Meðmæla rammar eru meðal þekktustu nýtingar upplýsingavísinda í dag. Þú getur beitt ráðgjafaramma við aðstæður þar sem fjölmargir viðskiptavinir vinna með fjölmarga hluti. Meðmælisrammar mæla fyrir um hluti fyrir viðskiptavini, til dæmis bækur, kvikmyndir, upptökur, rafeindahluti og fjölmarga mismunandi hluti í stórum dráttum.

Ein lykilhvatinn á bak við hvers vegna við þurfum ramma meðmælenda í nútíma menningu er að einstaklingar hafa mikið af valkostum til að nota vegna útbreiddar internetsins. Áður fyrr verslaðu einstaklingar í raunverulegri verslun þar sem takmarkað er aðgengi að hlutum. Það er þversagnakennt að þessa dagana gerir internetið einstaklingum kleift að komast að ríkulegum eignum á vefnum. Netflix, til dæmis, er með gríðarlegt úrval af kvikmyndum. Þrátt fyrir að mælikvarðinn á aðgengilegum gögnum hafi stækkað, kom annað mál upp þar sem einstaklingar áttu í erfiðleikum með að velja það sem þeir raunverulega þurfa að sjá. Þetta er staðurinn þar sem meðmælendaramminn kemur inn.

Ráðgjafarammar taka verulegan þátt í núverandi internetviðskiptaiðnaði. Nánast öll mikilvæg tæknifyrirtæki hafa beitt ráðgjafaramma í einhverju skipulagi eða öðru. Amazon notar það til að leggja til hluti fyrir viðskiptavini, YouTube notar það til að velja hvaða myndband á að spila næst á sjálfvirkri spilun og Facebook notar það til að ávísa síðum til að líka við og einstaklinga til að fylgja. Fyrir ákveðnar stofnanir eins og Netflix og Spotify snýst aðgerðaáætlunin og velmegun hennar um kraft tillagna þeirra. Til að búa til og viðhalda slíkum ramma þarf stofnun venjulega samansafn dýrra upplýsingarannsakenda og hönnuða. Tillögurammar eru mikilvæg og mikilvæg tæki fyrir stofnanir eins og Amazon og Netflix, sem báðar eru þekktar fyrir sérsniðna viðskiptavini sína. Hver og einn þessara stofnana safnar og skoðar hlutaupplýsingar frá viðskiptavinum og bætir þeim við gögn frá fyrri kaupum, vörumati og hegðun viðskiptavina. Þessar fíngerðir eru síðan notaðar til að sjá fyrir hvernig viðskiptavinir munu meta sett af tengdum hlutum, eða hversu líklegt er að viðskiptavinur kaupi aukahlut.

Stofnanir sem nota ráðgjafaramma miðast við að auka tilboð vegna einstaklega sérsniðinna tilboða og uppfærðrar upplifunar viðskiptavina. Tillögur flýta venjulega fyrir leit og gera það auðveldara fyrir viðskiptavini að komast að efninu sem þeir hafa mikinn áhuga á og hneyksla þá með tilboðum sem þeir hefðu aldrei getað leitað í gegnum. Viðskiptavinurinn byrjar að finna fyrir því að hann sé þekktur og skilinn og er skylt að kaupa aukahluti eða éta meira efni. Með því að skilja hvers viðskiptavinur þarf, nær stofnunin yfirhöndinni og hættan á að missa viðskiptavin til keppanda minnkar. Ennfremur gerir það stofnunum kleift að staðsetja sig fyrir framan keppinauta sína og að lokum auka tekjur þeirra.

Það er til sérstakur tegund af meðmælendarammi, til dæmis innihaldsbundinn, samfélagsaðskilnaður, hálfgerður meðmælendarammi, hluti og lykilorð byggður meðmælaramma. Úrval af útreikningum er notað af mismunandi sérfræðingum í hvers konar tillöguramma. Nokkur vinna hefur verið unnin í þessu efni, samt er það ákaflega vinsæll punktur meðal upplýsingafræðinga.

Upplýsingar eru algerlega mikilvægasta auðlindin til að byggja upp meðmælisramma. Í grundvallaratriðum þarftu að vita nokkra innsýn varðandi viðskiptavini þína og hluti. Því stærri sem gagnavísitalan er í eignarhaldi þínu, því betur virkar rammar þínir. Það er snjallara að hafa grundvallarráðgjafaramma fyrir smá uppröðun viðskiptavina og setja fjármagn í allar merkilegri aðferðir þegar viðskiptavinahópurinn hefur þróast.

Eftir því sem sífellt vaxandi fjöldi hluta verður aðgengilegur á vefnum eru tillögumótorar nauðsynlegir fyrir endanlega örlög netviðskipta. Ekki bara á þeim forsendum að þeir hjálpi til við að auka tilboð viðskiptavina og samskipti, heldur þar að auki þar sem þeir munu halda áfram að aðstoða stofnanir við að losa sig við hlutabréf sín svo þeir geti útvegað viðskiptavinum hluti sem þeim líkar svo sannarlega við.