Rangka kerja pengesyor adalah antara penggunaan sains maklumat yang paling terkenal hari ini. Anda boleh menggunakan rangka kerja pengesyor dalam situasi di mana ramai pelanggan bekerjasama dengan pelbagai perkara. Rangka kerja pengesyor menetapkan perkara kepada pelanggan, contohnya, buku, gambar bergerak, rakaman, item elektronik dan banyak item yang berbeza pada umumnya.
Satu motivasi utama di sebalik mengapa kita memerlukan rangka kerja pengesyor dalam budaya masa kini ialah individu mempunyai banyak alternatif untuk digunakan kerana keterlaluan Internet. Sebelum ini, individu pernah membeli-belah di kedai sebenar, di mana perkara yang boleh diakses adalah terhad. Secara paradoks, hari ini, Internet membenarkan individu untuk mendapatkan aset yang melimpah di web. Netflix, misalnya, mempunyai pelbagai jenis filem. Walaupun ukuran data boleh diakses berkembang, isu lain muncul apabila individu bergelut untuk memilih perkara yang benar-benar perlu mereka lihat. Ini adalah tempat di mana rangka kerja pengesyor masuk.
Rangka kerja pengesyor memainkan peranan penting dalam industri perniagaan internet semasa. Hampir setiap organisasi teknologi penting telah menggunakan rangka kerja pengesyor dalam beberapa struktur atau yang lain. Amazon menggunakannya untuk mencadangkan item kepada pelanggan, YouTube menggunakannya untuk memilih video mana yang hendak dimainkan seterusnya pada automain, dan Facebook menggunakannya untuk menetapkan halaman untuk disukai dan diikuti oleh individu. Bagi organisasi tertentu seperti Netflix dan Spotify, pelan tindakan dan kemakmurannya berputar mengikut kuasa cadangan mereka. Untuk mencipta dan mengekalkan rangka kerja sedemikian, organisasi biasanya memerlukan pengumpulan penyelidik dan pereka maklumat yang mahal. Rangka kerja cadangan ialah peranti penting dan penting untuk organisasi seperti Amazon dan Netflix, yang kedua-duanya terkenal dengan pertemuan pelanggan tersuai mereka. Setiap satu daripada organisasi ini mengumpulkan dan memeriksa maklumat segmen daripada pelanggan dan menambahkannya pada data daripada pembelian lepas, penilaian item dan tingkah laku pelanggan. Kehalusan ini kemudiannya digunakan untuk meramalkan cara pelanggan akan menilai set item berkaitan, atau kemungkinan pelanggan membeli item tambahan.
Organisasi yang menggunakan rangka kerja pengesyor tertumpu pada memperluaskan tawaran kerana tawaran yang sangat disesuaikan dan pengalaman pelanggan yang ditingkatkan. Cadangan biasanya mempercepatkan carian dan menjadikannya lebih mudah untuk pelanggan mendapatkan kandungan yang mereka minati dan mengejutkan mereka dengan tawaran yang tidak pernah mereka cari. Pelanggan mula berasa dikenali dan difahami dan terikat untuk membeli barang tambahan atau memakan lebih banyak bahan. Dengan memahami apa yang pelanggan perlukan, organisasi memperoleh kelebihan dan bahaya kehilangan pelanggan kepada pesaing berkurangan. Tambahan pula, ia membenarkan organisasi meletakkan diri mereka di hadapan pesaing mereka dan akhirnya meningkatkan pendapatan mereka.
Terdapat jenis rangka kerja pengesyor yang tersendiri, contohnya, berdasarkan kandungan, pengasingan komuniti, rangka kerja pengesyor separuh baka, rangka kerja pengesyor berasaskan segmen dan kata semakan. Pelbagai pengiraan digunakan oleh pakar yang berbeza dalam setiap jenis rangka kerja cadangan. Sebilangan besar kerja telah dilakukan mengenai subjek ini, namun, ia adalah perkara yang paling disukai di kalangan penyelidik maklumat.
Maklumat ialah sumber mutlak yang paling penting untuk membina rangka kerja pengesyor. Pada asasnya, anda perlu mengetahui beberapa pandangan mengenai pelanggan dan perkara anda. Lebih besar indeks data dalam pemilikan anda, lebih baik rangka kerja anda akan berfungsi. Adalah lebih bijak untuk mempunyai rangka kerja pengesyor asas untuk sedikit susunan pelanggan, dan meletakkan sumber ke dalam semua kaedah yang lebih luar biasa sebaik sahaja pangkalan pelanggan berkembang.
Memandangkan bilangan item yang semakin meningkat boleh diakses di web, motor cadangan adalah penting untuk nasib perniagaan dalam talian. Bukan sahaja atas alasan bahawa mereka membantu meningkatkan tawaran dan komunikasi pelanggan, tetapi sebagai tambahan kerana mereka akan terus membantu organisasi untuk menyingkirkan stok mereka supaya mereka boleh membekalkan pelanggan dengan item yang mereka benar-benar suka.