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.

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.

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

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

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

데이터스페이스에서 설문 편집 시 임베디드 데이터를 활용하려면 사용할 응답자 정보를 파라미터 키 혹은 패널 프로필 형태로 스페이스에 등록하고, 원하는 설문에 임베디드 데이터를 추가하여 문항에 반영하고, 임베디드 데이터를 포함한 수집 그룹을 생성해야 합니다. 구체적인 사용 방법은 아래 아티클에서 살펴볼 수 있습니다.

설문에 추가한 임베디드 데이터로 수집한 데이터는 결과에 저장됩니다.

단, 회원 이름·ID·전화번호 등 개인정보는 설문을 개인화하는 용도로만 활용하고 결과 데이터에는 개인정보 보호를 위해 저장하지 않도록 권장합니다. 이 경우에는 설문 문항에서 ‘URL 파라미터 참조’ 기능으로 설정하면 설문 참조 용도로만 쓰이고 결과 데이터에 저장되지 않습니다.

이미 등록한 파라미터 키는 수정할 수 없습니다. 변경이 필요하다면 해당 파라미터 키를 삭제한 후 다시 등록해 주세요.

데이터스페이스에서 URL 파라미터 추가에 제한을 두고 있지는 않지만 응답자의 브라우저 별 URL 길이 제한이 있어 안정적으로 1개의 설문에 최대 10개까지만 포함하도록 권장하고 있습니다.

참조 값이 없는 상태로 설문을 발송하면 응답자 입장에서 참조 영역이 공백으로 노출됩니다. 이 경우 응답자에게 좋지 않은 경험이 될 수 있기 때문에 이를 방지하기 위해 참조 값이 없을 경우에 노출되는 ‘기본 값’을 미리 설정해 둘 수 있습니다. 아래 아티클을 통해서 설정 방법을 확인할 수 있습니다.

설문에서 파라미터를 추가하지 않고 링크 뒤에 별도로 입력하면, 파라미터 기능이 활성화되지 않습니다. 오픈서베이 시스템에서 정상적인 절차를 거쳐서 생성한 파라미터인지 검증하는 단계가 있기 때문입니다. 이에 파라미터를 활용하고 싶다면 반드시 데이터스페이스에서 제공하는 방식으로 활용해 주세요.