Рекомендательные технологии

Правила применения рекомендательных технологий на сайтеhttps://install-unitaz.ru/

1. 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» на всех страницах сайта https://install-unitaz.ru/которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, и источников получения таких сведений. 

 2. При необходимости передачи владельцу сайта юридически значимых сообщений необходимо направить ему письмо по адресу: gkstut@yandex.ru. Владельцем сайта является ООО «ГК Сантехника-Тут» (ОГРН 1195081075804, ИНН 5047234050, КПП 504701001, Юридический адрес: 141402, Московская обл, Химки г, Энгельса ул, дом № 27, помещение 33) 

 3. Рекомендательные технологии – это информационные технологии (программные комплексы) которые с помощью алгоритмических вычислений и машинного обучения на основании данных о пользователе или характеристиках элементов в системе осуществляют индивидуализированный подбор, а также ранжирование контента для пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации. 

 4. Рекомендательные технологии, используемые на сайте, заключаются в подборе и предоставлении пользователям сайта информации о тех товарах и услугах, которыми интересовался пользователь при посещении сайтов, т.е. в предоставлении рекомендаций. Рекомендации помогают пользователям сайта быстро найти товары и услуги и их аналоги среди миллионов других товаров и услуг. Например, если пользователь сайта просматривал смесители или проводил такие поиски, то сайт в первую очередь предложит именно смеситель или похожие модели на выбор. А если пользователь купил ванну — то рекомендательные технологии по умолчанию предложат пользователю слив-перелив к ней, шторку и т.д. По статистике посещений такой формат покупок отнимает меньше времени и усилий. 

 5. Для формирования рекомендаций специально созданное программное обеспечение собирает информацию о действиях покупателей (пользователей сайта), а именно: - о действиях пользователя на сайте; - просмотрах товаров или категорий товаров; - товарах в корзине, или других списках; - составе и датах заказов; - взаимодействиях с коммуникациями (например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы). - o длительности пользовательской сессии; - регион пользователя; - ОС пользователя; - данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте (при наличие личного кабинета); - уникальный идентификатор, присваиваемый интернет-сторонним сервисом, обеспечивающим обработку статистических данных. Для формирования уточненных рекомендаций могут учитываться данные о часовом поясе, месте нахождения покупателя, поле и возрасте. 

 6. Рекомендации формируются тремя основными способами (подходами): 

 6.1. Подбор похожих и сопутствующих товаров. Алгоритмы анализируют свойства тех товаров, которыми интересовался пользователь: цвет, жанр, коллекцию, категорию или производителя. По этим признакам подбираются товары, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте смеситель, в рекомендациях появятся другие смесители или сопутствующие товары. 

 6.2. Рекомендации популярных товары. Алгоритм анализирует взаимодействие всех пользователей с товарами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Это полезно, если пользователь впервые пришел на сайт и о нем еще ничего не известно. Пользователю порекомендуют то, что нравится большинству других покупателей. 

 6.3. Рекомендации как для пользователя с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении пользователей. Если двум пользователям нравится одна и та же группа товаров, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации. 

 7. Рекомендации формируются под каждого пользователя сайта персонально. Для активации рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий. Товары и услуги, которые пользователь видит в первую очередь, сформированы как рекомендация; они являются обычными товарами, которые алгоритм выбрал как наиболее удачные для данного пользователя. 8. Применение рекомендательных технологий ни в коей мере не обязывает пользователя купить тот или иной товар, не создает у пользователя никаких обязательств и не препятствует поиску иных товаров.