Правила применения рекомендательных технологий

Индивидуального предпринимателя Шапошникова Дмитрия Сергеевича (ИП Шапошников Д.С.), ИНН: 631502178700, место нахождения: Российская Федерация, 443096, город Самара, регистрационный номер в реестре операторов персональных данных 63-25-048628, Приказ № 115 от 11.06.2025 https://pd.rkn.gov.ru/operators-registry/operators-list/?id=63-25-048628, на сайте https://samara777.ru под брендом "Мир кирпича" принадлежащим ИП Шапошников Д.С ИНН: 631502178700. Государственная регистрация ТЗ 846473 https://fips.ru/EGD/de7bee8c-0ccf-4a59-8951-deed62424ec2 (далее – «Сайт»), на котором применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.

Настоящие Правила применения рекомендательных технологий (далее – «Правила») содержат описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», предоставления информации на основе этих сведений, способов осуществления таких процессов и методов, а также описание видов сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», которые используются для предоставления информации с применением рекомендательных технологий, и источников получения таких сведений.

ИП не допускает применение рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускает применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.

Под рекомендательными технологиями здесь и далее понимаются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации, а именно: программы, которые с помощью алгоритмических вычислений и машинного обучения на основании данных о пользователе, поведении пользователя в Сайте, характеристиках элементов в Сайте осуществляют индивидуализированный подбор, а также ранжирование товаров и услуг для конечного пользователя.
Виды и источники получения сведений, относящихся к предпочтениям пользователей Сайта, используемые для предоставления информации с применением рекомендательных технологий:

• данные о любых действиях пользователя на Сайте;
• данные об покупках товаров/использовании услуг Общества;
• клики на Сайте;
• добавления товаров в корзину;
• добавления товаров в избранное;
• ответы на вопросы;
• заполнение анкет о себе;
• поисковые запросы;
• применения фильтров;
• IP адрес;
• файлы «cookie»;
• просмотренные страницы Сайта;
• количество посещений страниц Сайта;
• длительность пользовательской сессии на Сайте;
• точки входа (сторонние сайты, с которых пользователь по ссылке переходит на Сайт);
• регион пользователя;
• часовой пояс, установленный на устройстве пользователя;
• информация об используемом браузере (тип и версия браузера);
• цифровой отпечаток браузера (canvas fingerprint);
• перечень поддерживаемых языков на устройстве пользователя;
• архитектура процессора устройства пользователя;
• ОС пользователя;
• параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
• дата и время посещения Сайта;
• источник перехода (UTM метка);
• значение UTM меток от source до content;
• уникальный идентификатор, присваиваемый интернет-сторонним сервисом, обеспечивающим обработку статистических данных;
• данные, содержащиеся в личном кабинете пользователя, зарегистрированного на Сайте;
• данные сетевого трафика;

Рекомендации подбираются пользователям по следующим направлениям:

• рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки.
• подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать.
• рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи, т.е. первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. разносторонние рекомендации.

Описание рекомендательных технологий, а именно методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей Сайта: данные собираются специализированной системой на PHP, принадлежащей Обществу, собранные данные хранятся в базе данных на основе MariaDB на серверах Общества, на основе математического разложения матриц строятся товарные рекомендации, чтобы предлагать наиболее релевантные товары, рекомендации передаются из системы на Сайт и отображаются пользователю в виде подборки рекомендованных товаров.

Предоставление пользователю тех или иных рекомендаций зависит от поведения пользователя на Сайте. При этом выбор всегда остаётся за пользователем: он может следовать рекомендациям или игнорировать их.

Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены на адрес электронной почты Общества - samara777@samara777.ru