{"product_id":"110989","title":"Marketing algorithmique ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYEhkgvUsoo9q4pJlfL5ZUNLgKExn.png?v=1765046566\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Marketing algorithmique \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/73165833\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e Guide d'automatisation marketing avancée pour les analystes marketing.\u003cbr\u003e Il présente diverses techniques éprouvées issues des secteurs de la technologie, de la publicité et du commerce de détail, en les reliant aux dernières théories économiques et technologies d'intelligence artificielle.\u003cbr\u003e Le contenu présenté dans ce livre peut être utile dans des domaines tels que la recherche, la recommandation, la tarification et l'optimisation de l'assortiment de produits en commerce électronique, qui nécessitent une prise de décision en temps réel basée sur des algorithmes.\u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre. \u003cbr\u003e\u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e Chapitre 1.\u003cbr\u003e Introduction\u003cbr\u003e 1.1 Thèmes du marketing algorithmique\u003cbr\u003e 1.2 Définition du marketing algorithmique\u003cbr\u003e 1.3 Contexte historique\u003cbr\u003e ____1.3.1 Publicité en ligne : Services et marchés\u003cbr\u003e 1.3.2 Compagnies aériennes : Gestion des revenus\u003cbr\u003e ____1.3.3 Science du marketing\u003cbr\u003e 1.4 Services fondés sur des programmes\u003cbr\u003e __1.5 À qui s'adresse ce livre ?\u003cbr\u003e __1.6 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 2.\u003cbr\u003e Revue de modélisation prédictive\u003cbr\u003e 2.1 Analyse technique, prédictive et prescriptive\u003cbr\u003e __2.2 Optimisation économique\u003cbr\u003e 2.3 Apprentissage automatique\u003cbr\u003e 2.4 Apprentissage supervisé\u003cbr\u003e ____2.4.1 Modèles paramétriques\/non paramétriques\u003cbr\u003e ____2.4.2 Estimation du maximum de vraisemblance\u003cbr\u003e ____2.4.3 Modèle linéaire\u003cbr\u003e ____2.4.4 Modèles non linéaires\u003cbr\u003e __2.5 Apprentissage de l'expression\u003cbr\u003e ____2.5.1 Analyse des facteurs critiques\u003cbr\u003e ____2.5.2 Clustering\u003cbr\u003e 2.6 Autres modèles spéciaux\u003cbr\u003e ____2.6.1 Théorie du choix du consommateur\u003cbr\u003e ____2.6.2 Analyse de survie\u003cbr\u003e ____2.6.3 Théorie des enchères\u003cbr\u003e __2.7 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 3.\u003cbr\u003e Promotions et publicité\u003cbr\u003e 3.1 Environnement\u003cbr\u003e 3.2 Objectif de l'entreprise\u003cbr\u003e ____3.2.1 Fabricants et détaillants\u003cbr\u003e ____3.2.2 Coût\u003cbr\u003e ____3.2.3 Profit\u003cbr\u003e 3.3 Ciblage du pipeline\u003cbr\u003e 3.4 Modélisation et mesure de la réponse \u003cbr\u003e3.4.1 Cadre de modélisation des réponses\u003cbr\u003e 3.4.2 Mesure de la réponse\u003cbr\u003e 3.5 Composantes : Modèles de ciblage et de valeur à vie\u003cbr\u003e 3.5.1 Collecte de données\u003cbr\u003e ____3.5.2 Modélisation hiérarchique\u003cbr\u003e ____3.5.3 Modélisation RFM\u003cbr\u003e ____3.5.4 Modélisation des tendances\u003cbr\u003e ____3.5.5 Segmentation et modélisation basée sur les personas\u003cbr\u003e 3.5.6 Ciblage par analyse de survie\u003cbr\u003e ____3.5.7 Modélisation de la valeur à vie\u003cbr\u003e 3.6 Conception et déroulement de la campagne\u003cbr\u003e 3.6.1 Parcours client\u003cbr\u003e 3.6.2 Campagne de promotion du produit\u003cbr\u003e ____3.6.3 Campagne promotionnelle à plusieurs niveaux\u003cbr\u003e 3.6.4 Campagne de fidélisation de la clientèle\u003cbr\u003e ____3.6.5 Campagne supplémentaire\u003cbr\u003e 3.7 Allocation des ressources\u003cbr\u003e 3.7.1 Allocation par canal\u003cbr\u003e 3.7.2 Répartition par finalité\u003cbr\u003e 3.8 Publicité en ligne\u003cbr\u003e 3.8.1 Environnement\u003cbr\u003e 3.8.2 Objectifs et attribution\u003cbr\u003e ____3.8.3 Ciblage du modèle CPA-LT\u003cbr\u003e 3.8.4 Attribution multi-contacts\u003cbr\u003e 3.9 Mesure de l'efficacité\u003cbr\u003e ____3.9.1 Expériences randomisées\u003cbr\u003e ____3.9.2 Études observationnelles\u003cbr\u003e 3.10 Structure du système de ciblage\u003cbr\u003e ____3.10.1 Serveur cible\u003cbr\u003e ____3.10.2 Plateforme d'opérations de données\u003cbr\u003e ____3.10.3 Plateforme analytique\u003cbr\u003e __3.11 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 4.\u003cbr\u003e recherche \u003cbr\u003e4.1 Environnement\u003cbr\u003e 4.2 Objectifs commerciaux\u003cbr\u003e ____4.2.1 Indicateurs de conformité\u003cbr\u003e ____4.2.2 Contrôle des produits\u003cbr\u003e ____4.2.3 Indicateurs de qualité de service\u003cbr\u003e 4.3 Principes de base de la recherche : correspondance et classement\u003cbr\u003e ____4.3.1 Appariement des jetons\u003cbr\u003e ____4.3.2 Recherches booléennes et par expression\u003cbr\u003e ____4.3.3 Normalisation et racinisation\u003cbr\u003e ____4.3.4 Modèles de classement et d'espace vectoriel\u003cbr\u003e ____4.3.5 Modèle de score TF3IDF\u003cbr\u003e ____4.3.6 Score n-gramme\u003cbr\u003e 4.4 Mélange de signaux appropriés\u003cbr\u003e ____4.4.1 Recherche dans plusieurs champs\u003cbr\u003e ____4.4.2 Ingénierie et égalisation du signal\u003cbr\u003e ____4.4.3 Conception du pipeline de mélange de signaux\u003cbr\u003e 4.5 Analyse sémantique\u003cbr\u003e ____4.5.1 Synonymes et hiérarchies\u003cbr\u003e ____4.5.2 Intégrations lexicales\u003cbr\u003e ____4.5.3 Analyse sémantique latente\u003cbr\u003e ____4.5.4 Modélisation probabiliste des sujets\u003cbr\u003e ____4.5.5 Analyse sémantique latente probabiliste\u003cbr\u003e ____4.5.6 Allocation de Dirichlet latente\u003cbr\u003e ____4.5.7 Modèle Word2Vec\u003cbr\u003e 4.6 Techniques de recherche de produits\u003cbr\u003e ____4.6.1 Recherche d'expressions combinées\u003cbr\u003e ____4.6.2 Diminution contrôlée de la précision\u003cbr\u003e ____4.6.3 Objets imbriqués et groupement dynamique\u003cbr\u003e __4.7 Réglage de conformité\u003cbr\u003e ____4.7.1 Apprendre à générer des classements \u003cbr\u003e____4.7.2 Apprendre à générer des classements à partir de retours implicites\u003cbr\u003e 4.8 Architecture du service de recherche de produits\u003cbr\u003e __4.9 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 5.\u003cbr\u003e suggestion\u003cbr\u003e 5.1 Environnement\u003cbr\u003e ____5.1.1 Nature des évaluations des clients\u003cbr\u003e __5.2 Objectifs commerciaux\u003cbr\u003e 5.3 Évaluation de la qualité\u003cbr\u003e ____5.3.1 Précision des prédictions\u003cbr\u003e ____5.3.2 Précision du classement\u003cbr\u003e ____5.3.3 Nouveauté\u003cbr\u003e ____5.3.4 Chance\u003cbr\u003e ____5.3.5 Diversité\u003cbr\u003e ____5.3.6 Portée\u003cbr\u003e ____5.3.7 Le rôle de l'expérimentation\u003cbr\u003e 5.4 Aperçu des techniques de recommandation\u003cbr\u003e 5.5 Filtrage basé sur le contenu\u003cbr\u003e ____5.5.1 Accès au voisin le plus proche\u003cbr\u003e ____5.5.2 Classificateur naïf bayésien\u003cbr\u003e ____5.5.3 Ingénierie des fonctionnalités pour le filtrage de contenu\u003cbr\u003e 5.6 Vue d'ensemble du filtrage collaboratif\u003cbr\u003e ____5.6.1 Estimation de référence\u003cbr\u003e 5.7 Filtrage collaboratif basé sur les voisins\u003cbr\u003e ____5.7.1 Filtrage collaboratif basé sur l'utilisateur\u003cbr\u003e ____5.7.2 Filtrage collaboratif basé sur les éléments\u003cbr\u003e ____5.7.3 Comparaison des techniques basées sur l'utilisateur et sur l'élément\u003cbr\u003e ____5.7.4 Techniques de voisinage comme problème de régression\u003cbr\u003e __5.8 Filtrage collaboratif basé sur un modèle\u003cbr\u003e ____5.8.1 Application des modèles de régression à la prédiction des notes\u003cbr\u003e ____5.8.2 Filtrage collaboratif naïf bayésien \u003cbr\u003e____5.8.3 Modèle à facteurs latents\u003cbr\u003e __5.9 Techniques hybrides\u003cbr\u003e ____5.9.1 Commutation\u003cbr\u003e ____5.9.2 Mélange\u003cbr\u003e ____5.9.3 Augmentation des fonctionnalités\u003cbr\u003e ____5.9.4 Options d'expression pour les recommandations hybrides\u003cbr\u003e Recommandation contextuelle 5.10\u003cbr\u003e ____5.10.1 Cadre multidimensionnel\u003cbr\u003e ____5.10.2 Techniques de recommandation contextuelles\u003cbr\u003e ____5.10.3 Modèle de recommandation basé sur le temps\u003cbr\u003e __5.11 Recommandations dépersonnalisées\u003cbr\u003e __5.12 Optimisation multi-objectif\u003cbr\u003e 5.13 Architecture du système de recommandation\u003cbr\u003e __5.14 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Chapitre 6.\u003cbr\u003e Prix ​​et composition du produit\u003cbr\u003e 6.1 Environnement\u003cbr\u003e 6.2 L'influence des prix\u003cbr\u003e 6.3 Prix et valeur\u003cbr\u003e ____6.3.1 Limites de prix\u003cbr\u003e ____6.3.2 Valeur perçue\u003cbr\u003e 6.4 Prix et demande\u003cbr\u003e 6.4.1 Courbe de demande linéaire\u003cbr\u003e ____6.4.2 Courbe de demande à élasticité constante\u003cbr\u003e ____6.4.3 Courbe de demande logit\u003cbr\u003e __6.5 Structure tarifaire de base\u003cbr\u003e ____6.5.1 Prix unitaire\u003cbr\u003e ____6.5.2 Segmentation du marché\u003cbr\u003e 6.5.3 Tarification à plusieurs niveaux\u003cbr\u003e ____6.5.4 Regroupement\u003cbr\u003e 6.6 Prévision de la demande\u003cbr\u003e 6.6.1 Modèle de demande pour l'optimisation de l'assortiment de produits\u003cbr\u003e 6.6.2 Modèle de demande pour les ventes saisonnières \u003cbr\u003e6.6.3 Prévision de la demande en cas de rupture de stock\u003cbr\u003e 6.7 Optimisation des prix\u003cbr\u003e ____6.7.1 Différenciation des prix\u003cbr\u003e ____6.7.2 Tarification dynamique\u003cbr\u003e ____6.7.3 Remises personnalisées\u003cbr\u003e 6.8 Allocation des ressources\u003cbr\u003e 6.8.1 Environnement\u003cbr\u003e ____6.8.2 Devoir avec deux classes\u003cbr\u003e 6.8.3 Affectation de plusieurs classes\u003cbr\u003e ____6.8.4 Heuristiques pour les classes multiples\u003cbr\u003e 6.9 Optimisation de la composition du produit\u003cbr\u003e ____6.9.1 Optimisation de l'agencement du magasin\u003cbr\u003e ____6.9.2 Gestion des catégories\u003cbr\u003e 6.10 Architecture du système de gestion des prix\u003cbr\u003e __6.11 Résumé\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e __Annexe A.\u003cbr\u003e distribution de Dirichlet\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate2314\/MidCate002\/231318461.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003e[Public cible de ce livre]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre s'adresse à ceux qui souhaitent développer des systèmes logiciels de marketing avancés.\u003cbr\u003e Ce livre sera utile à un large éventail de professionnels du marketing et du logiciel, en particulier à deux groupes principaux : \u003cbr\u003eLe premier s'adresse aux développeurs de logiciels marketing, aux chefs de produit et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent en savoir plus sur les technologies utilisées dans les logiciels marketing et sur les fondements théoriques de ces technologies.\u003cbr\u003e Le deuxième groupe est composé de stratèges marketing et de responsables technologiques qui souhaitent apprendre comment les organisations marketing peuvent tirer profit de l'apprentissage automatique et du big data, et comment les entreprises modernes peuvent exploiter des méthodologies avancées d'automatisation des décisions.\u003cbr\u003e Ce livre suppose que le lecteur possède des connaissances de base en statistiques, en algèbre et en programmation.\u003cbr\u003e La plupart des méthodes décrites dans ce livre utilisent des mathématiques de base.\u003cbr\u003e Ce livre ne convient pas à ceux qui s'intéressent uniquement à l'aspect commercial du marketing.\u003cbr\u003e Car ce livre n'est pas un manuel de marketing traditionnel, mais un livre sur l'automatisation du marketing.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Structure de ce livre]\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre est divisé en six chapitres. \u003cbr\u003eLe chapitre 1, « Introduction », est une introduction qui explique les concepts et les principes du marketing algorithmique et présente des études de cas convaincantes qui démontrent l'utilité des approches algorithmiques.\u003cbr\u003e Le chapitre 2, « Revue de la modélisation prédictive », couvre les fondements mathématiques du marketing algorithmique en tant que modélisation prédictive.\u003cbr\u003e Les quatre chapitres suivants présentent quatre domaines différents du marketing : la publicité et les promotions, la recherche, les recommandations et la tarification.\u003cbr\u003e Ces quatre chapitres ont des structures similaires car ils suivent la même méthodologie algorithmique.\u003cbr\u003e Chaque chapitre décrit l'environnement permettant de comprendre les variables et les contraintes à optimiser, aborde les objectifs commerciaux justifiant la définition du problème d'optimisation, puis examine les méthodologies d'automatisation des décisions pour les tâches et les scénarios rencontrés dans chaque domaine.\u003cbr\u003e Ces quatre chapitres sont en grande partie indépendants et couvrent des domaines différents. \u003cbr\u003eLes lecteurs peuvent donc sélectionner et lire uniquement les parties qui les intéressent ou dont ils ont besoin, ou lire le livre entier du début à la fin.\u003cbr\u003e Lors de votre lecture, vous pouvez passer outre les sujets qui ne correspondent pas à vos connaissances ou qui ne vous intéressent pas.\u003cbr\u003e Par exemple, les lecteurs familiers avec les probabilités, les statistiques et l'apprentissage automatique peuvent parcourir rapidement ou sauter le chapitre 2, « Révision de la modélisation prédictive ».\u003cbr\u003e Les lecteurs intéressés par les applications commerciales des approches algorithmiques peuvent se concentrer sur l'environnement, les objectifs commerciaux et le problème d'optimisation, et faire l'impasse sur les détails mathématiques.\u003cbr\u003e Par ailleurs, les lecteurs intéressés par la mise en œuvre de systèmes marketing sont encouragés à se renseigner sur les algorithmes, les exemples mathématiques et les implémentations détaillées. \u003cbr\u003e\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate de publication :\u003c\/strong\u003e 22 mai 2019\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 520 pages | 188 × 235 × 35 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv 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