Правила применения рекомендательных технологий

Редакция от 01.07.2025

Настоящий документ устанавливает порядок и цели использования рекомендательных технологий при предоставлении информации на сайте ООО «Лунда» (далее — Компания, мы, наш сайт), а также раскрывает общие принципы обработки сведений о предпочтениях пользователей, находящихся на территории Российской Федерации.

1. Общие положения

Рекомендательные технологии направлены на повышение удобства и эффективности взаимодействия с сайтом: они помогают пользователю быстрее находить интересующие его товары и услуги, в том числе сопутствующие или аналогичные.

Интеллектуальные рекомендации на нашем сайте разработаны с учётом потребностей B2B-клиентов и особенностей промышленных комплектаций.

Наша система помогает подобрать совместимые компоненты, сократить время на проектирование и упростить техническую интеграцию.

Если вы рассматриваете, например, дисковый затвор — алгоритмы предложат соответствующие приводы, ответные фланцы, уплотнительные элементы и крепёж, которые наиболее близко соответствуют типоразмерам и параметрам эксплуатации.

А при подборе трубопроводной арматуры под конкретные условия (давление, среда, диаметр, тип присоединения), система отфильтрует наиболее подходящие решения, включая аналоги и запасные части.

Мы понимаем, что для инженеров, снабженцев и проектных организаций важна точность, совместимость и скорость. Поэтому наши рекомендательные технологии не просто подсказывают популярные позиции, а помогают собрать корректную техническую конфигурацию и минимизировать риски ошибок в заявках.

2. Как формируются рекомендации

Чтобы сформировать действительно полезные рекомендации, нам необходимо понимать потребности и предпочтения наших клиентов — как прямые, так и косвенные. Поэтому мы анализируем поведение пользователей на сайте и в коммуникациях, а также учитываем технический контекст их интересов. Например:

• просмотр карточек товаров и инженерных категорий (например, запорная арматура, трубопроводы, фланцы);
• добавление товаров в «Избранное» или в корзину;
• состав и параметры оформленных заказов: типы оборудования, размеры, количество, дата и регион поставки;
• реакции на электронные письма, предложения, переходы по рекламным ссылкам, открытие писем или уведомлений;
• взаимодействие с мобильным приложением (при наличии);

Рекомендации подбираются автоматически, с использованием алгоритмов машинного обучения, на основе одной или нескольких следующих моделей:

• анализ интересов к схожим товарам — подбор аналогичных или сопутствующих продуктов по характеристикам, таким как категория, материал, производитель и другие параметры;
• популярные товары — товары с наибольшим спросом или высокой пользовательской оценкой (алгоритмы учитывают массовые пользовательские предпочтения и частоту заказов);
• схожесть пользовательских предпочтений — при обнаружении совпадений в поведении разных пользователей (например, мастеров, выбирающих однотипные инструменты), мы можем рекомендовать товары, интересные пользователям с аналогичными действиями.

Для повышения релевантности сформированные рекомендации могут быть уточнены с учётом:

• региона нахождения пользователя, чтобы предлагать позиции, доступные к отгрузке в соответствующем логистическом направлении;
• часового пояса (если пользователь предоставил доступ к таким данным) — для своевременного показа информации и предложений;
• сезонных или временных факторов;
• исключения товаров, приобретаемых вне зависимости от интересов (например, стандартные позиции постоянного спроса).

Для сбора информации о действиях пользователей мы применяем файлы cookie и аналогичные технологии. Они позволяют запоминать предпочтения, анализировать популярность разделов сайта и обеспечивать работу рекомендательных алгоритмов. Некоторые cookie необходимы для корректной работы сайта, другие — используются для аналитики и персонализации. Использование cookie регулируется нашей Политикой конфиденциальности.

Информация поступает с нашего сайта, мобильных приложений, кассового оборудования (при наличии), а также из рекламных и аналитических платформ, используемых Компанией.

Для повышения качества обслуживания и персонализации мы анализируем записи телефонных разговоров – автоматизированно, с соблюдением законодательства о персональных данных.

3. Где отображаются рекомендации

Автоматически сформированные и обученные подборки товаров отображаются в различных разделах сайта, в том числе:

• на главной странице;
• в категориях товаров;
• в карточках конкретных товаров;
• в персональных рассылках (при наличии согласия на их получение).

Настройка, отображение и логика персонализации могут меняться в зависимости от технологической реализации сайта и используемых сервисов.

4. Правовые основания

Мы используем рекомендательные технологии, чтобы сделать сайт удобнее и показывать вам подходящие товары. Для этого обрабатываем некоторые данные — строго по закону, включая законы о персональных данных и рекламе.

Такие технологии применяются в рамках легитимного интереса Компании, а в отдельных случаях — только при наличии вашего согласия, если это требует закон, - в зависимости от ситуации и типа данных.

Дополнительную информацию об обработке персональных данных и правах субъектов данных можно найти в Политике конфиденциальности при использовании сайта www.lunda.ru.