Kerangka kerja rekomendasi adalah salah satu pemanfaatan ilmu informasi yang paling terkenal saat ini. Anda dapat menerapkan kerangka pemberi rekomendasi dalam situasi di mana banyak klien berkolaborasi dengan banyak hal. Kerangka pemberi rekomendasi meresepkan sesuatu kepada klien, misalnya, buku, film, rekaman, barang elektronik, dan banyak barang lainnya pada umumnya.

Salah satu motivasi utama di balik mengapa kita memerlukan kerangka pemberi rekomendasi dalam budaya saat ini adalah bahwa individu memiliki banyak alternatif untuk digunakan karena meluasnya Internet. Sebelumnya, orang biasa berbelanja di toko sungguhan, yang barang-barangnya dibatasi. Paradoksnya, saat ini, Internet memungkinkan orang mendapatkan banyak sumber daya di web. Netflix, misalnya, punya banyak sekali pilihan film. Meskipun jumlah data yang dapat diakses bertambah, masalah lain muncul ketika individu kesulitan memilih hal-hal yang benar-benar ingin mereka lihat. Di sinilah kerangka pemberi rekomendasi berperan.

Kerangka kerja rekomendasi memainkan peran penting dalam industri bisnis internet saat ini. Hampir setiap organisasi teknologi besar telah menerapkan kerangka pemberi rekomendasi dalam beberapa struktur atau struktur lainnya. Amazon menggunakannya untuk merekomendasikan produk kepada pengguna, YouTube menggunakannya untuk memilih video mana yang akan diputar selanjutnya saat diputar otomatis, dan Facebook menggunakannya untuk merekomendasikan halaman yang disukai dan diikuti orang. Bagi organisasi tertentu seperti Netflix dan Spotify, rencana aksi dan kemakmurannya bergantung pada kekuatan proposal mereka. Untuk menciptakan dan mempertahankan kerangka kerja seperti itu, sebuah organisasi biasanya memerlukan pengumpulan peneliti dan perancang informasi yang mahal. Kerangka kerja saran adalah perangkat penting dan penting bagi organisasi seperti Amazon dan Netflix, yang keduanya terkenal dengan pertemuan kliennya yang disesuaikan. Masing-masing organisasi ini mengumpulkan dan memeriksa informasi segmen dari klien dan menambahkannya ke data dari pembelian sebelumnya, penilaian barang, dan perilaku klien. Kehalusan ini kemudian digunakan untuk memperkirakan bagaimana klien akan menilai kumpulan item terkait, atau seberapa besar kemungkinan klien membeli item tambahan.

Organisasi yang menggunakan kerangka pemberi rekomendasi berpusat pada perluasan kesepakatan karena penawaran yang sangat disesuaikan dan pengalaman klien yang ditingkatkan. Proposal biasanya mempercepat pencarian dan memudahkan klien mendapatkan konten yang mereka minati dan mengejutkan mereka dengan penawaran yang belum pernah mereka cari sebelumnya. Klien mulai merasa dikenal dan dipahami dan cenderung membeli lebih banyak barang atau mengonsumsi lebih banyak substansi. Dengan memahami kebutuhan klien, organisasi akan lebih unggul dan risiko kehilangan klien karena pesaing akan berkurang. Selain itu, hal ini memungkinkan organisasi untuk memposisikan diri mereka di depan pesaing mereka dan pada akhirnya meningkatkan pendapatan mereka.

Ada berbagai jenis kerangka pemberi rekomendasi, misalnya, kerangka pemberi rekomendasi berbasis konten, pemisahan komunitas, kerangka pemberi rekomendasi setengah ras, kerangka pemberi rekomendasi berbasis segmen dan semboyan. Bermacam-macam perhitungan digunakan oleh spesialis yang berbeda dalam setiap jenis sistem saran. Banyak penelitian telah dilakukan mengenai hal ini, namun ini merupakan hal yang paling disukai di kalangan peneliti informasi.

Informasi adalah sumber daya yang paling signifikan untuk membangun kerangka pemberi rekomendasi. Pada dasarnya, Anda perlu mengetahui beberapa wawasan tentang klien Anda dan berbagai hal. Semakin besar indeks data yang Anda miliki, semakin baik kinerja kerangka kerja Anda. Lebih baik memiliki kerangka rekomendasi dasar untuk sejumlah kecil klien, dan menginvestasikan sumber daya ke dalam metode yang lebih efektif setelah basis klien berkembang.

Karena semakin banyak item yang dapat diakses secara online, motor proposal sangat penting bagi masa depan bisnis online. Bukan hanya karena mereka membantu meningkatkan transaksi dan komunikasi klien, namun juga karena mereka akan terus membantu organisasi untuk kehabisan stok sehingga mereka dapat menyediakan produk yang benar-benar mereka sukai kepada klien.