Правила применения рекомендательных технологий

Настоящие правила разработаны в соответствии со ст. 10.2-2 Федерального закона от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

Общество с ограниченной ответственностью ООО «Дрогери ритейл» (далее – Компания), ИНН 7810495210 / КПП 781001001, ОГРН 1079847078453, является владельцем сайта https://www.r-ulybka.ru/ (далее – «Сайт») и мобильного приложения магазина «Улыбка радуги», на которых применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям физических и юридических лиц, индивидуальных предпринимателей, пользователей/посетителей сети «Интернет» (далее – «Пользователь»).

Рекомендательные технологии - информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.

Рекомендации - это набор виджетов на сайте, в мобильном приложении и e-mail с подборкой товаров, которые могут заинтересовать Пользователя.

Цели применения: рекомендательные технологии используются для улучшения пользовательского опыта и персонализации выдачи контента.

Рекомендательные технологии на нашем сайте помогают покупателям быстрее и более точно выбирать товары, что приводит к экономии времени на покупках. Мы анализируем различные данные, включая пользовательские истории покупок. Мы не допускаем применения рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускаем применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.

Существует два источника данных для рекомендаций - пользовательское поведение и товарная база магазина.

Алгоритмы рекомендаций является гибридными - в зависимости от ситуации они могут использовать как поведение, таки и данные по товарам. При этом используется всё доступное поведение Пользователей, которое представлено в виде различных событий.

Настоящие Правила применения рекомендательных технологий (далее - «Правила») содержат описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей сети «Интернет», предоставления информации на основе этих сведений, способов осуществления таких процессов и методов, а также описание видов сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей сети «Интернет», которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, и источников получения таких сведений.

Под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются программные комплексы, которые с помощью алгоритмических вычислений и машинного обучения систематизируют и анализируют данные о Пользователе или характеристиках элементов в системе и осуществляют предоставление рекомендаций и ранжирование контента для конечного Пользователя.

Для алгоритмических вычислений и машинного обучения используются данные, полученные от Пользователей информационного ресурса (далее - «Ресурс») методом сбора следующих видов сведений: просмотры страниц ресурса, клики на ресурсе, добавления товаров в корзину, добавления товаров в избранное, ответы на вопросы, поисковые запросы, применения фильтров, геолокация Пользователя, модель устройства, а также данные о сделанных заказах, выкупленных товарах. Источниками получения сведений являются ресурс и внутренние информационные системы компании. Процесс сбора сведений заключается в отправке сведений с ресурса и внутренних информационных систем компании во внутренние информационные системы компании, а также во внешние к компании аналитические системы, в том числе в омниканальную маркетинговую платформу Майндбокс, которая объединяет CDP, рассылки, персонализацию и аналитику для автоматизации маркетинга.

Способом осуществления процессов и методов является изучение моделей алгоритмических вычислений и машинного обучения собранных сведений для Пользователей и элементов таким образом, чтобы кодировать предпочтения Пользователей к элементам. При предоставлении рекомендаций и контента предпочтения Пользователей к элементам декодируются для конкретного Пользователя в оценки; элементы с высокими оценками более вероятно будут интересны Пользователю. Иными словами, для каждого Пользователя алгоритм ищет других Пользователей с похожими паттернами поведения и рекомендует тот контент, который эти Пользователи посмотрели. Данный метод применяется, если Пользователь не является новым для ресурса.

Данные о поведении Пользователей.

1.1. Данные о взаимодействии Пользователей с товарами. Наибольшим влиянием в данных о поведении Пользователя обладают события взаимодействия с товарами. Активно используются события просмотра карточки товара, добавления товара в корзину и заказа товара. Варианты использования этих событий: для получения информации по отдельному товару, в первую очередь о совокупной популярности; данные о распределении товаров по пользовательским сессиям используются для получения информации о том как соотносятся различные товары - какие группы товаров используются в качестве товаров-заменителей или дополняющих товаров; прошлые товарные события текущей сессии Пользователя, прошлой его сессии, а также данные о сессиях других Пользователей позволяют определить товары и товарные категории для показа, которые могут заинтересовать данного Пользователя.

1.2. Данные о взаимодействии Пользователей с внутренней поисковой системой магазина. Совместно с данными о взаимодействии Пользователя с товарами, могут использоваться для расчета поисковых рекомендаций. Данный тип рекомендаций показывается на странице внутреннего поиска магазина.

1.3. Данные о взаимодействии Пользователей с системой рекомендаций. Активно используются события просмотра и клика на товар в виджете рекомендаций. Эти события используются для выбора таких вариантов конфигурации и товаров для показа в виджетах, которые показали себя наилучшим образом ранее.

Данные о товарной базе магазина. Включают все предоставляемые магазином атрибуты товаров, информацию о категориях, ценах, доступности.

Варианты использования: если поведенческих данных о взаимодействии Пользователей с данным товаром недостаточно и требуется определить сходство между товарами; для обеспечения наибольшего разнообразия выдачи алгоритма рекомендаций; совместно с данными о поведении Пользователя могут использоваться для определения интереса к товарным атрибутам и показа в первую очередь товаров с наиболее интересными Пользователю атрибутами; изображения могут быть использованы для подбора наиболее стилистически подходящих товаров; некоторые алгоритмы используют цены и время появления товаров в магазине; для фильтрации товаров по производителю, акциям и прочим товарным атрибутам в соответствии с потребностями магазина.

Способы предоставления информации с применением рекомендательных технологий. 1.1. Информация с применением рекомендательных технологий может предоставляться Пользователям при условии информирования Пользователей об этом путем проставления рядом с данной информацией пометок: «Хиты», «Специально для вас», «Похожие товары», «С этим покупают» и иных аналогичных пометок, явным образом указывающих на применение рекомендательных технологий при предоставлении информации: 1.1.1. на страницах товаров, доступных для покупки Пользователем с применением динамического баннера с товарами со скидкой или по акции с определенными правилами участия; 1.1.2. на страницах с описанием товаров и сервисов в отношении конкретных цен на основе предпочтений большинства Пользователей Сайта; 1.1.3. на страницах в процессе заказа конкретных товаров на любом из этапов оформления заказа Пользователем; 1.1.4. на страницах Личного кабинета с перечнем товаров, приобретенных Пользователем. 1.1.5. на страницах со списком Избранных товаров, выбранных Пользователем; 1.1.6. на главной странице сайта.

В случае несогласия с настоящими Правилами в целом, как и в части, Пользователь должен воздержаться от использования сервисов Компании, предлагаемых на Сайте и в мобильном приложении с использованием рекомендательных технологий.

Контактная информация: адрес электронной почты ООО «Дрогери ритейл» для направления юридически значимых сообщений email@r-ulybka.ru.