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マイナー・ホテルズ、本当のデジタル化の未来への基盤を構築

ホテル業界は長年にわたりデジタル革命の渦中にあり、ホテルの運営方法や顧客とのやりとりだけでなく、環境との関わり方も変えつつある。 その好例が、56か国に540軒以上のブランドホテル、リゾート、レジデンスを展開する国際的なチェーン、マイナー・ホテルズ・ヨーロッパ&アメリカズである。旗艦ブランドであるアナンタラ・ホテルズ&リゾーツを筆頭に、アナンタラ・ホテルズ&リゾーツやアヴァニ・ホテルズ&リゾーツの成長、そしてチボリ・ホテルズ&リゾーツ、オークス・ホテルズ、リゾーツ&スイーツ、NHホテルズ、nhowホテルズ、NHコレクション、エレワナなどのブランドの買収により、同社は業界の主要企業へと成長した。 デジタルの未来を見据えて デジタル化への取り組みがなければ、マイナーの成長はあり得なかっただろう。2013年、同社は、すべてのシステム(ERP、eコマース、全施設のホテル管理プラットフォーム)に影響を与える技術的変化のプロセスを開始した。これは、効率性の高いプロセスを備えた強力なコアエコシステムを構築し、規模を拡大しながら競争力を維持することを目的としたものだ。これにより、その後、より付加価値の高いツールを組み込むことが可能になり、また、セキュリティレベルを向上させながら、変化する規制ニーズ(GDPR、PCI、各国の税務要件)に対応することが可能になった。 情報技術およびシステム担当上級副社長のマルタ・マルコス氏によると、マイナーは、コロナ禍以前からすでにデジタル進化ロードマップを開始していた。外部顧客の場合、その目的は、モバイルゲストサービス、ファストパス、フロントでのスマートタブレット、Alexaスマートプロパティによるホスピタリティサービスなど、それまで開発されていなかったデジタルソリューションを提供することで、顧客体験を向上させることだった。「パンデミックの間、予想をはるかに上回る導入がありました」と彼女は言う。社内顧客の場合、優先事項は効率性であり、従業員が顧客とより多くの時間を過ごし、機動性を確保することを目的としていた。 これらすべてを総合的に、持続可能性という基本的な柱を忘れることなく追求した。「私たちの信条のひとつはペーパーレス化です」と彼女は言う。「会議室でも社内システムでも、印刷された紙をできる限り排除するようにしています。受付のプロセスを見直し、デジタル化しました。」チェックインやチェックアウトさえもデジタル化され、到着フォームや請求書の印刷が不要になった。 これらすべてを実現するために、自動化、ロボット化、機械学習、大量データマイニングなどのデジタル技術ツールが導入された。「AIを活用して、社内および社外の顧客向けのユースケースを導入しています」とマルコス氏は言う。 課題は残る デジタル化への長年の道のりには、障害を乗り越えなければならなかったこともあった。マルコス氏によると、2013年にはすでにすべてがかなり統合され、相互接続されていた。「課題は、これらの統合に影響を与えることなく、システム全体を変更することでした。」と彼女は言う。「透明性を確保し、例えばBooking.comやエクスペディアとの接続について説明し、業務への影響を可能な限り最小限に抑える必要がありました。」そして、多くの国々で、それぞれ独自の法律や税制上の特殊性があるため、この種のプロジェクトの実行は複雑になる。 彼女と彼女のチームが直面したもう一つの課題は、システムプロジェクトというだけでなく、プロセスにも変更が伴う企業プロジェクトであったため、チェンジマネジメントであった。「その変更を管理し、多くの人々をトレーニングすることは、非常に大きな取り組みでした」とマルコス氏は言う。しかし、社内の関係部門すべてが関与する横断的なチームにより、プロジェクトは成功裏に実施された。そして、その方法論と作業方法は、その後実施されたプロジェクトでも維持されていると彼女は言う。 変化への適応 長年にわたり、多くのテクノロジーが統合され、同社のほぼすべての領域をカバーするようになった。マーケティングと営業のためのCXツール、清掃、メンテナンス、受付などの業務に従事する従業員のためのモバイルツール、そして単純作業を排除する自動化ツールなどである。さらに、MLとAIによるデータの潜在能力を活用することで、すべての領域で正確な情報に基づく客観的な意思決定が可能になり、市場投入までの時間を短縮することができた。 デジタル化は顧客にも及んでいる。マルコス氏によると、顧客は従来の業務に加えて、ほとんどのサービスをデジタルで管理できるようになった。同社が最も満足しているプロジェクトのひとつが「ファストパス」で、これはパンデミック以前に試験的に導入されていたが、現在ではすべてのホテルで導入されている。ファストパスを利用すれば、オンラインでチェックイン・チェックアウトができ、客室の選択も可能になるなど、さまざまなメリットがある。「事務処理のデジタル化やサプライヤーからの請求書の自動化にも取り組んでいます」とマルコス氏は言う。 こうした取り組みにより、ミノルは紙の使用量を大幅に削減し、木材、水、エネルギー、二酸化炭素排出量の削減を実現した。 財務管理の最適化 革新的なテクノロジーアプローチを掲げる同社は、ホテル金融業界の大きな変革を予測し、約10年前に財務・財務チームがキイバのSaaSプラットフォームに焦点を当てた野心的な変更・改善プロジェクトを計画した。 その目的は、各国の財務管理プロセスのすべてを改善し、調和させ、セキュリティを強化することであり、一元化されたソリューションによって業務を削減し、より信頼性の高いデータレポートの分析に時間を割くことだった。 これを実現するために、マイナー・ホテルズは、流動性、支払い、リスク、バックオフィスの管理を最適化するテクノロジーソリューションを専門とするスペインの企業、AllCMSに連絡した。IT部門に多額の投資を必要とせず、システムのグローバル展開を容易にし、あらゆる国際環境に対応する拡張性とローカライゼーションの能力を活用できることから、KyribaのトータルSaaSアプリケーションは、マイナー・ホテルズの決定の重要な要因となった。 最初の段階では、銀行情報の受信、分析、管理をより効率的に行うために、SWIFT接続を使用してすべての銀行口座をKyribaプラットフォームの接続ハブにネイティブに統合した。Swiftnetを使用して、マイナー・ホテルズはウェブテクノロジーをベースとする単一のプラットフォームで、59行の1,493の銀行口座を毎日オンボードした。現在、マイナー・ホテルズは、流動性に関するグローバルな可視性を提供する、ユニークで完全に統合されたツールを活用している。 第2段階では、キャッシュフロー予測の準備がグローバルレベルで自動化された。 口座の可視化により実際の現金ポジションを把握できるようになったが、短期、中期、長期のポジション予測を得る必要があった。 マイナーホテルズはSAP ERPをKyriba Enterpriseに接続し、これにより、売掛金および買掛金と債務および投資情報の組み合わせが可能になり、キャッシュ予測の確立につながった。 デジタル時代の到来に備える 過去10年間、ミノルは堅固な基盤を築き、将来起こり得る事態に備えてプラットフォームを整えてきた。しかし、マルコス氏によると、企業は生き残りをかけ、これまで同様、イノベーション、デジタル化、テクノロジーへの投資と取り組みを継続しなければならないという。「投資をしないことが成長を妨げるのではなく、むしろ競争力を低下させ、失うことにつながる」と彼女が言うように。…

ホテル業界は長年にわたりデジタル革命の渦中にあり、ホテルの運営方法や顧客とのやりとりだけでなく、環境との関わり方も変えつつある。

その好例が、56か国に540軒以上のブランドホテル、リゾート、レジデンスを展開する国際的なチェーン、マイナー・ホテルズ・ヨーロッパ&アメリカズである。旗艦ブランドであるアナンタラ・ホテルズ&リゾーツを筆頭に、アナンタラ・ホテルズ&リゾーツやアヴァニ・ホテルズ&リゾーツの成長、そしてチボリ・ホテルズ&リゾーツ、オークス・ホテルズ、リゾーツ&スイーツ、NHホテルズ、nhowホテルズ、NHコレクション、エレワナなどのブランドの買収により、同社は業界の主要企業へと成長した。

デジタルの未来を見据えて

デジタル化への取り組みがなければ、マイナーの成長はあり得なかっただろう。2013年、同社は、すべてのシステム(ERP、eコマース、全施設のホテル管理プラットフォーム)に影響を与える技術的変化のプロセスを開始した。これは、効率性の高いプロセスを備えた強力なコアエコシステムを構築し、規模を拡大しながら競争力を維持することを目的としたものだ。これにより、その後、より付加価値の高いツールを組み込むことが可能になり、また、セキュリティレベルを向上させながら、変化する規制ニーズ(GDPR、PCI、各国の税務要件)に対応することが可能になった。

情報技術およびシステム担当上級副社長のマルタ・マルコス氏によると、マイナーは、コロナ禍以前からすでにデジタル進化ロードマップを開始していた。外部顧客の場合、その目的は、モバイルゲストサービス、ファストパス、フロントでのスマートタブレット、Alexaスマートプロパティによるホスピタリティサービスなど、それまで開発されていなかったデジタルソリューションを提供することで、顧客体験を向上させることだった。「パンデミックの間、予想をはるかに上回る導入がありました」と彼女は言う。社内顧客の場合、優先事項は効率性であり、従業員が顧客とより多くの時間を過ごし、機動性を確保することを目的としていた。

これらすべてを総合的に、持続可能性という基本的な柱を忘れることなく追求した。「私たちの信条のひとつはペーパーレス化です」と彼女は言う。「会議室でも社内システムでも、印刷された紙をできる限り排除するようにしています。受付のプロセスを見直し、デジタル化しました。」チェックインやチェックアウトさえもデジタル化され、到着フォームや請求書の印刷が不要になった。

これらすべてを実現するために、自動化、ロボット化、機械学習、大量データマイニングなどのデジタル技術ツールが導入された。「AIを活用して、社内および社外の顧客向けのユースケースを導入しています」とマルコス氏は言う。

課題は残る

デジタル化への長年の道のりには、障害を乗り越えなければならなかったこともあった。マルコス氏によると、2013年にはすでにすべてがかなり統合され、相互接続されていた。「課題は、これらの統合に影響を与えることなく、システム全体を変更することでした。」と彼女は言う。「透明性を確保し、例えばBooking.comやエクスペディアとの接続について説明し、業務への影響を可能な限り最小限に抑える必要がありました。」そして、多くの国々で、それぞれ独自の法律や税制上の特殊性があるため、この種のプロジェクトの実行は複雑になる。

彼女と彼女のチームが直面したもう一つの課題は、システムプロジェクトというだけでなく、プロセスにも変更が伴う企業プロジェクトであったため、チェンジマネジメントであった。「その変更を管理し、多くの人々をトレーニングすることは、非常に大きな取り組みでした」とマルコス氏は言う。しかし、社内の関係部門すべてが関与する横断的なチームにより、プロジェクトは成功裏に実施された。そして、その方法論と作業方法は、その後実施されたプロジェクトでも維持されていると彼女は言う。

変化への適応

長年にわたり、多くのテクノロジーが統合され、同社のほぼすべての領域をカバーするようになった。マーケティングと営業のためのCXツール、清掃、メンテナンス、受付などの業務に従事する従業員のためのモバイルツール、そして単純作業を排除する自動化ツールなどである。さらに、MLとAIによるデータの潜在能力を活用することで、すべての領域で正確な情報に基づく客観的な意思決定が可能になり、市場投入までの時間を短縮することができた。

デジタル化は顧客にも及んでいる。マルコス氏によると、顧客は従来の業務に加えて、ほとんどのサービスをデジタルで管理できるようになった。同社が最も満足しているプロジェクトのひとつが「ファストパス」で、これはパンデミック以前に試験的に導入されていたが、現在ではすべてのホテルで導入されている。ファストパスを利用すれば、オンラインでチェックイン・チェックアウトができ、客室の選択も可能になるなど、さまざまなメリットがある。「事務処理のデジタル化やサプライヤーからの請求書の自動化にも取り組んでいます」とマルコス氏は言う。

こうした取り組みにより、ミノルは紙の使用量を大幅に削減し、木材、水、エネルギー、二酸化炭素排出量の削減を実現した。

財務管理の最適化

革新的なテクノロジーアプローチを掲げる同社は、ホテル金融業界の大きな変革を予測し、約10年前に財務・財務チームがキイバのSaaSプラットフォームに焦点を当てた野心的な変更・改善プロジェクトを計画した。 その目的は、各国の財務管理プロセスのすべてを改善し、調和させ、セキュリティを強化することであり、一元化されたソリューションによって業務を削減し、より信頼性の高いデータレポートの分析に時間を割くことだった。

これを実現するために、マイナー・ホテルズは、流動性、支払い、リスク、バックオフィスの管理を最適化するテクノロジーソリューションを専門とするスペインの企業、AllCMSに連絡した。IT部門に多額の投資を必要とせず、システムのグローバル展開を容易にし、あらゆる国際環境に対応する拡張性とローカライゼーションの能力を活用できることから、KyribaのトータルSaaSアプリケーションは、マイナー・ホテルズの決定の重要な要因となった。

最初の段階では、銀行情報の受信、分析、管理をより効率的に行うために、SWIFT接続を使用してすべての銀行口座をKyribaプラットフォームの接続ハブにネイティブに統合した。Swiftnetを使用して、マイナー・ホテルズはウェブテクノロジーをベースとする単一のプラットフォームで、59行の1,493の銀行口座を毎日オンボードした。現在、マイナー・ホテルズは、流動性に関するグローバルな可視性を提供する、ユニークで完全に統合されたツールを活用している。

第2段階では、キャッシュフロー予測の準備がグローバルレベルで自動化された。 口座の可視化により実際の現金ポジションを把握できるようになったが、短期、中期、長期のポジション予測を得る必要があった。 マイナーホテルズはSAP ERPをKyriba Enterpriseに接続し、これにより、売掛金および買掛金と債務および投資情報の組み合わせが可能になり、キャッシュ予測の確立につながった。

デジタル時代の到来に備える

過去10年間、ミノルは堅固な基盤を築き、将来起こり得る事態に備えてプラットフォームを整えてきた。しかし、マルコス氏によると、企業は生き残りをかけ、これまで同様、イノベーション、デジタル化、テクノロジーへの投資と取り組みを継続しなければならないという。「投資をしないことが成長を妨げるのではなく、むしろ競争力を低下させ、失うことにつながる」と彼女が言うように。…
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AIを「評価する」新しい職種が台頭——企業が気づき始めた安全網の必要性

評価は「ゲート」ではなく「継続的な実践」だ AIパイロットを通過したはずのエージェントが、本番環境で想定外の挙動を見せる——そんな事例が増えている。そこで、企業の中には「AI評価チーム」という新たな職種を設ける動きが出てきている。 Google CloudでプロダクトマネジメントとデータAIクラウドを統括するマネージングディレクター、Yasmeen Ahmad氏はこう語る。 「自律型の複雑なエージェントはこれまで存在しなかったものだ。実際に現場で動くエージェントを見た顧客は、評価は一度やれば終わりではなく、継続的に行うものだと気がつき始めている」 Googleでは、AI評価チームをエージェント開発グループに組み込み、開発と評価を並行して進める体制を取っている。「エージェントの構築と同時に評価が走っている。そうすることで、速い反復サイクルが生まれる」とAhmad氏は言う。 ソフトウェア開発会社Innowise のCIO、Maksim Hodar氏によれば、他の企業でも大規模なAI・IT部門の中にAI評価タスクフォースを設ける動きが始まっているという。新たに採用するのではなく、データアーキテクト、セキュリティ担当、コンプライアンス責任者を組み合わせてチームを編成するケースも多いという。 「あれば良い」から「なければならない」へ AI評価チームのメンバーは、コーディングとビジネス倫理の間に立つハイブリッドな役割を担う。Hodar氏はこう断言する。「AI評価チームは『あれば良い』から『不可欠』へと進化しつつある。企業が盲目的なAI導入から脱却し、いわゆる『安全網』に対してより慎重なアプローチを取り始めている」 オブザバビリティやガバナンス製品など、AIの質の低い出力を防ぐためのツールが登場しているが、テクノロジーだけでは不十分だとHodar氏は言う。そのITツールが会社の価値観やGDPR(EUの一般データ保護規制)などの規制に沿っているかどうかを判断するのは、人間の役割だ。 「テクノロジーは技術的なエラーを検出できても、文脈を評価することはできない。テクノロジーは情報を提供するが、最終的にゴーサインを出すのは評価チームだ。説明責任は自動化できない」 テスト環境を通過したエージェントが、現場で失敗する理由 GoogleのAhmad氏も同じ見解を示す。オブザバビリティツールが提供するデータは評価チームに不可欠だが、テクノロジーだけではAIモデルやエージェントの不良な出力を修正するために必要な文脈を提供できない。AIエージェントはテスト環境では優秀な成績を収める。しかし、現実の状況での挙動を追跡するには人間の評価チームが必要だ。 「エージェント型アプリケーションは、想定したシナリオの単体テストは通過するかもしれない。しかしエージェントシステムは非決定論的な意思決定者だ。現実の世界でどのような挙動をとりうるか、そのすべてをテストしているわけではない」とAhmad氏は言う。 トークンの使用量、ツールの使用状況、ツールの障害、推論エラーといったデータはオブザバビリティツールで把握できる。しかし、問題の多くを修正するには人間の評価者が必要だ。評価チームは、エージェントが頻繁に犯す推論エラーに文脈を与えることができる。 「評価チームがエージェントの検証に費やす時間の大半は、『なぜここで推論が失敗したのか』を突き止めることに使われる」とAhmad氏、「エージェントが十分なコンテキストにアクセスできていないからだ。解決策は、エージェントが適切な推論判断を下せるよう、適切なレイヤーに適切なコンテキストを与えることだ」と続けた。 最大の障壁は技術ではなく、人間だ 契約ライフサイクル管理ベンダーAgiloftでAIオペレーション担当バイスプレジデントを務めるNoe Ramos氏は、優れた評価チームがカバーすべき課題として、ガバナンス、組織の文化的な準備状況、業務フローとの整合、そしてAIツールのビジネスへの測定可能なインパクトを挙げる。 「最大の障壁は技術的なものではなく、人間だ。強力なツールを導入しても、人々がそれを信頼せず、理解せず、自分の仕事にどう役立つかが見えなければ、うまくいかない」 Ramos氏はこう強調する。「AIは勢いだけで展開できるものではない」。AIを本格的にスケールさせるには、体系的な評価の仕組みが不可欠だ。 「AI評価とは安全のためだけではない。AIがノイズを増やすのではなく、明確さと行動をもたらすことを確かめるためのものだ」とRamos氏は言う。 Ramos氏は最近、ITバイスプレジデントからAIオペレーション担当バイスプレジデントに昇格した。評価をAgiloftのAI運用モデルに組み込むことが、チームのミッションだ。 評価チームが機能するための条件 「AI開発の優先順位は、聞こえてくる要望の大きさではなく、組織への貢献度で決めるべきだ」とRamos氏は言う。AI施策が声の大きい部門に引きずられるリスクを、氏は常に意識している。 評価チームをどこに置くかも重要だ。ITやセキュリティ、データ部門だけでなく、現場の業務部門も巻き込んだ場所に置くべきだとRamos氏は主張する。評価リーダーには、自社の業務フローへの深い理解が求められる。 「AI評価が失敗するのは、企業が自社のワークフローを把握できていないからだ。業務フローを整理せず、ボトルネックを特定せず、優先順位を揃えないまま——そんな状態でAIを評価しても意味がない」…

評価は「ゲート」ではなく「継続的な実践」だ

AIパイロットを通過したはずのエージェントが、本番環境で想定外の挙動を見せる——そんな事例が増えている。そこで、企業の中には「AI評価チーム」という新たな職種を設ける動きが出てきている。

Google CloudでプロダクトマネジメントとデータAIクラウドを統括するマネージングディレクター、Yasmeen Ahmad氏はこう語る。

「自律型の複雑なエージェントはこれまで存在しなかったものだ。実際に現場で動くエージェントを見た顧客は、評価は一度やれば終わりではなく、継続的に行うものだと気がつき始めている」

Googleでは、AI評価チームをエージェント開発グループに組み込み、開発と評価を並行して進める体制を取っている。「エージェントの構築と同時に評価が走っている。そうすることで、速い反復サイクルが生まれる」とAhmad氏は言う。

ソフトウェア開発会社Innowise のCIO、Maksim Hodar氏によれば、他の企業でも大規模なAI・IT部門の中にAI評価タスクフォースを設ける動きが始まっているという。新たに採用するのではなく、データアーキテクト、セキュリティ担当、コンプライアンス責任者を組み合わせてチームを編成するケースも多いという。

「あれば良い」から「なければならない」へ

AI評価チームのメンバーは、コーディングとビジネス倫理の間に立つハイブリッドな役割を担う。Hodar氏はこう断言する。「AI評価チームは『あれば良い』から『不可欠』へと進化しつつある。企業が盲目的なAI導入から脱却し、いわゆる『安全網』に対してより慎重なアプローチを取り始めている」

オブザバビリティやガバナンス製品など、AIの質の低い出力を防ぐためのツールが登場しているが、テクノロジーだけでは不十分だとHodar氏は言う。そのITツールが会社の価値観やGDPR(EUの一般データ保護規制)などの規制に沿っているかどうかを判断するのは、人間の役割だ。

「テクノロジーは技術的なエラーを検出できても、文脈を評価することはできない。テクノロジーは情報を提供するが、最終的にゴーサインを出すのは評価チームだ。説明責任は自動化できない」

テスト環境を通過したエージェントが、現場で失敗する理由

GoogleのAhmad氏も同じ見解を示す。オブザバビリティツールが提供するデータは評価チームに不可欠だが、テクノロジーだけではAIモデルやエージェントの不良な出力を修正するために必要な文脈を提供できない。AIエージェントはテスト環境では優秀な成績を収める。しかし、現実の状況での挙動を追跡するには人間の評価チームが必要だ。

「エージェント型アプリケーションは、想定したシナリオの単体テストは通過するかもしれない。しかしエージェントシステムは非決定論的な意思決定者だ。現実の世界でどのような挙動をとりうるか、そのすべてをテストしているわけではない」とAhmad氏は言う。

トークンの使用量、ツールの使用状況、ツールの障害、推論エラーといったデータはオブザバビリティツールで把握できる。しかし、問題の多くを修正するには人間の評価者が必要だ。評価チームは、エージェントが頻繁に犯す推論エラーに文脈を与えることができる。

「評価チームがエージェントの検証に費やす時間の大半は、『なぜここで推論が失敗したのか』を突き止めることに使われる」とAhmad氏、「エージェントが十分なコンテキストにアクセスできていないからだ。解決策は、エージェントが適切な推論判断を下せるよう、適切なレイヤーに適切なコンテキストを与えることだ」と続けた。

最大の障壁は技術ではなく、人間だ

契約ライフサイクル管理ベンダーAgiloftでAIオペレーション担当バイスプレジデントを務めるNoe Ramos氏は、優れた評価チームがカバーすべき課題として、ガバナンス、組織の文化的な準備状況、業務フローとの整合、そしてAIツールのビジネスへの測定可能なインパクトを挙げる。

「最大の障壁は技術的なものではなく、人間だ。強力なツールを導入しても、人々がそれを信頼せず、理解せず、自分の仕事にどう役立つかが見えなければ、うまくいかない」

Ramos氏はこう強調する。「AIは勢いだけで展開できるものではない」。AIを本格的にスケールさせるには、体系的な評価の仕組みが不可欠だ。

「AI評価とは安全のためだけではない。AIがノイズを増やすのではなく、明確さと行動をもたらすことを確かめるためのものだ」とRamos氏は言う。

Ramos氏は最近、ITバイスプレジデントからAIオペレーション担当バイスプレジデントに昇格した。評価をAgiloftのAI運用モデルに組み込むことが、チームのミッションだ。

評価チームが機能するための条件

「AI開発の優先順位は、聞こえてくる要望の大きさではなく、組織への貢献度で決めるべきだ」とRamos氏は言う。AI施策が声の大きい部門に引きずられるリスクを、氏は常に意識している。

評価チームをどこに置くかも重要だ。ITやセキュリティ、データ部門だけでなく、現場の業務部門も巻き込んだ場所に置くべきだとRamos氏は主張する。評価リーダーには、自社の業務フローへの深い理解が求められる。

「AI評価が失敗するのは、企業が自社のワークフローを把握できていないからだ。業務フローを整理せず、ボトルネックを特定せず、優先順位を揃えないまま——そんな状態でAIを評価しても意味がない」…
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