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内森·金奇(Nathan Kinch)在社交上更受欢迎

通过 ON

在此次ProductTank 伦敦演讲中,Great Than X的首席执行官Nathan Kinch考察了道德,隐私和信任问题。他着眼于彩票开奖公告经理如何启动道德之旅,并交付使每个人的生活更加美好的彩票开奖公告。

爱德曼信任晴雨表 是衡量不同环境下信任程度的资源。它向我们展示了2017年的信任度是有史以来的最低水平。在隐私和信任方面,个人经验与组织的设计工作之间存在根本的力量失衡。我们知道信任反映在用户的行为中–当我们在彩票开奖公告之间做出选择或在服务之间进行切换时。当我们无法核实某些东西时,我们将真诚地行事。因此,日益扩大的信任差距是一种令人担忧的趋势,并且不利于企业或个人。

信任有什么坏处?

不信任变成了不信任

数据显示,人们对系统失去了信心,因此他们主动不信任而不是不信任。考虑到信任是可以影响但不受控制的,因此设计信任(价值)意味着能够控制组织行为来影响信任(价值)。通过有效地影响信任,我们可以有效地影响用户的行为,并且可以弥合个人与组织之间日益扩大的信任差距。

设计和意图很少匹配

组织的工作与用户体验之间的差距越来越大。一份33,500字的条款和条件文档供新客户阅读和接受,证明了这种断开连接。此处阅读这些内容的动机并非旨在以客户为中心。
与其尝试“破解”信任,不如如何设计使其真正反映用户的期望?

现代存在要求信任

我们生活在一个监视资本主义的世界。除非我们信任,否则我们将无法参与现代共享经济。我们的注意力会不断地被捕获,衡量和描述,以为组织创造经济利益。 Adtech是一个很好的例子,并且因为它是一家从事隐私和信任交易的企业而受到严格审查。

我们看到了什么转变?

感知问题

人们想知道他们可以信任您。信任与监管者无关,我们希望业务负责人负责。德勤和普华永道等公司的几位首席执行官调查都表明相同–信任是重中之重。领导者需要关心取得信任的所有权并采取行动。我们看到,对领导的信任是达沃斯世界经济论坛的主要重点。 脸书 CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)写了一篇 2019年3月的3200篇文章,探讨隐私如何成为我们的未来。但是,许多人并不认为企业领导者做得很好。因此,随着领导者努力缩小行动意图与人们体验的真实性之间的距离,信任感变得越来越重要。

商业模式正在适应

监管使利用数据的业务模型变得更加棘手。这导致了新模型的出现,通过揭示数据贡献的结果展示了消费者的信任。授予用户使用其信息的代理权,同时企业必须获得对其数据的访问权。这些企业在特定的上下文和特定的时间主动控制用户信息的流向。结果是,企业对个人的信任承担责任并积极地意识到其价值。这些是以人为中心的商业模式,将参与带入了共享经济。

我们对信任的面貌有更多了解

现在,我们有了关于人们在哪些地方对组织的信任度下降的细微差别数据。数据信任差距–个人对组织数据实践的信任–是一个例子。这与一般的信任感不同,例如,我们可以看到,我们对超级市场的​​一般信任感比对他们处理数据的方式的信任感更高。这表明人们可能信任该品牌,但对其处理有关其信息的方式存有不信任感。

 

我们现在也知道,人们不仅重视透明度,这是一个基本期望。信任的其他主要驱动因素包括隐私和控制共享内容的能力。在GDPR实施三个月后,微软发布了一个博客,介绍了它开发的允许用户控制其数据设置的工具。超过500万人投入了大量时间使用它。如此庞大的规模表明,人们越来越愿意参与决定他们信任数据的组织的程度。另一项研究表明,透明度的提高也使人们更愿意共享他们的数据。

组织如何才能获得可验证的信任?

彩票开奖公告的可信度范围从不可接受,可接受到社会可取。重点应该放在成为社会上更可取的地方。我们可以使用数据道德框架工具来验证性地实现这一目标。它用于决定,记录和验证组织的行为在社会上如何受欢迎。

步骤0: Know your principles
您为捍卫什么而奋斗?原则不是特定的,不会展示任何独立的验证或客户协作。但是,原则为框架提供了信息,并为定义验证可信性的目的奠定了基础。下一步是将这些原则带入意图。

第1步: 定义目的–仅仅因为我们可以,应该吗?
为什么彩票开奖公告/功能存在?它与组织匹配吗 ’的价值观/原则?这构成了下一步的基础。

第2步: 在上下文中测试社会偏好
这涉及创建一个原型,以测试针对特定彩票开奖公告/功能的结果的意图。与一小群客户进行测试并将结果带到独立的团队中,是在部署之前测试所建议的功能/彩票开奖公告是否在社会上更可取的好方法。这不需要复杂–仅仅按比例回答问题就足够了。

不可避免的真理

交换数据价值是一个艰难的挑战

组织几乎不可能提出可行的论据,以证明我们获得相应的价值,以换取在其经济活动中使用我们的数据。尽管通常将其用作组织使用数据的理由,但个人永远不可能将其理解为真正的“价值交换”。

我们认识谁?

即使Google完美地遵循了数据道德框架并完美地测试了社会可取性,但始终会有怀疑者认为组织仅收集证据以证明自己的取舍是合理的。我们可以在这种偏见内开展工作。通过使测试过程与客户,独立机构和监管机构共同努力,我们可以提高对我们观点的信心,并以集体的方式为行业带来信誉。