• Пользовательское соглашение
• Политика обработки персональных данных
• Политика использования рекомендательных технологий
• Политика конфиденциальности

Политика использования рекомендательных технологий

1. Общие положения

• На информационном ресурсе осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети Интернет, находящихся на территории Российской Федерации.
• Правила, описанные на данной странице, регламентируют использование рекомендательных технологий на всех страницах сайта icled.ru. Владелец ресурса — ИП Бернгардт А.В., далее — «Индивидуальный предприниматель».
• «Индивидуальный предприниматель» не допускает применение рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также предоставляют информацию с нарушением законодательства Российской Федерации.
• При необходимости передачи Обществу юридически значимых сообщений необходимо направить ему письмо по электронной почте: info@icled.ru.

2. Термины и определения

Рекомендательными технологиями называются методы предоставления информации пользователям сети Интернет на основе заранее собранной статистики. Их применение ограничено территорией Российской Федерации.

Сайт — все онлайн-ресурсы, расположенные на сайте icled.ru.

Пользователи — лица, посещающие страницы данного портала для покупки предложенных товаров или получения информации о них.

Алгоритм рекомендаций — инструмент, служащий для подбора и демонстрации наиболее релевантных товаров посетителям сайта в соответствии с их предпочтениями.

3. Принципы применения рекомендательных технологий

3.1. Для алгоритмических вычислений и машинного обучения Общество использует полученные от Пользователей Сайта данные, а именно:

• данные о любых действиях и запросах Пользователя на Сайте;
• состав корзин и заказов Пользователей;
• 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);
• страну и регион Пользователя;
• геопозицию;
• часовой пояс, установленный на устройстве Пользователя;
• провайдер и 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);
• информацию об использовании средств автоматизации при доступе на сайт;
• дату и время посещения сайта;
• источник перехода (UTM-метка);
• значение UTM-меток от source до content;
• уникальный идентификатор, присваиваемый сторонним интернет-сервисом, обеспечивающим обработку статистических данных;
• данные, содержащиеся в личном кабинете Пользователя, зарегистрированного на Сайте;
• метрические данные;
• данные сетевого трафика.

3.2. Рекомендательные технологии, используемые на Сайте, заключаются в подборе и предоставлении Пользователям Сайта информации о товарах, которыми интересовался Пользователь при посещении Сайта. Рекомендации помогают Пользователям Сайта быстрее найти товары или их аналоги среди всего ассортимента сайта.

3.3. Рекомендации могут формироваться тремя способами (подходами):

• Подбор похожих и сопутствующих товаров. Алгоритмы анализируют свойства тех товаров, которыми интересовался Пользователь: категорию, действующее вещество, производителя и т. д. По этим признакам подбираются товары, которые также могут его заинтересовать. Например, если Пользователь искал на Сайте блок питания — в рекомендациях появятся другие товары со схожими характеристиками.
• Рекомендации популярных товаров. Алгоритм анализирует взаимодействие всех Пользователей с товарами и может подсказать тот, на который самый высокий спрос. Алгоритм порекомендует то, что нравится большинству других Пользователей.
• Рекомендации товаров Пользователю на основании данных других Пользователей с похожими предпочтениями.

3.4. Рекомендации могут формироваться как для конкретного Пользователя Сайта, так и для групп Пользователей со схожим поведением, интересами. Для активации рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий.

3.5. Рекомендательные модели могут предлагать продукцию через альтернативные каналы связи, если на то есть разрешение от потенциальных клиентов. Например, подборки товаров рассылаются через СМС-сообщения, всплывающие уведомления, электронные письма. Пользователи имеют право отказаться от получения информации вне сайта в любое время.

3.6. Рекомендательные алгоритмы не принуждают и не обязывают посетителей делать выбор в пользу того или иного товара. Любые советы, поступающие в адрес пользователей, носят исключительно информационный характер. Решение о покупке или отказе от нее потенциальный клиент принимает самостоятельно и добровольно.