Beyond Mere Compliance — Delighting Customers by Implementing Data Privacy Measures?

The importance of customer data for business models is increasing, as is the relevance of customers’ concerns regarding privacy aspects. To prevent data privacy incidents and to mitigate the associated risks, companies need to implement appropriate measures. Furthermore, it is unclear whether their implementation – beyond mere compliance – has the potential to actually delight customers and yields competitive advantages. In this paper, we derive specific measures to deal with customers’ data privacy concerns based on the literature, legislative texts, and expert interviews. Next, we leverage the Kano model via an Internet-based survey to analyze the measures’ evaluation by customers. As a result, most measures are considered basic needs of must-be quality. Their implementation is obligatory and is not rewarded by customers. However, delighters of attractive quality do exist and have the potential to create a competitive advantage

Navigating the digitalization of individuals as employees, customers, and themselves

Digitalization has long since entered and transformed our professional lives, our interaction with companies, and our private lives. With the progress in digitalization in general and of individuals in particular, both opportunities and challenges arise. Digitalization represents a double-edged sword, with its vast potential on the one end and a number of risks and detrimental effects for individuals, such as technostress, on the other. Individuals need to navigate the opportunities provided by digitalization, as well as its risks, in all areas of their lives. Addressing digitalization in a way that is in the best interest of individuals requires a thorough understanding of developments, challenges, and possible interventions and solutions. Matt et al. (2019) propose a framework for studying the digitalization of individuals, which represents a holistic approach to structure, classify, and position research along different roles of individuals from a comprehensive set of research angles. By applying this framework as a guiding structure, this dissertation aims to advance knowledge for an improved, safer, and more deliberate navigation of digitalization for individuals in their roles as employees, customers, and themselves from the research angles design, behavior, and consequences. While building on and integrating qualitative research methods such as literature analysis and expert interviews, this dissertation mainly relies on the collection of empirical data and their quantitative analysis. This comprises several small- and large-scale surveys and field experiments, as well as analytical methods such as structural equation modeling, regression analysis, and cluster analysis. Chapter 2 of this dissertation discusses the digitalization of individuals in their role as employees. Chapter 2.1 covers workplace design in terms of equipment with digital workplace technologies (DWTs) and the user behavior of employees. It determines which DWTs exist and are used by individual employees in a comprehensive and structured fashion. Contributing to a deeper understanding of workplace digitalization, chapter 2.1 also demonstrates and elaborates how this overview of DWTs represents a basis for individualized digital work design as well as adequate interventions. Chapter 2.2 deals with the consequences of DWT user behavior. It focuses on the relationship between workplace digitalization, the negative consequence technostress, and possible countermeasures termed technostress inhibitors. By enabling a more detailed understanding of the underlying mechanisms as well as evaluating the effects of countermeasures, chapter 2.2 discusses the overall finding that workplace digitalization increases technostress. The dynamics of its different components and technostress inhibitors, however, require individual consideration at a more detailed level, as the interrelationships are not consistently intuitive. In chapter 3, the focus changes to individuals in their role as customers. As a response to increasing data collection by companies as well as increasing data privacy concerns of customers, chapter 3.1 focuses on the identification of a comprehensive list of data privacy measures that address these concerns. Furthermore, it is identified that the implementation of some of these measures would lead to increased customer satisfaction, demonstrating that there is an upside to data privacy for companies and that mutually beneficial outcomes for both involved parties are conceivable. Chapter 3.2 analyzes whether and how digital nudging can be applied to influence customers online shopping behavior towards the selection of more environmentally sustainable products in online supermarkets and how this influence differs with respect to individual customer characteristics. It determines the digital nudging element default rules to be generally effective and simplification to be effective among environmentally conscious customers. On a macro level, the findings contribute to a safer environment in which individuals live their lives, while at the individual level, they foster decision-making quality and health. Chapter 4 highlights the digitalization of individuals themselves. Chapter 4.1 deals with the design of a habit-tracking app that offers users autonomy in their goal-directed behavior. It is found that the provision of autonomy enhances well-being. Its exercise improves performance, which in turn positively affects well-being. Chapter 4.1 thus contributes insights into how digital technologies can foster the flourishing of users. As a summary, this dissertation aims to provide research and practice with contributions to a deeper understanding of how individuals as employees, customers, and themselves can successfully navigate digitalization.Die Digitalisierung und durch sie verursachte Veränderungen haben längst in unserem Berufsleben, unserer Interaktion mit Unternehmen und unserem Privatleben Einzug erhalten. Mit der fortschreitenden Digitalisierung im Allgemeinen und der fortschreitenden Digitalisierung von Individuen im Speziellen ergeben sich sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Die Digitalisierung stellt ein zweischneidiges Schwert dar. Den enormen Potenzialen stehen eine Reihe von Risiken und negativen Auswirkungen für Individuen wie z.B. Technostress gegenüber. Individuen müssen sich in allen Lebensbereichen in einem Spannungsfeld der Digitalisierung zurechtfinden, welches am einen Ende vielfältige Chancen für Weiterentwicklung und Selbstverwirklichung bereithält, aber am anderen Ende auch zahlreiche Fallstricke und Risiken birgt. Mit der Digitalisierung auf eine Art und Weise umzugehen, die im besten Interesse von Individuen liegt, erfordert ein gründliches Verständnis der Entwicklungen und Herausforderungen sowie möglicher Interventionen und Lösungen. Matt et al. (2019) schlagen ein Framework für die Untersuchung der Digitalisierung von Individuen vor, das einen ganzheitlichen Ansatz zur Strukturierung, Klassifizierung und Positionierung von Forschung entlang verschiedener Rollen von Individuen und unterschiedlicher Forschungsperspektiven darstellt. Unter Anwendung dieses Frameworks als Leitstruktur zielt diese Dissertation darauf ab, aus den Forschungsperspektiven Design, Verhalten und Konsequenzen Wissen zu schaffen und zu erweitern, wie Individuen in ihren Rollen als Arbeitnehmer:innen, Kund:innen und im privaten Kontext die Digitalisierung besser, sicherer und bewusster meistern können. Aufbauend auf und unter Einbeziehung von qualitativen Forschungsmethoden wie Literaturanalyse und Experteninterviews stützt sich diese Dissertation vor allem auf die Erhebung empirischer Daten und deren quantitative Auswertung. Dies umfasst mehrere kleiner und größer angelegte Umfragen und Feldexperimente sowie analytische Methoden wie Strukturgleichungsmodelle, Regressions- und Clusteranalysen. Kapitel 2 der Dissertation befasst sich mit der Digitalisierung von Individuen in ihrer Rolle als Arbeitnehmer:innen. Kapitel 2.1 beschäftigt sich mit der Gestaltung von Arbeitsplätzen hinsichtlich der Ausstattung mit digitalen Technologien und des Verhaltens von Arbeitnehmer:innen bei deren Nutzung. Zum anderen arbeitet Kapitel 2.1 heraus, inwiefern dieser Überblick der digitalen Technologien eine Grundlage für die individualisierte Gestaltung digitaler Arbeit sowie für adäquate Interventionen darstellt. Kapitel 2.2 beschäftigt sich mit den Konsequenzen des Nutzungsverhaltens dieser digitalen Technologien. Im Mittelpunkt steht dabei der Zusammenhang zwischen der Digitalisierung von Arbeitsplätzen, der negativen Konsequenz Technostress und möglichen Gegenmaßnahmen, den sogenannten Technostress-Inhibitoren. Kapitel 2.2 ermöglicht ein detaillierteres Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen und bewertet die Wirksamkeit von Gegenmaßnahmen. In Kapitel 3 liegt der Fokus auf Individuen in ihrer Rolle als Kund:innen. Als Reaktion auf zunehmende Datenerfassung seitens Unternehmen und wachsende Datenschutzbedenken seitens Kund:innen konzentriert sich Kapitel 3.1 auf die Identifizierung einer umfassenden Liste von Datenschutzmaßnahmen, die diese Bedenken adressieren. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Umsetzung einiger dieser Maßnahmen zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen würde. In Kapitel 3.2 wird analysiert, ob und wie digitales Nudging eingesetzt werden kann, um das Online-Einkaufsverhalten von Kund:innen in Richtung der Auswahl umweltfreundlicherer nachhaltiger Produkte in Online-Supermärkten zu beeinflussen und wie sich dieser Einfluss in Bezug auf einzelne Kundenmerkmale unterscheidet. Kapitel 4 beleuchtet die Digitalisierung von Individuen im privaten Kontext. Kapitel 4.1 befasst sich mit der Entwicklung einer App zum Festhalten und zur Verfolgung von Gewohnheiten, die ihren Nutzer:innen Autonomie in Bezug auf ihr zielgerichtetes Verhalten bietet. Es wird festgestellt, dass die Bereitstellung von Autonomie das Wohlbefinden der Nutzer:innen steigert. Die Ausübung von Autonomie verbessert die Leistung bei der Zielerreichung. Zusammenfassend stellt diese Dissertation für Forschung und Praxis Beiträge bereit, die zu einem tieferen Verständnis eines erfolgreichen Umgangs von Individuen als Arbeitnehmer:innen, Kund:innen und Individuen im privaten Kontext mit der Digitalisierung führen sollen

Bringing light into the dark side of digitalization : consequences, antecedents, and mitigation mechanisms

As digital technologies permeate all aspects of our professional and private lives, digitalization causes profound changes for individuals, organizations, and societies. The use of digital technologies makes many activities easier, safer, faster, or more comfortable. In addition to many positive changes, digital technologies are also associated with numerous risks and side effects. The use of digital technologies might come along with severe negative consequences for individuals, organizations, and societies. The negative consequences can be triggered by various antecedents. In addition to identifying the negative consequences of digitalization and their antecedents, it is particularly important to develop appropriate mitigation mechanisms. This dissertation provides novel insights for IS researchers to better understand the negative consequences of using digital technologies. It contains a broad overview of the risks and side effects of digitalization and investigates related antecedents and mitigation mechanisms. To reach this goal, regarding research methods, this dissertation relies on the structured analysis of (scientific) literature and (expert) interviews as well as the analysis and interpretation of empirical data. Chapter 2 contributes to the research on the negative consequences of digitalization. Section 2.1 provides a comprehensive multi-level taxonomy of the risks and side effects of digitalization (RSEDs). Section 2.2 builds on Section 2.1 and is a substantial expansion and improvement of Section 2.1. The iterative taxonomy development process was complemented by four additional cycles. The final taxonomy comprises 11 RSEDs and their 39 subtypes. Both articles show that there is a wide range of risks and side effects of digitalization that need to be explored in more detail in the future. Chapter 3 focuses on the antecedents of digitalizations negative consequences. Section 3.1 sheds light on individuals concerns towards automated decision-making. The concerns are derived from academic literature and semi-structured interviews with potential users of algorithm-based technologies. Section 3.2 focuses on the evaluation of specific mHealth app features by potential users in Germany and Denmark. The study draws on survey data from both countries analyzed using the Kano method. Further, it comprises a quartile-based sample split approach to identify the underlying relationships between users characteristics and their perceptions of the mHealth app features. The results show significant differences between Germans and Danes in the evaluation of the app features and demonstrate which of the user characteristics best explain these differences. Both articles shed light on possible antecedents of negative consequences (i.e., user dissatisfaction, non-use) and thus contribute to a better understanding of the occurrence of negative consequences. Chapter 4 shows exemplary mitigation mechanisms to cope with the negative consequences of digitalization. Section 4.1 takes an organizational perspective and identifies data privacy measures that can be implemented by organizations to protect the personal data of their customers and address their privacy concerns. These measures were evaluated by analyzing data from two independent online surveys with the help of the Kano method. Section 4.2 focuses on an individual perspective by presenting the concept of a privacy bot that contributes to strengthening the digital sovereignty of internet users. With the help of the privacy bot, page-long privacy statements can be checked against previously stored individual data protection preferences. Both articles provide appropriate mitigation mechanisms to cope with users privacy concerns. These two examples show that there are a variety of ways to counter the risks and side effects of digitalization. The research articles included in this dissertation identify various risks and side effects of digitalization that need to be explored in more detail in future research. The two articles on antecedents help to better understand the occurrence of negative consequences of digitalization. The development of appropriate countermeasures, two of which are exemplified in this dissertation, should result in the benefits of digital technologies outweighing their risks.Da digitale Technologien alle Bereiche unseres beruflichen und privaten Lebens durchdringen, bewirkt die Digitalisierung tiefgreifende Veränderungen für Individuen, Organisationen und Gesellschaften. Viele Aktivitäten werden durch den Einsatz digitaler Technologien einfacher, sicherer, schneller oder bequemer. Neben vielen positiven Veränderungen sind digitale Technologien aber auch mit zahlreichen Risiken und Nebenwirkungen verbunden. Der Einsatz digitaler Technologien kann mit schwerwiegenden negativen Folgen für Individuen, Organisationen und Gesellschaften einhergehen. Diese negativen Folgen können durch verschiedene Einflussfaktoren ausgelöst werden. Zusätzlich zur Identifizierung der negativen Folgen der Digitalisierung und ihrer Ursachen ist es besonders wichtig, geeignete Schutzmaßnahmen zu entwickeln. Diese Dissertation liefert neue Erkenntnisse für IS-Forscher:innen, um die negativen Folgen der Nutzung digitaler Technologien besser zu verstehen. Sie enthält einen breiten Überblick über die Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung und untersucht die damit verbundenen Ursachen und Schutzmaßnahmen. Um dieses Ziel zu erreichen, stützt sich die Dissertation forschungsmethodisch auf die strukturierte Analyse von (wissenschaftlicher) Literatur und (Expert:innen-)Interviews sowie auf die Auswertung und Interpretation empirischer Daten. Kapitel 2 leistet einen Beitrag zur Forschung über die negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 2.1 liefert eine umfassende mehrstufige Taxonomie der Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung (RSEDs). Abschnitt 2.2 baut auf Abschnitt 2.1 auf und ist eine wesentliche Erweiterung und Verbesserung von Abschnitt 2.1. Der iterative Taxonomieentwicklungsprozess wurde durch vier weitere Zyklen ergänzt. Die endgültige Taxonomie umfasst 11 RSED und 39 Untertypen. Beide Artikel zeigen, dass es ein breites Spektrum an Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung gibt, das in Zukunft noch genauer erforscht werden muss. Kapitel 3 befasst sich mit den Ursachen der negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 3.1 beleuchtet die Bedenken von Individuen gegenüber automatisierten Entscheidungen. Die Bedenken wurden aus wissenschaftlicher Literatur und halbstrukturierten Interviews mit potenziellen Nutzer:innen algorithmusbasierter Technologien abgeleitet. Abschnitt 3.2 konzentriert sich auf die Bewertung spezifischer Funktionen von mHealth-Apps durch potenzielle Nutzer in Deutschland und Dänemark. Die Studie basiert auf Umfragedaten aus beiden Ländern, die mit der Kano-Methode analysiert wurden. Darüber hinaus umfasst sie einen quartil-basierten Stichproben-Split-Ansatz, um die zugrundeliegenden Beziehungen zwischen den Merkmalen der Nutzer (z.B. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes) und ihrer Wahrnehmung der Funktionen von mHealth-Apps zu ermitteln. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede zwischen Deutschen und Dänen bei der Bewertung der App-Funktionen und zeigen, welche der Nutzermerkmale diese Unterschiede am besten erklären. Beide Artikel beleuchten mögliche Ursachen negativer Folgen (z.B. Unzufriedenheit der Nutzer, Nichtnutzung) und tragen so zu einem besseren Verständnis des Auftretens negativer Folgen bei. Kapitel 4 zeigt beispielhafte Schutzmaßnahmen zur Bewältigung der negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 4.1 nimmt eine organisationale Perspektive ein und identifiziert Datenschutzmaßnahmen, die von Unternehmen umgesetzt werden können, um die personenbezogenen Daten ihrer Kund:innen zu schützen und deren Datenschutzbedenken zu berücksichtigen. Diese Maßnahmen wurden durch die Analyse von Daten aus zwei unabhängigen Online-Umfragen mit Hilfe der Kano-Methode evaluiert. In Abschnitt 4.2 wird eine individuelle Perspektive eingenommen, indem das Konzept eines Privacy Bots vorgestellt wird, der zur Stärkung der digitalen Souveränität von Internetnutzer:innen beiträgt. Mithilfe des Privacy Bots können seitenlange Datenschutzerklärungen mit zuvor gespeicherten individuellen Datenschutzpräferenzen abgeglichen werden. Beide Artikel beschreiben geeignete Schutzmaßnahmen, um den Datenschutzbedenken der Nutzer:innen gerecht zu werden. Diese beiden Beispiele zeigen, dass es eine Vielzahl von Möglichkeiten gibt, den Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung zu begegnen. Die in dieser Dissertation enthaltenen Forschungsartikel zeigen verschiedene Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung auf, die in der zukünftigen Forschung noch genauer untersucht werden müssen. Die beiden Artikel zu den Ursachen helfen, das Auftreten von negativen Konsequenzen der Digitalisierung besser zu verstehen. Die Entwicklung geeigneter Schutzmaßnahmen, von denen zwei in dieser Dissertation beispielhaft vorgestellt werden, sollte dazu führen, dass die Vorteile der digitalen Technologien ihre Risiken überwiegen

The Impact of Big Data on Customer Data Privacy and Security

This is a bachelor's thesis on: The Impact of Big Data on Customer Data Privacy and Security It examines the relationship between big data and heightened consumers' concerns about their data use. Thesis highlights some of the best practices for firms to reassure consumers about their personal data. Thesis investigates consequences of data breach to a firm in the sense of lost reputation and trust, and mitigation strategies to these consequences

Balancing Data Protection and Model Accuracy : An Investigation of Protection Methods on Machine Learning Model Performance for a Bank Marketing Dataset

The practice of sharing customer data among companies for marketing purposes is becoming increasingly common. However, sharing customer-level data poses potential risks and serious problems for businesses, such as substantial declines in brand value, erosion of customer trust, loss of competitive advantage, and the imposition of legal penalties (Schneider et al. 2017). These may eventually lead to financial loss and reputation damage for the companies. With the growing awareness of the value of personal information, more companies and customers are concerned about protecting data privacy. In this paper, we used marketing data from a Portuguese bank to explore methods for balancing prediction accuracy and customer data privacy using various machine learning and data privacy techniques. The dataset includes observations from 45211 respondents and the observation period is from May 2008 to November 2010. Our goal is to find a method that enables third parties to share data with the bank while safeguarding customer privacy and maintaining accuracy in predicting customer behaviour. We tested several machine learning models: Logistic Regression, Random Forest, and Neural Network (feedforward) on original data and then chose Random Forest, which gave the best prediction performance, as the model to proceed to explore. After using two different data privacy methods (Sampling and Random Noise) on the original data, we found the Random Forest model gives us accuracy levels that are very close to the accuracy before using the privacy methods. By doing this, we demonstrated a method for companies to protect customer data privacy without sacrificing predictive accuracy. The results of this study will have significant implications for companies that seek to share customer data while maintaining high levels of privacy and accuracy.nhhma

Promoting Energy-Conservation Behavior in a Smart Home App: Kano Analysis of User Satisfaction with Feedback Nudges

Smart home technologies and apps are on a rise. This allows to implement digital nudging elements to foster energy-conservation behavior and, thus, contribute to mitigating climate change. Digital nudging via feedback can be effective in improving energy-conservation behavior, as substantial prior research has shown. However, the investigation of users’ preferences concerning feedback nudges is missing. This lack of knowledge is crucial, as user satisfaction influences their continuous app usage, a precondition for achieving positive effects. To close this gap, we perform a structured literature review, categorize the feedback nudge features from extant research, and conduct an online survey. Based on survey data and the Kano model, we analyze the effect of feedback nudge features on user satisfaction. Our study complements the traditional focus on the effectiveness of these nudges with a perspective on user satisfaction. The combination of both perspectives suggests which feedback nudge features should be considered for implementation

The Role and Value of Service Orchestration in Smart Grid Prosumer Service Systems

The implementation of smart grid infrastructure as well as the rise of eco-conscious prosumers in the energy markets are leading to a paradigm shift in the energy sector. Residential households can no longer be viewed as passive market entities, but have to be considered as actors participating in value creation. In this work, we present the co-creation of value in energy markets through the lens of service dominant logic, and highlight the importance of service orchestrators for deriving both design decisions and operational decisions for complex energy systems. For the example of a real-time energy trading service, we assess the value of service orchestration by means of a simulation study. Thereby, we highlight the importance of service orchestration for creating valuable business opportunities, and we provide a transdisciplinary approach that combines service science and service operations research