파라미터란 설문 응답으로 새롭게 수집하지 않아도 사용자가 이미 확보하고 있는 응답자 정보를 말합니다. 자사 회원 DB에 이미 저장되어 있는 고객의 이름·나이·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.

파라미터 기능은 데이터스페이스가 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 반영해서 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있으며, 데이터 분석 시에도 파라미터로 이미 확보해둔 응답자 정보를 불러와서 상세 분석에 활용할 수도 있습니다.

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파라미터 기능을 활용하면 하나의 설문으로도 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있습니다. 오프라인 매장 방문 고객 만족도 조사를 예로 들어보겠습니다. 파라미터 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 파라미터 기능을 활용해서, 매장명으로 파라미터를 생성한 후 설문에 반영할 수 있습니다. 그럼 매장별 고객에게 개인화된 응답 경험을 제공할 수 있고, 데이터 분석 시에도 매장명 파라미터를 기준으로 매장별 만족도 조사 결과를 각각 분석하거나 통합해서 분석할 수 있습니다.

오픈애널리틱스에서 파라미터 값을 변수로 불러와서 결과 분석에 활용할 수도 있습니다. 지역별 호텔 만족도 조사를 예로 들어보겠습니다. 이용객이 어느 지역의 호텔에 방문했는지 파라미터 정보를 미리 가지고 있다면, 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.