Soovitusraamistikud on tänapäeval üks tuntumaid infoteaduse kasutusviise. Soovitusraamistikke saate rakendada olukordades, kus paljud kliendid teevad paljude asjadega koostööd. Soovitusraamistikud kirjutavad klientidele ette asju, näiteks raamatuid, filme, salvestisi, elektroonilisi esemeid ja paljusid erinevaid esemeid.
Üks peamisi motiive, miks me vajame tänapäeva kultuuris soovituslikku raamistikku, on see, et inimestel on Interneti leviku tõttu kasutada palju alternatiive. Varem tegid inimesed sisseoste päris poes, kus on piiratud juurdepääs asjadele. Paradoksaalsel kombel võimaldab Internet tänapäeval inimestel jõuda veebis rikkalike varadeni. Näiteks Netflixil on tohutu valik filme. Kuigi juurdepääsetavate andmete hulk laienes, kerkis esile veel üks probleem, kuna üksikisikud nägid vaeva, et valida asju, mida nad tegelikult nägema peavad. See on koht, kuhu tuleb sisse soovituste raamistik.
Soovitusraamistikud võtavad praeguses Interneti-äri tööstuses olulise osa. Peaaegu kõik olulised tehnoloogiaorganisatsioonid on mõnes või teises struktuuris rakendanud soovitusraamistikke. Amazon kasutab seda klientidele üksuste pakkumiseks, YouTube kasutab seda, et valida, millist videot järgmisena automaatesituses esitada, ja Facebook kasutab seda, et määrata, millised lehed meeldivad ja mida jälgida. Teatud organisatsioonide, nagu Netflix ja Spotify, tegevusplaan ja selle õitseng sõltuvad nende ettepanekute jõust. Selliste raamistike loomiseks ja ülalpidamiseks vajab organisatsioon tavaliselt kulukate teabeuurijate ja kujundajate kogunemist. Soovituste raamistikud on olulised ja olulised seadmed selliste organisatsioonide jaoks nagu Amazon ja Netflix, mis mõlemad on tuntud oma kohandatud kliendikohtumiste poolest. Kõik need organisatsioonid koguvad ja uurivad klientidelt saadud segmenditeavet ning lisavad selle varasemate ostude, kauba hindamiste ja klientide käitumise andmetele. Neid nüansse kasutatakse seejärel selleks, et näha ette, kuidas kliendid seotud esemete komplekte hindavad või kui tõenäoline on, et klient ostab täiendava kauba.
Soovitusraamistikke kasutavad organisatsioonid keskenduvad tehingute laiendamisele äärmiselt kohandatud pakkumiste ja täiustatud kliendikogemuse tõttu. Pakkumised kiirendavad tavaliselt otsinguid ja muudavad klientide jaoks lihtsamaks nendele huvipakkuva sisuni jõudmise ning šokeerivad neid pakkumistega, mida nad poleks kunagi suutnud vaadata. Klient hakkab tundma, et teda teatakse ja mõistetakse ning ta on kohustatud ostma lisaesemeid või õgima rohkem ainet. Mõistes, mida klient vajab, saavutab organisatsioon ülekaalu ja väheneb oht kaotada klient kandidaadile. Lisaks võimaldab see organisatsioonidel positsioneerida end konkurentide ees ja lõpuks suurendada oma sissetulekuid.
On olemas eristavad soovituste raamistikud, näiteks sisupõhine, kogukonna eraldav, poole tõu soovituste raamistik, segmendi- ja märksõnapõhine soovitusraamistik. Erinevad spetsialistid kasutavad igat tüüpi ettepanekute raamistikus mitmesuguseid arvutusi. Selle teemaga on tükk tööd tehtud, kuid siiski on see infouurijate seas ülimalt armastatud punkt.
Teave on soovitusliku raamistiku koostamiseks absoluutselt kõige olulisem ressurss. Põhimõtteliselt peate teadma mõningaid teadmisi oma klientide ja asjade kohta. Mida suurem on teie omandis olev andmeindeks, seda paremini teie raamistikud töötavad. Targem on omada põhjapanevat soovitusraamistikku klientide väikeseks paigutuseks ja suunata ressursse veelgi tähelepanuväärsematesse meetoditesse, kui kliendibaas areneb.
Kuna veebis muutub juurdepääsetavaks üha suurem arv üksusi, on ettepanekute mootorid veebiettevõtte võimaliku saatuse jaoks hädavajalikud. Mitte ainult sellepärast, et nad aitavad suurendada klientide tehinguid ja suhtlust, vaid lisaks, kuna nad aitavad organisatsioonidel oma laost vabaneda, et nad saaksid pakkuda klientidele esemeid, mis neile tõeliselt meeldivad.