Les cadres de recommandation font aujourd’hui partie des utilisations les plus connues de la science de l’information. Vous pouvez appliquer des cadres de recommandation dans des situations où de nombreux clients collaborent avec de nombreux éléments. Les cadres de recommandation prescrivent des éléments aux clients, par exemple des livres, des films, des enregistrements, des articles électroniques et de nombreux articles différents en général.
L’une des principales raisons pour lesquelles nous avons besoin d’un cadre de recommandation dans la culture actuelle est que les individus ont de nombreuses alternatives à utiliser en raison de l’omniprésence d’Internet. Auparavant, les individus faisaient leurs achats dans un véritable magasin, dans lequel les choses accessibles étaient limitées. Paradoxalement, de nos jours, Internet permet aux individus d’accéder à de nombreux actifs sur le Web. Netflix, par exemple, propose un vaste assortiment de films. Même si la mesure des données accessibles s’est élargie, un autre problème est apparu lorsque les individus ont eu du mal à choisir ce qu’ils ont réellement besoin de voir. C’est ici qu’intervient le cadre de recommandation.
Les cadres de recommandation jouent un rôle important dans le secteur actuel des affaires Internet. Presque toutes les organisations technologiques importantes ont appliqué des cadres de recommandation dans une structure ou une autre. Amazon l'utilise pour proposer des produits aux clients, YouTube l'utilise pour choisir la vidéo à lire ensuite en lecture automatique et Facebook l'utilise pour prescrire les pages à aimer et les personnes à suivre. Pour certaines organisations comme Netflix et Spotify, le plan d’action et sa prospérité tournent autour de la puissance de leurs propositions. Pour créer et maintenir de tels cadres, une organisation a généralement besoin d'un groupe de chercheurs et de concepteurs d'informations coûteux. Les cadres de suggestion sont des outils importants et importants pour des organisations comme Amazon et Netflix, qui sont toutes deux connues pour leurs rencontres clients personnalisées. Chacune de ces organisations rassemble et examine les informations sectorielles des clients et les ajoute aux données des achats passés, des évaluations d'articles et du comportement des clients. Ces subtilités sont ensuite utilisées pour prévoir comment les clients évalueront des ensembles d'articles associés, ou quelle est la probabilité qu'un client achète un article supplémentaire.
Les organisations utilisant des cadres de recommandation se concentrent sur l'expansion des offres en raison d'offres extrêmement personnalisées et d'une expérience client améliorée. Les propositions accélèrent généralement les recherches et permettent aux clients d'accéder plus facilement au contenu qui les intéresse et de les surprendre avec des offres qu'ils n'auraient jamais pu rechercher. Le client commence à se sentir connu et compris et est amené à acheter des articles supplémentaires ou à dévorer plus de substance. En comprenant ce dont un client a besoin, l'organisation prend le dessus et le risque de perdre un client au profit d'un concurrent diminue. De plus, cela permet aux organisations de se positionner face à leurs concurrents et d'augmenter enfin leurs revenus.
Il existe des types distinctifs de cadres de recommandation, par exemple, un cadre de recommandation basé sur le contenu, une séparation de communauté, un cadre de recommandation métis, un cadre de recommandation basé sur des segments et des mots d'ordre. Un assortiment de calculs est utilisé par différents spécialistes dans chaque type de cadre de suggestion. De nombreux travaux ont été réalisés sur ce sujet, mais c'est un point extrêmement apprécié des chercheurs en information.
L’information est la ressource la plus importante pour créer un cadre de recommandation. Fondamentalement, vous devez connaître quelques informations concernant vos clients et vos objets. Plus l’index de données que vous possédez est grand, plus vos frameworks fonctionneront mieux. Il est plus intelligent d'avoir un cadre de recommandation fondamental pour un petit groupe de clients et d'investir des ressources dans des méthodes d'autant plus remarquables une fois que la base de clients se développe.
Alors qu’un nombre toujours croissant d’articles deviennent accessibles sur le Web, les moteurs de propositions sont essentiels au sort éventuel du commerce en ligne. Non seulement parce qu'ils contribuent à augmenter les transactions et les communications avec les clients, mais aussi parce qu'ils continueront à aider les organisations à se débarrasser de leurs stocks afin de pouvoir fournir aux clients les articles qu'ils aiment vraiment.