מסגרות ממליצים הן בין השימושים הידועים ביותר של מדעי המידע כיום. אתה יכול ליישם מסגרות ממליצים במצבים שבהם לקוחות רבים משתפים פעולה עם דברים רבים. מסגרות ממליצים רושמים ללקוחות דברים, למשל, ספרים, סרטי קולנוע, הקלטות, פריטים אלקטרוניים ופריטים רבים שונים בגדול.

אחד המניעים המרכזיים מדוע אנו זקוקים למסגרת ממליצים בתרבות של ימינו הוא שלאנשים יש הרבה אלטרנטיבות להשתמש בו בגלל התפשטות האינטרנט. בעבר, אנשים נהגו לקנות בחנות ממשית, שבה מוגבלים הדברים הנגישים. באופן פרדוקסלי, כיום, האינטרנט מאפשר לאנשים להגיע לנכסים רבים ברשת. לנטפליקס, למשל, יש מבחר עצום של סרטים. למרות שמדד הנתונים הנגישים התרחב, בעיה נוספת צצה כאשר אנשים נאבקו לבחור את הדברים שהם באמת צריכים לראות. זה המקום בו נכנסת לתמונה מסגרת הממליצים.

מסגרות ממליצים תופסות חלק משמעותי בתעשיית העסקים באינטרנט הנוכחית. כמעט כל ארגון טכנולוגי משמעותי יישם מסגרות ממליצים במבנה כזה או אחר. אמזון משתמשת בו כדי להציע פריטים ללקוחות, יוטיוב משתמשת בו כדי לבחור איזה סרטון לנגן הבא בהפעלה אוטומטית, ופייסבוק משתמשת בו כדי לרשום דפים ללייק ולאנשים לעקוב אחריהם. עבור ארגונים מסוימים כמו נטפליקס וספוטיפיי, תוכנית הפעולה והשגשוג שלה מסתובבים סביב הכוח של ההצעות שלהם. כדי ליצור ולקיים מסגרות כאלה, ארגון צריך בדרך כלל אוסף של חוקרי מידע ומעצבים יקרים. מסגרות הצעות הן מכשירים משמעותיים וחשובים עבור ארגונים כמו אמזון ונטפליקס, אשר ידועים שניהם במפגשי לקוחות מותאמים אישית שלהם. כל אחד מהארגונים הללו אוסף ובוחן מידע פלחים מלקוחות ומוסיף אותו לנתונים של קניות קודמות, הערכות פריטים והתנהגות לקוחות. דקויות אלה משמשות לאחר מכן כדי לחזות כיצד לקוחות ידרגו סטים של פריטים קשורים, או מה הסיכוי שלקוח ירכוש פריט נוסף.

ארגונים המשתמשים במסגרות ממליצים מתמקדים בהרחבת עסקאות בגלל הצעות מותאמות במיוחד וחווית לקוח משודרגת. הצעות בדרך כלל מאיצות חיפושים ומקלות על לקוחות להגיע לתוכן שהם מעוניינים בו ולזעזע אותם עם הצעות שאף פעם לא יכלו לחפש בהן. הלקוח מתחיל להרגיש מוכר ומובן והוא חייב לרכוש פריטים נוספים או לזלול יותר חומר. על ידי הבנה למה לקוח צריך, הארגון רוכש את העליונה והסכנה לאבד לקוח למתמודד פוחתת. יתר על כן, היא מאפשרת לארגונים להתמקם מול יריביהם ולבסוף להגדיל את הכנסתם.

יש סוג ייחודי של מסגרות ממליצים, למשל, מסגרת מבוססת תוכן, הפרדת קהילה, מסגרת ממליצה לחצי גזע, מסגרת ממליצה מבוססת פלחים ומילות סיסמה. מגוון של חישובים מנוצל על ידי מומחים שונים בכל סוג של מסגרת הצעות. הרבה עבודה נעשתה בנושא זה, ובכל זאת, זוהי נקודה אהובה ביותר בקרב חוקרי מידע.

מידע הוא המשאב המשמעותי ביותר לבניית מסגרת ממליצים. בעיקרון, אתה צריך לדעת כמה תובנות לגבי הלקוחות והדברים שלך. ככל שמדד הנתונים בבעלותך גדול יותר, כך המסגרות שלך יעבדו טוב יותר. זה חכם יותר להחזיק מסגרת ממליצים בסיסית לסידור קטן של לקוחות, ולהשקיע משאבים בכל השיטות המדהימות יותר ברגע שבסיס הלקוחות מתפתח.

ככל שמספר הולך וגדל של פריטים הופכים נגישים באינטרנט, מנועי הצעות חיוניים לגורל בסופו של דבר של העסק המקוון. לא רק בטענה שהם עוזרים להגדיל עסקאות ותקשורת עם לקוחות, אך בנוסף, מכיוון שהם ימשיכו לסייע לארגונים להיפטר מהמלאי שלהם כדי שיוכלו לספק ללקוחות פריטים שהם באמת אוהבים.