements directs depuis un smartphone avec des solutions biométriques comme Google Pay, Apple Pay…etc deviendront les solutions les plus sûres et les plus simples pour acheter en ligne.

Les e-commerçant devraient donc préparer cette tendance grandissante afin de maintenir leur taux de conversion.

methode de paiement smartphone ecommerce

Les moyens de paiement sur les sites e-commerces

Les besoins des e-commerçants varient selon le secteur d’activité quant à la nature et au nombre de moyens de paiements proposés.

 

Résultat du baromètre 2015 de Converteo.

Les sites e-commerces proposent en moyenne 2,9 moyens de paiement, avec une disparité forte selon le secteur d’activité.

  • 100% des sites e-commerce acceptent le paiement par CB.
  • 9% des sites n’acceptent qu’un seul moyen de paiement.
  • 20% des sites étudiés proposent le paiement en plusieurs fois sans frais, avec, encore une fois une grande disparité entre les secteurs d’activités
    • de 45% dans le secteurs loisirs / culture / high-tech 
    • de 0% pour les e-commerçants du secteur des services.

Offrir les 3 moyens de paiement les plus populaires sur son site e-commerce peut augmenter les conversions jusqu’à +30%. D’où l’intérêt d’offrir une certaine souplesse sur les moyens de paiement proposés.

Améliorer le taux de conversion d’un site e-commerce lors du paiement

Simplifier le tunnel de commande grâce aux moyens de paiement

Le mode de paiement à un rôle important dans les conversions sur les sites e-commerce. Le parcours, ou tunnel, de commande client est généralement le suivant : 

    1. Clic sur le bouton “ajouter au panier” 
    2. Clic sur le bouton “commander” 
    3. Saisie ou confirmation des données personnelles liées à la commande (compte client, adresse de facturation, de livraison…Etc)
    4. Choix du mode de paiement
    5. Confirmation du mode de paiement
    6. Confirmation du tiers financier (code de sécurité de votre banque, application mobile…etc)
    7. Commande terminée

Il aura fallu 7 étapes durant lesquelles l’internaute peut changer d’avis, être confronté à une difficulté technique, interrompu pour une quelconque raison qui pourrait alors retarder voire annuler l’intention d’achat.

Le numéro #1 mondial de l’e-commerce, Amazon, a introduit le bouton de paiement en 1 clic en 1997 afin de contrer le panier abandonné tant redouté. Le bouton d’achat en 1 clic est également très efficace quand il s’agit d’augmenter le taux de conversion des utilisateurs habitués de votre site. 

Si vous disposez d’un compte amazon (2e achat), le tunnel de commande devient le suivant :

    1. Clic sur le bouton d’achat en 1 clic
    2. Confirmation (pour éviter le clic accidentel sur ce bouton)
    3. Commande terminée

Amazon propose même sur mobile une animation sur ce bouton en glissant le doigt pour confirmer. De quoi rendre l’expérience d’achat plus rapide et interactive. L’objectif étant de rendre l’acte d’achat un peu plus indolore.

achat en 1 clic sur amazon mobile
bouton acheter avec apple pay
g pay & apple pay - achat en 1 clic

Notre conseil sur les méthodes de paiement à privilégier sur un site e-commerce

En effet, presque tous les sites e-commerce aujourd’hui proposent le paiement par CB et le paiement par Paypal car ce sont les moyens de paiement par défaut de la plupart des acheteurs. Toutefois, une étude de moovweb a montré que PayPal sur mobile avait un taux de conversion 14% inférieur à la CB. Et on peut comprendre pourquoi ! Sur le tunnel de conversions à 7 étapes, il ajoute une étape supplémentaire où vous devez quitter le site pour compléter le paiement !

 

C’est pourquoi nous suggérons, en plus du paiement par CB et par Paypal, d’adapter votre 3e moyen de paiement selon le terminal de votre internaute. 

S’il visite votre boutique depuis un iPhone, alors, il se voit proposer de payer avec Apple Pay, s’il visite votre boutique depuis un Android, alors il se voit proposer de payer avec Google Pay. 

Ces 2 modes de paiement ne touchent pas la majorité des utilisateurs mais ils disposent de 3 avantages :

    • Ils sont gratuits, et oui pas de commission sur Google Pay et la commission d’Apple Pay est prise en charge par la banque du client. Apple est perçue comme un apporteur d’affaires aux institutions financières.
    • Ils fonctionnent en 1 clic; on appuie sur le bouton, et à la manière du téléchargement d’une application, il n’y a qu’une confirmation biométrique à réaliser pour terminer la commande. Ils peuvent même dépasser les capacités du bouton d’Amazon car Apple peut fournir les informations de facturation et de livraison lors du tout premier achat. Ce sont les modèles de commande les plus courts existant.
    • Ils sont privilégiés par les utilisateurs en capacité de les utiliser. Pour des raisons de sécurité ou bien par centre d’intérêt technophile de l’audience. En moyenne Apple Pay génère une augmentation du taux de conversion de 10 à 20% !

Les nouvelles générations, éduquées aux smartphones sont plus réceptives à ces modes de paiement. Ce sont les consommateurs d’aujourd’hui et de demain, il y a donc fort à parier que ces moyens de paiement vont se populariser.

Chatbots : pouvoir et influence

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Le pouvoir et l'influence des chatbots

13/02/2019

Poussant comme des champignons sur les sites et autres plateformes web, les chatbots ont la côte ! Sur Messenger, l’application conversationnelle de Facebook, c’est plus de 300 000 chatbots qui ont été déployés par les entreprises depuis 2016.

Ils sont même devenus en peu de temps un pilier essentiel sur lequel les marques et les entreprises s’appuient (parfois peut-être trop) pour développer et renforcer leur relation client, un de leurs enjeux majeurs.

95% des entreprises pensent que le service client sera le 1er bénéficiaire des chatbots.

On vous en dit plus sur ce petit robot intelligent (ou, à défaut, bien pratique).

Chatbot : bien comprendre de quoi on parle

On entend beaucoup parler des chatbots mais les points de vue sont parfois divergents. Repartons de la base.

Être chatbot, c’est avant tout accepter d’être un logiciel programmé par un être humain pour être capable d’automatiser des actions et des réactions sans l’intervention de l’homme (questions/réponses, proposition de services…). L’objectif final du chatbot : simuler une conversation humaine et déboucher sur une interaction à forte valeur.

Mais alors, intelligence artificielle ou pas ?

les chatbots linéaires sont le premier type de chatbot à l’image de Clippy, le trombone bavard du pack Office (97 à 2003), aux conseils et astuces plus ou moins utiles (ça ne nous rajeunit pas !). Ces chatbots ne sont pas équipés d’une intelligence artificielle et suivent les scénarios prédéfinis par l’être humain, ne laissant place à aucune improvisation. Plutôt basiques, vous n’interagirez avec eux qu’élément par élément, au moyen de choix parmi plusieurs réponses qui vous seront proposer. Compter environ 40 secondes pour effectuer une réservation dans un restaurant par exemple avec ce type de chatbot.

chatbot

les chatbots non linéaires ont ensuite vu le jour. Dotés d’une intelligence artificielle, ils sont capables d’analyser une phrase “humaine” naturelle et de la traduire dans leur langage pour détecter des intentions. En une phrase vous allez leur donner les informations dont ils ont besoin pour vous apporter une réponse intelligente et personnalisée, très proche de ce que vous recherchiez. Leur “réflexion” est basée sur la pré-programmation d’un certain nombre d’intentions, c’est en quelque sort le principe du machine learning. Et l’avantage de leur intelligence, c’est la rapidité ! Si on reprend l’exemple de la réservation d’un restaurant, un chatbot non linéaire s’en chargera en 13 secondes.

Malgré tout, la majorité des utilisateurs de chatbots ne souhaitent pas qu’ils devienne trop humains sous peine de développer un sentiment de malaise à leur égard.

Quelques exemples de chatbots bien pensés

Le 20 minutes : chatbot Facebook Messenger. Permet de vous donner des actualités en live en corrélation avec vos affinités et demandes, votre horoscope également.

Meetic : chatbot Facebook Messenger. Décrivez votre idéal(e) à Lara, elle vous proposera des profils qui vous correspondent

Volvic : chatbot Facebook Messenger. A l’occasion de la sortie en 2017 de Star Wars, Volvic a créé un chatbot sur Messenger pour que chaque utilisateur trouve leur force et leur personnage.

Auchan : chatbot bot disponible sur Google Assistant. Vous êtes à la recherche d’un accords mets et vin ? Un conseiller en vin vous répond directement.

Ask Mona : chatbot Facebook Messenger. Vous cherchez une sortie ou une activité culturel en France ? Ask Mona vous apporte la meilleure proposition en fonction de vos envies.

Oui.SNCF : chatbot sur le site et sur Facebook Messenger. Il répond à vos questions et peut réserver vos billets de train. La clé du succès : la technologie de reconnaissance de langage naturel développée par les équipes de Oui.SNCF.

Une liste non-exhaustive et un peu chauvine, certes. Mais après tout, la France reste très bien positionnée en matière de conception de chatbots. Deux de ses pépites françaises, Wit.ai et Recast.ai, se sont déjà faites rachetées par des groupes internationaux. La première par Facebook. Rien que ça. D’autres plateformes à l’image de Botfuel, The Chatbot Factory ou encore Clustaar, collectionnent les gros clients grâce à des chatbots bien rodés.

Sinon, vous pouvez aussi créer par vous-même un chatbot

Botsify, Chatfuel ou encore Motion.ai : plusieurs outils en ligne sont disponibles aujourd’hui pour créer un chatbot par vous-même, notamment des chatbots à destination Facebook Messenger. Avec ces outils, vous serez en mesure de les éditer, de les intégrer à votre CMS ou sur d’autres plateformes, de personnaliser certains éléments…

Gratuits pour les comptes basiques, les tarifs restent généralement abordables si vous souhaitez aller plus loin dans l’expérience.  

Bien entendu, les chatbots créés par ces outils ne présenteront pas les même performances que des chatbots personnalisés et codés de toutes pièces, mais ils vous permettront de vous familiariser avec le concept et le fonctionnement.

Attention aussi aux outils qui vous vendent de la “pseudo” intelligence artificielle. Prenez le temps de bien étudier les différents outils disponibles.

Libre à vous par la suite de faire signe à une agence pour approfondir les performances de votre chatbot !

Chatbot : que peut-on concrètement en tirer ?

chatbot fail 2

Créer un chatbot c’est bien, mais à quelles fins ? Tout dépend de votre secteur d’activité, de votre objectif, de votre cible et de tous les éléments qui composent votre stratégie (digitale).

L’acquisition de lead, par exemple, peut être un premier objectif pour un site de service. Après avoir posé un certain nombre de questions, de plus en plus précises, à l’internaute, le chatbot finira par une demande d’info de contact pour un rappel commercial ultérieur. Ici, le chatbot n’a pas besoin d’un niveau d’intelligence artificielle trop poussé.

Attention cependant à ne pas opter pour des solutions bêtes et idiotes, sur-vendues, type “j’ai pas compris ta réponse donc je te re-propose ce pourquoi j’ai été programmé”.

La relation client : pour les sites e-commerce, les pureplayers ou les marques, les chatbots représentent un levier primordial pour la relation client. Ils sont un moyen direct de simplifier et d’automatiser la relation client auprès d’un public de plus en plus averti à l’image des générations Y et Z qui incitent fortement les marques à changer leur mode de communication.

64% des utilisateurs de chatbots déclarent les apprécier pour le service 24h/24 qu’ils offrent.

Un chatbot bien ficelé, c’est la garantie d’un service à la hauteur de ces consommateurs et de leurs nouveaux comportements, et une aura positive pour la marque.

mobile-customers-relationship

Et demain, quelle perspective pour les chatbots ?

customers-relationship

Probablement la meilleure possible donc. Surtout quand on sait que les entreprises vont devoir répondre aux nouveaux enjeux de la relation client : reconnaissance, rapidité, disponibilité, personnalisation.

85% des interactions client-marque impliqueront l’usage de chatbot d’ici 2022.

La roue n’est ainsi pas prête de tourner pour les chatbots qui vont continuer de se multiplier et de se perfectionner (espérons-le) jusqu’à devenir incontournable.

Des chatbots évolués, paramétrés pour des actions qui sortiront de votre écran, embarquant une vraie intelligence artificielle, bien rodée…

On entend même déjà parler de voicebot à l’image d’Alexa ou de Google Assistant. Et c’est là où la frontière entre chatbot et assistant virtuel peut être assez fine.

On pense évidemment à cette démonstration sur Google Assistant qui appellerai demain votre coiffeur pour vous prendre un RDV et engager une discussion clairement naturelle avec la personne à l’autre bout du fil.

Parmi les secteurs les plus impactés par les chatbots, on pensera bien sûr au secteur de l’assurance, bancaire, prêt à porté, mais aussi au secteur médical ! Et oui,  les chatbots peuvent très bien répondre à certaines problématiques de la médecine de plus en plus connectée. Et ces chatbots ont déjà vus le jour à l’image de Your M.D (image à la une de cet article), Smart Alfred, Medwhat ou encore Lybrate. Des chatbots docteurs donc ? Peut-être pas, mais qui pourrait apporter les réponses aux questions de santé « basiques » que l’on se pose habituellement.

On voit donc que les chatbots et l’assistance virtuelle de manière générale a plus que jamais le vent en poupe. Reste à garder en tête les bases de toute conception : elle devra être pensée, encore une fois, sur l’expérience client. Pour tout secteur l’UX reste prépondérante si l’on veut proposer une solution fiable et performante à ses utilisateurs.

Et vous, que pensez-vous de cette “hype” que représente les chatbots ? Quel est votre avis et votre utilisation de chatbot dans votre navigation du quotidien ?

Pourquoi le machine learning bouscule le digital

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Pourquoi le machine learning bouscule le digital

07/12/2018

Vous en avez sûrement entendu parler (sinon, ça tombe bien, ce sera le cas à la fin de cet article), le machine learning est une tendance qui se démocratise et n’a pas fini de faire parler d’elle.

Bien au contraire : à l’ère de la big data et de l’intelligence artificielle, c’est une manne pour les entreprises qui souhaitent utiliser intelligemment leurs données, particulièrement sur le digital.

Kelcible vous en dit plus sur le sujet !

Machine Learning : qu’est-ce que c’est ?

Le machine learning, ou “apprentissage automatique” pour la version française, est une technique qui analyse des données de manière continue et autonome. L’objectif étant d’en déduire des tendances.

Cette pratique est d’autant plus intéressante pour les entreprises : vous disposez de datas grâce à vos clients et/ou vos internautes. Voilà donc une bonne façon de les exploiter efficacement.

Concrètement, le machine learning a pour objectif de classifier des données ingérées, et d’en prédire des tendances à venir. Vous suivez ?

La classification automatique : c’est regrouper les données qui partagent des critères communs.

Par exemple pour des individus : la classe des femmes, la classe des hommes, etc.

Un autre exemple : la classification automatique d’une page en tant que page spam ou non, ou encore le travail d’un bloqueur de publicités.

Dernier exemple : le machine learning pourra aider un bibliothécaire à classer ses livres compte tenu du grand nombre de critères.

big data

La prédiction : on parle aussi d’analyse prédictive.  L’algorithme observe les comportements du passé et partant de là, essaie de repérer des schémas récurrents qui amènent à certaines issues. De fait, lorsque l’algorithme voit apparaître dans le présent un début de schéma qu’il connaît, il fait une prédiction sur le futur.

Vous suivez toujours ?

Prenons un exemple.
Une voiture vous double en zigzaguant sur l’autoroute avec un pneu crevé en feu. Vous allez probablement prédire ce qui suit : « il va y avoir un accident ».
Pourquoi ? Non pas parce que vous savez lire dans le futur (désolé pour la désillusion), mais parce que vous êtes ici face à une situation qui par le passé (et vous le saviez, que vous l’ayez vécu ou lu) s’est terminée ainsi.

Machine learning : comment ça fonctionne ?

machine learning

Pour en arriver là, il est nécessaire de mettre en place une méthode d’apprentissage automatique pour former la machine en la nourrissant de données.

Schéma processus machine :

Intégration des données → Analyse de ces données → Repérage de schéma(s) récurrent(s) → Elaboration d’un algorithme pour classer les données ou prédire des tendances.

Différents algorithmes en résultent et sont fonction de la façon d’apporter à la machine les données à traiter.

L'algorithme supervisé

Vous aidez la machine à comprendre les données que vous lui soumettez en lui fournissant des caractéristiques précises qui vont la guider dans son classement. La machine apprend à partir de ces caractéristiques.

L’avantage : les taux de réussite élevés, puisque dans 90 à 94% des cas, la machine classe correctement les données.

Google Panda est un algorithme supervisé, tout comme son copain Google Pingouin. Les algorithmes pour classer les mails comme du spam sont également des algorithmes supervisés.

Pour rappel, Google (et les autres moteurs de recherche) vous propose des résultats de recherche classés grâce à des algorithmes. Un algorithme, c’est une sorte de robot, de règle automatique, qui a vocation à améliorer la pertinence des résultats de recherche. Certains sont prévus pour pénaliser les sites ou les pages qui ne respectent pas les consignes. D’autres vont favoriser les sites ou les pages qui ont une caractéristique précise et sont “bons élèves”.

L'algorithme sans supervision

Même sans critère spécifique, la machine est capable de trouver des similitudes entre vos données et de les classer en différents groupes. A vous de nommer ces groupes pour que la machine l’assimile.

Ainsi, sans être guidée, la machine a su classer les données et sait maintenant reconnaître que tel ou tel individu appartient à tel ou tel groupe.

L’avantage : la donnée brute. Vous n’avez ainsi pas besoin de classer vos données au préalable. Même si vous n’êtes pas en mesure de connaître toutes les caractéristiques de votre data, la machine s’en chargera.

L'algorithme par renforcement

C’est la méthode de l’AB testing. La machine est capable de savoir que telle situation est meilleure qu’une autre en apprenant des actions réalisées.

Les algorithmes qui apprennent à jouer à un jeu sont un bon exemple. Elles apprennent en effet de leurs actions : on leur dit en temps réels si elles ont gagné ou perdu.

Par exemple, quand vous apprenez à faire du vélo, on vous explique une fois comment faire. Vous tombez, vous tombez, et vous retombez. Jusqu’au moment où vous ne tombez plus.

Et le digital dans tout ça ?

On y arrive !

Dans cette course à la big data et à l’IA, Google -et les autres moteurs de recherche de manière générale – a bien saisi les enjeux et le fort potentiel et en profite pour élargir son champ d’action afin d’améliorer la performance de son algorithme… et ce jusqu’à pouvoir classer demain les sites web en se basant sur des comportement passés.

C’est une révolution dans l’univers du SEO : les sites ne seraient alors plus classés selon des critères précis et fixes, mais directement sur l’évolution des comportements et la qualité de l’expérience utilisateur (UX).

En 2018, 37% des fonds dédiés à l’IA étaient destinés à la créations d’agents virtuels et de chatbots.

Côté communication on exploite le machine learning pour la conception de chatbots toujours plus performants. Ayant pour vocation de répondre à tout type de demande et de façon pertinente et fiable, le machine learning est un enjeu de taille pour les chatbots, notamment les chatbots conversationnels.

Plus un chatbot discutera avec les utilisateurs, plus il engrangera des informations pertinentes.

Ainsi dans les conversations futures, le programme pourra mieux anticiper les questions et ajustera plus rapidement son comportement.

Finalité : en couplant l’intelligence artificielle et le machine learning, on va pouvoir créer des chatbots intelligents capables de s’adapter à la personnalité du client. L’objectif étant lui proposer, par exemple, le produit adéquat en utilisant les arguments les plus convaincants. D’assistant virtuel, le chatbot devient alors un vendeur réel. On vous en parle en détails dans cet article dédié aux chatbots.

Ainsi, pour vous, pour votre entreprise, le machine learning est donc plus qu’une tendance : c’est une technique indispensable pour développer votre business en ré-utilisant la data dont vous disposez déjà !