Aanbevelingskaders behoren tegenwoordig tot de meest bekende toepassingen van de informatiewetenschap. U kunt aanbevelingskaders toepassen in situaties waarin veel klanten met veel zaken samenwerken. Aanbevelingskaders schrijven dingen voor aan klanten, bijvoorbeeld boeken, films, opnames, elektronische items en een groot aantal verschillende items in het algemeen.
Eén van de belangrijkste redenen waarom we in de huidige cultuur een aanbevelingskader nodig hebben, is dat individuen vanwege de alomtegenwoordigheid van internet veel alternatieven hebben om te gebruiken. Vroeger winkelden mensen in een echte winkel, waar de toegankelijke dingen beperkt waren. Paradoxaal genoeg biedt internet tegenwoordig de mogelijkheid dat individuen toegang krijgen tot overvloedige activa op internet. Netflix heeft bijvoorbeeld een enorm assortiment films. Hoewel de mate van toegankelijke gegevens toenam, ontstond er een ander probleem doordat individuen moeite hadden met het kiezen van de dingen die ze echt moesten zien. Dit is de plek waar het aanbevelingsraamwerk om de hoek komt kijken.
Aanbevelingskaders spelen een belangrijke rol in de huidige internetbusiness. Vrijwel elke belangrijke technische organisatie heeft in een of andere structuur aanbevelingsframeworks toegepast. Amazon gebruikt het om items aan klanten voor te stellen, YouTube gebruikt het om te kiezen welke video er vervolgens via autoplay wordt afgespeeld, en Facebook gebruikt het om pagina's voor te schrijven die ze leuk vinden en individuen die ze moeten volgen. Voor bepaalde organisaties zoals Netflix en Spotify draait het actieplan en de welvaart ervan rond de kracht van hun voorstellen. Om dergelijke raamwerken te creëren en in stand te houden, heeft een organisatie doorgaans een verzameling kostbare informatieonderzoekers en ontwerpers nodig. Suggestieframeworks zijn belangrijke en belangrijke apparaten voor organisaties als Amazon en Netflix, die beide bekend staan om hun klantgerichte ontmoetingen. Al deze organisaties verzamelen en onderzoeken segmentinformatie van klanten en voegen deze toe aan gegevens van eerdere aankopen, artikelbeoordelingen en klantgedrag. Deze subtiliteiten worden vervolgens gebruikt om te voorspellen hoe klanten sets van gerelateerde items zullen beoordelen, of hoe waarschijnlijk het is dat een klant een extra item zal kopen.
Organisaties die aanbevelingsframeworks gebruiken, concentreren zich op het uitbreiden van deals vanwege extreem op maat gemaakte aanbiedingen en een verbeterde klantervaring. Voorstellen versnellen doorgaans zoekopdrachten en maken het eenvoudiger voor klanten om bij de inhoud te komen waar ze naar op zoek zijn, en shockeren hen met aanbiedingen waar ze nooit naar hadden kunnen kijken. De cliënt begint zich gekend en begrepen te voelen en is verplicht extra spullen te kopen of meer substantie te verslinden. Door te begrijpen wat een klant nodig heeft, krijgt de organisatie de overhand en wordt het risico om een klant te verliezen aan een concurrent kleiner. Bovendien stelt het organisaties in staat zichzelf tegenover hun rivalen te positioneren en uiteindelijk hun inkomsten te verhogen.
Er is een onderscheidend soort aanbevelingsraamwerken, bijvoorbeeld op inhoud gebaseerd, gemeenschapsscheidend, halfbloed aanbevelingsraamwerk, op segmenten en wachtwoorden gebaseerd aanbevelingsraamwerk. Een assortiment berekeningen wordt door verschillende specialisten gebruikt in elk soort suggestiekader. Er is veel werk verricht aan dit onderwerp, maar het is nog steeds een zeer geliefd onderwerp onder informatieonderzoekers.
Informatie is absoluut de belangrijkste hulpbron voor het opbouwen van een aanbevelingskader. Kortom, u moet een paar inzichten kennen over uw klanten en dergelijke. Hoe groter de data-index in uw bezit, hoe beter uw raamwerken zullen werken. Het is slimmer om een fundamenteel aanbevelingsraamwerk te hebben voor een kleine groep klanten, en middelen te besteden aan des te opmerkelijker methoden zodra het klantenbestand zich ontwikkelt.
Nu een steeds groter aantal items toegankelijk wordt op internet, zijn voorstelmotoren essentieel voor het uiteindelijke lot van het onlinebedrijf. Niet alleen omdat ze de deals en communicatie met klanten helpen verbeteren, maar ook omdat ze organisaties zullen blijven helpen hun voorraad kwijt te raken, zodat ze klanten kunnen voorzien van items die ze echt leuk vinden.