경영자와 학자들은 고객 데이터를 수집하고 활용하여 마케팅 성과를 개선하기 위해 노력하고 있다. 또한, 이러한 노력은 소비자의 데이터의 취약성(data vulnerability)이나 개인정보 유출에 대한 인식도 증가시키고 있다. 하지만 기업은 이러한 부정적 효과를 막기 위한 방법이나 데이터 관리에 대한 효과적인 방법에 대해 잘 모르고 있다. 본 연구에서는 가십이론(gossip theory)을 활용하여 데이터 접근 취약성, 데이터 유출 취약성, 데이터 오용의 효과를 분석하고 이를 완화하는 통제와 투명성의 역할에 대해 분석하였다.
고객 데이터 취약성(customer data vulnerability)
취약성은 피해를 입기 쉬움을 의미한다. 기업이 고객 데이터를 수집하고 저장하여 활용한다면 이로 인해, 고객은 데이터와 관련된 잠재적 피해에 대한 걱정이 증가한다. 따라서 데이터 취약성이 증가한다. 우선 소비자는 데이터 접근 취약성을 느끼게 되는데, 이는 기업이 개인적인 정보에 접근할 수 있기 때문이다. 다음으로 데이터 유출 취약성은 기업이 고객의 개인정보를 가지고 있을 때, 이 데이터가 유출 될 위험을 의미한다. 이러한 데이터 유출취약성에 대한 인식은 대상기업 뿐 만 아니라, 경쟁사의 유출에도 증가할 수 있다. 마지막으로 데이터의 명백한 취약성은 고객의 데이터가 실제로 남용되어 고객이 피해를 입었을 때, 발생한다. 이 취약성의 효과는 실제 데이터 오용 뿐 만 아니라, 위협과 위반의 감정이라는 부정적 요인을 동반한다.
가십이론
가십의 개념은 제 3자 개인정보를 당사자가 없는 상황에서 전달하는 것이다. 그래서 대부분의 사람들은 가십이 이루어지는 것을 탐지하고 막아 자신의 취약성을 최소화하고자 한다. 가십의 대상자는 부정적으로 반응하며, 폭력과 배신의 감정을 느끼고, 신뢰의 수준이 감소하게 된다. 가십이론은 이러한 부정적 효과를 줄이는 요인으로 투명성과 통제를 보고하고 있다. 투명성은 공유되는 정보에 대해 아는 것이며, 통제는 정보의 흐름을 당사자가 통제할 수 있다고 믿는 정도 이다.
연구1
연구1은 고객의 데이터 접근 취약성에 대한 반응을 분석하기 위한 것이다. 고객은 이러한 취약성에 노출되면, 정서적 위반을 느끼고, 기업에 대해 신뢰가 하락할 것이다. 하지만 가십이론에서 제안하는 것처럼 노출된 정보를 알며, 노출의 여부를 자신이 통제할 수 있다면, 취약성의 부정적 효과가 완화될 것이다.
실험은 (1) 데이터 접근 취약성 X 투명성 (2) 데이터 접근 취약성 X 통제 (3) 투명성 X 통제 (4)통제 그룹으로 조작하였다. 200명을 참여자를 50명씩 배분하여 시나리오를 읽게 한 뒤, 측정하였다. 분석결과 데이터 접근 취약성은 정서적 위반을 높였으나, 투명성과 통제 조건에서는 이러한 부정적 효과가 감소하였다. 반면, 신뢰에 있어서는 투명성과 통제 모두 유의한 차이가 나타나지 않았다. 반면 통제와 신뢰의 상호작용은 정서적 위반과 신뢰에 미치는 부정적 효과를 모두 완화하였다.
연구2
연구2는 데이터 유출 취약성에 대해 분석하기 위한 것이다. 고객 데이터 유출은 기존고객의 이탈로 인해, 기업의 주가에 부정적인 영향을 미치게 된다. 또한, 언론을 통한 유출 공표는 경쟁사에도 부정적인 영향을 주게된다(guilty by association effect). 이는 소비자들이 원인을 해당 산업이나 카테고리의 뿌리에서 찾기 때문이다. 그러나 브랜드 스캔들 연구에서는 데이터 유출이 경쟁사로 고객이 이동하도록 하기 때문에, 경쟁사에 긍정적인 파급효과가 있다는 관점을 취한다. 따라서 유출 취약성은 해당 기업에 부정적인 영향을 미치지만, 경쟁사의 경우 경쟁가설이 설정될 수 있다. 또한 접근 취약성과 마찬가지로 통제와 투명성은 이러한 부정적 효과를 완화할 것이다. 높은 투명성은 고객에게 개인정보 관리의 지식을 제공하며, 이러한 지식을 토대로 통제할 수 있다. 따라서 두 변수의 상호작용 역시 완화의 효과가 있을 것이다. 마지막으로 유출의 수준이 심각할수록 부정적인 구전과 뉴스가 퍼지기 때문에, 부정적 효과가 강화될 것이다.
실증연구로 이루어졌으며, 상장사 199개 기업과 176개 경쟁사의 각 293일, 299일 데이터를 수집하였다. 종속변수는 주가의 abnomal return으로 측정하였다. 투명성은 각 기업의 개인정보 정책을 파이썬으로 수집하였으며, 내용분석으로 평가하였다. 통제와 투명성은 각 5개 평가항목으로 되어있다. 투명성-옵트아웃정책, 데이터 수집방법, 데이터 사용방법, 데이터 공유범위, 연락처 / 통제 – 옵트아웃 권한, 저장된 사용 데이터 옵트아웃 권한, 저장된 개인정보 옵트아웃 권한, 트래킹 옵트아웃 권한, 3자 제공 옵트아웃 권한
분석결과 데이터 유출 취약성은 주가에 부정적인 영향을 미쳤다. 다음으로 투명성은 완화효과가 나타나지 않았으나, 통제와 통제*투명성은 완화효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 데이터 유출 취약성은 근접한 경쟁사에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 부정적인 파급효과를 경쟁혜택이 초과하는 것으로 해석할 수 있다.
연구3
연구1과 2를 통합하기 위한 것으로, 모든 고객 데이터 취약성을 포함하였다. 모든 데이터 취약성은 감정적 위반을 느끼게 하며, 잘못된 정보 입력, 부정적 구전, 이탈 등을 야기한다. 실험으로는 실제 3개 산업의 5개 기업 고객을 대상으로 이루어졌다. 202명을 모집하여 무작위로 email 메시지를 읽게 하였다. 메시지는 데이터 유출, 파급효과, 실제 남용, 접근 취약성 등으로 4가지 조작조건으로 이루어져 있다. 메시지를 읽은 후, 취약성, 감정, 신뢰, 잘못된 정보 입력, 부정적 구전, 이탈 등을 측정하였다.
분석은 HLM으로 이루어졌으며, 기업수준과 고객수준 변수로 구분되었다. 투명성, 통제, 투명성 * 통제는 모두 부정적 효과를 완화하는 것으로 나타났다. 다음 PROCESS로 취약성 -> 감정, 신뢰 -> 종속변수의 매개모형을 분석한 결과 모든 경로에서 매개효과가 유의한 것으로 나타났다.
결론
고객은 기업이 고객 데이터를 수집하고 활용하는 것에 대해 부정적으로 인식한다. 본 연구에서는 가십이론을 토대로 이러한 현상을 분석하였으며, 이러한 고객반응을 완화할 수 있는 투명성, 통제 요인을 제시하고 검증하였다. 경영자는 이 변수를 잘 활용해야 하며, 경쟁자의 데이터 관리가 본 기업에 어떠한 영향을 줄지 파악해야 한다.
연구의 한계점으로는 상대적으로 단기의 고객 반응 데이터를 수집했다는 것이며, 향후 연구에서는 장기적인 관점에서 고객관계를 어떻게 회복할 것인지에 관해 탐색해야 한다.