2024년에는 고객 데이터를 보호하는 것이 전자상거래 비즈니스에 매우 중요합니다. 그러나 최근
그렇다면 전자상거래 기업은 고객에게 개인화된 경험을 제공하는 동시에 데이터 개인정보 보호를 강화하기 위해 어떤 조치를 취해야 할까요?
이 기사에서는 온라인 소매업체가 채택해야 하는 진화하는 데이터 개인정보 보호 환경, 새로운 동향, 모범 사례를 살펴봅니다. 뛰어 들어 봅시다.
데이터 프라이버시의 진화하는 환경
국가마다 규정 준수 요구 사항이 다르기 때문에 데이터 개인 정보 보호 규정은 전 세계적으로 다릅니다.
이로 인해 국제적으로 판매하는 전자상거래 회사에 규정 준수 문제가 발생할 수 있습니다. 그들은 운영 절차를 고객 동의, 데이터 보안 및 침해 공개에 관한 다양한 기본 법률에 맞춰 조정해야 합니다.
예를 들어, 일부 지역에서는 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 엄격한 정책을 시행합니다.
GDPR 위반에 대해 부과된 최고 벌금(출처: Statista)
2024년의 주요 데이터 개인정보 보호 과제
이를 염두에 두고 전자상거래 기업이 우선시해야 할 몇 가지 주요 데이터 개인 정보 보호 문제가 있습니다.
사이버 보안
전자상거래 시스템에는 다음과 같은 매우 중요한 개인 정보가 포함되어 있습니다. 이름, 주소, 결제 세부정보 및 브라우저 기록 — 그러한 데이터를 사용하고 판매함으로써 이익을 얻을 수 있는 악의적인 해커에게 큰 관심을 끄는 정보입니다.
소매업체는 민감한 고객 정보를 훔치려는 정교한 해킹 시도를 탐지하고 방지하기 위해 견고한 방어책을 구현해야 합니다.
동의
개인 데이터 수집 및 공유와 관련된 동의 및 권리 관리가 더욱 복잡해지고 있습니다.
당연히 고객은 자신의 데이터가 사용되는 방식에 대해 더 많은 투명성과 제어권을 기대합니다. 이는 소매업체가 간단한 동의 관리 프로토콜을 제공해야 함을 의미합니다. 이는 필요한 데이터만 수집하는 동시에 고객이 자신의 정보에 쉽게 액세스, 편집 또는 삭제할 수 있도록 해야 합니다.
국경 간 경계 거래 내역
처리
글로벌 전자상거래는 고객 데이터 종종 서로 다른 개인 정보 보호법이 적용되는 관할권에 걸쳐 흐름이 발생합니다. 따라서 기업은 모든 관련 국가 및 지역의 규정을 충족하기 위해 데이터 이동을 추적하고 적절한 프로토콜을 수립해야 합니다.
전자상거래를 위한 데이터 개인정보 보호의 새로운 추세
주로 인공지능, 블록체인 기술, 소비자 기대와 권한 부여 등 전자상거래에서 데이터 개인정보 보호를 변화시킬 새로운 트렌드가 몇 가지 있습니다.
고객의 데이터를 비공개로 안전하게 유지하는 것은 다음과 같이 예측되기 때문에 점점 더 중요해질 것입니다. 조직의 65%가 완전히
인공 지능
이제 AI라는 인기 주제를 살펴보겠습니다. AI와 기계
예측 개인 정보 보호 도구는 데이터 위험과 취약성을 실시간으로 예측하여 사전 예방적인 보호를 가능하게 합니다. 이러한 도구는 기계 학습과 위협 모델링을 결합하여 소매업체 인프라와 시스템 전체에서 지속적으로 위험 점수를 매기고 위반이 발생하기 전에 보안 팀에 잠재적인 문제에 대해 경고합니다.
Blockchain 기술
블록체인의 고유한 구조적 특성은 전자상거래 보안을 강화할 수 있는 개인 정보 보호 이점을 제공합니다.
블록체인 기술이 어떻게 작동하는지 설명하는 인포그래픽 Investopedia
블록체인을 사용하면 네트워크 전반에 걸쳐 고객 데이터를 분산 저장하여 침해의 영향을 최소화할 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터베이스 대신 데이터가 참여 노드에 있는 수천 개의 동기화된 원장 복사본에 분산되어 단일 위반으로 인한 데이터 손실을 제한합니다.
또한 블록체인의 스마트 계약은 제3자와의 데이터 공유를 안전하게 자동화합니다. 이것들
그러나 성능 및 저장에 대한 현재의 기술적 한계로 인해 블록체인은 주류 상업 기업이 이를 널리 채택하기 전에 확장되어야 합니다. 이러한 문제가 극복되면 블록체인은 데이터 개인 정보 보호에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
소비자 데이터 역량 강화
데이터 개인 정보 보호에 대한 고객의 태도와 기대로 인해 소매업체는 더 많은 사용자 제어 기능을 제공하게 됩니다.
이제 소비자는 다음을 통해 자신의 데이터에 대한 더 많은 통제권을 요구합니다.
더 많은 고객 신뢰를 얻으려면 브랜드는 이를 활용하고 데이터 투명성과 동의 관리에 집중해야 합니다. 정보수집 이유와 활용방법을 소비자에게 적극적으로 알려줌으로써 소비자를 안심시키고 신뢰도를 높일 수 있습니다.
그러나 동시에 소비자는 개인화된 경험도 기대하므로 소매업체는 맞춤화와 개인정보 보호의 균형을 맞춰야 합니다.
소매업체는 개인 정보를 침해하지 않고 맞춤화를 제공하기 위해 익명화된 데이터 및 정교한 알고리즘 사용과 같은 고급 데이터 관리 전략을 사용해야 합니다. 이 접근 방식은 맞춤형 경험에 대한 소비자의 기대를 충족하고 증가하는 데이터 제어 및 보안 수요를 준수합니다.
궁극적으로 이러한 측면의 균형을 맞추는 소매업체의 능력은 디지털 시대에 신뢰를 구축하고 유지하는 데 핵심입니다.
세분화된 동의를 통해 소비자는 다양한 쿠키 카테고리 간에 동의를 필터링할 수 있습니다.
전자상거래의 데이터 개인정보 보호 모범 사례
전자상거래 회사는 운영 전반에 걸쳐 사전 조치를 취함으로써 데이터 개인정보 보호 위험을 미리 방지할 수 있습니다.
강력한 데이터 거버넌스 프레임워크 구현
윤리적이고 안전한 데이터 관리는 강력한 거버넌스에서 시작됩니다.
데이터 최소화란 반드시 필요한 필수 사용자 정보만을 수집, 처리, 보유하고 삭제하는 것을 의미합니다.
목적 제한에는 고객 데이터를 수집하기 전에 고객 데이터가 필요한 이유를 명확하게 정의하고 전달해야 합니다. 데이터 사용 정책은 사전 정의된 목적으로 제한되어야 합니다.
개인 정보 보호 격차를 식별하고 규정 변경에 따른 규정 준수를 보장하려면 정기적인 감사가 중요합니다. 소매업체는 데이터 수집과 관련된 시스템과 프로세스를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 스토리지, 사용, 공유를 통해 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 감사를 통해 다음 사항도 확인됩니다. 개인 정보 보호 정책 실제 관행과 일치합니다.
데이터 보안 조치 강화
강력한 사이버 보안 및 액세스 제어는 고객 데이터 보호.
액세스 제어와 함께 전송 및 저장 중인 데이터를 암호화하여 금융 정보 및 비밀번호와 같은 민감한 정보를 보호합니다. 안전한 네트워크 전송을 위해서는 TLS와 같은 프로토콜을 통해 데이터를 암호화해야 합니다.
Ecwid 매장의 TLS 연결 알림
자주 취약성 평가 및 침투 테스트를 수행하면 해커가 이를 악용하기 전에 보안 격차가 드러납니다. 윤리적인 "화이트 햇" 해커는 시스템을 원격으로 조사하거나
다단계 인증(MFA)과 같은 다계층 보안 도구에 투자하고
전단지에 포함된 링크에 대해 더 알아보기
구축 프라이버시 중심 문화
소매 운영 전반에 걸쳐 데이터 개인정보 보호를 문화적 우선순위로 삼는 것도 중요합니다.
필수 개인 정보 보호 전 직원을 위한 교육 모든 수준에서 책임을 제공합니다. 직원은 온보딩 교육과 정기적인 시뮬레이션 피싱 공격 재교육을 통해 고객 데이터를 수집, 액세스, 사용 및 공유하기 위한 적절한 프로토콜을 이해해야 합니다.
채택
고객 데이터를 보호하는 것은
데이터 개인정보 보호에 관해 고객과 소통
데이터 관행에 대한 투명성과 고객 교육도 마찬가지로 중요합니다.
투명한 개인 정보 보호 정책 및 약관을 유지하면 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 사용되는지 명확하게 설명됩니다. 고객은 정보 수집 및 처리, 보안, 세부 정보 공유에 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 이상적으로는 간단한 용어(또는 일반인이 사용하는 용어라고 부르기를 좋아하는 용어)로 설명되어 있습니다.
또한 고객에게 액세스, 수정, 삭제와 같은 데이터 권리에 대한 교육을 제공하면 고객이 통제할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다. 소매업체는 데이터 요청 제출을 위한 간단하고 원활한 프로세스를 통해 고객이 개인 데이터를 보거나 편집하거나 삭제할 수 있는 옵션에 대한 인식을 높여야 합니다.
간단한 언어로 데이터 보호 조치를 전달하면 신뢰가 강화됩니다. 기술적인 전문 용어를 피하면서 소매업체는 개인 정보 보호 정책 및 마케팅에서 보안 관행, 거버넌스 프로토콜, 규정 준수 감사에 대해 솔직하게 설명해야 합니다.
Ecwid를 사용하면 귀하뿐만 아니라 쿠키 알림 표시 하지만 고객이 동의할 쿠키 유형을 선택하도록 할 수도 있습니다. 매장 방문자는 사이트의 쿠키 설정에서 결정을 변경하고 전체 또는 특정 권한을 취소할 수 있습니다.
Ecwid 매장의 쿠키 설정 배너 예
전자상거래에서의 데이터 개인정보 보호의 미래
기술과 규정이 계속 빠르게 발전함에 따라 데이터 개인 정보 보호는 온라인 소매업체의 과제이자 경쟁 우위로 남을 것입니다.
데이터 보안, 투명성 및 제어에 대한 소비자의 기대치는 계속 높아질 것입니다. 고객은 잠재적인 개인 정보 보호 위험에 대해 점점 더 현명해지고 있으며, 소매업체가 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보를 적극적으로 검색하고 있습니다. 안전하고 윤리적인 데이터 관행에 대한 높아진 기대치를 충족하지 못하는 브랜드는 위험합니다. 평판 손상 고객 이탈률.
우리는 더 많은 것을 기대할 수 있습니다 GDPR과 같은 복잡한 규정 글로벌 규모로. 기업 데이터 관행에 대한 대중의 인식과 조사가 증가함에 따라 정부는 더욱 엄격한 정보 보안 및 소비자 동의 의무로 대응할 것입니다. 기업은 규정 준수 역량에 적절하게 투자해야 하며, 그렇지 않으면 상당한 재정적 처벌을 받아야 합니다.
AI의 사용이 증가하면 윤리 검토 및 알고리즘 감사와 같은 정책이 편견 없는 데이터 관행에 필수적이 될 것입니다. AI를 활용하는 소매업체는 소비자 데이터에 인종, 성별 또는 기타 속성을 기반으로 차별할 수 있는 알고리즘 편견이 없도록 해야 합니다. 내부 감사, 윤리 위원회, 외부 인증이 도움이 될 것입니다.
블록체인과 같은 분산형 데이터 모델은 향후 5년 내에 주류가 되어 소매업체가 고객 정보를 보호하는 방식을 변화시킬 수 있습니다. 현재 블록체인은 확장성 및 저장 제한과 관련된 채택 장벽에 직면해 있습니다. 그러나 급속한 블록체인 혁신은 곧 이를
미래의 도전에 대비하기
데이터 개인정보 보호에 있어 앞서 나가기 위해 전자상거래 회사는 다음과 같은 몇 가지 사전 조치를 취해야 합니다.
- 팀 구축 기술 혁신 모니터링을 담당합니다. 데이터 개인 정보 보호와 관련된 새로운 규정. 전담 인력은 전 세계적으로 개발 상황을 추적하고 잠재적인 영향을 평가할 수 있습니다.
- 행위 주기적인 위험 평가 기존 데이터 인프라의 노출을 식별합니다. 새로운 기술은 종종 평가해야 할 새로운 개인 정보 보호 문제를 야기합니다.
- 유지하다 규정 준수 예산 규정이 변경됨에 따라 새로운 기능을 구현합니다. 재무 계획은 진화하는 법률에 맞춰 보안, 액세스 제어, 동의 프로토콜을 업그레이드하는 데 핵심입니다.
- Test 새로운 데이터 개인 정보 보호 솔루션 효율성을 측정하기 위해 통제된 파일럿 프로젝트를 통해 블록체인처럼 말이죠. 측정된 실험은 기능과 한계에 대한 통찰력을 제공합니다.
- 참여 산업 단체 개인 정보 보호 표준 및 모범 사례를 정의하는 데 중점을 둡니다. 고객 권리와 비즈니스 요구 사항의 균형을 맞추려면 협업이 매우 중요합니다.
- 육성 개인 정보 보호 혁신을 장려하는 문화, 소비자 데이터 보호 및 투명성을 향상시키는 아이디어를 제안한 직원에게 보상하는 등.
오늘날 데이터 개인정보 보호를 최우선으로 생각하는 기업은 적응하고 성공할 수 있는 가장 좋은 위치에 있을 것입니다. 새로운 개발을 따르고 모범 사례를 구현함으로써 전자상거래 기업은 지속적인 고객 충성도를 구축하는 안전하고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
최대 포장
여기에서는 전자상거래 기업이 2024년에 반드시 파악해야 할 주요 데이터 개인정보 보호 문제와 새로운 트렌드에 대해 논의했습니다.
끊임없이 발전하는 기술과 규정으로 인해 고객 데이터에 대한 세심한 거버넌스와 보안이 중요합니다. 개인 정보를 보호하지 못하는 기업은 심각한 평판 손상과 금전적 처벌을 받을 위험이 있습니다.
소매업체는 보안, 투명성, 규정 준수에 초점을 맞춘 사전 예방적 접근 방식을 통해 소비자 신뢰를 지속적으로 강화할 수 있습니다. 미래 전자상거래 환경의 승자는 개인정보 보호를 최우선으로 생각하는 브랜드가 될 것입니다.
