Правила применения рекомендательных технологий
Зачем наш сайт использует рекомендательные технологии?
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.
Используемые данные:
Мы собираем информацию о предпочтениях пользователей при использовании нашего сайта. 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.
Также мы учитываем аналогичные агрегированные данные других пользователей. В зависимости от технической возможности и целесообразности некоторые данные могут не собираться и\или не использоваться в формировании рекомендаций.
Как производится анализ данных для формирования рекомендаций?
Алгоритм выбирает рекомендации основываясь на системе ранжирования - чем выше вероятность того что пользователь заинтересуется определенным товаром (откроет его карточку, добавить в корзину или избранное), тем выше этот товар будет расположен в списке рекомендаций. Для формирования выдачи рекомендаций применяются такие технологии как нейросети, ансамбли решающих деревьев, коллаборативные фильтрации и классические модели машинного обучения. Алгоритмы обучаются и применяются с целью подобрать для пользователя сайта наиболее релевантные товары на основании его действий на сайте.
Для составления рекомендаций мы анализируем множество факторов, включая активность пользователя на сайте и текущий спрос на различные товары.
Как пользователь может влиять на рекомендации?
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.
Адрес электронной почты для направления запросов: info@sttuning.ru
