Recommender-kehykset ovat tämän hetken tunnetuimpia tietotieteen hyödyntämismuotoja. Voit soveltaa suosituskehystä tilanteissa, joissa useat asiakkaat tekevät yhteistyötä useiden asioiden kanssa. Recommender-kehykset määräävät asiakkaille asioita, esimerkiksi kirjoja, elokuvia, äänitteitä, elektronisia esineitä ja lukuisia erilaisia esineitä suurelta osin.
Yksi keskeinen syy siihen, miksi tarvitsemme suosittelukehystä nykykulttuurissa, on se, että yksilöillä on paljon vaihtoehtoja käytettäväksi Internetin leviämisen vuoksi. Aiemmin yksityishenkilöt tekivät ostoksia varsinaisessa myymälässä, jossa tavaroita on rajoitettu. Paradoksaalista kyllä, nykyään Internet antaa ihmisille mahdollisuuden päästä käsiksi runsaisiin verkkoihin. Esimerkiksi Netflixillä on valtava valikoima elokuvia. Vaikka saatavilla olevan tiedon määrä laajeni, ilmeni toinen ongelma, kun yksilöt kamppailivat valitakseen asioita, jotka heidän todella tarvitsevat nähdä. Tämä on paikka, jossa suosituskehys tulee mukaan.
Recommender-kehykset ottavat merkittävän osan nykyisellä internet-liiketoiminnan alalla. Melkein jokainen merkittävä teknologiaorganisaatio on soveltanut suosituskehystä johonkin rakenteeseen. Amazon käyttää sitä ehdottaakseen kohteita asiakkaille, YouTube käyttää sitä valitakseen, mikä video toistetaan seuraavaksi automaattisessa toistossa, ja Facebook käyttää sitä määrätäkseen sivuja, joista pitää, ja henkilöitä, joita seurata. Tiettyjen organisaatioiden, kuten Netflixin ja Spotifyn, toimintasuunnitelma ja sen menestyminen pyörivät ehdotusten voiman ympärillä. Tällaisten puitteiden luomiseksi ja ylläpitämiseksi organisaatio tarvitsee tavallisesti kalliiden tiedon tutkijoiden ja suunnittelijoiden kokoontumisen. Ehdotuskehykset ovat merkittäviä ja tärkeitä laitteita Amazonin ja Netflixin kaltaisille organisaatioille, jotka molemmat tunnetaan räätälöidyistä asiakaskohtaamisistaan. Jokainen näistä organisaatioista kerää ja tutkii segmenttitietoja asiakkailta ja lisää ne aiempien ostojen, tuotearvioinnin ja asiakkaiden käyttäytymisen tietoihin. Näitä hienouksia käytetään sitten ennakoimaan, kuinka asiakkaat arvioivat toisiinsa liittyviä tuotteita tai kuinka todennäköisesti asiakas ostaa ylimääräisen tuotteen.
Suosituskehyksiä käyttävät organisaatiot keskittyvät laajentamaan tarjouksia erittäin räätälöityjen tarjousten ja parannetun asiakaskokemuksen ansiosta. Ehdotukset yleensä nopeuttavat hakuja ja helpottavat asiakkaiden pääsyä haluamaansa sisältöön ja järkyttävät heitä tarjouksilla, joita he eivät olisi koskaan voineet katsoa läpi. Asiakas alkaa tuntea itsensä tunnetuksi ja ymmärretyksi, ja hän on velvollinen ostamaan ylimääräisiä tavaroita tai syömään enemmän ainetta. Ymmärtämällä, mitä asiakas tarvitsee, organisaatio saa yliotteen ja riski menettää asiakas kilpailijalle pienenee. Lisäksi se antaa organisaatioille mahdollisuuden asettua kilpailijoidensa eteen ja viimein kasvattaa tulojaan.
On olemassa omalaatuisia suosituskehystä, esimerkiksi sisältöpohjainen, yhteisöerottava, puolirotuinen suosittelukehys, segmentti- ja tunnussanapohjainen suosittelukehys. Eri asiantuntijat hyödyntävät erilaisia laskelmia kussakin ehdotuskehyksessä. Aiheen parissa on tehty paljon työtä, mutta silti se on tiedon tutkijoiden äärimmäisen rakastetuin kohta.
Tieto on ehdottoman merkittävin resurssi suosituskehyksen rakentamisessa. Periaatteessa sinun on tiedettävä muutama oivallus asiakkaistasi ja asioistasi. Mitä suurempi omistuksellasi oleva tietoindeksi on, sitä paremmin kehyksesi toimivat. On fiksumpaa olla perustavanlaatuinen suosituskehys pientä asiakasjärjestelyä varten ja sijoittaa resursseja entistä merkittävämpiin menetelmiin asiakaskunnan kehittyessä.
Kun jatkuvasti kasvava määrä kohteita tulee saataville verkossa, ehdotusmoottorit ovat välttämättömiä verkkoliiketoiminnan mahdolliselle kohtalolle. Ei vain sillä perusteella, että ne auttavat lisäämään asiakassopimuksia ja viestintää, mutta lisäksi, koska he auttavat organisaatioita pääsemään eroon varastostaan, jotta he voivat toimittaa asiakkaille tuotteita, joista he todella pitävät.