Правила применения рекомендательных технологий

Общество с ограниченной ответственностью "САТУРН СТРОЙМАРКЕТ БАШКИРИЯ", ОГРН 1170280005092, ИНН 0277918390, адрес: 450026, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Трамвайная, 2а, каб.5 (далее – «Общество») является владельцем сайта saturn.net (далее – «Сайт»), на котором применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
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, способов осуществления таких процессов и методов, а также описание видов сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, и источников получения таких сведений.
Общество не допускает применение 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.
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, а именно: программы, которые с помощью алгоритмических вычислений и машинного обучения на основании данных о пользователе, поведении пользователя в Сайте, характеристиках элементов в Сайте осуществляют индивидуализированный подбор, а также ранжирование товаров и услуг для конечного пользователя.
Виды и источники получения сведений, относящихся к предпочтениям пользователей Сайта, используемые для предоставления информации с применением рекомендательных технологий:
- данные о любых действиях пользователя на Сайте;
- данные об покупках товаров/использовании услуг Общества;
- клики на Сайте;
- добавления товаров в корзину;
- добавления товаров в избранное;
- ответы на вопросы;
- заполнение анкет о себе;
- поисковые запросы;
- применения фильтров;
- IP адрес;
- файлы «cookie»;
- просмотренные страницы Сайте;
- количество посещений страниц Сайта;
- длительность пользовательской сессии на Сайте;
- точки входа (сторонние сайты, с которых пользователь по ссылке переходит на Сайт);
- регион пользователя;
- часовой пояс, установленный на устройстве пользователя;
- информация об используемом браузере (тип и версия браузера);
- цифровой отпечаток браузера (canvas fingerprint);
- перечень поддерживаемых языков на устройстве пользователя;
- архитектура процессора устройства пользователя;
- ОС пользователя;
- параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
- дата и время посещения Сайта;
- источник перехода (UTM метка);
- значение UTM меток от source до content;
- уникальный идентификатор, присваиваемый интернет-сторонним сервисом, обеспечивающим обработку статистических данных;
- данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте;
- данные сетевого трафика;
Рекомендации подбираются пользователям по следующим направлениям:
- рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки.
- подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать.
- рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи, т.е. первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. разносторонние рекомендации
Описание рекомендательных технологий, а именно методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей Сайта: данные собираются специализированной системой на PHP, принадлежащей Обществу, собранные данные хранятся в базе данных на основе MariaDB на серверах Общества, на основе математического разложения матриц строятся товарные рекомендации, чтобы предлагать наиболее релевантные товары, рекомендации передаются из системы на Сайт и отображаются пользователю в виде подборки рекомендованных товаров.
Предоставление пользователю тех или иных рекомендаций зависит от поведения пользователя на Сайте. При этом выбор всегда остаётся за пользователем: он может следовать рекомендациям или игнорировать их.
Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены на адрес электронной почты Общества - cs@ufa.saturn.net