Рекомендательные технологии

На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации»

Как формируются рекомендации

1. Собираем предпочтения клиентов

Невозможно рекомендовать человеку товар, когда не знаешь о его предпочтениях или, по крайней мере, о предпочтениях других клиентов, похожих на него. Поэтому Mindbox использует данные о действиях покупателей, например:

  • просмотрах продуктов или категорий продуктов;
  • продуктах в «Избранном», «Корзине», листе ожидания или других списках;
  • составе и датах заказов;
  • взаимодействиях с коммуникациями. Это, например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы.

Также для более точных рекомендаций могут учитываться данные о самих покупателях, например о:

  • местонахождении, чтобы показывать рекомендации для конкретного региона, и часовом поясе, чтобы делать это вовремя;
  • поле или возрасте, чтобы предлагать подходящие продукты. Например, платья — женщинам, а фильмы 16+ — взрослым.
Все эти данные поступают в Mindbox с сайта, из мобильного приложения, касс, рекламных кабинетов.

2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений

Есть три подхода к формированию рекомендаций:

Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства тех продуктов, которыми интересовался клиент: цвет, жанр, коллекция, категория или производитель. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте автодилера новый атвомобиль определенного бренда, в рекомендациях появятся новые автомобили этого бренда. Так клиент вспомнит, что нужно продолжить знакомство или перейти к покупке интересующего атвомобиля. Хотя мог бы и не добраться до него, если бы просто листал витрину.

Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие всех клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Это полезно, если клиент впервые пришел на сайт и о нем еще ничего неизвестно. Mindbox порекомендует то, что нравится большинству других покупателей. Например, на сайте автомобильного дилера рядом с самыми популярными моделями появится виджет «Хиты продаж».

Рекомендации как для клиента с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, двум посетителям сайта автодилера нравятся хэтбеки и кроссоверы. Один из них еще и фанат универсалов — второму тоже можно порекомендовать этот тип кузова. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.

3. Уточняем рекомендации

После того, как рекомендации по предпочтения составлены, можно сделать их еще точнее, добавив в Mindbox дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений — скажем, аптечка.

Где отображаются рекомендации

Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов в любой точке контакта клиента с брендом: на сайте — при помощи виджета, в рассылках, мобильном приложении, колл-центре, на кассе.

Юридическая информация

1. Вся информация на сайте https://volga.auto (далее – Сайт) носит исключительно информационный (ознакомительный) характер и не является публичной офертой (ст. 437 Гражданского кодекса РФ). Окончательные условия приобретения, комплектации и актуальные характеристики товаров (услуг) уточняйте у официальных дилеров.

2. Изображения автомобилей, цветов и элементов отделки могут отличаться от реальных образцов в связи с особенностями цветопередачи экранов и технологическими вариациями производства. Указанные значения расхода топлива, динамики и ёмкости батарей получены в лабораторных условиях. Фактические параметры зависят от стиля вождения, нагрузки, дорожных и погодных условий и могут отличаться.

3. В целях исполнения ваших заявок и улучшения сервиса данные передаются официальным дилерам и провайдерам CRM-систем (включая ООО «ИНФОТЕК»). Продолжая использование Сайта, вы даёте согласие на обработку файлов cookie и персональных данных в соответствии с Политикой конфиденциальности.

4. ООО «ДЛА» прилагает усилия для актуальности данных, но не гарантирует бесперебойную работу Сайта. Сайт предоставляется "как есть". Компания не несёт ответственности за убытки (включая упущенную выгоду), возникшие в результате использования Сайта, за исключением случаев, прямо предусмотренных законодательством РФ.

5. Заполняя любые формы обратной связи на Сайте (включая заявки на тест-драйв, кредит, трейд-ин), вы предоставляете свои персональные данные и даёте согласие на их обработку ООО «ДЛА» (ИНН 5257216748) в целях исполнения вашей заявки, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 № 152 ФЗ «О персональных данных». Ваши данные могут быть переданы официальным дилерам для связи с вами, а также ООО «ИНФОТЕК» (ИНН 7106513340). Подробные условия, а также ваши права на отзыв согласия описаны в Политике обработки персональных данных.

6. ООО «ДЛА» вправе изменять правила пользования в любое время. Актуальная редакция всегда доступна по ссылке. Использование Сайта после изменений означает ваше согласие с ними.

7. Использование любой информации с Сайта (текстовой, графической, мультимедийной) допускается только в личных, некоммерческих целях. Любое копирование, распространение, модификация или публикация материалов без предварительного письменного согласия ООО «ДЛА» запрещены. Все товарные знаки, логотипы и фирменные обозначения, используемые на сайте, являются объектами интеллектуальной собственности ООО «ДЛА» или его аффилированных лиц.