데이터스페이스가 피드백과 가장 다른 점은 ‘프로젝트 관리’와 ‘멤버별 권한 설정’을 할 수 있다는 점입니다.

피드백은 프로젝트 관리 개념이 없어서 오래 사용하다 보면 다양한 부서에서 생성한 여러 프로젝트별 설문이 한 공간에 쌓여 있었습니다. 또한 프로젝트 유형이나 주제별 설문을 폴더로 묶어서 관리할 수 있는 기능이 없어서, 설문 관리에 어려움을 겪는 사용자도 있었습니다.

이에 데이터스페이스는 주제별로 설문을 묶어서 관리할 수 있는 프로젝트 관리 기능을 추가했습니다. 이를 통해 소속 부서나 주제 등을 기준으로 설문을 그룹화해서 관리할 수 있습니다.

데이터스페이스는 새로운 멤버 초대 및 삭제, 개인정보 데이터 조회 및 다운로드 등 권한을 멤버별로 세부적으로 설정할 수 있습니다. 이를 통해 개인정보를 더욱 안전하게 보호하고 주의가 필요한 민감 기능을 권한을 부여 받은 멤버만 제어하도록 운영할 수 있습니다.

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이외에도 데이터스페이스에는 피드백에서는 접할 수 없는 다양한 새로운 기능이 추가됐습니다.

데이터스페이스는 외부 툴에서 수집한 데이터도 분석할 수 있도록 외부 데이터 업로드 및 구글폼 임포트 기능을 제공합니다. 이에 Excel 혹은 csv 형태의 데이터를 업로드하거나 구글폼으로 수집한 데이터를 연동해서 데이터 분석 툴 오픈애널리틱스를 통해 분석할 수 있습니다.

데이터스페이스는 응답 수집 URL에 파라미터를 추가하는 기능을 제공합니다. 이에 고객의 이름, 방문 매장명, 구매 제품, 회원 등급 등 이미 확보하고 있는 고객 정보를 파라미터로 삼아서 개인화된 설문을 보낼 수 있습니다. 이렇게 응답 수집에 활용한 파라미터는 데이터 분석 과정에 변수로도 활용할 수 있습니다.

데이터스페이스는 피드백의 주소록 기능을 더욱 고도화한 ‘패널 관리’ 기능을 제공합니다. 피드백 주소록이 제공하던 Excel 연락처 업로드 및 라벨 관리 등 기능을 그대로 지원하면서, 각 패널 프로필 정보를 수시로 업데이트하거나 그룹을 나눠서 관리할 수 있는 등 기능이 추가됐습니다.

데이터스페이스는 응답 품질 점수를 제공합니다. 응답 진입률·응답 완료율·응답 소요 시간 등 지표가 포함됩니다. 이를 통해 설문을 몇 명이나 열어봤는지, 얼마나 응답을 완료했는지, 응답하는 데 얼마나 시간이 걸렸는지 등을 파악할 수 있습니다.

위와 같은 지표는 응답자에게 예상보다 오래 걸리는 설문을 제공한 것은 아닌지, 어떤 채널로 설문을 발송할 때 진입률과 완료율이 낮아지는지 등을 고민할 때 참고할 수 있습니다. 혹은 특정 응답자의 불성실 응답 여부를 파악할 때도 활용할 수 있습니다.

응답 품질 점수를 통해 파악한 불성실 응답은 분석 대상에서 제외하는 것이 좋습니다. 이외에도 응답 대상자 조건에 해당하지 않는 사람의 응답이나, 질문 의도를 오해해서 한 오응답도 경우에 따라 제외할 필요가 있습니다. 그래야만 전체 응답 데이터를 분석할 때 영향을 받지 않을 수 있습니다. 이를 ‘응답 관리’ 혹은 ‘데이터 클리닝’ 작업이라고 부릅니다.

데이터스페이스는 데이터 수집 이후 중 분석 대상에서 제외할 응답을 숨기는 ‘응답 관리’ 기능을 제공합니다. 피드백과 달리 보기 번호와 내용을 함께 살펴보면서 숨길 응답을 고를 수 있고, 필터 기능을 활용해 숨길 응답을 일괄 선택할 수 있는 등 더욱 고도화된 기능을 제공합니다.

데이터스페이스는 API를 활용해서 외부 서버와 연동할 수 있습니다. 이를 통해 기업이 자사 서버에 있는 고객 정보를 응답 수집 URL에 파라미터로 붙이거나, 자사 서버에 있는 고객 프로필 정보와 데이터스페이스 패널 정보를 동기화하거나, 데이터스페이스를 통해 수집한 응답 데이터를 자사 서버에서 열람할 수 있습니다.

그럼 예를 들어서 고객에게 ‘결제’라는 이벤트가 발생했을 때 데이터스페이스 API를 호출해서 해당 고객의 ID와 결제 정보를 기준으로 만족도 조사 설문을 발송하고 추후 해당 정보를 바탕으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 물론, 이는 결제 이외 회원가입, 회원 정보 수정, 마케팅 정보 수신 거부 등 이벤트를 기준으로도 가능합니다.

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