임베디드 데이터란 설문 응답으로 새롭게 수집하지 않고 사용자가 이미 확보하고 있는 응답자 정보로써 결과에 포함하여 분석에 활용할 수 있습니다. 자사가 보유하고 있는 고객의 이름·나이대·성별·회원 등급·방문 매장명 등 정보가 대표적인 예시입니다.

이러한 응답자 정보는 설문을 진행할 때 문항으로 만들어서 한 번 더 응답하도록 할 수도 있지만, 문항 개수를 불필요하게 늘리는 일이라서 설문을 운영하는 입장이나 응답하는 입장에서 모두 불편한 경험을 할 수 밖에 없게 됩니다.

임베디드 데이터는 위와 같은 불편점을 해소하기 위해서, 이미 확보한 응답자 정보를 설문 응답 시 활용하거나 매칭해서 볼 수 있도록 만든 기능입니다. 덕분에 데이터스페이스에서는 사용자가 이미 확보하고 있는 응답자 정보를 설문지에 추가해서 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있으며, 설문 응답 결과와 결합하여 상세 분석에 활용할 수도 있습니다.

데이터스페이스의 임베디드 데이터 유형은 아래와 같습니다. 데이터 유형은 앞으로 확장해 나갈 예정입니다.

자사의 DB에 이미 저장되어 있는 고객의 정보를 데이터스페이스에서 파라미터 키로 등록하고 설문 응답 링크에 이를 추가하는 방식입니다. 일반적으로 데이터스페이스에 고객의 정보를 등록하지 않고 일회성으로 특정 설문에 정보를 활용하고 싶을 때 주로 사용합니다.

자사가 보유한 고객의 정보를 데이터스페이스 패널 프로필 기능을 활용하여 등록하고 이를 설문에 추가하는 방식입니다. 일반적으로 데이터스페이스에서 고객의 정보를 패널로 관리하면서 정기적으로 설문에 자주 활용하고 싶을 때 주로 사용합니다.

임베디드 데이터 기능을 활용하면 하나의 설문으로도 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있습니다. 오프라인 매장 방문 고객 만족도 조사를 예로 들어보겠습니다. 임베디드 데이터 기능 없이 매장별 만족도 조사를 진행한다면, 매장별 만족도를 각각 측정하고 싶을 때 만족도 조사 설문지를 매장 개수만큼 따로 만들어서 운영해야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 매장에 대한 응답인지 확인할 수 없기 때문입니다.

데이터스페이스에서는 임베디드 데이터 기능을 활용해서, 매장명으로 데이터를 추가한 후 설문에 반영할 수 있습니다. 그럼 매장별 고객에게 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있고, 데이터 분석 시에도 매장명을 기준으로 매장별 만족도 조사 결과를 각각 분석하거나 통합해서 분석할 수 있습니다.

설문 응답 결과를 분석할 때 임베디드 데이터를 변수로 불러와서 결과 분석에 활용할 수도 있습니다. 지역별 호텔 만족도 조사를 예로 들어보겠습니다. 이용객이 어느 지역의 호텔에 방문했는지 정보를 미리 가지고 있어 임베디드 데이터로 추가했다면, 설문에서 따로 물어보지 않아도 분석 시 지역별 호텔명 정보를 불러올 수 있습니다. 그럼 호텔 이용객의 전체 만족도와 지역별 호텔 만족도를 함께 살펴보고 비교 분석할 수 있습니다.