Empfehlungs-Frameworks gehören heute zu den bekanntesten Anwendungen der Informationswissenschaft. Sie können Empfehlungs-Frameworks in Situationen anwenden, in denen zahlreiche Clients an zahlreichen Dingen zusammenarbeiten. Empfehlungs-Frameworks verschreiben Kunden Dinge, zum Beispiel Bücher, Filme, Aufnahmen, elektronische Produkte und im Großen und Ganzen viele andere Produkte.
Ein Hauptgrund dafür, warum wir in der heutigen Kultur ein Empfehlungsrahmenwerk benötigen, ist, dass Einzelpersonen aufgrund der Verbreitung des Internets viele Alternativen zur Nutzung haben. Früher kauften die Menschen in einem echten Geschäft ein, in dem die verfügbaren Waren begrenzt waren. Paradoxerweise ermöglicht das Internet heutzutage den Zugriff auf zahlreiche Ressourcen im Internet. Netflix zum Beispiel hat eine riesige Auswahl an Filmen. Obwohl die Menge der zugänglichen Daten zunahm, tauchte ein weiteres Problem auf, da die Menschen Schwierigkeiten hatten, die Dinge auszuwählen, die sie wirklich sehen wollten. Hier kommt das Empfehlungs-Framework ins Spiel.
Empfehlungs-Frameworks nehmen in der heutigen Internet-Business-Branche eine bedeutende Rolle ein. Nahezu jedes große Technologieunternehmen hat in der einen oder anderen Form Empfehlungs-Frameworks eingesetzt. Amazon nutzt es, um seinen Kunden Artikel anzubieten, YouTube nutzt es, um auszuwählen, welches Video als nächstes per Autoplay abgespielt werden soll, und Facebook nutzt es, um Seiten zum Liken und Leuten zum Folgen vorzuschreiben. Für bestimmte Organisationen wie Netflix und Spotify dreht sich der Aktionsplan und sein Erfolg um die Wirksamkeit ihrer Vorschläge. Um solche Frameworks zu erstellen und aufrechtzuerhalten, benötigt ein Unternehmen normalerweise eine Gruppe kostspieliger Informationsforscher und -designer. Vorschlags-Frameworks sind wichtige und wichtige Hilfsmittel für Unternehmen wie Amazon und Netflix, die beide für ihre maßgeschneiderten Kundenkontakte bekannt sind. Jede dieser Organisationen sammelt und untersucht Segmentinformationen von Kunden und fügt diese zu Daten aus früheren Käufen, Artikelbewertungen und Kundenverhalten hinzu. Diese Feinheiten werden dann verwendet, um vorherzusagen, wie Kunden Gruppen zusammengehöriger Artikel bewerten oder wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde einen zusätzlichen Artikel kauft.
Unternehmen, die Empfehlungs-Frameworks verwenden, konzentrieren sich auf die Ausweitung ihrer Angebote aufgrund äußerst individueller Angebote und eines verbesserten Kundenerlebnisses. Angebote beschleunigen in der Regel die Suche und machen es für Kunden einfacher, zu den Inhalten zu gelangen, die sie interessieren, und überraschen sie mit Angeboten, nach denen sie nie gesucht hätten. Der Kunde beginnt, sich erkannt und verstanden zu fühlen und ist gezwungen, zusätzliche Artikel zu kaufen oder mehr Substanz zu sich zu nehmen. Wenn das Unternehmen versteht, was ein Kunde braucht, gewinnt es die Oberhand und die Gefahr, einen Kunden an einen Mitbewerber zu verlieren, sinkt. Darüber hinaus ermöglicht es Unternehmen, sich vor ihren Konkurrenten zu positionieren und endlich ihr Einkommen zu steigern.
Es gibt verschiedene Arten von Empfehlungs-Frameworks, zum Beispiel inhaltsbasierte, Community-trennende, gemischte Empfehlungs-Frameworks, segment- und kennwortbasierte Empfehlungs-Frameworks. In jeder Art von Vorschlagsrahmen werden verschiedene Berechnungen von verschiedenen Experten durchgeführt. Zu diesem Thema wurde bereits viel Arbeit geleistet, dennoch ist es bei Informationsforschern ein äußerst beliebtes Thema.
Informationen sind die absolut wichtigste Ressource für den Aufbau eines Empfehlungsrahmens. Grundsätzlich müssen Sie einige Erkenntnisse über Ihre Kunden und Dinge wissen. Je größer der Datenindex in Ihrem Besitz ist, desto besser funktionieren Ihre Frameworks. Es ist sinnvoller, ein grundlegendes Empfehlungs-Framework für eine kleine Gruppe von Kunden zu haben und Ressourcen in die bemerkenswerteren Methoden zu stecken, sobald sich der Kundenstamm entwickelt.
Da immer mehr Artikel im Internet zugänglich werden, sind Angebotsmotoren für das spätere Schicksal des Online-Geschäfts von entscheidender Bedeutung. Nicht nur, weil sie dazu beitragen, Kundengeschäfte und -kommunikation zu steigern, sondern auch, weil sie Unternehmen weiterhin dabei unterstützen, ihre Lagerbestände loszuwerden, damit sie Kunden mit Produkten beliefern können, die ihnen wirklich gefallen.