Правила применения рекомендательных технологий
Редакция от 01.10.2023 г.
Настоящие Правила применения рекомендательных технологий Группы компаний Софтлайн (далее – Правила) действуют в отношении сайта store.softline.ru (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 (далее – Рекомендательные технологии), и 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; виды сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", которые используются для предоставления информации с применением Рекомендательных технологий, а также источники получения таких сведений.
В соответствии с требованием Федерального закона от 27 июля 2006 года N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» Группа компаний Софтлайн (далее – Softline) обязуется:
- не допускать применение Рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускать применение Рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации;
- не допускать предоставление информации с применением Рекомендательных технологий без информирования пользователей сети "Интернет" о применении на Сайте и на странице Сайта в сети «Интернет» Рекомендательных технологий.
Для работы Рекомендательных технологий Softline использует программное обеспечение Mindbox (ООО «Майндбокс»), с применением которого собираются предпочтения посетителей Сайта и на основе данных предпочтений выводятся рекомендации продукции к покупке в виджете на страницах Сайта.
1. Виды сведений, относящихся к предпочтениям посетителей Сайта, собираемых при применении Рекомендательных технологий:
- действия посетителей Сайта: просмотр страниц Сайта с описанием продукции;
- продукция, отнесенная посетителем Сайта к «Избранному», добавленных в корзины, лист ожидания;
- состав и дата заказов посетителей Сайта;
- взаимодействие посетителей с маркетинговыми коммуникациями, такими как: переход по ссылкам из писем с рекламными рассылками, переходы по ссылкам в баннерах на Сайте;
- данные о любых действиях пользователя на Сайте;
- данные о любых запросах пользователя на Сайте;
- данные из текстов резюме и вакансий;
- IP адрес;
- файлы cookies;
- идентификатор пользователя, присваиваемый Сайтом;
- посещенные страницы;
- количество посещений страниц;
- информация о перемещении по страницам Сайта (в т.ч. запись движения мыши, нажатий на ссылки и элементы сайта);
- длительность пользовательской сессии;
- точки входа (сторонние сайты, с которых пользователь по ссылке переходит на Сайт);
- точки выхода (ссылки на Сайте, по которым пользователь переходит на сторонние сайты);
- страна пользователя;
- геопозицию;
- регион пользователя;
- часовой пояс, установленный на устройстве пользователя;
- провайдер пользователя;
- браузер пользователя;
- цифровой отпечаток браузера (canvas fingerprint);
- доступные шрифты браузера;
- установленные плагины браузера;
- параметры WebGL браузера;
- тип доступных медиа-устройств в браузере;
- наличие ActiveX;
- перечень поддерживаемых языков на устройстве пользователя;
- архитектура процессора устройства пользователя;
- ОС пользователя;
- параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
- информация об использовании средств автоматизации при доступе на Сайт;
- 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;
- метрические данные;
- данные сетевого трафика.
2. Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям посетителей Сайта и предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов
Продуктовые рекомендации — это инструмент автоматического подбора релевантных товаров для каждой конкретной ситуации, в том числе персональные подборки для повторных покупателей, хиты продаж для новичков или сопутствующие продукты на странице товара.
Для формирования и вывода на Сайте продуктовых рекомендаций собираются сведения, указанные в п.1, после чего сведения передаются для проведения анализа в Mindbox, результаты выводятся на Сайте согласно используемому алгоритму.
2.1. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Используются три подхода к формированию рекомендаций:
Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства тех продуктов, которыми интересовался клиент: цвет, жанр, коллекцию, категорию или производителя. По этим признакам подбираются и выводятся на сайте продукты, которые также могут его заинтересовать.
Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие всех клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Это полезно, если клиент впервые пришел на сайт и о нем еще ничего неизвестно. Рекомендуется то, что нравится большинству других покупателей.
Рекомендации как для клиента с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении клиентов. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
Алгоритм в режиме реального времени пересчитывается на основании модели, обученной при последнем пересчете алгоритма. Модель обучается на доступных продуктах на момент начала пересчета.
2.2. Особенности используемых алгоритмов:
Популярные продукты
- Рассчитывает популярные продукты за выбранный период времени.
- Популярность рассчитывается сначала по количеству заказов каждого товара из категории, затем дополнительно сортируется по количеству просмотров товара.
- Автоматически проверяет зону и бренд (для многобрендовых проектов) продукта, исключает из рекомендаций купленные ранее клиентом товары.
- Пересчитывается раз в сутки.
Популярные продукты по категориям
- Алгоритм «Популярные продукты» для отдельной категории.
- Используется в разделе товарных категорий.
Популярные продукты в просмотренных категориях в последней сессии
- Алгоритм «Популярные продукты» для всех просмотренных категорий в сессии за выбранный период.
- Используется в механике «Брошенный просмотр категории».
- Пересчитывается в реальном времени.
Похожие продукты
- Позволяет настроить похожие продукты для отдельного товара.
- Используется на странице карточки товара.
- Приоритет выставлен по признакам продукта: цене, производителю, характеристикам товара с возможностью запроса точного соответствия
- Автоматически проверяет зону и бренд (для многобрендовых проектов) продукта, исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары.
- Пересчитывается раз в сутки.
Похожие продукты на просмотренные в последней сессии
- Алгоритм «Похожие продукты» для каждого товара из просмотренных в последней сессии клиента на сайте
- Используется в механике «Брошенный просмотр товара».
- Пересчитывается в реальном времени.
Похожие продукты к списку продуктов
- Алгоритм «Похожие продукты» для каждого товара из списка продуктов клиента
- Используется в механике «Товар снова в наличии», «Избранное».
- Пересчитывается в реальном времени.
Сопутствующие продукты
- Алгоритм рассчитывает сопутствующие продукты и формирует рекомендации для отдельного товара.
- Сопутствующие продукты рассчитываются на основе частоты, с которой они встречаются вместе в одном чеке. Также учитываются совместные покупки категорий и признаков товаров. Алгоритм выводит рекомендации в том числе для продуктов без заказов.
- Автоматически проверяет зону и бренд (для многобрендовых проектов) продукта, исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары. Внешние системы продуктов по умолчанию совпадают.
- Пересчитывается раз в сутки.
Сопутствующие продукты к последнему заказу
- Алгоритм «Сопутствующие продукты» для каждого товара в последнем заказе клиента.
- Используется в механике «Спасибо за заказ», «Предложение к следующему заказу».
- Пересчитывается в реальном времени.
Сопутствующие продукты к списку продуктов
- Алгоритм «Сопутствующие продукты» для каждого товара в выбранном списке продуктов клиента.
- Используется в механике «Брошенная корзина», «Рекомендации к избранному», «Корзина на сайте»
- Пересчитывается в реальном времени.
Ручное соответствие категорий
- Алгоритм позволяет настроить сопутствующие продукты по соответствию категорий, для отдельного товара.
- При указании, что к Категории А нужно рекомендовать товар из Категории Б, к каждому товару из Категории А будет подбираться наиболее часто покупаемый с этим товаром товар из Категории Б.
- Используется в карточке товара на сайте.
- Автоматически проверяет зону и бренд (для многобрендовых проектов) продукта, исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары. Внешние системы продуктов по умолчанию совпадают.
- Пересчитывается раз в сутки.
Ручное соответствие категорий к последнему заказу
- Алгоритм «Ручное соответствие категорий» для каждого продукта в последнем заказе клиента, в количестве, пропорциональном его цене.
- При указании, что к Категории А нужно рекомендовать товар из Категории Б, к каждому товару из Категории А будет подбираться наиболее часто покупаемый с этим товаром товар из Категории Б.
- Используется в механике «Спасибо за заказ», «Предложение к следующей покупке».
- Пересчитывается в реальном времени в зависимости от заказов клиента
Персональные рекомендации
- Предсказывает, какой продукт клиент захочет купить. Учитывает все просмотры, заказы, действия со списками клиента, а также поведение похожих клиентов.
- Используется в механике «Предложение к следующему заказу», реактивационных механиках.
- Автоматически проверяет зону и бренд (для многобрендовых проектов) продукта, исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары.
- Пересчитывается раз в сутки.
Событийные персональные рекомендации
- Аналогичны алгоритму «Персональные рекомендации» со считыванием в реальном времени , в том числе для анонимных клиентов.
- Используются на главной странице сайта, личном кабинете, 404 странице и поиске.
Последние просмотренные продукты
- Вывод рекомендуемых продуктов, просмотренных в сессии за последние 14 дней.