序章

ユーザーデータの収集は、意思決定を行い、より良いエクスペリエンスを作成するためのより多くの情報を作成者に提供する方法として、最近のWebサイトやアプリケーションでは一般的な方法です。 他の利点の中でも、データを使用して、コンテンツを調整し、製品の方向性を推進し、現在の実装における問題への洞察を提供することができます。 関連情報を収集して賢く使用することで、組織は競合他社よりも優位に立ち、限られたリソースの影響を増大させることができます。

データは組織がその目的を達成するのに役立ちますが、ユーザーに関する情報を収集して保存することには欠点があることに留意することが重要です。 プライバシー、セキュリティ、倫理的、および法的な考慮事項は、収集するデータの種類、データの取り扱い、およびデータ所有者に対する責任に影響を与える可能性があります。 これらの懸念に責任を持って対処しないと、経済的および評判に重大な損害をもたらす可能性があり、法的な影響にさらされる可能性があります。

このガイドでは、ユーザーに関するデータを収集して分析することで、組織をより効果的にするためのいくつかの方法について説明します。 また、データの収集と保持に関連するリスクとトレードオフのいくつか、および組織にとって意味のあるバランスを取る方法についても検討します。

ユーザーデータとは何ですか?

サイトまたはアプリケーションのユーザーに関するデータの収集、保存、分析について話すときは、参照するデータの種類を定義することが重要です。 最も広い意味で、ユーザーデータとは、製品を操作する人々によって生成されるあらゆる種類のデータを意味します。 このデータは、収集方法に基づいてグループに分けることができます。

明示的データは、ユーザーから直接提供されたデータを指します。 これには、設定、名前、住所、電子メール、ソーシャルアカウント、請求データなどの個人を特定できる情報が含まれます。 このタイプのデータは、サイトのフォーム、アンケートの発行、またはユーザーがオンラインで管理している可能性のある他のプロファイルのデータを共有するようにユーザーに依頼することで取得できます。 このカテゴリのデータは、個々のユーザーに関する確実で信頼性の高い情報を提供し、以下で説明する2番目のカテゴリのデータで必要とされる広範な分析や解釈なしでそのまま使用できます。 支払いの回収などの基本的な機能を実装する必要がある場合もあれば、個人の好みに基づいてカスタマイズされたエクスペリエンスを可能にするために使用することもできます。

2番目のタイプのデータは暗黙のデータです。 このカテゴリは、ユーザーが直接提供するものではなく、ユーザーの操作または既存の明示的なデータからデータを収集および分析することによって収集されます。 これには、セッション期間、訪問したページ、デバイスプロファイルなどの行動ベースの分析が含まれる場合がありますが、ユーザーのペルソナセグメント、可能性のある仕事と睡眠のスケジュール、最寄りのショッピング地区などの提供されたデータから作成された推測も含まれる場合があります。

3番目のカテゴリは、外部から取得したデータで構成されます。 これは元々明示的または暗黙的に収集された可能性がありますが、データに対する組織の関係は、情報へのアクセスを提供した別のエンティティによってフィルタリングされます。

明示的、暗黙的、および外部で収集されたデータは、ユーザーがサイトをどのように操作しているか、およびユーザーに最も役立つものを全体的に表現するのに役立ちます。 次のセクションでは、このデータを使用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、製品の機能強化の機会を定義する方法を見ていきます。

ユーザーデータについて話し合うときに知っておくと役立つもう1つの用語は、個人を特定できる情報です。 PIIとも呼ばれ、これは、単一の既知の個人にまでさかのぼることができるあらゆる種類の情報を指します。 このタイプのデータは、多くのビジネス機能に特に役立ちますが、通常、特別な処理や考慮が必要な、より機密性の高いクラスのデータを指します。

ユーザーデータを収集することの潜在的な利点

ユーザーに関する関連データを操作することで、製品設計、リソース割り当て、および反復ソリューションの実装についての考え方を変えることができます。 このセクションでは、ユーザーデータが組織がより良い製品を構築し、共鳴するメッセージで適切な人々とコミュニケーションし、さまざまな変化や行動の重要性を理解するのに役立ついくつかの方法について説明します。

製品開発と設計のためのユーザーデータの分析

ユーザーデータの最も重要なアプリケーションの1つは、開発と設計の決定を通知することです。 ユーザーから提供される明示的なフィードバックと、サイトまたはアプリケーションからのユーザーの行動データを解釈することによって得られる洞察の両方が、製品を改善する方法に関するガイダンスを提供できます。

基本的に、データは反復的なフィードバック指向の設計に不可欠です。 現在のソリューションがどれだけうまく機能しているかを理解しないと、自信を持って意味のある拡張を行うことは困難です。 データは、ユーザーフロー内の摩擦の領域を特定し、どの設計が最良の結果をもたらすかを発見し、どの作業がユーザーに最大の影響を与えるかを判断するのに役立ちます。 明示的なフィードバックは、考えもしなかった可能性のあるユーザー要件や、特定の懸念に対処するために製品を拡張する機会を明らかにするのに役立ちます。

つまり、データは、システムへの変更を計画、実装、および評価するために不可欠です。 アプリケーションパフォーマンスベンチマークなどの一部のデータは内部システムから取得される場合がありますが、組織が関心を持っているデータの大部分は、変更がそれと対話する人々にどのように影響するかに直接関係しています。

パーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、関連するオーディエンスにリーチする

収集されたデータは、パーソナライズされたエクスペリエンスやメッセージングを提供するために頻繁に使用されます。 ユーザーの好みを直接収集するか、過去の経験を分析してユーザーに最も関連性のあるものを推測することにより、データを使用して、ユーザーの興味やニーズにより密接に一致する独自のインタラクションを作成できます。

インタラクションとユーザーエクスペリエンスをカスタマイズする機能は、マーケティング資料、ユーザーインターフェイス、推奨エンジンなどに大きな影響を及ぼします。 データを使用して、適切なメッセージを使用し、最も適切なタイミングでエンゲージメントを行い、正しいオーディエンスをターゲットにしていることを確認できます。 これは、ユーザーが必要な情報をより迅速に見つけ、自分の興味に合った新しいコンテンツや機能を見つけるのに役立ちます。 多くの組織にとって、このプロセスの目標は、ターゲットを絞った広告によって訪問者を収益化することです。

データ収集の他の有用なアプリケーション

パーソナライズと製品開発の推進だけでなく、ユーザーに関するデータの収集は、他のさまざまな状況で必要になるか、役立つ可能性があります。

たとえば、ユーザーが資格情報を忘れた場合にアカウントリカバリを実装するには、電話番号や電子メールアドレスなどの情報の入力をユーザーに求める必要がある場合があります。 同様に、特定のトランザクションでは、外部の関係者が処理するときに個人を特定できる情報を送信する必要があります(ただし、支払い処理などのトランザクションの場合、この情報は通常、クレジットカードプロセッサ自体によって処理されます)。

ユーザーデータが役立つ可能性のあるもう1つの例は、他のソースからの既存のデータのコンテキストを提供することです。 監視システムが短時間でトラフィックの大幅な増加を示している場合は、Web分析を評価して、訪問者がどこから来ているかを判断することがおそらく役立ちます。 同様に、ユーザーのサブセットがアプリケーションの問題を報告している場合、ユーザーの地理的な場所を理解すると、考えられる問題のトラブルシューティングに役立ちます。

ユーザーに関するデータを収集する可能性があるその他の理由は、監査目的および政府の要件への準拠のためです。 ユーザーアクションの記録は、セキュリティインシデントが発生した場合の軽減と開示に役立ちます。 特定の業界では、情報アクセス、変更、作成、および削除の非常に具体的な記録が必要です。

収集されたデータがプロセスの改善、意思決定者への関連情報の提供、およびユーザーが接続していると感じる製品の構築に役立つ場合は、他にもたくさんあります。

ユーザーデータの収集、保存、分析に関する問題

ユーザーデータを収集することの利点の豊富な例とともに、この情報を収集して使用することから発生する可能性のあるリスクと問題のいくつかを覚えておくことも重要です。 他のソリューションと同様に、これらのリソースを活用するかどうか、およびどのように活用するかを決定する前に、考慮すべき重要なトレードオフがあります。

データ収集はプライバシーを危険にさらす可能性があります

情報の収集を検討する際に提起する最も重要な質問の1つは、その情報が個人のプライバシーをどのように侵害する可能性があるかということです。 プライバシーは、外部の関係者への情報へのアクセスを制限または拒否する機能です。 ユーザーに関する情報を収集すると、収集したデータを共有するかどうかに関係なく、ユーザーのプライバシーに影響を与える可能性があります。

データのプライバシーは、名前、住所、クレジットカード情報などの個人を特定できる情報だけでなく、ページ履歴や位置データなどの他のデータにとっても重要です。 多くの人々は、医療記録や財務記録などの一般的に認識されている機密データによるプライバシーの必要性に精通していますが、プライバシーの懸念はより広い文脈で評価する必要があります。 一見無害に見える情報でさえ、ユーザーのプライバシーを危険にさらす可能性があります。 たとえば、ユーザーがサイトで最後に表示された日時を表示しても、悪影響はないように見える場合がありますが、そのユーザーのアクティビティに関する機密情報が外部に公開される可能性があります。

ユーザーは特定の種類の情報収集に問題がない場合がありますが、多くの場合、使用範囲、保持期間、および外部の関係者との共有方法に関するいくつかの仮定の下で問題が発生します。 たとえば、ユーザーは自分の好みを共有してサイトのレコメンデーションエンジンを強化することに抵抗はないかもしれませんが、ターゲットを絞った広告に同じ好みを使用したくない場合があります。 合意された意図を超えたデータの使用と共有は、プライバシー違反と見なされます。

プライベートデータを公開するセキュリティ関連のインシデントの可能性は、別の関連する要因です。 プライバシーは、データを収集および保存する組織が安全な管理者として機能できることが強力に保証されている場合にのみ保証されます。 収集されたデータは、偶然または悪意のある活動によって当初の意図よりも広く共有されることが多いため、多くの注目を集めるデータ侵害により、個人情報を一元化する危険性が浮き彫りになりました。

データ収集は匿名性を損なう可能性があります

データ収集の別の、しかし関連する影響は、匿名性の低下です。 匿名性は、活動または情報を特定の個人に帰することができないことを意味します。 プライバシーは主に情報へのアクセスの制御に関係していますが、匿名性はアクティビティをIDに関連付ける問題です。

匿名性は多くの理由で重要です。 たとえば、ほとんどの人は、身元確認が内部告発者、つまり違法または非倫理的な行為を開示する個人に結果をもたらす可能性がある場合、匿名性の価値を認識しています。 ただし、匿名性は、他の多くのコンテキストでも重要なオプションです。たとえば、身元がわかっている場合に存在する差別や偏見を回避できるようにするなどです。 匿名性とプライバシーは別の概念ですが、ユーザーは多くの場合、匿名性をプライバシーを実現するために必要な要素として評価します。

プライバシーと同様に、匿名性は、意図的な情報共有または偶発的な公開によるデータ収集によって危険にさらされる可能性があります。 訪問者のIPアドレスなどの情報を使用して、ISPからのレコードと相互参照したときにサイトにアクセスしたユーザーまたは世帯を特定できます。 投稿は仮名またはユーザー名で識別される場合がありますが、他のサービスからのデータを相互に関連付けることで人にさかのぼることができます。 匿名性は、違法または有害な活動の参加者の身元を隠すためにも使用できますが、正当なユーザーは、インターネット上での匿名性を、不必要な危害にさらすことなく敵対的な環境で操作する方法として評価しています。

組織は、データセットから識別可能な属性を削除または隠蔽することによってデータを「匿名化」しようとすることがよくありますが、他の情報源と組み合わせると、IDを再確立できることがよくあります。 たとえば、公開された医療記録の名前が削除された場合でも、開示された情報内に他の一意の属性がある場合は、個人のIDを判別できます。 一部のデータ開示は、匿名性とプライバシーを破壊するため、特に有害です。 たとえば、個人が特定の組織またはWebサイトのメンバーであることを公開すると、匿名性(ユーザーのアクティビティをIDに結び付けることによる)とプライバシー(サイトのメンバーシップはユーザーが望む可能性のあるデータ項目であるため)が損なわれるため、悪影響が生じる可能性があります。プライベートに保つため)。

データは識別に使用できます

データ収集の増加は、組織が業務を最適化するのに役立ちますが、これには深刻な倫理的副作用が伴う可能性があります。 特にデータの自動処理に関しては、ユーザーの分類を担当するシステムが、無意識の人間の偏見に基づいて差別的な慣行を誤って実装する可能性があります。 プログラムでユーザーをセグメント化してユーザーの利益をよりよく提供するために使用される同じ手法の多くは、アプリケーションまたはサイトの動作に意図せずにバイアスを定着させる可能性があります。

この問題は、ビッグデータシステムや機械学習を使用する場合に特によく見られます。 一部の支持者は、これらのメカニズムはデータにすでに存在するパターンのみを明らかにすると主張していますが、これらのパターンを見つけるために使用されるアルゴリズムは、意図せずに特定の人口統計からのユーザーを不利にする可能性があります。 また、パターンを見つけて強調することにより、アルゴリズムやデータセットに見られるバイアスを深めることにも苦しんでいます。 これらのツールの使用方法に注意しないと、意図せずに法的および倫理的な境界線を越える可能性があります。

過度に攻撃的な特性に基づくグループを使用すると、保護されたクラスに基づくユーザーを、特にそれらのユーザーをターゲットにしようとしなくても、高い精度でセグメント化できます。 たとえば、そのデータの使用方法によっては、各顧客に表示される価格に測定可能な影響を与える方法で、人種や性別の線に沿ってユーザーを誤って分割している可能性があります。 セグメンテーションデータを自分でそれらの目的に使用していない場合でも、そのデータが広告パートナーに利用可能であれば、同様の状況が可能になる可能性があります。

多くの場合、データはユーザーの意図するよりも広く共有されます

ユーザーに関するデータの収集と保存を検討する際に人々が過度に単純化する傾向がある1つの考慮事項は、アクセス制御です。 アクセス制御とは、収集しているデータを外部の関係者が読み取れないようにすることを意味しますが、より広義には、データを操作するすべての人の境界を定義することを意味します。 たとえば、これは、機能がデータに関係のない従業員の入室を封鎖し、ベンダーやパートナーがユーザーに通知せずにデータにアクセスできないようにし、政府機関からのアクセスを求められることの意味を検討することを意味します。 データへのアクセスは通常、当初の予想よりも複雑です。

企業には、意図したデータ共有と使用ポリシーをユーザーに通知する能力と責任がありますが、ユーザーの期待に合わせてアクセスを制限することが難しい場合があります。 たとえば、企業の買収により、ユーザーがアクセスすることを予期していなかった組織の手にデータが残る可能性があります。 広範なプライバシーポリシーにより、法的な露出から保護できる場合もありますが、消費者の信頼が失われると、評判に深刻な影響を与える可能性があります。

政府の関与に関しては、複雑さが増しています。 収集されたデータへのアクセスの要求は、召喚状または令状の形で行われる可能性があり、場合によっては、特定のユーザーまたは調査を対象としていないデータへの非常に広範なアクセスを要求することが知られています。 機密性の高い特定の情報にアクセスできないため、多くの政府はメタデータの収集と分析に長けています。メタデータは一般的に保護が不十分ですが、重要な情報を明らかにする可能性があります。 この種の情報を収集または要求するために令状が必要かどうかについては、多くの場合、法的な灰色の領域です。 ユーザーデータを収集するには、組織がこれらのあいまいさに対処し、データの要求を予測する準備をする必要があります。

収集されたデータの潜在的な到達範囲における追加の要因は、セキュリティです。 意図的にアクセスを制限している人に注意を払うこともできますが、偶然またはデータ侵害によってデータが公開された場合、収集した情報を効果的に公開することができます。 セキュリティを真剣に受け止めることは常に重要ですが、システム上の貴重なデータの量は、危険にさらされるリスク、負担となる可能性のある責任、および悪意のある攻撃者の標的としての組織の魅力に影響を与える可能性があります。 パートナーやベンダーと契約を共有することで、収集したデータのセキュリティフットプリントも向上します。

訪問者からデータを収集または使用することを決定する前に、あなたの法的責任を理解し、それらを遂行するために何をしなければならないかを理解することが重要です。

どのルールが適用されるかを知る

データを収集する場合、あなたはあなたが活動している国の法律、そして場合によってはあなたのユーザーの場所に従って特定の責任を負います。 さまざまな管轄区域からの規制の相互作用を認識することは、満たす必要のある要件と保持する責任を理解するために重要です。 規制は、収集するデータの種類、データの使用目的、保存または処理の計画場所、データの保護義務、ユーザーの出身地などに基づいて適用できます。

複雑な例として、米国には、ユーザーデータを処理するための要件を概説する単一の法律がありません。 代わりに、すべてのデータ処理(および多くのプライバシー関連の執行措置)に適用される規則と規制の一般的なコレクション、および医療データ、財務データ、未成年者に関連するデータなどの情報の種類を管理するより具体的な法令があります。 これらの一部は、収集が許可されているもの、情報の保存方法、実施する必要のあるアクセス制御、および入力が許可されている共有契約の種類に影響を与える可能性があります。 多くの米国のポリシーの相互作用の結果は、特に機密データに特定の保護を実装し、あなたの慣行を明確に概説するプライバシーポリシーを提供するための要件です。

対照的に、多くの国では、ユーザーデータを操作するための要件がより明確に定義されています。 たとえば、欧州連合は、一般データ保護規則(GDPR)に基づく包括的な一連の規則を採用しました。これは、前世代の規則に代わるものとして2018年5月25日に発効します。 この規則は非常に広い範囲を持ち、EU内でデータを収集または処理したり、EU訪問者からのデータを処理したりするすべての人に適用されます。 組織は、訪問者にデータの使用に関する明示的な情報を提供し、機密性の高いデータを幅広く扱うことについて明示的な同意を得る必要があります。 規制の他の部分では、ユーザーがデータの削除を要求し、組織が3日以内にデータに関連するセキュリティインシデントをユーザーに通知することを要求し、違反に対して重い罰金を科すことができます。

他の多くの場所には、それらの国で作業するとき、または居住者からの情報を処理するときに適用できる同様のデータ保護法のセットがあります。 特定のポリシーを設計するときは、意図した収集と使用に適用される可能性のある法律の種類に注意することが重要です。 リスクを最小限に抑えるために、弁護士に相談して法的な状況をよりよく理解し、提案されているプライバシーおよびデータ収集ポリシーを確認することをお勧めします。

プライバシーポリシーの実装

オンラインデータ規制の一般的なスレッドの1つは、データ操作の範囲を正確に概説するプライバシーポリシーの要件です。 ほとんどの規制では、組織がWebサイトにポリシーへのリンクを目立つように表示し、発生した重要なポリシーの変更をユーザーに通知することを求めています。

開示するプライバシーポリシーの一般的な要件または推奨事項は次のとおりです。

  • 収集および保存する予定の具体的な情報
  • データの使用方法
  • データを外部の関係者と共有する方法

特定の種類の情報、または特定の法域では、以下の説明を組み込むことが法的に義務付けられている場合もあります。

  • 顧客が特定のコレクションまたは共有をオプトアウトする方法
  • ユーザーが自分のデータにアクセスまたは削除する方法
  • ポリシーがいつ変更されたかをユーザーが確認する方法

効果的で法的に健全なプライバシーポリシーを作成することは、責任からあなたを守り、訪問者との信頼を確立し、あなたが快適な活動についてのあなた自身の理解を明確にするのに役立ちます。 多くの場合、プライバシーポリシーの設計は、データの使用に正確で賢明な制限を設定するのに十分な特異性を提供することと、ポリシーを頻繁に修正することなく、合理的な使用と予期しない開発をカバーするのに十分な柔軟性を残すことの間のバランスを取る行為です。

データの誤用のリスクを軽減するための戦略

これまで、ユーザーに関する情報の収集と保存に伴うリスクのいくつかと、そうすることを選択した場合の法的要件のいくつかについて説明してきました。 そのことを念頭に置いて、準拠した倫理的なデータポリシーの実装を支援するために検討する可能性のあるいくつかの戦略について説明します。 これらの提案は、潜在的な誤用を制限し、ユーザーのプライバシーを保護すると同時に、この記事の最初の部分で概説した利点を把握するための実用的な情報を提供することに焦点を当てています。

収集および保存されるデータを制限する

多くの場合、情報を収集するときにワイドネットをキャストすることは、組織にとって最も前向きな選択肢のように思われます。 データ主導の意思決定を行う多くの支持者は、現在行っている意思決定を形作るのに役立つだけでなく、将来のために利用可能な履歴データのリポジトリを持つために、できるだけ多くのデータポイントを収集することを奨励しています。

後で必要になる可能性のあるデータを収集するのではなく、処理するデータを現在または近い将来の要件に制限することを検討してください。 この制限により、必要以上に多くのデータが危険にさらされることがなくなります。 セキュリティリスクを制限するだけでなく、データクリープに注意することで、期待するパターンに一致するまでデータを誤って収集するのではなく、処理中のデータでクリーンな信号を維持できます。 異種のデータソースを接続すると、興味深い洞察を見つけるのに役立ちますが、過剰なデータは簡単に誤解され、以前の仮定に基づいて疑わしい結論を導き出す可能性があります。

データを収集した後、保存と保持に関するポリシーも検討する必要があります。 一部のタイプのデータは長期間にわたって有用ですが、他のタイプは時間の経過とともに有用性が低下します。 古いデータや古いデータを削除すると、コストを削減でき、誤用、事故、または悪用の機会を再び制限できます。 履歴データが将来役立つ可能性がある場合は、データを集約、抽出、分析し、元のデータの代わりに結果を保存することを検討してください。 これにより、履歴データの使用方法が制限され、将来のニーズを予測する必要がある場合がありますが、いくつかの危険を最小限に抑えながら、履歴データを保存することの多くの利点を提供できます。

機密情報の扱い方を変える

システムとポリシーは、PIIなどの基本的に機密性の高いデータとそうでないデータを区別する必要があります。 組織全体で基本的なビジネスデータを自由に共有することは理にかなっているかもしれませんが、個人情報を含むデータへのアクセスは厳重に保護する必要があります。 これには、クライアントの名前やアドレスなど、一見すると特に誤用されやすいとは思われないデータへのアクセスが含まれます。

このデータへのアクセスを特定の職務に必要なチームメンバーに制限するように注意することで、訪問者により良い保証を提供できます。 各ベンダーまたはパートナーのデータポリシーを確認することで、自分のシステムを超えて顧客の利益を確実に保護することができます。 この個人を特定できる情報の収集を制限すると、政府の要請があった場合に引き渡さなければならないデータの量も制限される可能性があります。

当然のことながら、支払いの処理など、一部の種類の機密情報を収集する場合があります。 可能であれば、これらの活動を専用のサービスプロバイダーに任せることが望ましい場合がよくあります。 これにより、顧客の最も機密性の高いデータを処理する責任を回避でき、多くの場合、セキュリティが向上します。 信頼できる処理者は、この種の情報を適切に収集して保存する方法を深く理解しており、投資できる範囲を超えた保険契約を結んでいます。

可能な限り透明にする

ユーザーの開示と収集する情報の管理に関連する法的責任は規制管轄によって異なりますが、通常は、可能な限り多くの慣行について率直に話すことをお勧めします。 ユーザーがシステム内のデータを簡単に表示、ダウンロード、または削除できるようにすることで、ユーザーは自分の情報を管理できるようになり、実行のデータが同意を得て提供されるようになります。

ユーザーがデータを制御できるセルフサービスページを設計することは、ユーザーのプライバシーと合意に基づく収集にとって大きな前進となる可能性があります。 ユーザーは、明示的に提供したデータ、使用状況に基づいてバックグラウンドで収集したデータ、およびデータが現在システムに入力されている継続的な方法を理解できます。 これにより、ユーザーは自分のプライバシーに対して積極的かつ考慮されたアプローチを取ることができ、ユーザーは特定の種類の収集を拒否して、それがアクセスにどのように影響するかを理解できます。

バックグラウンドでデータを収集して相互に関連付けるか、ユーザーに明示的にデータを要求するかを選択できる場合は、通常、後者の傾向が最適です。 プライバシーポリシーでは、データを収集するさまざまな方法の概要を説明している場合がありますが、直接質問することで、驚きを最小限に抑え、信頼を築くことができます。 ユーザーは、煩わしいと感じる可能性のある行動を監視することによって収集されるときではなく、相互作用を制御していると感じるときに、より多くの情報を提供することをいとわない場合があります。

結論

訪問者と顧客に関するデータへのアクセスは、他の方法では困難な方法で作業に集中し、戦略を調整するのに役立ちます。 製品にとって最も価値のある情報の種類について熟考し、その洞察を得るのに役立つオプションを検討することで、難しい質問に答え、より適切な決定を下し、ユーザーにより良いサービスを提供できます。

データスチュワードシップを真剣に受け止めなければならない理由の大部分は、の潜在的な価値と用途のためです。 訪問者にプライバシーの保護とサービスの使用のどちらかを選択させることは、双方にとって望ましくない状況であるため、収集、使用、共有、およびセキュリティに関する責任あるポリシーを使用して、ユーザーデータへの依存を和らげることが重要です。

注:この記事の情報は情報提供のみを目的として提供されており、法律上の助言として解釈されるべきではありません。 あなたの完全な責任を理解するために法律専門家に相談してください。