資料服務是解決數位行銷中數據分散和決策效率低的全面解決方案，其核心在於透過數據整合（設計儀表板）、數據監測（導入工具） 和數據分析（提供行業洞察） 三大環節，以 OKR 思維克服 Silo Effect、看全盤成效、監測所有目標並累積第一方受眾，從而長期優化企業體質。
「資料服務」(Data Service)，認為它能解決數位行銷中數據分散、難以評估的問題，並提升整體成效。資料服務包含數據整合、數據監測和數據分析。
- 單純媒體購買的不足：當數位行銷進入更深層領域時，只看媒體成效數字（曝光、點擊）已不夠。需要一個能串聯所有行銷、更全面的資料服務。
- 導入資料服務的必要性：數位技術突飛猛進，需要運用新數據做判斷和MarTech技術解決問題。資料服務提供數據挖掘的中樞，讓數位行銷做得更好、更全面。
- 運用資料服務的四點信仰：
- 看全盤成效：自媒體和廣告媒體界線模糊，應一起看整體成效，求同存異。
- 所有行銷目標都應能被監測：被監測才能衡量。應以轉換為主要監測目標，即使是內容互動也要能說服使用者轉換並可評估。
- 盡早累積第一方受眾：使用CRM工具和代碼管理工具監測使用者行為，收集使用者維度，圈出自己的受眾。
- 運用雲端工具克服Silo Effect：使用多方協作的資料平台，落實數據當責。
- 資料服務的三大部分：
- 數據整合 (Data Integration)：解決數位行銷管道分散的問題。行銷管道（自媒體、媒體採購、內容合作等）各有報表，但都與生意和行銷目標緊扣。數據整合的核心是規劃設計數據儀表板 (Dashboard)，整合不同來源數據，讓決策者快速抓到重點，提高判斷效率。代理商可根據客戶產業設計專屬儀表板，讓客戶繞過學習曲線直接使用。
- 數據監測 (Data Monitoring)：解決媒體成效數字片面分散的問題。需要導入工具來監測數據，獲得更綜合的觀點。
- 數據分析 (Data Analysis)：提供inside，告訴客戶為什麼要這樣做。數據分析不僅是使用工具和工程，更需要了解客戶產業、熟悉媒體生態鏈知識，並具備使用數據做決策的能力。能針對媒體配置和行銷策略做出判斷，才能真正影響生意。
- 數據行銷是療程：講究持續不斷地利用數字和數位工具挖掘更深數據，並利用這些數據影響生意。需要不斷提出問題並改善，提升業務業績。
- 資料服務與KPI/OKR：
- 傳統KPI制：雙方議定標準媒體成效和費用，然後執行。在數位行銷成效變化快的情況下，這種方式優化效率低。
- 資料服務更像OKR制：雙方議定一個最重要的目標（OKR），朝目標前進。針對執行中的問題和發現的狀況加以優化。導入透明、即時化的數據服務，找出與生意有關鍵影響的Key Result（領先指標/關鍵指標）。
- 資料服務的本質：不是承諾特定的轉換數或銷售額。而是透過長期優化服務，幫助企業透過數據判斷調整方向，提升體質。它不能告訴你今天的轉換數，但能告訴你今天做得比昨天更好。
- 客戶與資料服務提供者的關係：應該是夥伴關係，共同合作。如果只將其視為流量購買者，資料服務難以深入，無法幫助企業找到問題和做配置。