Правила применения рекомендательных технологий
На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети “Интернет“, находящихся на территории Российской Федерации.
Чем полезны рекомендации для клиентов?
Рекомендательные алгоритмы позволяют значительно упростить и ускорить выбор товаров и услуг (далее - Товары) в интернет-магазине. Вместо долгого поиска подходящего товара вы получаете подборку наиболее релевантных вариантов, основанных на ваших предпочтениях и интересах.
Как формируются рекомендации?
1. Сбор и анализ данных
Чтобы рекомендации были максимально точными, алгоритмы анализируют следующие обезличенные данные (далее - Поведенческие данные) :
-просмотры товаров или категорий товаров;
-просмотры товаров в «Избранном», корзине, листе ожидания или других списках;
-состав и даты заказов;
-взаимодействия с коммуникациями. Например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы.
Все собранные данные используются исключительно внутри сайта и приложения uvi.ru и не передаются третьим лицам, другим рекомендательным алгоритмам или интернет-магазинам. Все собранные данные полностью обезличены и не позволяют идентифицировать конкретного пользователя или устройство.
2. Совмещение поведенческих данных с характеристиками товаров
Рекомендации формируются не только на основе поведения пользователя, но и с учетом информации о товарах и их характеристиках — например, категории, производителя, цвета и других параметров.
3. Формирование рекомендаций
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
Подбор схожих и сопутствующих товаров
Анализируются характеристики товаров, которыми интересовался пользователь: цвет, вид, коллекция, категория, производитель и др. На основе этих данных подбираются товары с аналогичными признаками.
Рекомендации популярных товаров
Учитывается активность всех пользователей — предлагаются товары с наибольшим спросом или высокими оценками. Это полезно, если клиент впервые пришел на сайт и о нем еще ничего неизвестно. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей. Например, на сайте есть виджет “Популярные товары”.
Рекомендации по схожести клиентов
Сопоставляются поведения разных пользователей. Если у двух клиентов наблюдаются схожие предпочтения, им могут быть предложены товары, которые заинтересовали одну из сторон. Такой подход помогает составлять более разносторонние рекомендации.
4. Уточнение рекомендаций
После формирования первоначальных подборок, возможно дополнительное уточнение, например:
отображение товаров только в географической зоне клиента.;
исключение позиций, которые выбираются вне зависимости от индивидуальных предпочтений.
Такое использование данных позволяет создавать максимально релевантные и полезные рекомендации для каждого клиента.
5. Где отображаются рекомендации?
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки товаров в любой точке контакта: на сайте — при помощи виджета, в рассылках, мобильном приложении, колл-центре, на кассе.
На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации
Юридическая информация:
Применение рекомендательных технологий регулируется законодательством Российской Федерации (статья 10.2-2 Федерального закона № 149-ФЗ от 27.07.2006). Все этапы обработки данных соответствуют требованиям по защите прав и интересов пользователей. Uvi.ru обязуется защищать вашу личную информацию и дать возможность ознакомиться с подробными правилами использования рекомендательных технологий на отдельной странице сайта.