-

Anonimiteit als nieuwe norm?

Data delen is eng en gevaarlijk. Een hardnekkige misvatting die onder meer leidt tot initiatieven als anonieme e-commerce. Onterecht. Want we kijken simpelweg de verkeerde kant op.

Als er één industrie onderhavig is aan vooroordelen dan is het de online wereld wel. Van Zalando dat nooit winst zal maken met z’n retouren, tot de groei van de online boodschappenmarkt. Op iedere straathoek zit immers al een supermarkt. De vooroordelen zorgen ervoor dat wanneer een onderwerp op tafel komt we al snel een mening klaar hebben. En een genuanceerd, inhoudelijk standpunt vormen lastig wordt.

Ook als het aankomt op privacy is de Pavlov-reactie al snel dat de consument het allemaal eng vindt en beschermd moet worden. En verbaast het niet zozeer dat er nu een e-commercestartup is die totale anonimiteit belooft en namens klanten orders plaatst bij webwinkels. Uiteraard tegen meerprijs.

Verrassen

Onderzoek en mijn eigen ervaring laten echter een veel genuanceerder beeld zien. Het interessante is namelijk dat de bereidheid om data te delen juist sterk toeneemt, mits je de consument maar uitlegt wat je gaat verzamelen en wat je ermee gaat doen. De veel gepredikte achterdocht komt dan ook veelal door het totale gebrek aan transparantie. En natuurlijk door de indianenverhalen in de media, over wat Facebook en andere online platformen bijvoorbeeld allemaal over je weten. Om nog maar te zwijgen over de overheid die dit vuurtje maar al te vaak aanwakkert.

Desalniettemin lukt het Google, Facebook en Amazon amper om ons te verrassen met iets dat echt relevant en in context is. Jammer. Want zodra je openlijk zegt dat je data verzamelt, moet je ook de meerwaarde ervan duidelijk maken. En dat doen ze niet…

Risico

En dus zitten we in een overgangsfase, ergens rondom Gartners peak of inflated expectations. Zowel voor alles wat we big data noemen, als machine learning en artificial intelligence. Momenteel wordt er ongelooflijk veel data verzameld, maar weten veel partijen er geen échte toegevoegde waarde uit te halen. Dat zorgt voor weerstand bij de consument enerzijds, en een groter wordende uitdaging voor bedrijven om er iets van waarde uit te halen anderzijds. Neemt niet weg dat een hoge data-dichtheid leidt tot een hogere kans op betere voorspellingen. Mits je natuurlijk weet wat je wilt voorspellen.

Opgeteld maakt dit alles het erg risicovol om een bedrijfsmodel volledig te bouwen om een gepercipieerd consumentenprobleem als gebrek aan anonimiteit. Daar liggen nu ook niet de echte uitdagingen voor het vak. Die spelen zich namelijk af aan de andere kant van het data-spectrum, bij personalisatie.

*) Dit artikel werd eerder gepubliceerd in het meinummer van Emerce magazine (#158).

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond