Making the Case for Ethics in Market Research

In order to discuss the topic of ethics in market research we have to draw a distinction between “ethics“ and “compliance“. Ethics refer to a strong association to your organizational values, and “compliance“ evokes a legal obligation to do something like manage risk or adhere to regulations specific to privacy, for example General Data Protection Regulation or GDPR.

Trust is foundational to this topic and we may consider the thesis that there is a trust deficit. Why? In fact, trust should be core to general business and research practice as a whole. Trust as the old adage goes, takes many years to build, seconds to break and forever to repair.

To get from a metaphorical level to current research findings, please consider the following examples:

  1. 39% of UK public don’t trust marketers with their personal data.
  2. According to a recent poll by the Global Research Business Network, only 34% of respondents from around the world said they trusted market research companies — similar to the level of trust they have in government.”

How data and research may be abused

The focus on the customer is one aspect of this narrative. For example, researchers may be unaware of the customer’s motives for the research and how the outcomes could be abused. The Cambridge Analytica scandal may indeed be the top of this iceberg. In the market research world, this polarity between consumer, enterprise and the potential for abuse presents questions about the governance model. Who is the target of this research and for what purpose?

In an article first published in 2010 by Marcus J. Schmidt, entitled, “Ethics in Marketing Research”, the author had pointed out some areas that are ripe for abuse such as “The market research agency may disguise errors in the survey or in statistical computations. Sometimes, clients have a hidden agenda and try pressurizing agencies to make them come up with certain prespecified findings. Clients may misuse a methodological framework developed by an agency and agencies may inappropriately reuse a research design worked out exclusively for a specific client.

Data mining techniques certainly have the potential of eroding trust and privacy. Frankly, there is not a day that passes without a breach or an abuse of data privacy being posted. In the end, what is required is a model that encourages transparent handling of data. Paving the path toward creating a “fair data” framework that could be standardized and may go beyond what we see today.

Protecting privacy – there is much more than guidelines

Data Ethics and Enhanced Privacy Techniques intersect with one another. Data Ethics are strategic for organizational boards as there is an opportunity to understand what data transparency research guidelines must be. In fact, the European Union has published recommendations for board level functions in this space. However, data privacy enhancing techniques are indeed a space to follow. The hypothesis is that data is never really anonymized especially when there is reference to so called metadata or data about data.

Self-Sovereign Identity or SSI is an example here. There are several principles that encompass SSI one of which is selective disclosure. Selective disclosure translates to disclosing what is required for the situation. Hence, SSI is contextual.

Earlier this year, Texas launched its Texas x Texas online portal, a single location for residents to access government services and connect with local agencies, and plans to make a TxT mobile app available for download in 2022. Both examples could be considered first steps toward self-sovereign identities (SSIs), where residents’ personally identifiable information is digitized and controlled by each individual, not a government agency.

SSIs are different from a physical form of identity, like a laminated driver’s license or a paper vaccination card. Physical IDs can contain a variety of information related to a person’s identity (birth date, home address, etc.). With a digital SSI, users control what and how much information they share and whom they share it with, and they can choose to provide only the information necessary to complete a transaction. No information is kept by the organization asking for identification, and everything remains in the user’s control.

It’s not unusual for residents to interact with their local agencies multiple times every year. One person might renew a driver’s license, apply for a building permit and pay taxes in a single month. Each interaction requires signing in to different portals, with different credentials, and filling out the same personal information, even if not all of that information is required for the transaction.

With an SSI, the individual only gives out what is required for that specific transaction and can dictate how that data is used. For example, a person applying for a liquor license for a business may not be required to provide home address. With an SSI, they don’t have to — they can just provide whatever information is necessary to complete the transaction. The same goes for something like a vaccine passport — there‘s no need for a Social Security number to be shared during the validation process. It‘s enough for a user to verify vaccine status — no other personal details are required.

More tools enhancing privacy

The toolkit against data leakage includes Differential Privacy, Homomorphic Encryption, Secure Multiparty Computation, Zero Knowledge Proofs or ZKPs. This is an alphabet soup of Privacy Enhanced Techniques or PETS. In fact, Gartner believes that over half of organizations will implements PETS by 2025. Differential Privacy applies a mathematical definition to privacy itself. Homomorphic Encryption [HE] permits computations to be performed on encrypted data without access to the secret key. We commonly see HE used in cloud implementations with a variety of use cases that include healthcare as an example.

Secure Multiparty Computation or sMPC can be thought of as a cryptographic primitive where functions can be jointly computed without revealing the outputs. We have been witnessing the commercialization of Zero Knowledge Proofs or ZKPs over these past several years. The application is that I can prove something is true without revealing the data that proves it. One common use case cited is age, “I am between the age of x and y.” Bringing academia and enterprises together for ZKP has been the motivation for the Zero Knowledge Proof Standards Group.

Understanding how these PETs can be applied in market research is an industry opportunity. Finally, what kind of Ethics-Trust Barometer do you want to create? We have only discussed the tip of the iceberg on this topic on making the case of ethics in market research. I do look forward to continuing the discussion further!

Monique Morrow

Monique Morrow

The Humanized Internet

Senior Distinguished Architect for emerging technologies at Syniverse Technologies

The autor
With over 25 years’ experience as a global technology leader, Monique Morrow is Senior Distinguished Architect for emerging technologies at Syniverse Technologies where her main role and responsibilities are to provide thought leadership and to develop the strategic direction and vision for Syniverse‘s emerging technologies across the company, partners and industry forum.
Monique‘s expertise are in cybersecurity, privacy, mobile payments, ethics in extended reality and distributed ledger technologies for example, blockchain.

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Datenhoheit: Wie Unternehmen ihre Daten optimal nutzen

Der Umgang mit Daten soll das wichtigste Thema im Marketing 2022 werden. Wer sein Business im Griff haben will, muss die dazugehörigen Daten im Griff haben. Dabei mangelt es im Marketing nicht an Daten, zumindest theoretisch nicht. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, Daten nutzbar zu machen. Datenhoheit bedeutet, die Daten zu besitzen und alle Möglichkeiten zu haben, sie zu verarbeiten und zu interpretieren. In diesem Text geht es um den sicheren und sinnvollen Umgang mit Daten, die passenden Tools und Strategien, um Daten zu nutzen.

Mit mehr Technologie im Marketing wird die Frage nach Datenhoheit wichtiger

Viele der Technologie-Trends, die in den letzten Jahren im Marketing gehypt wurden, sind mittlerweile in der Praxis angekommen. Investitionen in Technologie nehmen zu. Anders ausgedrückt: Ein steigender Anteil des Marketing-Budgets fliesst in Tools, welche Kundendaten analysieren.

Damit wird Datenhoheit immer wichtiger, denn wer ihre:seine Daten im Griff hat, hat auch ihr:sein Business im Griff. Im Marketing sehen wir eine alltäglich gewordene Auseinandersetzung mit Daten, Automatisierung und AI.

Die Herausforderungen: Datenschutz, Datensicherheit und Datenhoheit

Datenschutz und Datensicherheit sind nicht gleich Datenhoheit. Vielleicht fangen wir aber erst einmal bei der Datenunsicherheit an: Unternehmen sind nach wie vor verunsichert, gar paralysiert, wenn es um den sicheren Umgang mit Daten geht. Dabei drehen sich die Fragen nicht nur um das Speichern der Daten, sondern vor allem darum, wie wir denn aus Daten etwas machen können. Schnell werden die grossen Datensammler als «Kraken» und «Manipulierer» bezeichnet.

Doch was Facebook & Co. mit Daten machen, ist die falsche Frage: Es geht vielmehr darum, Unternehmen Instrumente an die Hand zu geben, damit sie ihre eine eigene Datenstrategie aufbauen können.

Viele tun das, was ein Tool kann: Sie begnügen sich mit dem, was dessen vorgefertigtes Dashboard bietet. Sie digitalisieren also reaktiv statt proaktiv. Doch Daten, die über die Kundeninteraktionen gesammelt werden, bergen Potenzial, das viele noch nicht ausschöpfen.

Marketer:innen, die ihre Daten wirklich im Griff haben wollen, brauchen eine Lösung und ein Setup, in dem sie sich nicht Sorgen machen müssen um ihre Daten oder darum, ob sie datenschutzkonform damit arbeiten. Zentral dabei ist erst einmal, dass es ihre Daten sind und bleiben; dass sie in ihrer eigenen Datenbank liegen. Diese Datenhoheit ist die Grundlage für eine ganzheitliche Datenstrategie.

Wie wir Datenhoheit erreichen

Datenhoheit bedeutet, dass die Wählen Sie ein Tool, dass Ihnen die freie Wahl lässt, wo Sie die Daten speichern und welches diese nicht zwingend einem Software zuführt. Bei Aivie erhalten Kund:innen ein (datenschutzkonformes) Hosting ihres Tools und somit auch ihrer Daten.

Dazu baut Aivie auf Open Source Technologie. Das bedeutet, die zugrundeliegende Technologie ist frei verfügbar. Jede:r kann sie nutzen, für sich anpassen und einsetzen. Entgegen manchen Ängsten bedeutet Open Source nicht, dass alle Zugriff auf die eigene Anwendung haben.

Mit Open Source haben wir alle Möglichkeiten für maximalen Datenschutz, denn wir können die Technologie genau so aufsetzen, wie wir möchten. Wir hosten die Daten sicher in der Schweiz oder auf Servern in Europa, die den höchsten Standards entsprechen. Alternativ auch «on premise», heisst auf von Kund:innen gewünschten, eigenen Servern. Die Daten sind und bleiben damit in der Hoheit des jeweiligen Unternehmens. Auf dieser Grundlage bauen wir Marketing Automation auf: Kenne deine Kunden, besitze deine Daten – beherrsche dein Business!

Neben Datenhoheit hat uns der Open-Source-Ansatz auch damit überzeugt, dass wir und die Kund:innen mit der offenen Technologie unzählige Möglichkeiten haben, weitere Tools und Funktionalitäten zu integrieren. Das geht mit entsprechenden Schnittstellen, sogenannte APIs, Webhooks oder Plugins. Auch bei der Auswahl von zu integrierenden Tools beschäftigt uns natürlich die Frage nach dem Umgang mit Daten.

Wie wir uns für ein Marketing Tool entscheiden

Im Grunde geht es darum, dass Systeme miteinander kommunizieren und automatisch Daten austauschen können. Wir arbeiten zum Beispiel an besseren Integrationen mit Google und Social Media Ads und an Schnittstellen zu offline Touchpoints.

Diese Indikatoren sind wesentlich bei der Entscheidung für oder gegen ein bestimmtes Tool:

  1. Grösse und Offenheit der Entwickler- Community
  2. Gängige Programmiersprache, Verfügbarkeit und Kosten Entwicklung
  3. Open Source (offener Code) Anteil
  4. APIs (wie viel lassen die Schnittstellen zu)
  5. Können existierende Tools verbunden werden (zu einer end-to-end Customer Journey)?
  6. Wie teuer ist das Tool in 5-10 Jahren (hohe Wechselkosten, bzw. Gefahr Locked-in zu sein)?
  7. Was sind die Total Cost of Ownership? (TCO)
  8. Inwiefern wird die Customer Experience dadurch verbessert?

Wenn Customer Experience und State-of-the-Art-Technologie zusammenpassen, kombinieren wir die Tools mit den entsprechenden Integrationen zu einem sinnvollen MarTech Stack.

Einen MarTech Stack aufbauen

Während es sich für Grossunternehmen und Konzerne unter Umständen lohnt, eigene Lösungen zu entwickeln, setzen kleine und mittlere Unternehmen auf Kombinationen von vorkonfektionierten Lösungen – einen MarTech Stack. Dieser beinhaltet Lösungen für Marketing Automation, CRM, eCommerce, Bestell- und Bezahlprozesse. So kommen Unternehmen dann schon mal auf über zehn verschiedene Tools, die Daten untereinander austauschen.

Fragen, die uns bei der Wahl der passenden Tools begegnen, sind insbesondere:

  1. Wem gehören die Daten?
  2. Welche rechtlichen Rahmenbedingungen gilt es zu berücksichtigen?
  3. Wozu verpflichte ich mich genau?
  4. Gibt es Beratung und Support?
  5. Wie geschieht die Integration von neuen MarTech Tools mit dem vorhandenen CRM?
  6. Wie gestalten sich die Schnittstellen mit eCommerce bzw. eigenen Apps und Websites generell?
  7. Welche Prozesse können wir über das Marketing hinaus automatisieren?
  8. Wie steht es um die Benutzerfreundlichkeit und Anpassbarkeit an meine Bedürfnisse?

Grundsätzlich geht ja alles. Die Frage ist, mit welchem Tool oder welcher Technologie man effektiv und effizient zum Ziel kommt. Daher gilt es nicht nur zu prüfen, was heute unter dem Gesichtspunkt der Convenience an Integrationen mit eigenen Tools möglich sein muss, sondern auch kritisch und vorausschauend die Offenheit der Systeme für künftige Integrationen zu ermitteln.

Daten nutzen für zunehmende Personalisierung eine Frage der Skills

Die Personalisierung wird stetig zunehmen. Kund:innen fordern sie. Sie mögen es bekanntlich nicht, wenn sie sich wiederholen, Prozesse mehrfach durchlaufen müssen oder Botschaften erhalten, die für sie keine Relevanz haben. Das ist Zeit- und Energieverschwendung und somit frustrierend.

Kund:innen zu kennen bedeutet ihre Daten lesen und auswerten zu können. Dafür benötigen wir nicht nur die passenden Tools, sondern auch die entsprechenden analytischen Skills.

Als Dozentin an der Hochschule erlebe ich das praktisch in allen Kursen: Die Teilnehmer:innen kennen alle schon irgendwelche Tools. Praktisch jede:r hat schon diverse Marketing- oder Kommunikations-Tools ausprobiert. Jedoch mangelt es an den Skills im Umgang mit den Daten, welche die Tools liefern. Viele schauen nur die ganz einfachen Statistiken an: in der Regel aggregierte Daten. Zu wenige integrieren individuelle Interaktionsdaten und nutzen sie, um ihre Kommunikation zu verbessern.

Eine verbesserte Kommunikation bedeutet eine persönlichere Ansprache – im richtigen Moment die passende Botschaft. Dafür müssen die Nutzer:innen wissen, wo ihre Kund:innen aktuell stehen. Das lässt sich in aus Interaktionsdaten erkennen.

Interaktionsdaten und kontinuierliches Kund:innen-Feedback

Entscheidend ist, das Verhalten von Besucher:innen und Kund:innen zu nutzen und entsprechend zu reagieren. Also auf Trigger mit den passenden nächsten Inhalten und Angeboten zu reagieren. Aus meiner Sicht bieten die Möglichkeiten mit Marketing Automation im entscheidenden Moment die richtigen Fragen zu stellen aktuell das grösste, noch wenig genutzte Potenzial.

Persönlich arbeite ich nach dem Prinzip, dass ich mit jeder Interaktion etwas erreichen, aber auch etwas lernen möchte. Erreichen bedeutet in der Regel eine Form der Conversion, ein nächster Schritt. Das Lernen kommt in vielen Fällen noch etwas zu kurz. Klar kann ich auch aus der Conversion lernen. Ein Beispiel, das wir alle kennen, ist, wenn wir nach einem Bestell- oder Onboarding-Prozess gefragt werden, wie zufrieden wir mit der Interaktion sind. Oder wenn wir nach einem Kauf oder Konsum gefragt werden, wie gut wir das Produkt oder den Service finden.

aivie: Continuous Profiling mit Formularen

Viele Unternehmen geben nach wie vor grosse Marktforschungsstudien in Auftrag, z. B. einmal im Jahr, in der Hoffnung, die Antworten auf die strategischen Fragen von potenziellen Kund:innen zu bekommen. Eine jährliche MaFo-Befragung mag zwar hilfreich sein, sie ist im digitalen Umfeld jedoch nicht hinreichend.

Wer in der entscheidenden Situation, im Moment der Interaktion, ein bisschen tiefer geht, hat längerfristig einen Nutzen. Z. B. können wir bei einem Bestellprozess zwischendurch auch fragen, wozu genau das Bestellte verwendet werden soll oder was als Erstes damit gemacht wird. Das liefert uns weitere Hinweise für die Use Cases und ist in dem Moment eine angemessene Frage. Im Gespräch würden wir diese ohne weiteres stellen. Nach einem Kauf oder Konsum könnten wir z. B. fragen, in welcher Situation das Produkt oder der Services bisher schon hilfreich war oder wem man schon davon erzählt hat. Das gibt uns wiederum Hinweise für die Kommunikation der Benefits unseres Angebots. Grundsätzlich geht es uns ja immer darum zu erfahren, warum und wozu Besucher:innen und Kund:innen tun, was sie tun, also die Intention hinter ihrem Verhalten zu erkennen.

Konkret setzen wir das um im Rahmen automatisierter Kampagnen, mit kurzen Formularen, mit einzelnen Fragen. Ich wende diesen Ansatz auch in der Forschung an, um Verhaltens- und Interaktionsdaten anzureichern. Kontinuierliches Kund:innen-Feedback einzuholen, bedeutet schlauer Daten zu sammeln. Instantly, im richtigen Moment, dann, wenn es relevant ist. Mit den angereicherten Interaktionsdaten haben wir Möglichkeiten, mit Data Analytics und Machine Learning zu besseren Erkenntnissen zu gelangen, Kund:innenwissen zu nutzen und proaktiv Lösungen zu gestalten oder vorzuschlagen. Damit lassen sich die Kommunikation und mit ihr die Angebote anpassen: die Value Proposition in jeder Interaktion, die zugrundeliegenden Produkte und Services. Daten geben also auch neue Möglichkeiten, das eigene Angebot, die eigene Wertschöpfung zu definieren.

Kostenloses Webinar am 15. Februar 2022

Sind Sie interessiert an Strategien für einen sicheren und sinnvollen Umgang mit Daten im Marketing?

Datenstrategien und Datenhoheit im Marketing:
– Daten sinnvoll integrieren
– Daten in automatisierten Kampagnen nutzen
– Kontinuierliche Kund:innendaten sammeln und anreichern

Darüber spricht Dr. Sarah Seyr im kostenlosen Webinar am
15. Februar 2022 um 16:00 Uhr online

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Zur Autorin
Dr. Sarah Seyr ist Co-Founder von Aivie Marketing Automation und Dozentin für Costomer Experience und Human Machine Interaction.

Kontakt
sarah@aivie.ch
+41 79 192 71 00

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