Wait! Don’t Go Yet! 👋

We see you eyeing those adorable outfits! 😍 Before you leave, here’s 10% OFF your first order!

Hurry, your little one’s next favorite outfit is waiting! 🛍️✨

💖 Claim My Discount

Правила применения рекомендательных технологий

Настоящие правила регулируют применение рекомендательных технологий в мобильном приложении «ЕДОР» и в веб-версии приложения (https://yiduos.ru/).

1.Термины и определения

  • «Владелец Сервиса» – Общество с ограниченной ответственностью «ЕДОР» (ОГРН 1257700447399, ИНН 9734018600).
  • «Интернет-магазин «ЕДОР»» -Пользователи покупают наши продукты на нашей платформе, мы передаем товары в CEDK, а они доставляют наши продукты пользователям..
  • «Маркетинговые Товары»  – наши основные продукты размещены в портфолио продуктов/группе продуктов для ознакомления пользователей.
  • «Рекомендация» / «Рекомендации» – информация о Товарах, которые могут быть наиболее интересны и актуальны для Пользователя, и/или о похожих по характеристикам Товарах и/или о сопутствующих Товарах, либо иная информация, которая может быть интересна и актуальна для Пользователя.
  • «Сервис» – мобильное приложение «Самокат» для устройств, имеющих доступ в сеть Интернет, работающее на операционных системах iOS и Android, и веб-версия приложения, размещенная по адресу: https://yiduos.ru/ , а также ресурсы третьих лиц, интегрированные с указанными ресурсами ЕДОР, с целью отображения функционала ресурсов Самокат на ресурсах третьих лиц посредством программного интерфейса взаимодействия (по API). .
  • «Пользователь» – любое физическое лицо, осуществляющее доступ к Сервису посредством сети Интернет.
  • «Продавец» – ООО «ЕДОР» (ОГРН 1257700447399, ИНН 9734018600).

2. Виды сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, источники получения таких сведений

2.1. Сервис используется для обеспечения деятельности Интернет-магазина «Самокат».

2.2. Источником получения сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, являются действия Пользователей при использовании Сервиса.

2.3. Для формирования Рекомендаций специально созданное программное обеспечение собирает информацию о действиях Пользователей, а именно:

  • о Товарах в корзине;
  • о заказанных Товарах;
  • о времени заказа через Сервис;
  • о просмотре страниц Сервиса;
  • о кликах по любому элементу на Сервисе.

3. Способы формирования Рекомендаций

3.1. Рекомендательные технологии, применяемые в рамках Сервиса, представляют собой специальное программное обеспечение – платформу, состоящую из баз данных, в которых происходит запись сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, и сервисов предоставления рекомендаций, в которых формируются Рекомендации.

3.2. Результатом использования Рекомендательных технологий являются рекомендательные подборки / блоки Товаров на страницах Сервиса.

3.3. Рекомендательные товарные подборки / блоки формируются следующими способами:

3.3.1. Товарные подборки / блоки, состоящие исключительно из Товаров, которые Пользователь уже заказывал ранее через Сервис, в частности:

  • Подборка «Уже заказывали» на витрине Сервиса в разделе «Подборки». Подборка формируется на основании информации о составе заказов, совершенных Пользователем через Сервис за последние 60 дней. Товары в подборке отсортированы исходя из данных о том, какие Товары покупают наиболее часто; учитываются: частота покупок Товара Пользователем, количество дней, прошедших с даты последней покупки Товара, и суммарное количество продаж Товара через Сервис;
  • Кнопка «Повторить заказ» на экране заказа после того, как заказ был доставлен или отменен, а также на странице соответствующего заказа во вкладке «Заказы».

3.3.2 Товарные подборки / блоки с похожими, сопутствующими и дополнительными Товарами, в частности:

  • Блок «Что еще пригодится» на странице Товара в виде слайдера под описанием Товара и его характеристик. Подборка содержит Товары, дополняющие Товар, на странице которого отображается слайдер. Рекомендации формируются на основе данных о заказах 100 000 Пользователей с наибольшим количеством заказов и Товарах, содержащихся вместе в этих заказах.

3.3.3. Товарные подборки / блоки с персональными Рекомендациями и Маркетинговыми Товарами, в частности:

  • Подборка Товаров «Добавить к заказу?» на странице корзины в мобильном приложении Сервиса. Подборка формируется из Рекомендаций, основанных на информации о Товарах, приобретенных Пользователем через Сервис за последние 60 дней, отсортированных по частоте покупок, а также Маркетинговых Товаров.
  • Блок «На любой случай» / «Что попробовать» на витрине Сервиса в мобильном приложении. Подборка формируется из Рекомендаций, основанных на информации о заказах, совершенных Пользователем ранее через Сервис, с учетом времени покупки, а также Маркетинговых Товаров;
  • Блок показа историй на главной странице Сервиса. Подборка историй формируется из Рекомендаций, основанных на информации о Товарах, приобретенных Пользователем через Сервис, а также на информации о кликах Пользователя в рамках определенной категории товаров за последние 24 часа.

3.3.4. Товарные подборки / блоки с персональными Рекомендациями и скидками на соответствующие Товары, в частности:

  • Подборка «Вам выгоднее» в разделе «Подборки» на витрине Сервиса в мобильном приложении. Подборка содержит Товары со скидками и формируется на основе данных о прошлых заказах Пользователя. При формировании подборки учитываются общее количество заказов и конкретные купленные Товары, а также категории, к которым они относятся.

4. Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов

Для формирования Рекомендаций создаются Рекомендательные модели. Процесс создания Рекомендательной модели состоит из приведённых ниже этапов.

4.1. Этап 1: Сбор сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей

Сбор сведений о предпочтениях Пользователей осуществляется способом их логирования и последующего сохранения на внутреннем хранилище Владельца Сервиса. Процесс логирования включает фиксацию и структурирование информации о работе системы, в том числе Сервиса, в отдельные лог-файлы с возможностью быстрого доступа к ним в случае необходимости.

В процессе логирования учитываются настройки уровня детализации записей в соответствии с целью создания Рекомендательной модели.

4.2. Этап 2: Систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей

Систематизация и анализ сведений о предпочтениях Пользователей происходит исходя из цели создания Рекомендательной модели и Рекомендаций, которые необходимо получить, (например, подбор наиболее актуальных товаров для Пользователя). Далее происходит подбор данных о предпочтениях Пользователей, на основе которых будет реализована Рекомендательная модель.

После подбора данных о предпочтениях Пользователя создаются фичи, представляющие собой данные о взаимодействии Пользователя с Товаром, например, количество заказов Пользователя, включающих Товар, частота совершения заказов с соответствующим Товаром, доля покупок Пользователем Товаров со скидкой и без скидки, и т.п.

4.3. Этап 3: Применение методов машинного обучения к используемым сведениям, относящимся к предпочтениям Пользователя

После систематизации сведений, относящихся к предпочтениям Пользователей, к полученным данным применяются методы машинного обучения, в результате чего формируется набор параметров, описывающих зависимости между входными данными и ответом (результатом).

Далее осуществляется генерация прогнозов для Товаров, с которыми Пользователь еще не взаимодействовал (например, оценка вероятности, что пользователь добавит определенный Товар в корзину), которые далее используются для формирования Рекомендации.

4.4. Этап 4: Проверка полученных результатов

Проверка полученных результатов осуществляется на тех же сведениях, на которых обучалась Рекомендательная модель. Рекомендательной модели задаётся определённый вопрос, после чего она формирует ответ, который далее оценивается на предмет его корректности и соответствия заданным параметрам. Таким образом, на основании оценки качества прогноза Рекомендательной модели (угадала Рекомендательная модель или нет) выстраивается метрика.

4.5. Этап 5: Показ Рекомендаций Пользователю

Рекомендации для Пользователя реализуются в виде товарных подборок на Сайте в соответствии с пунктом 3.3 настоящих правил.

Применение Рекомендательных технологий на Сайте не обязывает Пользователя приобрести тот или иной Товар, не создает у Пользователя никаких обязательств и не препятствует поиску иных Товаров.