ООО «Отдохни - 77» (ОГРН 1087746635294, ИНН 7737531091, адрес: 115372, город Москва, улица Бирюлевская, дом 38) (далее — «Компания») на своем сайте www.coolclever.ru (далее — «Сайт») и в мобильном приложении «КуулКлевер. Доставка натуральных продуктов» (далее — «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, и источников получения таких сведений.
Согласно части 1 статьи 10.2-2 Федерального закона от 27.07.2006 № 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, покупателей сети магазинов «КуулКлевер», а также техническая информация, собираемая автоматически, в том числе информация о том, как пользователь пользуется Сайтом / МП, и информация 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, применение фильтров, просмотр товаров, добавление товаров в корзину, добавление 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 / в МП, данные о покупках в сети магазинов «КуулКлевер», 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 / в МП.
Источниками получения сведений являются Сайт, МП и внутренние информационные системы Компании. Процесс сбора сведений заключается в отправке сведений с Сайта / из МП, из внутренних информационных систем Компании во внутренние информационные системы Компании, а также во внешние по отношению 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 рекомендательной персонализированной подборки товаров «Персонально для Вас» на главной странице на Сайте / в МП;
• демонстрация пользователю рекомендательной персонализированной подборки товаров «Добавить к заказу» и размещение её 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 рекомендательной 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 рекомендательных неперсонализированных подборок товаров «Все товары в категории», «Все товары производителя», «Близкие по стилю», «По сорту винограда» 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 с большей вероятностью будут интересны пользователю. Для формирования выдачи рекомендаций применяются также такие технологии, как нейросети, ансамбли решающих деревьев, коллаборативная фильтрация 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 Компании 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 на адрес электронной почты: info@coolclever.ru
Настоящие Правила размещены по адресу: https://www.coolclever.ru/legal/recommendation-rules и доступны пользователям сети «Интернет» беспрепятственно и безвозмездно.