Правила применения рекомендательных технологий
На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации1. 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 – веб-сайт, размещенный в сети Интернет по адресу: vodohod.com.
1.3. Пользователь – лицо, обращающееся в «ВодоходЪ» за получением необходимой ему информации и использующее её вне зависимости от факта авторизации на Сайте.
1.4. Круизы и туры – круизы и туры, предлагаемые к приобретению через Сайт.
1.5. Предпочтения – действия, совершаемые Пользователем на Сайте.
1.6. Рекомендация – предложение Пользователю круизов и туров на Сайте, в основе которого лежит предположение о том, какой вариант наиболее релевантен Предпочтениям Пользователя.
1.7. Рекомендательная модель – механизм, который принимает входящие данные о Предпочтениях Пользователей, анализирует их и выдает наиболее релевантные Предпочтениям Пользователей круизы и туры, то есть формирует Рекомендации.
2. Какие типы Рекомендаций есть на Сайте?
2.1. Сайт использует Рекомендации двух типов:
- персонализированные Рекомендации;
- неперсонализированные Рекомендации.
2.2. Персонализированные Рекомендации – это предположение о том, какой круиз или тур может быть интересен Пользователю, сделанное на основесведений о действиях, совершённых данным Пользователем на Сайте.
2.3. Неперсонализированные Рекомендации – это предположение о том, какой круиз или тур может быть интересен Пользователю в конкретном рекомендательном блоке в зависимости от цели такого блока, без использования каких-либо сведений о Предпочтениях Пользователя.
Метод предоставления неперсонализированных Рекомендаций на Сайте:
- Формирование рекомендационного неперсонализированного блока круизов «Горячие предложения» в карточке круиза или тура в каталоге на Сайте. Цель такого блока – дать пользователю возможность увидеть похожие круизы с другими характеристиками (даты, маршрут, продолжительность и т.д.).
2.4. Метод предоставления Персонализированных Рекомендаций в рассылках с Сайта:
- Формирование рекомендационной персонализированной подборки (блока) и размещение её в письме от «ВодоходЪ».
3. Как происходит сбор предпочтений Пользователей?
3.1. Сведения собираются с помощью системы Mindbox, которая использует данные о действиях пользователей, например:
- просмотрах продуктов или категорий продуктов;
- продуктах в «Избранном», корзине, листе ожидания или других списках;
- составе и датах заказов;
- взаимодействиях с коммуникациями, например, открытии писем и переходах по ссылкам из рекламы.
Также для более точных рекомендаций могут учитываться данные о самих покупателях, например о:
- местонахождении, чтобы показывать рекомендации для конкретного региона, и часовом поясе, чтобы делать это вовремя;
- поле или возрасте, чтобы предлагать подходящие продукты.
Все эти данные поступают в Mindbox с сайта и из мобильного приложения.
4. Как создаются Рекомендации и происходит анализ Предпочтений Пользователей?
4.1. Для формирования Рекомендаций создаются Рекомендательные модели. Процесс создания Рекомендательной модели состоит из приведённых ниже этапов.
4.2. 1-й этап: сбор сведений о Предпочтениях Пользователей.
Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей осуществляется способом их логирования и последующего сохранения на внутреннем хранилище данных Сайта.
4.3. 2-й этап: систематизация и анализ сведений о Предпочтениях Пользователей.
Систематизация и анализ сведений о Предпочтениях Пользователей происходят исходя из цели создания Рекомендательной модели и Рекомендаций, которые необходимо получить (например, подбор наиболее популярных круизов и туров 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 наборы свойств круизов и туров, которые могут повлиять на факт покупки Пользователем: например, количество заказов Пользователя с аналогичными характеристиками при наличии скидки на круиз или тур, количество покупок Пользователем со скидкой, предыдущая цена круиза или тура и пр.
4.4. 3-й этап: применение методов машинного обучения к используемым сведениям о Предпочтениях.
После систематизации данных к сведениям о Предпочтениях Пользователей применяются методы машинного обучения: Рекомендательная модель формирует набор параметров, описывающих зависимости между входящими данными (Предпочтениями Пользователей) и ответом (финальной Рекомендацией). Таким образом Рекомендательная модель производит оценку вероятности того, что Пользователь совершит определённое действие на Сайте (например, перейдёт по ссылке, забронирует круиз).
4.5. 4-й 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.
4.6. 5-й этап: выведение Рекомендаций Пользователям.
На данном этапе Рекомендации демонстрируются Пользователям в блоках на Сайте, которые описаны в разделе 2 Правил применения Рекомендательных технологий.