{"id":13932,"date":"2024-11-12T22:52:06","date_gmt":"2024-11-12T22:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/?p=13932"},"modified":"2025-11-01T21:06:06","modified_gmt":"2025-11-01T21:06:06","slug":"optimisation-avancee-de-la-segmentation-comportementale-techniques-processus-et-deploiements-pour-une-personnalisation-marketing-inegalee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/2024\/11\/12\/optimisation-avancee-de-la-segmentation-comportementale-techniques-processus-et-deploiements-pour-une-personnalisation-marketing-inegalee\/","title":{"rendered":"Optimisation avanc\u00e9e de la segmentation comportementale : techniques, processus et d\u00e9ploiements pour une personnalisation marketing in\u00e9gal\u00e9e"},"content":{"rendered":"<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">L\u2019optimisation de la segmentation comportementale repr\u00e9sente un enjeu crucial pour les sp\u00e9cialistes du marketing digital souhaitant maximiser la pertinence et l\u2019efficacit\u00e9 de leurs campagnes. Si la compr\u00e9hension fondamentale des comportements clients est une \u00e9tape essentielle, elle ne suffit pas en soi. Ce guide approfondi explore, \u00e9tape par \u00e9tape, comment d\u00e9ployer une segmentation ultra-pr\u00e9cise, en int\u00e9grant des techniques avanc\u00e9es, des outils technologiques pointus, et des strat\u00e9gies d\u2019optimisation continue. Nous aborderons \u00e9galement les pi\u00e8ges courants et les solutions pour les \u00e9viter, afin de garantir une mise en \u0153uvre robuste, conforme et performante.<\/p>\n<div style=\"margin-bottom: 40px; font-weight: bold;\">Table des mati\u00e8res<\/div>\n<ul style=\"list-style-type: decimal; padding-left: 20px; margin-bottom: 40px;\">\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section1\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">Comprendre en profondeur la segmentation comportementale pour la personnalisation des campagnes digitales<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section2\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la collecte et la structuration des donn\u00e9es comportementales<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section3\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">Construction d\u2019un mod\u00e8le de segmentation comportementale ultra-pr\u00e9cis<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section4\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">D\u00e9ploiement op\u00e9rationnel pour une personnalisation dynamique<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section5\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">Analyse des erreurs fr\u00e9quentes et pi\u00e8ges techniques<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section6\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">Optimisation avanc\u00e9e et strat\u00e9gies d\u2019am\u00e9lioration continue<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section7\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">\u00c9tudes de cas et retours d\u2019exp\u00e9rience<\/a><\/li>\n<li style=\"margin-bottom: 10px;\"><a href=\"#section8\" style=\"text-decoration: none; color: #2980b9;\">Synth\u00e8se et recommandations pour une ma\u00eetrise experte<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"section1\" style=\"font-size: 1.75em; margin-top: 40px; margin-bottom: 20px; color: #34495e;\">Comprendre en profondeur la segmentation comportementale pour la personnalisation des campagnes digitales<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Analyse des fondamentaux : comment la segmentation comportementale influence la pertinence des campagnes<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">La segmentation comportementale, lorsqu\u2019elle est ma\u00eetris\u00e9e, <a href=\"https:\/\/www.twomonks.in\/comment-la-croissance-exponentielle-influence-la-strategie-dans-tower-crush\/\">permet<\/a> d\u2019adresser des messages hyper-pertinents en se basant sur les actions et interactions pass\u00e9es des utilisateurs. Contrairement \u00e0 une segmentation d\u00e9mographique ou g\u00e9ographique, elle s\u2019appuie sur des signaux en temps r\u00e9el ou diff\u00e9r\u00e9, tels que les clics, la navigation, ou encore l\u2019engagement social. Ces donn\u00e9es, int\u00e9gr\u00e9es dans une logique de mod\u00e9lisation avanc\u00e9e, facilitent la cr\u00e9ation de profils dynamiques, capables d\u2019anticiper et de r\u00e9pondre aux attentes invisibles du client. La cl\u00e9 est d\u2019utiliser ces signaux pour d\u00e9finir des segments pr\u00e9cis, \u00e9volutifs, et adapt\u00e9es au contexte actuel de chaque utilisateur.<\/p>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">\u00c9tude des donn\u00e9es comportementales : types, sources, et collecte efficace<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Les donn\u00e9es comportementales se d\u00e9clinent en plusieurs types : clics, pages visit\u00e9es, dur\u00e9e de session, interactions avec le contenu, achats, partages sociaux, etc. Leur collecte repose sur une infrastructure technologique int\u00e9gr\u00e9e :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li><strong>Tag Managers (ex : Google Tag Manager)<\/strong> : d\u00e9ploiement de scripts pour suivre pr\u00e9cis\u00e9ment chaque \u00e9v\u00e9nement sur le site ou l\u2019application mobile.<\/li>\n<li><strong>Plateformes de gestion de donn\u00e9es (DMP, Data Management Platform)<\/strong> : centralisent, segmentent, et enrichissent les donn\u00e9es collect\u00e9es pour une analyse avanc\u00e9e.<\/li>\n<li><strong>Customer Data Platforms (CDP)<\/strong> : unifi\u00e9es, elles structurant le parcours client \u00e0 travers tous les canaux, facilitant la cr\u00e9ation de profils unifi\u00e9s et en temps r\u00e9el.<\/li>\n<li><strong>Int\u00e9gration avec IoT et plateformes sociales<\/strong> : pour capter des comportements hors ligne ou en contexte social.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Une collecte efficace n\u00e9cessite une strat\u00e9gie d\u2019\u00e9tiquetage rigoureuse, la d\u00e9finition d\u2019\u00e9v\u00e9nements cl\u00e9s (ex : clics sur CTA, ajout au panier, visionnage vid\u00e9o) et une automatisation via API pour alimenter en continu les mod\u00e8les de segmentation.<\/p>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Limites et pi\u00e8ges courants dans la compr\u00e9hension des comportements clients<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Les donn\u00e9es incompl\u00e8tes, biais\u00e9es ou bruit\u00e9es peuvent fausser la segmentation. Par exemple, une faible fr\u00e9quence de collecte ou des erreurs dans le tagging peuvent conduire \u00e0 des profils erron\u00e9s. La surcharge d\u2019informations sans hi\u00e9rarchisation claire peut aussi compliquer l\u2019analyse, menant \u00e0 une segmentation sur-segment\u00e9e ou trop simplifi\u00e9e.<\/p>\n<blockquote style=\"border-left: 4px solid #e67e22; padding-left: 15px; background-color: #f9f9f9; margin: 20px 0; font-style: italic;\"><p>Attention : la qualit\u00e9 initiale des donn\u00e9es d\u00e9termine la fiabilit\u00e9 de tout le processus. Il est imp\u00e9ratif de mettre en place des contr\u00f4les r\u00e9guliers de coh\u00e9rence et de recourir \u00e0 des techniques d\u2019enrichissement pour pallier les lacunes.<\/p><\/blockquote>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Cas d\u2019usage avanc\u00e9s : segmentation en temps r\u00e9el versus segmentation statique<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">La segmentation en temps r\u00e9el s\u2019appuie sur des flux de donn\u00e9es instantan\u00e9s pour ajuster imm\u00e9diatement les profils et les campagnes. Elle n\u00e9cessite une architecture technologique robuste, notamment :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li>Une plateforme d\u2019orchestration capable de traiter des flux en continu (ex : Kafka, Apache Flink)<\/li>\n<li>Des API pour mettre \u00e0 jour instantan\u00e9ment les profils dans la base de donn\u00e9es client<\/li>\n<li>Des algorithmes de clustering ou de classification \u00e0 haute performance, optimis\u00e9s pour la latency<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6;\">En revanche, les segments statiques, actualis\u00e9s p\u00e9riodiquement (quotidiennement ou hebdomadairement), apportent une stabilit\u00e9 mais moins de r\u00e9activit\u00e9. Le choix d\u00e9pend du secteur d\u2019activit\u00e9, de la vitesse d\u2019\u00e9volution du comportement client, et des ressources technologiques disponibles.<\/p>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Synth\u00e8se : comment la segmentation comportementale s\u2019ins\u00e8re dans la strat\u00e9gie globale de personnalisation<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Int\u00e9gr\u00e9e dans une d\u00e9marche d\u2019**hyper-personnalisation**, la segmentation comportementale permet d\u2019adresser \u00e0 chaque utilisateur une exp\u00e9rience sur-mesure, en utilisant des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs et des flux de donn\u00e9es en temps r\u00e9el. Elle doit \u00eatre pens\u00e9e comme un levier d\u2019optimisation continue, aliment\u00e9e par une gouvernance rigoureuse des donn\u00e9es, une infrastructure technique adapt\u00e9e, et une capacit\u00e9 d\u2019analyse avanc\u00e9e. La synergie entre ces \u00e9l\u00e9ments constitue la pierre angulaire d\u2019une strat\u00e9gie marketing performante et conforme aux exigences r\u00e9glementaires.<\/p>\n<h2 id=\"section2\" style=\"font-size: 1.75em; margin-top: 50px; margin-bottom: 20px; color: #34495e;\">M\u00e9thodologie avanc\u00e9e pour la collecte et la structuration des donn\u00e9es comportementales<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Mise en place d\u2019un framework de collecte : outils et technologies recommand\u00e9s<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Pour garantir une collecte optimale, il faut d\u00e9ployer une architecture modulaire et \u00e9volutive. Voici une d\u00e9marche \u00e9tape par \u00e9tape :<\/p>\n<ol style=\"margin-left: 20px; list-style-type: decimal; line-height: 1.6; margin-bottom: 40px;\">\n<li><strong>\u00c9valuation des besoins :<\/strong> d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment les \u00e9v\u00e9nements cl\u00e9s \u00e0 suivre en fonction des objectifs marketing (ex : clics sur produits, interactions sociales, \u00e9tapes du tunnel de conversion).<\/li>\n<li><strong>Choix des outils technologiques :<\/strong> d\u00e9ployer un <em>Tag Manager<\/em> robuste (ex : Google Tag Manager) pour d\u00e9ployer et g\u00e9rer les scripts sans d\u00e9ployer de code \u00e0 chaque modification.<\/li>\n<li><strong>Int\u00e9gration de plateformes de gestion de donn\u00e9es :<\/strong> utiliser une <em>Data Management Platform (DMP)<\/em> ou une <em>Customer Data Platform (CDP)<\/em> pour centraliser et structurer les donn\u00e9es collect\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Automatisation et flux de donn\u00e9es :<\/strong> mettre en place des API, des webhooks, ou des flux Kafka pour assurer une mise \u00e0 jour en temps r\u00e9el ou en batch selon la latence requise.<\/li>\n<\/ol>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">D\u00e9finition pr\u00e9cise des \u00e9v\u00e9nements cl\u00e9s \u00e0 suivre<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Structurer une taxonomy d\u2019\u00e9v\u00e9nements implique :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li><strong>Classification par type d\u2019interaction :<\/strong> navigation, clic, achat, partage social, temps pass\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Granularit\u00e9 :<\/strong> suivre des \u00e9v\u00e9nements simples (ex : clic sur bouton) et complexes (ex : s\u00e9quences de navigation ou interactions multi-canal).<\/li>\n<li><strong>Normes de nommage :<\/strong> adopter une convention coh\u00e9rente, claire, et \u00e9volutive (ex : event_page_view, event_add_to_cart).<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Normalisation et enrichissement des donn\u00e9es<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">L\u2019enrichissement consiste \u00e0 :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li><strong>Appliquer des techniques de normalisation :<\/strong> standardiser les formats, unit\u00e9s, et valeurs pour assurer une coh\u00e9rence (ex : convertir toutes les dur\u00e9es en secondes).<\/li>\n<li><strong>Utiliser des outils d\u2019enrichissement :<\/strong> recourir \u00e0 des API tierces pour compl\u00e9ter les donn\u00e9es avec des informations d\u00e9mographiques, g\u00e9ographiques, ou comportementales externes.<\/li>\n<li><strong>Impl\u00e9menter des m\u00e9thodes de d\u00e9duplication :<\/strong> \u00e9liminer les doublons et corriger les incoh\u00e9rences pour garantir la fiabilit\u00e9 des profils.<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Stockage s\u00e9curis\u00e9 et conforme au RGPD<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Une architecture robuste doit respecter :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li><strong>Le principe du stockage minimaliste :<\/strong> ne conserver que les donn\u00e9es n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019objectif de segmentation.<\/li>\n<li><strong>Le chiffrement des donn\u00e9es sensibles :<\/strong> utiliser TLS, AES, et autres standards pour prot\u00e9ger les donn\u00e9es en transit et au repos.<\/li>\n<li><strong>Les contr\u00f4les d\u2019acc\u00e8s stricts :<\/strong> d\u00e9finir des r\u00f4les et des permissions pour limiter l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es sensibles.<\/li>\n<li><strong>La conformit\u00e9 r\u00e9glementaire :<\/strong> assurer une tra\u00e7abilit\u00e9, un consentement explicite, et une gestion du droit \u00e0 l\u2019oubli conform\u00e9ment au RGPD.<\/li>\n<\/ul>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Automatisation de la collecte : scripts, API, flux en temps r\u00e9el<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">L\u2019automatisation repose sur :<\/p>\n<ul style=\"margin-left: 20px; list-style-type: disc; line-height: 1.6; margin-bottom: 30px;\">\n<li><strong>Scripts JavaScript personnalis\u00e9s :<\/strong> int\u00e9gr\u00e9s via Tag Manager pour suivre pr\u00e9cis\u00e9ment chaque \u00e9v\u00e9nement.<\/li>\n<li><strong>APIs RESTful :<\/strong> pour envoyer et recevoir des donn\u00e9es en continu, notamment via des webhooks ou des plateformes d\u2019automatisation comme Zapier ou Integromat.<\/li>\n<li><strong>Flux de traitement en temps r\u00e9el :<\/strong> d\u00e9ploy\u00e9s avec Kafka, Apache Flink ou RabbitMQ pour assurer une ingestion et une mise \u00e0 jour des profils sans d\u00e9lai perceptible.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"section3\" style=\"font-size: 1.75em; margin-top: 50px; margin-bottom: 20px; color: #34495e;\">Construction d\u2019un mod\u00e8le de segmentation comportementale ultra-pr\u00e9cis<\/h2>\n<h3 style=\"font-size: 1.4em; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; color: #16a085;\">Choix des algorithmes : clustering, segmentation hi\u00e9rarchique ou mod\u00e8les supervis\u00e9s<\/h3>\n<p style=\"font-size: 1.1em; line-height: 1.6; margin-bottom: 25px;\">Selon la nature des donn\u00e9es et les objectifs, la s\u00e9lection de l\u2019algorithme doit r\u00e9pondre \u00e0 des crit\u00e8res pr\u00e9cis :<\/p>\n<table style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; margin-bottom: 40px; font-family: Arial, sans-serif;\">\n<tr>\n<th style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px; background-color: #ecf0f1;\">Type d\u2019algorithme<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px; background-color: #ecf0f1;\">Cas d\u2019usage<\/th>\n<th style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px; background-color: #ecf0f1;\">Avantages et limites<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\"><strong>K-means<\/strong><\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\">Segmentation rapide de grandes populations, profils stables<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\">Sensibilit\u00e9 aux valeurs aberrantes, n\u00e9cessite de d\u00e9terminer le nombre de clusters \u00e0 l\u2019avance<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\"><strong>DBSCAN<\/strong><\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\">Segmentation en fonction de densit\u00e9, d\u00e9tecte automatiquement le nombre de segments<\/td>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\">Plus complexe \u00e0 param\u00e9trer, moins efficace avec des donn\u00e9es haute dimension<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 1px solid #bdc3c7; padding: 8px;\"><strong>Segmentation hi\u00e9rarchique<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019optimisation de la segmentation comportementale repr\u00e9sente un enjeu crucial pour les sp\u00e9cialistes du marketing digital souhaitant maximiser la pertinence et l\u2019efficacit\u00e9 de leurs campagnes. Si la compr\u00e9hension fondamentale des comportements clients est une \u00e9tape essentielle, elle ne suffit pas en soi. Ce guide approfondi explore, \u00e9tape par \u00e9tape, comment d\u00e9ployer une segmentation ultra-pr\u00e9cise, en int\u00e9grant &hellip;<\/p>\n<p class=\"read-more\"> <a class=\"\" href=\"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/2024\/11\/12\/optimisation-avancee-de-la-segmentation-comportementale-techniques-processus-et-deploiements-pour-une-personnalisation-marketing-inegalee\/\"> <span class=\"screen-reader-text\">Optimisation avanc\u00e9e de la segmentation comportementale : techniques, processus et d\u00e9ploiements pour une personnalisation marketing in\u00e9gal\u00e9e<\/span> Read More &raquo;<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_mi_skip_tracking":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-global-header-display":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":""},"categories":[1],"tags":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13932"}],"collection":[{"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13932"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13932\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13933,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13932\/revisions\/13933"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13932"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13932"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/itsjal.com\/newrestaurant\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13932"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}