In Consent Models, we explore different approaches to consent. For example: - In an in-app survey, the consent is inherent. This approach eliminates the need to interupt the user to ask for consent to do something. They simply respond to a question. - When you meet a person in a moment of failure, the consent you’re asking for is very relevant and connected to the user’s power to influence product improvements. - If you’re complimenting traditionals processes with instrumentation, you have a focused group of people whom you are engaging outside of the app. They have a deeper understanding and connection to contributing to improvements. Consent is more meaningful for them as they have more context.
Once we start exploring the consent approaches for learning of experiences beyond these transactional moments, we need more clever ways to respectfully get consent without annoying users. This is why the Regular Use format breaks down into 3 techniques. It’s also where we explore an opt-out, or invisible, approach. In this article, we’ll explore the benefits and recommendations for opt-in and opt-out experiences.
Opt-In
Vorteile Die Bitte um Zustimmung erhöht das Bewusstsein. Es ist der einfachste Weg für die Nutzer, die Kontrolle zu behalten, da die Möglichkeit zu entscheiden, direkt vor ihnen liegt. Es ist weniger wahrscheinlich, dass die Nutzer das Gefühl haben, Du hättest ihnen eine Entscheidung abgenommen. Wenn es gut gemacht ist, hast Du die Möglichkeit, positive Gefühle für Deine Marke zu erzeugen.
Herausforderungen Die Nutzung von Opt-in kann zu einer kleinen oder verzerrten Datenstichprobe führen. Das kann zu verzerrten Ergebnissen führen.
Wenn sie nicht gut gemacht ist, kann Opt-in zu Reibungsverlusten bei den Nutzern führen. Es gibt mehrere Beispiele für schief gelaufene Einwilligungsanforderungen. Website-Cookie-Banner haben sich als sehr störend für das Surferlebnis erwiesen. Zu viele werden direkt zentral eingeblendet und unterbrechen die eigentliche Aufgabe. Die Ablehnung von Cookies jeglicher Art erfordert oft, dass der Nutzer eine neue Seite öffnet, was ihn noch weiter von dem entfernt, was er eigentlich tun wollte.
Recommendations Opt-in can work really well in certain cases, if it aligns with your goals. Below we’ve outlined some sample uses.
- In-App Surveys
- Failed States
- Focus Groups
- If you can implement a clever, intuitive user experience that you believe will capture a representative sample.
Opt-Out
Vorteile Wenn es gut gemacht ist, kann ein Opt-out-Modell in Situationen verwendet werden, in denen eine repräsentative Stichprobengröße erforderlich ist.
Herausforderungen Bei einem Opt-out-Modell musst Du sicherstellen, dass Du das Vertrauen Deiner Nutzerschaft erhältst. Die Leute müssen nicht darüber nachdenken. Sie müssen nicht beunruhigt werden. Aber Deine Messverfahren sollten für die Nutzer völlig transparent und zugänglich sein.
Empfehlungen Opt-out ist ein geeigneter Ansatz, wenn Du während des gesamten Lebenszyklus der Daten Techniken zur Schadensbegrenzung anwendest. Dies beginnt bei der Datenerfassung und setzt sich bei der Speicherung und Löschung von Inhalten fort.
Bei diesem Modell solltest Du sicherstellen, dass die Nutzer über Ihre Praktiken informiert sind und die Möglichkeit haben, die Messung zu deaktivieren. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist, sie gelegentlich daran zu erinnern oder ihnen zu zeigen, welche Messungen geteilt werden. Wenn Du dies tust, biete ihnen die Möglichkeit, sich abzumelden.
Wenn Du die Daten nur für einen bestimmten Zeitraum benötigst (nicht für immer), solltest Du einen Zeitrahmen für die Datenerfassung festlegen.
Refer to the ‘Harm Reduction’ section for more details on how to protect the safety and privacy of your users when measuring.
Bevor Du gehst…
Behalte die Ziele der Zustimmung im Auge. Egal, ob es sich um ein Opt-in oder ein Opt-out handelt, Du willst immer diese Ziele erreichen. - Vertrauen aufbauen. (sowohl für das Produkt als auch für die Endnutzer) - Sicherheit gewährleisten. (sowohl für das Produkt als auch für die Endnutzer) - Vertrauen aufbauen. (sowohl für das Produkt als auch für die Endnutzer)