C’est quoi, l’apprentissage automatique (et comment l’utiliser pour révolutionner vos ventes) ?

L'apprentissage automatique (également appelé machine learning) est une forme d'intelligence artificielle (IA) capable d’optimiser la quasi-totalité de vos processus métiers grâce à une automatisation plus poussée, de meilleures prévisions et une analyse approfondie des données.

L’apprentissage automatique vous fournit des clés pour décrypter les besoins de vos clients, orchestrer des campagnes marketing d'une efficacité redoutable, et peaufiner vos stratégies de vente. Toutefois, pour exploiter pleinement l'efficacité de l'IA, il est crucial d'en maîtriser les rouages.

Alors, qu'est-ce que le machine learning ? Cet article se propose de démystifier l'apprentissage automatique et d’expliquer comment vous pouvez l'utiliser pour optimiser vos processus de vente.

Qu'est-ce que l’apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique (ou ML, pour machine learning) permet à un système informatique d'apprendre et de s'améliorer par lui-même, sans besoin de le programmer pour une tâche spécifique. On l’utilise fréquemment pour développer des programmes capables d’opérer des décisions importantes ou d’établir des prédictions basées sur des informations clés.

Imaginez : vous avez une importante base de données CRM et souhaitez identifier les clients les plus enclins à acheter un nouveau produit. Un algorithme d'apprentissage automatique peut vous être utile en analysant des données clients telles que les achats antérieurs et les historiques de navigation pour repérer les tendances à l’achat.

Ces tendances permettent ensuite de prévoir quels clients sont susceptibles de réaliser un achat. À mesure que les prospects passent ou non à l’achat, le système s'ajuste et améliore ses prévisions.

IA, deep learning et apprentissage automatique : quelle différence ?

L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning) sont trois concepts clés de la science des données que l’on pourrait facilement confondre en raison de leur lien étroit.

Intelligence artificielle (IA) : terme générique qui englobe l'apprentissage automatique et le deep learning. Ce concept très large inclut des logiciels de toutes sortes, conçus pour émuler le processus de décision humain.

Exemple : les chatbots basés sur l'IA, capables de comprendre les questions et de fournir des réponses pertinentes.

Apprentissage automatique (machine learning) : sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience.

Exemple de machine learning : les développeurs peuvent utiliser des algorithmes automatiques pour entraîner leurs chatbots à mieux comprendre le langage humain.

Apprentissage profond (deep learning) : forme avancée d'apprentissage automatique qui emploie des algorithmes complexes et multicouches (réseaux neuronaux) pour imiter le processus d'apprentissage du cerveau humain. La principale différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond est que ce dernier nécessite de grands volumes de données et beaucoup moins d'intervention humaine.

Exemples de deep learning : Certains modèles d'apprentissage profond parviennent à comprendre différents types de clients et leur contexte. Cela peut aider le chatbot à saisir le sentiment exprimé dans chaque phrase, lui permettant d'ajuster ses réponses pour mieux ravir le client.

Les experts en données exploitent également l'apprentissage profond pour analyser les sentiments des clients tels qu’exprimés dans les avis et sur les réseaux sociaux, offrant ainsi des éclairages précieux sur la perception des marques. Il est également couramment utilisé dans la détection des fraudes.

La vision par ordinateur (parfois désignée en anglais par computer vision) représente une autre facette de l'apprentissage profond, qui donne aux systèmes IA la capacité de comprendre les images et vidéos. Dans les voitures autonomes, cette technologie est essentielle pour détecter les objets et les piétons.´

Voici un résumé de ces trois concepts :

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Dans la programmation traditionnelle, un système informatique suit des instructions (un algorithme) et exécute une tâche spécifique.

Avec l’apprentissage automatique, vous fournissez au système un ensemble de données d'entraînement ainsi qu’un résultat souhaité ou une tâche à accomplir. Il détermine ensuite par lui-même comment procéder, et s'améliore au fil du temps.

Prenons un exemple : vous voulez créer un modèle de reconnaissance d’images capable de reconnaître les chiens sur des photos. En programmation classique, vous définiriez des critères de reconnaissance : quatre pattes, une truffe, deux oreilles, etc. Avec l'apprentissage automatique, le modèle apprend lui-même à identifier les chiens.

Une fois que l’algorithme est passé maître dans l’art de la reconnaissance canine sur votre jeu de données initial, vous pouvez tester l'algorithme sur de nouvelles images. Si l'entraînement a été efficace, il identifiera correctement les chiens sur des photos inédites.

Pour y parvenir, comptez quatre étapes clés.

Étape 1 : Collecte de données

La première étape consiste à collecter et à préparer les données qui serviront à entraîner le modèle d'apprentissage automatique. Cela peut être n'importe quel type de données, comme des images, des statistiques ou des posts sur les réseaux sociaux, selon l'objectif visé.

Les données doivent être en lien direct avec la tâche à accomplir et soigneusement préparées pour être interprétables par l'algorithme d'apprentissage automatique, une étape connue sous le nom de « prétraitement ». Si votre projet consiste à créer un outil capable d'identifier les chiens, vous devrez fournir au modèle un large éventail d'images, certaines représentant des chiens et d'autres non.

Vous devrez également formater les données dans le tableau ou la base de données convenant au modèle que vous utilisez. Il est important de nettoyer vos données : aussi, fusionnez tous les doublons, corrigez les erreurs et normalisez les données selon les exigences du modèle.

Cette étape assure que votre modèle de machine learning peut comprendre la tâche et interpréter correctement les données. Sans la préparation des données, le modèle est susceptible de produire des résultats incorrects.

Par exemple, si le modèle reçoit des images de chats incorrectement marquées comme chiens, il apprendra par erreur à classer les chats comme étant des chiens.

Des prédictions incorrectes peuvent avoir des conséquences fâcheuses, surtout si vous utilisez l'algorithme pour analyser des informations de santé confidentielles ou des données de vente sensibles. De plus, si un algorithme est mal entraîné, il devra être ré-entraîné et re-testé, augmentant son coût total.

Étape 2: Sélection du modèle

Une fois vos données préparées, vous devez sélectionner le bon modèle de machine learning en fonction de la tâche à réaliser.

Prenez le temps d'étudier chaque modèle. Chacun utilise un algorithme différent pour résoudre des problèmes variés de manière spécifique. Il est également crucial de prendre en compte la complexité de chaque modèle et la puissance de calcul nécessaire pour son fonctionnement. Les modèles complexes requièrent souvent plus de temps d'entraînement, de puissance de traitement et de mémoire, ce qui augmente le coût du développement.

Si vous souhaitez que le modèle classe et étiquette vos données, un modèle de régression linéaire pourrait être approprié. En revanche, si votre objectif est de regrouper certains types de données, un modèle K-means pourrait être plus adapté.

Nous détaillons ci-dessous les différences entre les algorithmes d'apprentissage automatique.

Étape 3 : Entraînement

Après avoir choisi un modèle adapté, vous devez l'entraîner en utilisant vos données préparées. À cette étape, le modèle apprend à associer vos données d'entrée au résultat attendu.

Au début, le modèle ajuste ses paramètres de manière aléatoire. Il fait une prédiction basée sur ces paramètres aléatoires, puis la compare au résultat réel. S’il existe une grande différence entre sa prédiction et le résultat, cela signifie qu'il est inexact.

Revenons à l'exemple de l'identification d'image : le modèle analysera chaque image et établira des paramètres aléatoires basés sur les valeurs des pixels.

Par exemple, il pourrait décider que le pourcentage de pixels marrons est un paramètre utile et l'utiliser, avec des dizaines ou des centaines d'autres paramètres, pour tenter de prédire quelles images représentent des chiens.

Les prédictions sont ensuite comparées aux étiquettes, qu'il s'agisse d'un chien ou non, et les paramètres ajustés en conséquence, suivant la direction qui rendra les résultats les plus précis. Peut-être le modèle doit-il considérer un pourcentage plus faible de pixels marrons.

Le modèle réitère ce processus jusqu'à ce que ses prédictions s'alignent précisément avec les résultats attendus à chaque essai.

Étape 4 : Évaluation

Après l'entraînement, vous devez déterminer l'efficacité du modèle dans un scénario réel. Pour ce faire, vous devez tester le modèle avec de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées lors de l'entraînement. Une fois ses prédictions générées, vous pouvez utiliser des indicateurs clés pour mesurer la précision du modèle.

Voici un exemple de validation des données. Mettons que vous entraînez un modèle à classifier des images entre « chien » ou « non chien », vous pourriez tester sa performance en mesurant le nombre de :

• Vrais positifs (images de chiens correctement étiquetées comme chiens)

• Faux positifs (images non-chien incorrectement étiquetées comme chiens)

• Vrais négatifs (images non-chien correctement étiquetées comme non-chien)

• Faux négatifs (images de chiens incorrectement étiquetées comme non-chien)

Chaque problème exige des indicateurs adaptés, il est donc essentiel de sélectionner ceux qui correspondent précisément à votre tâche.

Si le modèle fonctionne bien et répond à vos exigences, vous pouvez commencer à l'utiliser. Cependant, il est important de surveiller ses performances et de vérifier l'existence de prédictions biaisées ou erronées. Sa performance peut diminuer avec le temps à mesure que les tendances des données évoluent.

Quels sont les 3 principaux types d'apprentissage automatique ?

Il existe des dizaines d'algorithmes d'apprentissage automatique, et chaque type a ses forces et faiblesses uniques. Voici les trois méthodes principales de machine learning :

1. Apprentissage automatique supervisé

Dans un modèle d'apprentissage supervisé, vous fournissez à l'algorithme à la fois un ensemble de données étiquetées et un ensemble de réponses correctes. Il persévère dans ses tentatives pour se rapprocher de la réponse correcte, ajustant sa méthode à chaque essai.

D'abord, vous étiquetez les données que vous allez introduire dans le modèle. Si vous créez un filtre anti-spam, vos données étiquetées comprendront à la fois des e-mails spam et des e-mails normaux. Le modèle s'entraîne alors à identifier les courriers indésirables dans cet ensemble de données jusqu'à ce qu'il finisse par exceller dans cette tâche.

Voici quelques exemples d'algorithmes d'apprentissage supervisé :

• Modèles de régression linéaire. Une méthode d'apprentissage pour étudier les relations suivant une ligne droite (par exemple, la prédiction du prix des maisons augmentant avec le nombre de chambres).

• Modèles de régression logistique. Un modèle pour les relations binaires (par exemple, des résultats comme oui/non ou vrai/faux).

• Arbres de décision. Cette méthode d’apprentissage déduit des règles simples à partir des données pour faire des prédictions, et suit un cheminement similaire à celui d’un organigramme. Les modèles de forêts aléatoires, en assemblant plusieurs arbres de décision, offrent des prévisions plus fiables.

• Machines à vecteur de support (en anglais support-vector machine, SVM). Un modèle d’apprentissage automatique qui répartit les données en différentes classes.

2. Apprentissage automatique non supervisé

Dans le cas de l’apprentissage automatique non supervisé, seules les données d’entrées sont fournies au modèle. Aucune prédiction correcte ne lui est fournie pour lui permettre de comparer ses réponses.Le but de cette méthode est en effet d’utiliser la reconnaissance des formes pour déceler les tendances qui se cachent derrière un jeu de données.

Un tel modèle est ainsi capable de découvrir des schémas récurrents ou d’assembler des groupes de données qui partagent des traits similaires. Vous pourriez lui fournir un jeu de données et une instruction telle que « qu’est-ce que ces profils ont en commun ? » et le programme se chargera de reconnaître les formes qu’un être humain aurait mis des heures à découvrir.

Vous pouvez ainsi obtenir des éclairages utiles sur des volets essentiels tels que la segmentation client et la personnalisation.

Voici quelques exemples d’algorithmes d’apprentissage non supervisé :

• Clustering en K-moyennes : un algorithme de regroupement qui rassemble les points de données sur la base de leurs similitudes.

• Regroupement hiérarchique : un modèle qui rassemble des points de données apparentés en combinant les clusters les plus similaires.

• Cartes auto-organisatrices : un type de modèle qui s’appuie sur un procédé appelé « réduction de dimensionnalité » pour représenter visuellement des données complexes.

Remarque : Il existe également des modèles d’apprentissage semi-supervisés qui combinent ces deux approches.

3. Apprentissage par renforcement

Avec l’apprentissage par renforcement, le modèle interagit avec des données non étiquetées, prend des décisions et tire des leçons à partir des résultats obtenus. Au lieu de lui fournir la bonne réponse au préalable, c’est lui qui se charge de la trouver par tâtonnement.

Ce modèle apprend au moyen du feedback. Il reçoit un signal positif chaque fois qu’une de ses prédictions se révèle juste, et inversement. Avec le temps, il finit par assimiler la meilleure stratégie pour réaliser la tâche voulue.

Les entreprises emploient souvent ces algorithmes pour gérer les tarifs dynamiques et les systèmes de recommandation de produits.

Voici quelques exemples d’algorithmes d’apprentissage par renforcement :

• Q-Learning. Un modèle qui apprend à choisir l'action la plus avantageuse en anticipant les récompenses futures.

• Policy gradient. Un modèle qui apprend à élaborer des « politiques de décision » menant à de meilleures récompenses.

• Réseau Deep Q. Un algorithme qui associe le Q-learning aux réseaux de neurones, aidant le modèle à développer des stratégies optimales dans des environnements complexes.

Remarque : Chaque type d'apprentissage compte des dizaines d'algorithmes différents, avec de nouvelles versions développées, personnalisées et publiées chaque semaine.

Comment exploiter le machine learning pour vos ventes ?

Grâce aux progrès en informatique et en intelligence artificielle, le nombre d'applications d'apprentissage automatique connaît une croissance exponentielle.

Voici cinq cas d'utilisation clés qui montrent comment l'apprentissage automatique peut améliorer vos processus de vente :

1. En générant des prévisionnels de vente plus précis

Les prévisions de ventes se basent sur vos données commerciales historiques pour prédire vos résultats à venir. Grâce à ces prévisions précises, les entreprises peuvent anticiper la demande, gérer les stocks et prendre des décisions stratégiques.

Sans l'apprentissage automatique, les entreprises doivent analyser les données de vente manuellement, ce qui demande beaucoup de temps et d'effort.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent améliorer les prévisions de vente des manières suivantes :

• Analyse des données historiques. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser d'énormes volumes de données de vente. Cela leur permet d’identifier des tendances qui pourraient passer inaperçues à l'œil humain.

• Variables externes. Les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas limités aux données de ventes historiques. Ils peuvent également utiliser des prévisions météorologiques, des indicateurs de marché et plus encore pour faire de meilleures prédictions.

• Prévision en temps réel. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent s'adapter aux données en temps réel, vous aidant à réagir rapidement aux changements.

Prenons l'exemple d'une entreprise fictive vendant des lunettes de soleil. Avant l'apprentissage automatique, elle se basait sur des points de données historiques pour prévoir ses ventes. Par exemple, le fait que les lunettes de soleil se vendent davantage en été.

En investissant dans un algorithme d'apprentissage automatique, elle peut à présent l’alimenter avec une multitude de données complémentaires. Ces informations pourraient inclure des données de ventes, le trafic sur le site web, les tendances des réseaux sociaux, les prévisions météorologiques et les indicateurs économiques.

Le modèle pourrait remarquer une augmentation des visiteurs sur le site web et l'approche d'une vague de chaleur. Il prévoit alors une hausse de la demande et l'entreprise augmente ses stocks pour répondre à cette demande.

De même, si le modèle prévoit une baisse des ventes, ils pourraient lancer une campagne d’e-mails promotionnels pour y remédier.

Remarque : Pipedrive propose un Assistant Commercial piloté par IA qui vous aide à tirer davantage de vos données. Il peut analyser vos données de vente, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique pour générer des rapports exploitables et améliorer la prise de décision.

2. En automatisant et en optimisant le lead scoring

La qualification des leads permet aux entreprises de classer les prospects selon leur propension à acheter. Cela aide les forces de vente à se concentrer sur les leads les plus susceptibles de passer à l’achat, facilitant ainsi la conclusion des ventes.

L’apprentissage automatique peut vous aider à créer des algorithmes de lead scoring prédictif. En analysant les conversions réussies, il est possible de construire un modèle qui évalue la probabilité qu'un prospect se transforme en client.

Un tel modèle peut analyser un éventail bien plus large de facteurs pour chaque prospect, qu’il s’agisse de données démographiques, comportementales ou relatives aux marchés, en vue d’établir des prévisions toujours plus précises.

Voici en quoi le lead scoring assisté par IA se distingue d’une évaluation manuelle :

• Notation des leads à la main. Vous employez des méthodes classiques de notation des leads, basées sur les facteurs démographiques et les actions menées par vos leads. Il vous faut soupeser chaque facteur avant de pouvoir attribuer un score au prospect. C’est chronophage et cela manque souvent de précision.

• Notation des leads avec le machine-learning. Vous alimentez votre modèle de machine learning avec des données d’activation des ventes. Le modèle s’exerce lui-même à identifier des schémas permettant de déduire si un prospect présente des chances de conversion. Il vous offre des pistes d’interprétation jusque-là cachées et s’améliore constamment dans sa capacité à noter les leads.

Un algorithme d’apprentissage automatique est capable d’identifier toutes sortes de tendances et d’insights qu’il serait presque impossible de détecter pour un humain. Par exemple, il pourrait découvrir que vous avez cinq fois plus de chances de convertir un employé de PME tech qui a passé cinq minutes à parcourir votre page des tarifs, qu’un autre employé qui ne serait resté qu’une minute.

Ce modèle peut également ajuster et améliorer ses capacités de lead scoring à mesure que vous l’approvisionnez en données. Le machine learning peut contribuer à automatiser la notation des leads et augmenter sa précision, mais aussi faire gagner du temps à vos commerciaux et booster leurs taux de conversion.

3. En utilisant des chatbots pour fidéliser les clients

Sans l’intelligence artificielle, les chatbots marketing sont entièrement basés sur des règles, ce qui signifie qu’il faut leur fournir aussi bien les réponses que les questions. Ils ont du mal à gérer les demandes complexes et ne tirent aucun enseignement de leurs expériences.

Voici comment l’apprentissage automatique peut transfigurer les capacités de votre chatbot :

• Traitement du langage naturel (en anglais natural language processing ou NLP). Les algorithmes de machine learning aident les chatbots à comprendre le langage humain. Parmi les modèles de reconnaissance de la parole, les plus avancés peuvent même comprendre l’argot et les mots mal orthographiés, diversifiant ainsi les types de question auquel le chatbot peut répondre.

• Conscience du contexte. L’apprentissage automatique peut aider les chatbots à comprendre le contexte d’une conversation. Par exemple, si quelqu’un demande : « pour combien j’en ai ? » après avoir discuté d’un produit en particulier, le chatbot comprendra que la personne s’intéresse au prix de ce produit.

• Interactions personnalisées. Les Chatbots peuvent se souvenir des interactions précédentes et fournir des réponses personnalisées. Si un client a fait remonter un autre problème par le passé, le chatbot pourrait l’évoquer et demander si ce problème a bien été résolu.

• Analyse de sentiment. Certains algorithmes de machine learning peuvent interpréter le sentiment général d’un texte (par exemple, si un client est satisfait ou agacé). À l’aide de cette information, le chatbot peut ajuster ses réponses et offrir une expérience utilisateur de meilleure qualité. interpret emotions from text (like whether a customer is satisfied or frustrated).

L’apprentissage automatique veille à ce que les chatbots et assistants virtuels (tels que Siri et Alexa) soient capables de tirer des enseignements de chaque interaction. Si le système n’arrive pas à fournir de l’aide, il s’emploie à s’améliorer en vue des conversations futures.

4. En personnalisant les recommandations pour vos clients

Les moteurs de recommandations peuvent prédire vos préférences et recommander des contenus que vous êtes susceptibles d’apprécier. Des entreprises telles que Netflix ou Amazon utilisent ces algorithmes pour recommander de nouveaux programmes ou produits en fonction de vos habitudes et de votre historique.

Il existe deux manières principales d’utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer et de personnaliser les recommandations :

• Filtrage basé sur les contenus. L’algorithme analyse des facteurs basés sur les contenus pour déterminer vos préférences. Par exemple, si une personne regarde des films de SF et de fantasy, le système lui suggérera davantage de films dans ces catégories.

• Filtrage collaboratif. L’algorithme prédit les intérêts d’un utilisateur sur la base des centres d’intérêt et du comportement des autres utilisateurs. Si parmi les gens qui regardent le même type de programmes que vous, bon nombre a regardé un programme que vous n’avez pas vu, il y a des chances que ce programme apparaisse dans vos recommandations.

De nombreux systèmes combinent ces deux approches, voire les étoffent avec des données complémentaires qui peuvent porter sur la démographie ou les commentaires des utilisateurs.

La précision des moteurs de recommandation s’améliore à vue d’œil. Les entreprises sont nombreuses à recourir à eux pour proposer des contenus, produits ou services pertinents pour leur clientèle.

À vrai dire, selon un rapport Grand View Research, le marché des moteurs de recommandation est en voie de dépasser les 17 milliards de dollars en 2028.

5. En assistant vos stratégies de tarification dynamique

La tarification dynamique, également connue sous le nom de tarification variable, permet aux entreprises d'ajuster les prix en fonction de la demande du marché en temps réel et d'autres facteurs.

Des applications de covoiturage comme Uber et Lyft utilisent l'apprentissage automatique pour faire varier leur tarification lors des pics de demande. Les compagnies aériennes, les hôtels et les plateformes de commerce électronique emploient également des modèles de tarification dynamique pour ajuster les prix en temps réel, ce qui entraîne souvent une augmentation des profits.

Voici les deux manières principales dont l'apprentissage automatique peut contribuer à la tarification dynamique :

• Modèles d'optimisation des prix. Les modèles d'apprentissage automatique détectent des motifs complexes et des relations de cause à effet. Ces modèles prédisent comment les changements de prix peuvent affecter la demande à différents moments, aidant ainsi les entreprises à ajuster leurs prix en fonction des tendances.

• Tarification en temps réel. Les modèles ajustent leurs prix en fonction de facteurs immédiats tels que les fluctuations de la demande. Par exemple, il pourrait y avoir plus de personnes recherchant des trajets sur une application de covoiturage. Ils peuvent également comparer les prix des concurrents et les niveaux de stock, et ajuster les prix en conséquence.

Sans l'apprentissage automatique, il est difficile de mettre en œuvre une tarification dynamique. Il serait trop laborieux pour un humain d'analyser les données et de faire les ajustements de prix nécessaires.

De plus, les capacités de marketing par apprentissage automatique permettent de changer les prix en temps réel, ce qui n'est pas possible avec les stratégies de tarification statique traditionnelles.

Autres avantages du machine learning pour la vente

Nous n'avons fait qu'effleurer les possibilités de ce que les projets d'apprentissage automatique peuvent apporter pour dynamiser les processus de vente.

Il serait trop long d'entrer dans les détails dans cet article, mais voici d'autres capacités qui sont en cours de développement ou déjà développées :

• segmenter les clients en groupes clés ;

• prédire la perte de clients et identifier les raisons sous-jacentes ;

• identifier des tendances et affiner l'analyse des données de vente ;

• détecter les occasions de proposer des produits supplémentaires aux clients existants ;

• estimer les revenus qu’un client générera tout au long de sa relation avec l'entreprise ;

• identifier des liens entre différents produits pour proposer des offres groupées ;

• automatiser la génération de rapports de vente et la mise à jour des tableaux de bord ;

• détecter les fraudes dans les transactions commerciales ;

• améliorer la précision des prévisions de vente grâce à l'apprentissage automatique.

Quelle que soit la partie du processus de vente que vous souhaitez rationaliser ou automatiser, il y a de fortes chances qu'un outil ait déjà été créé pour vous aider, ou qu'il le sera bientôt.

Conclusion

À mesure que les capacités du big data et de l'intelligence artificielle augmentent, leurs utilisations potentielles s'étendent elles aussi. L'apprentissage automatique vous permet de prévoir les ventes, d'extraire des analyses précieuses à partir des données clients, d'implémenter des stratégies de tarification en temps réel, et bien plus encore – les possibilités sont quasi illimitées.

Intégrer les outils d'apprentissage automatique dans vos processus de vente et de marketing est une manière efficace de booster vos ventes, d'améliorer les relations avec vos clients et de décupler votre ROI.