필수가 된 데이터 역량, 올인원 플랫폼으로 리서치 실습한 대학 사례
데이터를 다루는 역량은 이제 기업 실무자는 물론 학생·연구자에게도 필수입니다. 최근 대학을 비롯한 많은 교육기관에서 데이터 역량을 교육 목표로 한 다양한 수업 또는 관련 전공을 신설하고 있죠.
한국외국어대학교 상담·UX심리 전공의 ‘UX 리서치 설계와 실습’ 강의가 대표적인 사례입니다. 해당 강의는 데이터 수집 설계부터 분석까지, 데이터 활용 전과정에 대한 이해와 충분한 경험을 쌓는 것을 목표로, 올인원 리서치 플랫폼을 강의에 활용했습니다. 관련 지식이 적은 비전문가인 학생이 플랫폼을 활용해 실무에 필요한 통합적인 데이터 활용 프로세스를 실습한 사례를 소개합니다.
설계에서 분석까지, 올인원 리서치 실습
연구 및 실무에서 데이터를 잘 활용하기 위해서는 데이터 수집을 계획하는 것부터 분석을 통해 인사이트를 발견하고 다른 사람에게 전달하기까지, 전과정에 대한 이해와 충분한 경험이 필요합니다. 리서치를 잘 설계했더라도 분석하지 못하면 의미가 없고, 분석을 잘 하더라도 이를 활용하지 못하면 의미가 없죠.
이에 한국외국어대학교 상담·UX심리 전공의 ‘UX 리서치 설계와 실습’ 강의(이애라 겸임교수)는 데이터스페이스를도입하여 학생들이 데이터 수집부터 분석 및 활용까지 전과정을 실습할 수 있도록 했습니다. 데이터스페이스는 설문 편집·응답 수집부터 데이터 시각화까지 데이터를 수집하고 분석하는 전과정을 한 곳에서 할 수 있는 올인원 플랫폼입니다. 설문을 설계하고 응답을 수집하는 것부터 데이터 퀄리티를 위한 가공, 데이터 속 숨은 의미를 찾기 위한 분석까지 한 곳에서 가능한 플랫폼이기 때문입니다.
누구나 손쉽게 시작하는 리서치 설계
💬‘UX 리서치 설계와 실습’ 이애라 한국외대 겸임교수
“학생들에게 앱 서비스 UX 리서치를 실제로 진행하도록 하고, 정량 데이터를 수집할 때 데이터스페이스를 사용하도록 했습니다. 데이터스페이스는 템플릿이나 로직 등 기능이 다양하면서 UI가 직관적이고, 설문 편집을 위한 가이드도 상세해서 학생들이 설문을 손쉽게 짜볼 수 있었어요. 실제로 학생들이 데이터스페이스 헬프센터를 학습 자료로 사용했을 정도예요. 또 조사 상황별로 다양한 설문 템플릿이 제공되는데, 이를 보면서 ‘이런 조사에는 보통 이런 문항이 들어가는구나’를 자연스럽게 배울 수 있었죠.”
데이터스페이스는 설문조사 운영 경험이 없더라도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 설문 편집 기능과 다양한 문항 유형을 제공합니다. 이와 더불어 문항 유형별 안내와 사용 상황, 개인정보 수집 시 주의사항 등 설문 편집에 대한 상세한 가이드를 제공합니다.
- 객관식·주관식·평가형·NPS 등 다양한 문항 유형 제공
- 주요 조사별 설문 템플릿, 산업군별 경험 분석 솔루션 템플릿 제공
- 설문지에 글자 크기·컬러·이미지 등 서식 적용 가능
데이터스페이스 설문 편집 탭에서는 몇 번의 클릭만으로 손쉽게 다양한 유형의 문항을 만들 수 있습니다. 객관식·주관식·평가형 문항은 물론, 개인정보가 포함된 응답을 안전하게 관리할 수 있는 개인정보 문항과 별점 평가형·NPS·숫자 합계형 등 다양한 문항 유형을 제공합니다. 컨셉 평가, 고객 만족도 점수 등 주요 조사의 템플릿, 리서치 전문가가 설계한 산업군별 경험관리 솔루션 템플릿 또한 활용할 수 있습니다.
교차분석·시각화, 비전문가도 쉽게 시작하는 데이터 분석
데이터스페이스는 설문 데이터에 최적화된 웹 결과 분석 대시보드를 함께 제공합니다. 분석 난이도를 낮추고 실수를 최소화할 수 있는 다양한 편의 기능이 있어, 전문적인 데이터 분석 툴 관련 지식이 없더라도 문항 간 교차분석 및 결과 보고서 작성 등 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.
문항 유형별 가장 적합한 차트로 시각화
데이터를 수집한 후에는, 수많은 데이터에서 의미 있는 패턴이나 경향을 시각화해야 합니다. 같은 데이터라도 인사이트를 더욱 잘 발견할 수 있도록 가독성을 높이고, 분석자가 발견한 메시지가 잘 전달되도록 정리해야 하죠.
그런데 데이터 작업 경험이 적다면 시각화 작업에 특히 어려움을 겪곤 합니다. 데이터 유형별로 적합한 차트 유형이 다르기 때문입니다. 이러한 사용자를 위해 데이터스페이스는 객관식·주관식·평가형 등 문항 유형에 알맞은 차트를 자동으로 생성하는 시각화 기능을 제공합니다. 설문 완료 후 별도로 차트 이미지를 생성할 필요가 없죠. 자동 생성된 기본 차트 외에도 다양한 유형의 차트로 결과 데이터 시각화 방법을 변경할 수 있습니다.
- 객관식 단일형: 가로막대형(기본), 원형, 도넛형, 세로막대형 차트
- 객관식 복수형/순위형: 가로막대형(기본), 세로막대형 차트
- 주관식 문자형: 워드클라우드(기본), 문자 응답 원본 보기
- 주관식 숫자형: 세로막대형(기본), 문자 응답 원본
- 평가형: 원형(기본), 도넛형, 가로막대형, 세로막대형 차트
➡️ 데이터 시각화 더 알아보기: 시각화 툴 추천 등 자주 하는 질문 총정리 [FAQ]
💬‘UX 리서치 설계와 실습’ 이애라 한국외대 겸임교수
“데이터스페이스 웹 결과 대시보드는 기본적으로 데이터를 가독성있게 요약해서 보여주기 때문에, 경험이 적은 학생들이 데이터 분석에 느끼는 장벽을 낮추는 효과가 있습니다. 특히 응답이 다양한 차트로 자동 시각화되는데, 이를 살펴보면서 문항 유형별로 적합한 차트 유형을 익힐 수 있었죠.
또 대시보드에서 드래그앤드롭으로 분석 단위나 대상을 쉽게 설정할 수 있으니 직접 다양한 각도로 분석을 체험해 볼 수 있었습니다. 덕분에 학생들이 교차분석의 개념이나 데이터 읽는 방법을 쉽게 이해했습니다.”
엑셀 없이도 클릭만으로 교차분석까지
데이터스페이스는 웹 결과 대시보드에서는 클릭·드래그앤드롭 같은 간단한 마우스 동작만으로 교차분석을 해볼 수 있습니다. 집단별·문항별 응답을 비교 분석하기 위해 조사 완료 후 따로 데이터를 엑셀로 옮겨 피보팅하는 등의 과정이 필요 없죠.
- 💡교차분석이란?
- 교차분석은 집단별 응답을 비교 분석하는 대표적인 방법으로, 엑셀·스프레드 시트의 피봇 테이블을 떠올리면 됩니다. 한 문항의 응답을 다른 문항이나 응답자의 프로필 정보 등 다양한 데이터와 엮어 보는 분석 방법이죠. 이를 통해 설문 결과를 다양한 관점으로 분석할 수 있으며 더욱 유의미한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
통계적으로 유의미한 차이가 있는 값에는 자동으로 ‘컬러 코드’가 적용되어 수집그룹별 의견 차이를 한눈에 비교해 볼 수 있습니다. 설정된 신뢰수준 하에서 특정 보기를 선택한 비율이 전체 응답자가 해당 보기를 선택한 비율보다 통계적으로 유의미하게 높으면 붉은색으로, 낮으면 파란색으로 자동 음영 처리됩니다(통계적 차이 검정 중 구간 추정법을 활용).
데이터 분석 보고서 쓰는 법, AI 자동 보고서에서 힌트 얻기
모든 데이터 분석 과정은 후속 액션을 위한 의사결정을 내리기 위한 작업입니다. 분석 결과를 활용해서 좋은 의사결정을 내리기 위해서는 분석 결과를 잘 보고해야 하는데요. 웹 결과 대시보드는 데이터 분석 보고서의 훌륭한 예시를 제공합니다. 주요한 데이터와 그 의미를 자연어로 는 방법을 익히는 데 도움을 받을 수 있습니다.
- 스탯인사이트: 고유 알고리즘을 기반으로 데이터의 의미를 자연어 형태로 읽어줍니다. 설정한 분석 단위를 기준으로 통계적으로 유의미한 차이가 있는 데이터를 자동으로 읽어줍니다.
- 웹 프레젠테이션 기능: 설문 결과 화면 그대로 보고 및 공유에 활용할 수 있는 웹 프레젠테이션 기능을 제공합니다. 웹 대시보드에서 다양한 분석 단위 및 분석 기준을 실시간으로 설정한 화면을 바로 프레젠테이션할 수 있습니다.
- PPT 자동 보고서 다운로드 기능: 텍스트·테이블·차트를 직접 편집할 수 있는 PPT 자동 보고서 다운로드 기능을 제공합니다. 이에 웹 결과 화면이나 프레젠테이션 모드를 바로 공유하기 어렵다면 별도 PPT 자동 보고서 다운로드 기능을 활용할 수 있습니다.
💬‘UX 리서치 설계와 실습’ 이애라 한국외대 겸임교수
“데이터스페이스는 ‘올인원’ 플랫폼이라는 데에 강점이 있다고 생각합니다. 설문 설계부터 분석과 시각화까지 한 플랫폼에서 가능해야 ‘설문을 이렇게 만들면 결과가 이렇게 나오는구나’를 눈으로 보면서 빠르게 개선할 수 있기 때문이에요. 분석을 위해 별도 전문가용 툴을 익혀야 하거나, 데이터 전처리 작업을 해야 한다면 배우는 단계에서는 장벽이 될 수밖에 없고요. 이런 관점에서 비전문가인 학생들이 데이터 역량을 기르기에 좋은 플랫폼이라고 생각합니다.”
원활한 팀 프로젝트, 종강 후에도 자산으로 축적되는 데이터
데이터 수집·분석을 처음 배우거나 실습하는 단계라면, 여러 사람과 협업하는 경우가 많을 겁니다. 이때 중요한 것이 데이터의 원활한 공유입니다. 데이터스페이스는 하나의 단체 스페이스에 멤버를 초대해서 사용하는 협업 툴입니다. 멤버별 권한을 세부 설정할 수 있고, 꼭 필요한 멤버만 프로젝트에 초대해서 데이터를 열람하고 협업하게끔 조정할 수도 있죠.
또한, 데이터스페이스에서 수집한 모든 데이터는 개인이 아니라 조직의 자산으로 축적됩니다. 개별 설문의 소유권자인 멤버가 계정을 삭제하는 등 구성원이 바뀌어도 데이터는 남죠. 이에 데이터를 연간/월간으로 수집해 트래킹하거나, 과거에 수집했던 데이터를 다시 참고 및 활용하는 데 제한이 없습니다.
➡️ 지난번 조사 결과 어딨지? 기업이 데이터를 활용하지 못하는 이유
데이터스페이스 더 알아보기
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데이터스페이스는 경험을 측정할 수 있는 다양한 문항 유형과 로직을 지원하며, 설문 데이터에 최적화된 분석 기능을 제공합니다. 설문 설계 단계부터 데이터 분석까지, 필요시 오픈서베이 전문가의 도움을 받을 수도 있습니다. 아래 링크를 눌러 소개서를 살펴보세요.
오픈서베이 콘텐츠 마케팅 매니저
