Optimiser les Parcours Client avec l’IA : Une exploration approfondie Tutoriels
Découvrez comment l’intelligence artificielle façonne l'avenir du commerce en offrant des expériences client sur mesure. Dans cette vidéo, nous explorons d'abord les bases de l'IA et son rôle dans le commerce. À travers une approche étape par étape, nous détaillons comment l'IA collecte et analyse les données des clients pour prendre des décisions automatisées. Deux cas pratiques illustreront ensuite l’application réelle de l’IA pour proposer des recommandations et interactions pertinentes. Puis, nous aborderons les défis éthiques et les implications de l'utilisation de l'IA, pour conclure sur l'impact positif et les avantages d’une expérience client hautement personnalisée. Rejoignez-nous pour cette immersion informative et découvrez comment créer des parcours client révolutionnaires avec l'IA.
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La forme et l'exemple pour un résultat optimal
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Créer un questionnaire de satisfaction
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Initier une étude de marché avec ChatGPT
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Rédiger un descriptif produit avec ChatGPT
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Générer un compte rendu de réunion avec ChatGPT
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Structurer son projet de lancement de produit
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Valorisez votre produit sur les réseaux avec ChatGPT
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Partager un document avec Copilot
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Résumer les échanges et proposer un créneau de réunion
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi avec ChatGPT
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Connecter Copilot à une application Tierce
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Créer des règles outlook avec Copilot
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Générer et manipuler une image dans Word
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Utiliser le Concepteur de narration
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi
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Copilot Agents dans Sharepoint
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Académie Microsoft Copilot
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Générer un email automatiquement
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Copilot Agents : Le Coach Prompt
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Utiliser Copilot avec le clic droit
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Qu’est-ce qu’un prompt dans l’IA conversationnelle
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Décrire un agent Copilot
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Utiliser un agent Copilot
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- Vu 265 fois
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Configurer un agent Copilot
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Répartir les tâches au sein d'une équipe avec ChatGPT
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget
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Modifier et partager un agent Copilot
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Modifier avec Pages
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Créer une grille d'insights
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Analyser une video
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Rédiger une note de service avec Copilot
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- Vu 242 fois
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Créer une nouvelle page avec Copilot
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Traduire une présentation
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Générer et manipuler une image
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Partager des requêtes avec son équipe
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Le mode "Projet"
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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Rédiger une note de service avec ChatGPT
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Utiliser le volet Copilot
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La base du prompting dans l’IA conversationnelle
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Générer une video
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- Vu 219 fois
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Installer et accéder à Copilot Studio dans teams
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail
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- Vu 205 fois
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Créer un agent Copilot Studio
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Réécrire avec Copilot
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- Vu 197 fois
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Planifier avec Copilot
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- Vu 194 fois
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Accéder à Copilot Studio
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- Vu 193 fois
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
- 02:48
- Vu 192 fois
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Analyse de l'agent Copilot Studio
- 01:38
- Vu 188 fois
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
- 02:18
- Vu 183 fois
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget avec ChatGPT
- 02:40
- Vu 182 fois
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Interroger une réunion attachée
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- Vu 182 fois
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Publier l'agent et le rendre accessible
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- Vu 180 fois
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La précision de la tâche dans le prompting
- 03:17
- Vu 177 fois
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
- 02:30
- Vu 175 fois
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Introduction à Copilot Studio
- 01:10
- Vu 175 fois
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Les autres Coachs et Agents
- 01:54
- Vu 172 fois
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Ajouter des notes de présentateur
- 01:03
- Vu 172 fois
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Créer un agent pour une équipe
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- Vu 169 fois
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Exploiter du texte
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- Vu 164 fois
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Ajouter des nouvelles actions
- 01:44
- Vu 162 fois
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Gérer les rubriques
- 01:38
- Vu 160 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
- 01:30
- Vu 159 fois
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Créer une premiere action
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- Vu 158 fois
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L’importance du contexte dans vos demandes
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- Vu 157 fois
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Gérer les sources de connaissances
- 01:02
- Vu 154 fois
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
- 01:54
- Vu 81 fois
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Extraire le texte d'une image
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- Vu 68 fois
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Répondre à un email avec Copilot
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- Vu 53 fois
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Améliorer un questionnaire avec Copilot
- 02:36
- Vu 53 fois
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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- Vu 38 fois
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
- 01:52
- Vu 27 fois
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Paramétrer son espace de travail Mistral
- 01:50
- Vu 19 fois
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Découvrir Mistral, l'IA à la Française
- 01:55
- Vu 18 fois
-
Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
- 01:40
- Vu 18 fois
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Explorer les options génératives de Mistral AI
- 01:44
- Vu 16 fois
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
- 01:17
- Vu 16 fois
-
Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
- 02:25
- Vu 15 fois
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Mistral au service du codage
- 01:20
- Vu 15 fois
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:23
- Vu 1 fois
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:22
- Vu 0 fois
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:22
- Vu 0 fois
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
- 01:23
- Vu 1 fois
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Premiers pas avec la fonction Patch
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Envoyer un Email avec Power Apps et Outlook
- 05:45
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Créer des Filtres Dynamiques avec Formules Nommées
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Définir des Règles de Visibilité Centralisées
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Palette de Couleurs Dynamique avec Formules Nommées
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Initiation aux Formules Nommées
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Premiers pas avec les variables
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
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Mistral au service du codage
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
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Identifier les leviers et freins au travail
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Les 5 "pourquoi"
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Utiliser la méthode "FAIR"
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Adapter sa communication
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Ajouter et personnaliser une colonne
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Premiers pas dans l’interface de Lists
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Pourquoi utiliser Microsoft Lists ?
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Modifier vos données facilement
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Ajouter un formulaire à votre application
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Préparer vos galeries dynamiques
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Composants réutilisables
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Structurer votre mise en page
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Pourquoi PowerApps ?
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Objectifs :
L'objectif de cette formation est de comprendre comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour personnaliser les parcours clients dans le commerce, en améliorant l'expérience utilisateur et en appliquant des principes pratiques de l'IA.
Chapitres :
-
Introduction à l'Intelligence Artificielle
Bienvenue dans cette formation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour personnaliser les parcours client dans le commerce. Nous allons explorer le rôle crucial de l'IA dans la personnalisation des expériences client et comment appliquer ces principes pour créer des parcours uniques. -
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L'intelligence artificielle (IA) désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Cela inclut la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage. Dans le commerce, l'IA est capable d'analyser d'énormes volumes de données pour tirer des prédictions et des recommandations, individualisant ainsi l'interaction avec chaque client. -
Applications Pratiques de l'IA dans le Parcours Client
Prenons l'exemple de Lisa, une cliente régulière d'un site e-commerce. L'IA analyse son historique d'achat et son comportement de navigation pour lui proposer des recommandations personnalisées. De même, Tom, un client cherchant des informations sur la livraison, peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales. -
Mise en Pratique des Principes de l'IA
La mise en place d'une solution d'IA pour améliorer les parcours client est un processus étape par étape : 1. **Collecte des données** : Rassembler toutes les informations pertinentes du client, y compris les données démographiques et les historiques d'achat. 2. **Analyse des données** : L'IA explore les schémas et identifie les tendances pour comprendre les comportements et préférences des clients. 3. **Prise de décision automatisée** : Basée sur l'analyse, l'IA fait des choix en temps réel concernant les meilleures actions à entreprendre. 4. **Interaction et personnalisation** : Les décisions automatisées alimentent des expériences utilisateur hautement personnalisées. -
Cas Pratique : Exemple de Carla
Imaginons Carla, qui a acheté des chaussures de sport il y a un mois. L'IA analyse ses interactions précédentes et son historique d'achat pour créer un profil utilisateur. En identifiant un intérêt croissant pour le yoga, l'IA décide d'envoyer un e-mail à Carla avec une offre spéciale sur un ensemble de yoga, créant ainsi une expérience pertinente. -
Réflexion et Défis Éthiques
Implémenter l'IA comporte des défis, notamment en matière de sécurité des données, de vie privée et de consentement des utilisateurs. Il est essentiel de naviguer prudemment pour assurer une expérience client transparente et éthique. Bien que la mise en œuvre de l'IA puisse être complexe, les bénéfices en termes de satisfaction et de fidélité des clients sont immenses. -
Conclusion
L'intelligence artificielle est un outil puissant pour enrichir les parcours client en fournissant des expériences personnalisées, ciblées et engageantes. En comprenant et en appliquant ces principes, les entreprises peuvent améliorer significativement l'expérience client.
FAQ :
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle dans le commerce?
L'intelligence artificielle dans le commerce fait référence à l'utilisation de technologies pour analyser des données clients et personnaliser les interactions, améliorant ainsi l'expérience d'achat.
Comment l'IA peut-elle améliorer l'expérience client?
L'IA peut améliorer l'expérience client en analysant les données d'achat et de navigation pour fournir des recommandations personnalisées et automatiser les interactions via des chatbots.
Quels sont les défis de l'implémentation de l'IA?
Les défis incluent la sécurité des données, la vie privée des utilisateurs et le consentement, nécessitant une approche éthique lors de l'utilisation de l'IA.
Comment fonctionne le machine learning?
Le machine learning utilise des algorithmes pour analyser des données, identifier des tendances et permettre aux systèmes d'apprendre de nouvelles informations sans être explicitement programmés.
Quels outils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA?
Des outils comme des plateformes de machine learning, des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et des logiciels d'analyse de données peuvent être utilisés pour mettre en œuvre l'IA.
Quelques cas d'usages :
Recommandations personnalisées sur un site e-commerce
Lorsqu'un client, comme Lisa, navigue sur un site e-commerce, l'IA analyse son historique d'achat et son comportement pour proposer des produits qui correspondent à ses préférences, augmentant ainsi les chances d'achat.
Service client automatisé avec un chatbot
Un client, comme Tom, cherchant des informations sur la livraison peut interagir avec un chatbot alimenté par l'IA, qui répond à ses questions et l'oriente vers des produits ou offres spéciales, créant une expérience fluide.
Campagnes de marketing ciblées
L'IA peut analyser les interactions d'un client, comme Carla, pour lui envoyer des offres spéciales sur des produits pertinents, comme des articles de yoga, en fonction de ses intérêts récents.
Optimisation des parcours client
En collectant et en analysant des données démographiques et comportementales, les entreprises peuvent utiliser l'IA pour automatiser des décisions en temps réel, comme l'envoi d'e-mails personnalisés ou de remises sur des articles pertinents.
Amélioration de la fidélité client
En fournissant des expériences personnalisées et engageantes grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité des clients, ce qui peut conduire à une augmentation des ventes et de la rétention.
Glossaire :
Intelligence Artificielle (IA)
L'IA désigne l'utilisation de machines pour exécuter des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, la reconnaissance de motifs et l'apprentissage.
Machine Learning
Une sous-catégorie de l'IA qui utilise des algorithmes avancés pour permettre aux machines d'apprendre et de s'adapter continuellement à partir des données.
Chatbot
Un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, souvent utilisé pour fournir un service client automatisé.
Analyse des données
Le processus d'exploration des données pour identifier des schémas et des tendances, permettant de comprendre les comportements et les préférences des clients.
Personnalisation
L'adaptation des interactions et des recommandations en fonction des préférences et des comportements individuels des clients.
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