Правила применения рекомендательных технологий на информационных ресурсах ООО «РАНДЕВУ»

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

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, так и данные по товарам. При этом используется все доступное поведение пользователей, которое представлено в виде различных событий.

1. Используемые данные:

Перечень собираемой информации:

• история поиска товаров;
• совершенные покупки;
• просмотренные страницы и клики по ним;
• просмотренные товары;
• информация о сессии пользователя;
• товары добавленные в корзину или избранное;
• клики на поисковые подсказки;
• клики на отдельные элементы интерфейса;
• регион пользователя;
• информация об устройстве пользователя;
• ОС пользователя;
• источник перехода (UTM метка);
• параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
• длительность поисковой сессии;
• IP адрес;
• файлы cookies;
• браузер пользователя;
• ОС пользователя.

В зависимости от технической возможности и целесообразности некоторые данные могут не собираться и\или не использоваться в формировании рекомендаций.

2. Данные о поведении пользователей

2.1. 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.

2.2. 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.

2.3. 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.

3. Данные о товарной базе магазина

Включают все предоставляемые магазином атрибуты товаров, информацию о категориях, ценах, доступности.

Варианты использования этих событий:

• 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.

Пользователь может влиять на рекомендации своими действиями на сайте - поиском и просмотром товаров, добавлением их в избранное или корзину.

Чем больше информации о предпочтениях мы соберём, тем точнее будут рекомендации.

Если же пользователь не хочет чтобы мы использовали собранные данные для формирования рекомендаций, пользователь может удалить cookie-файлы нашего сайта в браузере. Однако при продолжении использования сайта данные начинают собираться заново.

По всем вопросам обращаться на почту: adm@rendez-vous.ru

Top.Mail.Ru
310542