Правила применения рекомендательных технологий
Настоящие Правила разработаны в соответствии с требованиями Федерального закона от 31.07.2023 № 408‑ФЗ «О внесении изменения в Федеральный закон "Об информации, информационных технологиях и о защите информации"» и приказа Роскомнадзора от 06.10.2023 № 149. Они регулируют использование рекомендательных технологий на сайте и в мобильном приложении интернет-магазина Mecuchi.
1. Общие положения
1.1. На информационном ресурсе компании Mecuchi (ООО «Механические кухни», сайт mecuchi.ru и мобильное приложение) применяются 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. Рекомендательные технологии используются для:
- улучшения работы интернет-магазина;
- удобства поиска товаров;
- подбора персонализированных подборок;
- обработки запросов пользователей при поиске товаров;
- ранжирования товаров с целью быстрого предварительного отбора наиболее релевантных позиций.
1.3. Рекомендательные технологии не применяются для принятия юридически значимых решений в отношении пользователя, а также для предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
2. Информирование пользователей
2.1. На сайте и в мобильном приложении размещено сообщение: «На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии». Оно сопровождается ссылкой на настоящие Правила.
2.2. Доступ к Правилам осуществляется беспрепятственно и безвозмездно, без дополнительной регистрации.
3. Процессы и методы работы рекомендательных технологий
3.1. Для формирования рекомендаций используются данные о действиях пользователя на сайте и в приложении:
3.2. Применяются следующие методы формирования рекомендаций:
Контент-ориентированные
Подбор товаров, схожих по характеристикам с теми, которые пользователь уже просматривал или приобретал.
Коллаборативная фильтрация
Анализ поведения пользователей с похожими предпочтениями и рекомендации товаров, которые заинтересовали пользователей с аналогичным профилем.
Гибридные методы
Комбинация нескольких подходов для повышения точности и релевантности рекомендаций.
3.3. Обработка данных о пользователе осуществляется с соблюдением требований законодательства о защите персональных данных, в том числе Федерального закона от 27.07.2006 № 152‑ФЗ «О персональных данных». Подробнее — в разделе «Согласие на обработку персональных данных».
4. Виды сведений и источники данных
4.1. Используются следующие виды сведений:
- данные о действиях пользователя на сайте и в приложении;
- информация о поисковых запросах;
- данные о заказах и выкупленных товарах;
- технические данные (IP-адрес, тип устройства, браузер и т. д.).
4.2. Источники данных:
5. Ограничения применения
5.1. Не допускается использование рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций.
5.2. Запрещено применять рекомендательные технологии в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.
5.3. Компания стремится исключить явное несоответствие циклов потребления товаров и циклов их рекомендаций, учитывать особенности целевой аудитории, избегать искусственного сужения кругозора пользователя и своевременно выявлять недобросовестную деятельность третьих лиц (например, фрод-систем и ботов).
5.4. Пользователь может ограничить персонализацию рекомендаций, отключив cookies в настройках браузера или отказавшись от их использования на сайте (если такая функция предусмотрена интерфейсом).
6. Контактные данные
7. Дополнительные положения
7.1. Правила не применяются к отношениям в сфере рекламы, а также к методам и подходам редакционного или административного (неавтоматизированного) формирования рекомендаций.
7.2. При изменении Правил компания обязуется информировать пользователей путём публикации обновлённой редакции на сайте.
7.3. Все собранные данные используются только в рамках конкретного интернет-магазина и не подлежат передаче третьим лицам для обучения рекомендательных алгоритмов других ресурсов.