Öneri çerçeveleri günümüzde bilgi biliminin en bilinen kullanımları arasındadır. Çok sayıda müşterinin birçok şeyle işbirliği yaptığı durumlarda öneri çerçevelerini uygulayabilirsiniz. Tavsiye çerçeveleri müşterilere kitaplar, filmler, kayıtlar, elektronik öğeler ve genel olarak çok sayıda farklı öğe gibi şeyler önerir.
Günümüz kültüründe neden bir öneri çerçevesine ihtiyaç duyduğumuzun ardındaki temel motivasyonlardan biri, İnternet'in yaygınlığı nedeniyle bireylerin kullanabileceği birçok alternatifin olmasıdır. Daha önce bireyler, erişilebilir şeylerin kısıtlı olduğu gerçek bir mağazadan alışveriş yapıyordu. Çelişkili bir şekilde, bu günlerde İnternet, bireylerin web üzerinde bol miktarda varlığa erişmesine olanak tanıyor. Örneğin Netflix'in muazzam bir film yelpazesi var. Erişilebilir verilerin ölçüsü genişlese de, bireylerin gerçekten görmeleri gereken şeyleri seçmekte zorlanmasıyla başka bir sorun ortaya çıktı. Tavsiye çerçevesinin devreye girdiği yer burasıdır.
Tavsiye çerçeveleri mevcut internet iş endüstrisinde önemli bir rol üstlenmektedir. Hemen hemen her önemli teknoloji kuruluşu, şu veya bu yapıda öneri çerçeveleri uygulamıştır. Amazon bunu müşterilere ürün önermek için kullanıyor, YouTube bunu otomatik oynatmada bir sonraki videonun oynatılacağını seçmek için kullanıyor ve Facebook bunu beğenilecek sayfaları ve takip edilecek kişileri belirlemek için kullanıyor. Netflix ve Spotify gibi bazı kuruluşlar için eylem planı ve başarısı, önerilerinin gücü etrafında dönüyor. Bu tür çerçeveleri oluşturmak ve sürdürmek için, bir kuruluşun normalde maliyetli bilgi araştırmacıları ve tasarımcılardan oluşan bir toplantıya ihtiyacı vardır. Öneri çerçeveleri, her ikisi de özelleştirilmiş müşteri karşılaşmalarıyla tanınan Amazon ve Netflix gibi kuruluşlar için önemli ve önemli cihazlardır. Bu kuruluşların her biri müşterilerden segment bilgilerini toplayıp inceliyor ve bunu geçmiş satın almalar, ürün değerlendirmeleri ve müşteri davranışlarından elde edilen verilere ekliyor. Bu incelikler daha sonra müşterilerin ilgili ürün gruplarını nasıl derecelendireceğini veya müşterinin fazladan bir ürün satın alma olasılığının ne kadar olacağını tahmin etmek için kullanılır.
Tavsiye çerçevelerini kullanan kuruluşlar, son derece özelleştirilmiş teklifler ve iyileştirilmiş müşteri deneyimi nedeniyle anlaşmaları genişletmeye odaklanıyor. Teklifler normalde aramaları hızlandırır ve müşterilerin ilgilendikleri içeriğe ulaşmalarını kolaylaştırır ve onları asla inceleyemeyecekleri tekliflerle şok eder. Müşteri tanındığını ve anlaşıldığını hissetmeye başlar ve daha fazla ürün satın almak veya daha fazla madde tüketmek zorunda kalır. Müşterinin neye ihtiyacı olduğunu anlayarak organizasyon üstünlük sağlar ve müşteriyi bir rakip karşısında kaybetme tehlikesi azalır. Ayrıca kuruluşların kendilerini rakiplerinin önünde konumlandırmasına ve sonunda gelirlerini artırmasına olanak tanır.
İçeriğe dayalı, topluluk ayırıcı, yarı cins tavsiye çerçevesi, segment ve parola tabanlı tavsiye çerçevesi gibi farklı türde tavsiye çerçeveleri vardır. Her öneri çerçevesinde farklı uzmanlar tarafından çeşitli hesaplamalar kullanılır. Bu konuyla ilgili pek çok çalışma yapılmış olmasına rağmen bilgi araştırmacıları arasında son derece sevilen bir noktadır.
Bilgi, tavsiye çerçevesi oluşturmak için kesinlikle en önemli kaynaktır. Temel olarak, müşterileriniz ve diğer şeylerle ilgili birkaç bilgi bilmeniz gerekir. Sahipliğinizdeki veri dizini ne kadar büyük olursa çerçeveleriniz o kadar iyi çalışır. Küçük bir müşteri grubu için temel bir tavsiye çerçevesine sahip olmak ve müşteri tabanı geliştikçe daha dikkat çekici yöntemlere kaynak koymak daha akıllıca olacaktır.
Web'de giderek artan sayıda öğeye erişilebilir hale geldikçe, teklif motorları çevrimiçi işin nihai kaderi açısından hayati önem taşıyor. Sadece müşteri anlaşmalarını ve iletişimlerini artırmaya yardımcı oldukları için değil, aynı zamanda kuruluşların stoklarından kurtulmalarına yardımcı olmaya devam edecekleri ve böylece müşterilere gerçekten sevdikleri ürünleri sunabilecekleri için.