Сан-Диего
Ваш город — Калифорния? Да, верно Нет, изменить
×

Правила применения рекомендательных технологий

1. Термины и определения:

 

1.1. Рекомендательные технологии – информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
 
1.2. Сайт – сайт https://ariete.ru/.
 
1.3. Пользователь – лицо, обращающееся к Сайту за получением необходимой ему информации и использующее её вне зависимости от факта авторизации на Сайте.
 
1.4. Товары – товары категории мебели для ванных комнат, изделий из литьевого мрамора и сопутствующие товары и услуги, представленные к продаже на Сайте.
 
1.5. Рекомендация – предложение Пользователю Товаров на Сайте, в основе которого лежит предположение о том, что Товар наиболее релевантен Предпочтениям Пользователя.
 
1.6. Предпочтения – действия, совершаемые Пользователем на Сайте.
 
1.7. Рекомендательная модель – механизм, который принимает входящие к нему данные о Предпочтениях Пользователей, анализирует их и выдает наиболее релевантные Предпочтениям Пользователей Товары, то есть формирует Рекомендации.

 

2. Типы рекомендаций на сайте.
 
2.1. Сайт использует Рекомендации двух типов:
  • персонализированные Рекомендации;
  • неперсонализированные Рекомендации.
2.2. Персонализированные Рекомендации – это предположение о том, какой Товар может быть интересен Пользователю исходя из сведений о действиях, совершённых данным Пользователем на Сайте. Персонализированные Рекомендации демонстрируются Пользователю при условии наличия сведений о Предпочтениях данного Пользователя на Сайте.
 
Методы предоставления Персонализированных Рекомендаций на Сайте:
  • Формирование рекомендационной персонализированной подборки (блока) Товаров и размещение ее на главной странице в каталоге Товаров Сайта;
2.3. Неперсонализированные Рекомендации – это 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.
 
Методы предоставления Неперсонализированных Рекомендаций на Сайте:
  • Формирование рекомендационного неперсонализированного блока Товаров «Собрать комплект» в карточке товара в каталоге на Сайте. Цель такого блока – дать Пользователю возможность увидеть Товары, которые часто покупают вместе с Товаром, который Пользователь смотрит в данный момент.
3. Сбор предпочтений пользователей.
 
3.1. Данные о Предпочтениях Пользователей основаны на действиях, которые Пользователь совершает на Сайте.
 
3.2. Сбор информации о Предпочтениях Пользователей, то есть о совершенных Пользователем на Сайте действиях, происходит способом логирования – ведения технических записей о действиях пользователей на Сайте и сохранения таких записей на внутреннем хранилище Сайта с целью последующего создания Рекомендаций.
 
4. Сведения о пользователях, относящиеся к предпочтениям.
 
4.1. К данным о Предпочтениях Пользователей относятся сведения о:
  • просмотре товаров на Сайте;
  • товарах, приобретённых через Сайт.
5. Источники получения сведений о предпочтениях.
 
5.1. Источник получения сведений о предпочтениях Пользователей для Рекомендаций на Сайте – это поведение Пользователей на Сайте.
 
6. Процесс создания рекомендации и анализ предпочтений пользователей.
 
6.1. Для формирования Рекомендаций создаются Рекомендательные модели. Процесс создания Рекомендательной модели состоит из приведённых ниже этапов.
 
1 этап: Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей.
  • Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей осуществляется способом их логирования и последующего сохранения на внутреннем хранилище данных Сайта.
2 этап: Систематизация и анализ сведений о Предпочтениях Пользователей.
  • Систематизация и анализ сведений о Предпочтениях Пользователей происходит исходя из цели создания Рекомендательной модели и Рекомендаций, которые необходимо получить (например, подбор наиболее популярных товаров среди Пользователей, которые показывают схожие сценарии поведения на Сайте). После определения цели происходит подбор требуемых для реализации цели данных о Предпочтениях, на основе которых будет выстроена Рекомендательная модель. Выделяются фичи (наборы свойств Товаров, которые могут повлиять на факт покупки Товара Пользователем): например, количество заказов Пользователя с данным товаром при наличии скидки на товар, количество покупок Пользователем товаров со скидкой, предыдущая цена товара, количество заказов с данным товаром и пр.
3 этап: Применение методов машинного обучения к используемым сведениям о Предпочтениях.
  • После систематизации данных, к сведениям о Предпочтениях Пользователей и фичам применяются методы машинного обучения: Рекомендательная модель формирует набор параметров, описывающих зависимости между входными данными (Предпочтениями Пользователей и фичами) и ответом (финальной Рекомендацией). Таким образом Рекомендательная модель производит оценку вероятности того, что Пользователь совершит определённое действие на Сайте (например, добавит товар в корзину, купит товар).
4 этап: Проверка полученных результатов.
  • На данном этапе происходит проверка работы Рекомендательной модели и соответствия её ответов (финальных Рекомендаций для Пользователей) целям создания Рекомендательной модели. Проверка происходит следующим способом: Рекомендательной модели задаётся определённый вопрос, после чего она формирует ответ, который далее оценивается на предмет его корректности и соответствия заданным параметрам. На основании оценки качества ответов Рекомендательной модели принимается решение о применении Рекомендательной модели для выведения Рекомендаций Пользователям.
5 этап: Выведение Рекомендаций Пользователям.
  • На данном этапе Рекомендации демонстрируются Пользователям в блоках Товаров на Сайте, которые описаны в разделе 2 Правил применения рекомендательных технологий.
 
 
Контактная информация ООО «Колорс Груп»
 
Почтовый адрес: 119071, г. Москва, ул. Малая Калужская, д. 15, стр.17
Адрес электронной почты: help@colors.ru
Мы вам перезвоним
Оставьте свой номер телефона и наш специалист свяжется с вами в рабочее время.
Пожалуйста, заполните это поле
Перезвоните мне

Нажимая на кнопку, вы даёте согласие на обработку персональных данных
Спасибо!
Мы обязательно с Вами свяжемся.