Правила применения рекомендательных технологий
ООО «Кухня Полли» (ОГРН 1145258000249, ИНН 5258112580, адрес: 603140, Российская Федерация, город Нижний Новгород, пер. Мотальный, дом 8, помещение П 31, подпомещение 76) (далее – «Компания») на своем сайте сайта www.kitchenpolly.ru (далее именуемом «Сайт») и в мобильном приложении «КуулКлевер. Доставка натуральных продуктов» (далее именуемом «МП») использует рекомендательные технологии.
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, а также способов осуществления таких процессов и методов, а также видов сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений.
Согласно ч. 1 ст. 10.2-2 Федерального закона от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, находящихся на территории Российской Федерации.
Компания не допускает применения рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускает применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
Для алгоритмических вычислений и машинного обучения используются данные, полученные от пользователей Сайта / МП, клиентам, пользователям, посетителям сайта и ресторанов «Кухня Полли», а также техническую информацию, собираемую автоматически, в том числе информацию о том, как пользователь пользуется Сайтом / МП и информацию об устройстве пользователя, методом сбора следующих видов сведений: данные о любых действиях пользователя на Сайте / в МП, в том числе, о просмотрах страниц Сайта / МП, клики на Сайте / в МП, применения фильтров, просмотра меню, товаров, добавления товаров в корзину, добавления товаров в избранное, ответы на вопросы, заполнение анкет о себе; данные о любых запросах пользователя на Сайте / в МП; данные о покупке товаров пользователем на Сайте / с МП, данные о покупках в ресторанах, в том числе, данные о количестве заказов пользователя с данным товаром при наличии скидки на товар, данные о количестве покупок пользователем товаров со скидкой, данные о предыдущей цене товара, количестве заказов с данным товаром; файлы cookie; страна пользователя, регион пользователя; геолокация пользователя; модель устройства пользователя, с которого осуществляется вход на Сайт / в МП; параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране); дата и время посещения Сайта / МП; данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте / с МП.
Источниками получения сведений являются Сайт, МП и внутренние информационные системы Компании. Процесс сбора сведений заключается в отправке сведений с Сайта / из МП, внутренних информационных систем Компании во внутренние информационные системы Компании, а также во внешние к Компании аналитические системы.
Компания использует рекомендательные технологии для формирования персонализированных и неперсонализированных рекомендаций и подборок на Сайте / в МП, обработки запросов пользователей Сайта / МП при поиске товаров в целях быстрого предварительного отбора товаров, из которых пользователь Сайта / МП может выбрать наиболее подходящие, а также адресов магазинов или адресов доставки товаров.
Персонализированные рекомендации и подборки, то есть предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю, исходя из сведений о действиях, совершённых данным пользователем на Сайте / в МП, предоставляются следующими методами:
• демонстрация пользователю рекомендационной персонализированной подборки товаров «Персонально для Вас» на главной странице на Сайте / в МП;
• демонстрация пользователю рекомендационной персонализированной подборки товаров «Добавить к заказу» и размещение ее на странице корзины – в специальном разделе на Сайте / в МП, где пользователь может ознакомиться с составом своего заказа до его оплаты.
Неперсонализированные рекомендации и подборки, то есть предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю в конкретном рекомендательном блоке в зависимости от цели такого блока, без использования каких-либо сведений о предпочтениях пользователя, предоставляются следующими методами:
• демонстрация пользователю рекомендационной неперсонализированной подборки товаров «Рекомендуем», с целью дать пользователю возможность увидеть товары, которые часто покупают вместе с товаром, который пользователь смотрит в данный момент;
• демонстрация пользователю рекомендационных неперсонализированных подборок товаров «Все товары в категории», «Близкие по стилю» и т.д. в карточке товара в каталоге на Сайте / в МП, в целях дать пользователю возможность увидеть похожие товары или товары с другими характеристиками.
Способом осуществления процессов и методов является изучение моделью 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. Для формирования выдачи рекомендаций применяются также такие технологии как нейросети, ансамбли решающих деревьев, коллаборативные фильтрации и классические модели машинного обучения. Алгоритмы обучаются и применяются с целью подобрать для пользователя Сайта / МП наиболее релевантные товары на основании его действий на Сайте / в МП.
Процесс работы рекомендательных технологий Общества заключается в следующем:
• формируется набор данных о последней активности пользователя;
• проводится систематизация и анализ сведений о предпочтениях пользователя;
• набором алгоритмов делается предсказание последующих действий;
• результаты работы нескольких алгоритмов объединяются и формируют рекомендации, подходящие пользователю;
• на основании схожести характеристик товаров и информации о пользователе отобранные рекомендации досортировываются и сохраняются для выдачи пользователю;
• на этапе выдачи товаров заранее рассчитанные рекомендации перемешиваются в соответствии с правилами, предусмотренными маркетинговыми технологиями.
Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены по адресу: 603140, Российская Федерация, город Нижний Новгород, пер. Мотальный, дом 8, помещение П 31, подпомещение 76.
Настоящие Правила размещены по адресу: www.kitchenpolly.ru
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, а также способов осуществления таких процессов и методов, а также видов сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений.
Согласно ч. 1 ст. 10.2-2 Федерального закона от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, находящихся на территории Российской Федерации.
Компания не допускает применения рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускает применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
Для алгоритмических вычислений и машинного обучения используются данные, полученные от пользователей Сайта / МП, клиентам, пользователям, посетителям сайта и ресторанов «Кухня Полли», а также техническую информацию, собираемую автоматически, в том числе информацию о том, как пользователь пользуется Сайтом / МП и информацию об устройстве пользователя, методом сбора следующих видов сведений: данные о любых действиях пользователя на Сайте / в МП, в том числе, о просмотрах страниц Сайта / МП, клики на Сайте / в МП, применения фильтров, просмотра меню, товаров, добавления товаров в корзину, добавления товаров в избранное, ответы на вопросы, заполнение анкет о себе; данные о любых запросах пользователя на Сайте / в МП; данные о покупке товаров пользователем на Сайте / с МП, данные о покупках в ресторанах, в том числе, данные о количестве заказов пользователя с данным товаром при наличии скидки на товар, данные о количестве покупок пользователем товаров со скидкой, данные о предыдущей цене товара, количестве заказов с данным товаром; файлы cookie; страна пользователя, регион пользователя; геолокация пользователя; модель устройства пользователя, с которого осуществляется вход на Сайт / в МП; параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране); дата и время посещения Сайта / МП; данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте / с МП.
Источниками получения сведений являются Сайт, МП и внутренние информационные системы Компании. Процесс сбора сведений заключается в отправке сведений с Сайта / из МП, внутренних информационных систем Компании во внутренние информационные системы Компании, а также во внешние к Компании аналитические системы.
Компания использует рекомендательные технологии для формирования персонализированных и неперсонализированных рекомендаций и подборок на Сайте / в МП, обработки запросов пользователей Сайта / МП при поиске товаров в целях быстрого предварительного отбора товаров, из которых пользователь Сайта / МП может выбрать наиболее подходящие, а также адресов магазинов или адресов доставки товаров.
Персонализированные рекомендации и подборки, то есть предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю, исходя из сведений о действиях, совершённых данным пользователем на Сайте / в МП, предоставляются следующими методами:
• демонстрация пользователю рекомендационной персонализированной подборки товаров «Персонально для Вас» на главной странице на Сайте / в МП;
• демонстрация пользователю рекомендационной персонализированной подборки товаров «Добавить к заказу» и размещение ее на странице корзины – в специальном разделе на Сайте / в МП, где пользователь может ознакомиться с составом своего заказа до его оплаты.
Неперсонализированные рекомендации и подборки, то есть предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю в конкретном рекомендательном блоке в зависимости от цели такого блока, без использования каких-либо сведений о предпочтениях пользователя, предоставляются следующими методами:
• демонстрация пользователю рекомендационной неперсонализированной подборки товаров «Рекомендуем», с целью дать пользователю возможность увидеть товары, которые часто покупают вместе с товаром, который пользователь смотрит в данный момент;
• демонстрация пользователю рекомендационных неперсонализированных подборок товаров «Все товары в категории», «Близкие по стилю» и т.д. в карточке товара в каталоге на Сайте / в МП, в целях дать пользователю возможность увидеть похожие товары или товары с другими характеристиками.
Способом осуществления процессов и методов является изучение моделью 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. Для формирования выдачи рекомендаций применяются также такие технологии как нейросети, ансамбли решающих деревьев, коллаборативные фильтрации и классические модели машинного обучения. Алгоритмы обучаются и применяются с целью подобрать для пользователя Сайта / МП наиболее релевантные товары на основании его действий на Сайте / в МП.
Процесс работы рекомендательных технологий Общества заключается в следующем:
• формируется набор данных о последней активности пользователя;
• проводится систематизация и анализ сведений о предпочтениях пользователя;
• набором алгоритмов делается предсказание последующих действий;
• результаты работы нескольких алгоритмов объединяются и формируют рекомендации, подходящие пользователю;
• на основании схожести характеристик товаров и информации о пользователе отобранные рекомендации досортировываются и сохраняются для выдачи пользователю;
• на этапе выдачи товаров заранее рассчитанные рекомендации перемешиваются в соответствии с правилами, предусмотренными маркетинговыми технологиями.
Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены по адресу: 603140, Российская Федерация, город Нижний Новгород, пер. Мотальный, дом 8, помещение П 31, подпомещение 76.
Настоящие Правила размещены по адресу: www.kitchenpolly.ru