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. Модулитв – сайт www.modulytv.ru, а также клиентские мобильные приложения, предоставляющие доступ к данному сайту.

1.3. Пользователь – лицо, обращающееся к ModulyTV за получением необходимой ему информации и использующее её вне зависимости от факта авторизации на Модулитв.

1.4. Товары – продовольственные и непродовольственные товары, предлагаемые к приобретению через Модулитв.

1.5. Рекомендация – предложение Пользователю Товаров на ModulyTV, в основе которого лежит предположение о том, что Товар наиболее релевантен Предпочтениям Пользователя.

1.6. Предпочтения – действия, совершаемые Пользователем на Модулитв.

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. Какие типы Рекомендаций есть на Модулитв?

2.1. Модулитв использует Рекомендации двух типов:

–  персонализированные Рекомендации;

–  не персонализированные Рекомендации.

2.2. Персонализированные Рекомендации – это предположение о том, какой Товар может быть интересен Пользователю исходя из сведений о действиях, совершённых данным Пользователем на ModulyTV. Персонализированные Рекомендации демонстрируются Пользователю при условии наличия сведений о Предпочтениях данного Пользователя на Модулитв.

Методы предоставления Персонализированных Рекомендаций на ModulyTV:

• –  Формирование рекомендационной персонализированной подборки (блока) Товаров «Стоит присмотреться» и размещение ее на главной странице в каталоге Товаров Партнера Модулитв на ModulyTV;
• –  Формирование рекомендационной персонализированной подборки (блока) Товаров «Добавить к заказу» и размещение ее на странице корзины – специальном разделе на ModulyTV, где Пользователь может ознакомиться с составом своего заказа до его оплаты;

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 Модулитв:  

2. –  Формирование рекомендационного неперсонализированного блока Товаров «Похожие» в карточке товара в каталоге на ModulyTV. Цель такого блока – дать пользователю возможность увидеть похожие Товары от других производителей или с другими характеристиками (вкус, цвет, объём, размер и т.д.);
3. –  Формирование рекомендационного неперсонализированного блока Товаров «С этим товаром смотрят» в карточке товара в каталоге на ModulyTV. Цель такого блока – дать Пользователю возможность увидеть Товары, которые часто покупают вместе с Товаром, который Пользователь смотрит в данный момент.

3. Как происходит сбор предпочтений Пользователей?

3.1. Данные о Предпочтениях Пользователей основаны на действиях, которые Пользователь совершает на Модулитв.

3.2. Сбор информации о Предпочтениях Пользователей, то есть о совершенных Пользователем на ModulyTV действиях, происходит способом логирования – ведения технических записей о действиях пользователей на Модулитв и сохранения таких записей на внутреннем хранилище ModulyTV с целью последующего создания Рекомендаций.

4. Какие сведения о Пользователях относятся к Предпочтениям?

4.1. К данным о Предпочтениях Пользователей относятся сведения о:

4. – просмотре товаров на Модулитв;
5. – товарах, приобретённых через ModulyTV.

5. Что относится к источникам получения сведений о Предпочтениях?

5.1. Источник получения сведений о предпочтениях Пользователей для Рекомендаций на Модулитв – это поведение Пользователей на ModulyTV.

6. Как создаются Рекомендации и происходит анализ Предпочтений Пользователей?

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

6.2. 1-й этап: Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей.

Сбор сведений о Предпочтениях Пользователей осуществляется способом их логирования и последующего сохранения на внутреннем хранилище данных ModulyTV.

6.3. 2-й 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 Модулитв). 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.

6.4. 3-й 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 ModulyTV (например, добавит товар в корзину, купит товар).

6.5. 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.

6.6. 5-й этап: Выведение Рекомендаций Пользователям.

На данном этапе Рекомендации демонстрируются Пользователям в блоках Товаров на Модулитв, которые описаны в разделе 2 Правил применения рекомендательных технологий.