Los marcos de recomendación se encuentran entre los usos más conocidos de la ciencia de la información en la actualidad. Puede aplicar marcos de recomendación en situaciones en las que numerosos clientes colaboran con numerosas cosas. Los marcos de recomendación prescriben cosas a los clientes, por ejemplo, libros, películas, grabaciones, artículos electrónicos y muchos otros artículos en general.
Una motivación clave detrás de por qué necesitamos un marco de recomendación en la cultura actual es que las personas tienen muchas alternativas para usar debido a la omnipresencia de Internet. Anteriormente, la gente solía comprar en una tienda real, en la que el acceso a artículos estaba restringido. Paradójicamente, hoy en día Internet permite a las personas acceder a abundantes recursos en la red. Netflix, por ejemplo, tiene una enorme variedad de películas. Aunque la cantidad de datos accesibles se amplió, surgió otro problema cuando las personas lucharon por elegir las cosas que realmente necesitan ver. Este es el lugar donde entra en juego el marco de recomendación.
Los marcos de recomendación desempeñan un papel importante en la actual industria empresarial de Internet. Prácticamente todas las organizaciones tecnológicas importantes han aplicado marcos de recomendación en una estructura u otra. Amazon lo usa para proponer productos a los clientes, YouTube lo usa para elegir qué video reproducir a continuación en la reproducción automática y Facebook lo usa para prescribir páginas a las que les gusta y personas a seguir. Para determinadas organizaciones como Netflix y Spotify, el plan de acción y su prosperidad gira en torno al poder de sus propuestas. Para crear y mantener tales marcos, una organización normalmente necesita una colección de investigadores y diseñadores de datos costosos. Los marcos de sugerencias son dispositivos importantes e importantes para organizaciones como Amazon y Netflix, ambas conocidas por sus encuentros personalizados con los clientes. Cada una de estas organizaciones recopila y examina información segmentada de los clientes y la agrega a datos de compras anteriores, valoraciones de artículos y comportamiento del cliente. Estas sutilezas se utilizan luego para prever cómo los clientes calificarán conjuntos de artículos relacionados, o qué probabilidades hay de que un cliente compre un artículo adicional.
Las organizaciones que utilizan marcos de recomendación se centran en ampliar las ofertas gracias a ofertas extremadamente personalizadas y una experiencia de cliente mejorada. Las propuestas normalmente aceleran las búsquedas y facilitan que los clientes accedan al contenido que les interesa y los sorprenden con ofertas que nunca podrían haber buscado. El cliente comienza a sentirse conocido y comprendido y está obligado a comprar artículos adicionales o devorar más sustancia. Al comprender lo que necesita un cliente, la organización adquiere ventaja y disminuye el peligro de perder un cliente frente a un competidor. Además, permite a las organizaciones posicionarse frente a sus rivales y finalmente incrementar sus ingresos.
Hay distintos tipos de marcos de recomendación, por ejemplo, marcos de recomendación basados en contenido, de separación de comunidades, marcos de recomendación mixtos, marcos de recomendación basados en segmentos y consignas. Diferentes especialistas utilizan una variedad de cálculos en cada tipo de marco de sugerencias. Se ha trabajado mucho sobre este tema, pero sigue siendo un tema muy apreciado entre los investigadores de la información.
La información es el recurso más importante para crear un marco de recomendación. Básicamente, necesita conocer algunos conocimientos sobre sus clientes y otras cosas. Cuanto mayor sea el índice de datos de su propiedad, mejor funcionarán sus marcos. Es más inteligente tener un marco de recomendación básico para un pequeño grupo de clientes y destinar recursos a métodos más destacados una vez que se desarrolle la base de clientes.
A medida que un número cada vez mayor de artículos se vuelven accesibles en la web, los motores de propuesta son esenciales para el destino final del negocio en línea. No solo porque ayudan a incrementar las ventas y las comunicaciones con los clientes, sino también porque continúan ayudando a las empresas a deshacerse de sus existencias para poder ofrecer a los clientes los artículos que realmente les gustan.