임베디드 데이터란, 설문 응답으로 새롭게 수집하지 않고, 사용자가 이미 확보하고 있는 응답자 정보를 결과에 포함해 분석에 활용할 수 있는 기능입니다.

예를 들어, 자사가 보유하고 있는 고객의 이름·나이대·성별·회원 등급·방문 매장명 등의 정보가 이에 해당합니다.

이러한 응답자 정보를 설문 중 문항으로 다시 수집할 수도 있지만, 문항 수를 불필요하게 늘리는 방식은 설문 운영자와 응답자 모두에게 번거롭고 비효율적인 경험이 될 수 있습니다.

임베디드 데이터는 이러한 불편을 해소하기 위해 제공되며, 기존에 확보한 응답자 정보를 설문 응답 시 활용하거나 결과와 매칭해 분석할 수 있도록 도와줍니다.

데이터스페이스에서는 이 기능을 통해 보다 개인화된 설문 경험을 제공하고, 응답 결과와 결합하여 보다 정교한 분석을 수행할 수 있습니다.

데이터스페이스의 임베디드 데이터 유형은 아래와 같습니다.

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 사용합니다.

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