Рамкі рэкамендацый з'яўляюцца аднымі з найбольш вядомых на сённяшні дзень выкарыстання інфармацыйных навук. Вы можаце ўжываць рамкі рэкамендацый у сітуацыях, калі мноства кліентаў супрацоўнічаюць з мноствам рэчаў. Рамкі рэкамендатараў прапісваюць рэчы кліентам, напрыклад, кнігі, кінафільмы, запісы, электронныя элементы і мноства розных прадметаў у цэлым.
Адной з асноўных матывацый, чаму нам патрэбна структура рэкамендацый у сучаснай культуры, з'яўляецца тое, што людзі маюць шмат альтэрнатыў для выкарыстання з-за шырокага распаўсюджвання Інтэрнэту. Раней людзі рабілі пакупкі ў сапраўдных крамах, у якіх абмежаваны доступ да рэчаў. Парадаксальна, але ў нашы дні Інтэрнэт дазваляе людзям атрымаць доступ да багатых актываў у Інтэрнэце. Netflix, напрыклад, мае велізарны асартымент фільмаў. Нягледзячы на тое, што колькасць даступных даных павялічылася, узнікла іншая праблема, калі людзі з цяжкасцю выбіралі тое, што ім сапраўды трэба ўбачыць. Гэта месца, дзе ўваходзіць структура рэкамендацый.
Рамкі рэкамендатараў займаюць значную ролю ў сучаснай індустрыі інтэрнэт-бізнэсу. Практычна кожная значная тэхналагічная арганізацыя ў той ці іншай структуры прымяняла рамкі рэкамендацый. Amazon выкарыстоўвае яго, каб прапанаваць тавары кліентам, YouTube выкарыстоўвае яго, каб выбраць, якое відэа прайграць наступным пры аўтапрайграванні, а Facebook выкарыстоўвае яго, каб прапісваць старонкі, якім трэба лайкаць, і людзей, якіх трэба падпісваць. Для некаторых арганізацый, такіх як Netflix і Spotify, план дзеянняў і іх росквіт круцяцца вакол моцы іх прапаноў. Каб стварыць і падтрымліваць такія структуры, арганізацыі звычайна патрэбны збор дарагіх даследчыкаў інфармацыі і дызайнераў. Рамкі прапаноў з'яўляюцца важнымі і важнымі прыладамі для такіх арганізацый, як Amazon і Netflix, якія абедзве вядомыя сваімі індывідуальнымі сустрэчамі з кліентамі. Кожная з гэтых арганізацый збірае і вывучае інфармацыю аб сегментах ад кліентаў і дадае яе да даных мінулых пакупак, ацэнак тавараў і паводзін кліентаў. Затым гэтыя тонкасці выкарыстоўваюцца, каб прадбачыць, як кліенты будуць ацэньваць наборы звязаных тавараў або наколькі верагодна, што кліент набудзе дадатковы тавар.
Арганізацыі, якія выкарыстоўваюць рамкі рэкамендацый, сканцэнтраваны на пашырэнні здзелак з-за вельмі індывідуальных прапаноў і палепшанага вопыту кліентаў. Прапановы звычайна паскараюць пошук і палягчаюць кліентам доступ да змесціва, якое ім цікава, і шакуюць іх прапановамі, якія яны ніколі не маглі праглядзець. Кліент пачынае адчуваць сябе вядомым і зразумелым і абавязаны купіць дадатковыя прадметы або з'есці больш рэчыва. Разумеючы, што патрэбна кліенту, арганізацыя атрымлівае перавагу і зніжаецца небяспека страціць кліента прэтэндэнту. Акрамя таго, гэта дазваляе арганізацыям пазіцыянаваць сябе перад канкурэнтамі і, нарэшце, павялічыць свой даход.
Існуе адметны тып рэкамендацыйных фрэймворкаў, напрыклад, на аснове змесціва, з раздзяленнем супольнасці, паўнавартасных рэкамендацыйных фрэймворкаў, рэкамендацыйных фреймворкаў на аснове сегментаў і ключавых слоў. Разнастайнасць разлікаў выкарыстоўваецца рознымі спецыялістамі ў кожным тыпе сістэмы прапаноў. Па гэтай тэме была праведзена вялікая праца, але яна з'яўляецца вельмі любімай тэмай сярод даследчыкаў інфармацыі.
Інфармацыя з'яўляецца абсалютна самым важным рэсурсам для стварэння рэкамендацыйнай структуры. У прынцыпе, вам трэба ведаць некаторыя ідэі адносна вашых кліентаў і рэчаў. Чым большы індэкс даных у вашай ўласнасці, тым лепш будуць працаваць вашы структуры. Разумней мець фундаментальную рэкамендацыйную структуру для невялікага размяшчэння кліентаў і ўкладваць рэсурсы ва ўсе больш выдатныя метады, калі кліенцкая база развіваецца.
Па меры таго, як у Інтэрнэце становіцца даступнай усё большая колькасць элементаў, рухавікі прапаноў вельмі важныя для канчатковага лёсу інтэрнэт-бізнэсу. Не толькі на той падставе, што яны дапамагаюць павялічваць здзелкі з кліентамі і камунікацыі, але, акрамя таго, яны будуць працягваць дапамагаць арганізацыям пазбаўляцца ад іх запасаў, каб яны маглі пастаўляць кліентам тавары, якія ім сапраўды падабаюцца.