大家好,

我正在开发一个免费的应用程序，结合了广告和订阅收入模型。使用PostHog进行特性分析，关闭了GDPR/DPDP要求的默认优先选择。

这里的困境是：

PostHog分析是做出好产品决策的关键——哪些功能被使用，用户在哪里掉头，什么驱动了付费转化。没有它，早期我就像是在黑暗中飞行。然而，根据GDPR，我已经知道了答案：在GDPR下，您不能拒绝服务如果用户拒绝同意。在印度的DPDP法案（我来自那里）甚至更明确——同意必须是“无条件”的，这意味着“接受分析或离开”是明确禁止的。

所以我的设置是：在登陆时，友好的提醒，解释收集的内容（功能名称，永远不会是内容），让他们选择，允许他们在设置中更改它。这意味着一些用户会拒绝，并且我会缺乏数据。

我真正感兴趣的问题是：

  1. 如何在分析同意屏幕上呈现分析，以获得诚实的同意而不是操纵性？使用简单的语言解释（“我们跟踪您使用的功能，永远不会是其中的内容”）是否比使用通用的“帮助我们改进”提示更有效？
  2. 对于那些拒绝的用户——您是否收集任何内容？我正在考虑真正匿名的聚合计数（没有用户ID，只是“功能X今天被使用了N次”）作为一个单独的非同意层。法律，但是否值得花费工程资源？
  3. AdMob同意是单独的要求（ATT在iOS，GDPR UMP在Android）。您是否先询问分析同意还是广告同意？顺序是否影响接受率？
  4. 有人有实际的分析同意率数据吗？这适用于工具/生产力应用程序？

讽刺的是：最有可能拒绝分析的用户可能是最活跃并且最关注隐私的用户。因此，我缺乏的样本是系统性有偏的。