前述的 LINE 官方帳號好友累積、會員經營、行銷互動，都應該根據數據資料來驅動。因為在數位行銷的世界裡，品牌主或行銷人員，是透過數據資料來認識消費者的樣貌。唯有精準的了解消費者，才可能將消費者精準地分類，並使用相對應的內容、誘因來與消費者互動。
數據可以依據「擁有者」的不同，分類為 第一方、第二方、第三方數據。第一方數據（First-Party Data）是指企業自己擁有的數據。從品牌的視角來看，第一方數據是自己蒐集、自己擁有、自己使用的數據。對於 LINE 官方帳號的經營者而言，LINE 原生後台能夠檢視、分析、運用的數據，即是第一方數據。
LINE OA 能蒐集到的是第一方數據，而非第二方或第三方數據。第二方數據是由第一方數據的擁有機構，提供給另一間公司使用的數據。最典型的案例是 Facebook 提供給廣告主／品牌主的數據。第三方數據則是由和顧客沒有直接關係的第三方所蒐集的數據。最典型的案例是 Google 提供給品牌分析的數據，但透過一些第三方工具，還是能 將第三方數據和第一方數據整合應用。
近年來，第一方數據的重要性有逐漸上升的趨勢，主因是第二方數據的廣告紅利下降、第三方數據的限制變多。第三方數據受到全球隱私權政策加嚴影響，蒐集上受到重重限制；第二方數據則主要用於廣告與獲客，然而近年來數位廣告紅利逐漸流失，維繫一個舊客戶的成本大約是獲得一個新客戶成本的 1/10。因此，品牌紛紛投入更多資源蒐集與利用第一方數據，以針對既有顧客進行更全面、深層的認識，深化會員經營。
我們了解到 LINE 能夠協助經營者蒐集到第一方數據，更清楚了解消費者的輪廓。下一步呢？
如同本文開頭所述，LINE 官方帳號的經營者可以分成不同的事業規模。對於比較小規模的經營者而言，或許 LINE 原生後台的數據就足夠；對於中型品牌與中小企業，可能除了原生後台外，需要串接一些輕量的外掛模組；而對於大型集團而言，強烈建議訂閱企業版的專業數據平台，進行進階的數據洞察與串接。
以下會分別介紹 LINE 原生後台數據、小型外掛工具、與更進階的數據應用平台功能。
▼ 原生後台數據
LINE 官方帳號後台的「分析」頁面中，可以看到基本的分析數據。基本上，所有 LINE 後台的原生功能，都能看到相對應的數據。包含以下幾類：
好友相關：封鎖人數、好友人數、好友加入管道（可依據性別、年齡、地區篩選）。
訊息相關：各類訊息的曝光數、開封數、點擊用戶數量。
推廣相關：優惠券、集點卡的使用人數與狀況。
▼ 蒐集數據外掛工具
SurveyCake 是現在品牌最常使用的線上問卷平台之一，許多品牌使用它來蒐集消費者的回饋。然而蒐集完問卷填答資料之後，將問卷資料與其他數據整合需要歷經資料整理的程序，利用這些數據來發起後續的行銷互動又是另一大工程。而 漸強實驗室的 MAAC，可以將這些都自動完成。此外，MAAC 這個平台的串接彈性大，也可以串接 Google 表單。
若品牌透過 LINE 蒐集的數據不足夠，希望能將更多數據匯集至一個平台，來做更有數據基礎的商業決策，那麼許多品牌能想到的是將 Google Analytics (GA) 的數據匯入 LINE OA 的管理後台。漸強實驗室的 全方位行銷平台 MAAC 在可以管理 LINE 官方帳號數據的同時，提供非常快速、且具有多元接口的數據串接服務，可以與上個項目提到的問卷系統、GA、自家電商數據等迅速整合。
較大規模或擁有多元受眾的品牌，很可能會需要更多元的數據資料。以下列舉幾項 LINE 原生後台沒有提供的進階數據應用，需要透過加購外掛功能來實現。
LINE 官方帳號在獲客與累積好友階段，經常需要追蹤不同導流連結、加好友管道的成效。雖然 LINE 原生後台就有這個功能，但是使用漸強實驗室提供的進階版功能，可以設定不同連結所帶來的潛在營收數字，也能夠以 LINE utm 的形式設定更細緻的數據追蹤，並將導流連結分群分組管理。
運用 MAAC 全方位行銷平台，可以替 LINE 好友以自動化的方式貼上更多元的標籤，並且能針對這些分眾標籤進行多種分析應用。「標籤覆蓋率」可以告訴 LINE OA 經營者所有好友之中，有多少好友身上帶有分眾標籤，這個指標能讓經營者知道目前的分眾夠不夠細緻與全面。
「標籤濃度」則可以篩選出被多次貼上同樣標籤的人，讓被多次貼上同一個標籤的好友，能夠與只被貼上一次的好友區隔開來。例如：購買辦公用品的人，會自動被貼上「購物：上班系列」的標籤，當品牌想找出對於購買辦公用品「高度」有興趣的人，則需要標籤濃度的功能。
將標籤用來分類 LINE 好友的方式，很難一開始就做到很精準，通常都要依據數據的回饋，來不斷調整標籤。本文前面有提過分眾標籤的常見應用，是依據「好友來源」與「產品偏好」來分眾，而 MAAC 提供的標籤功能，即可檢視特定行銷活動與訊息，在不同「好友來源」、不同「產品偏好」受眾上的成效，以據此調整行銷溝通的訊息，以及標籤分眾的方式。
MAAC 這個平台的功能，也包含自動生成一些品牌常用的標籤。「會員忠誠度分級」會綜合根據用戶的 LINE 互動行為、購物車停留時間、商品瀏覽行為、結帳次數與時間點等等，來將用戶貼上不同等級的標籤。讓品牌了解，哪一些好友是高價值用戶，值得投入更多資源。
上述的 MAAC 全方位行銷平台，擁有橫跨許多產業、超過 500 個客戶的海量數據資料，因此可以提供給中大型企業以下的大數據應用。
有一些預測型分眾工具，能夠使用 AI 與巨量數據驅動，來自動替品牌生成最具有購買潛力的一群受眾。例如，當 LINE 本身的資料量不足時，品牌可以將 LINE 串接 Google Analytics (GA)，並搭配使用 GA 的數據與 AI 模型來預測，讓品牌能一鍵篩選出近期最有機會消費的 LINE 好友。
找到最有機會消費的受眾後，下一步是對這群受眾再細分成不同群，分別推播他們各自感興趣的商品資訊。這件事情可以利用良好的標籤分眾來完成，但若尚未建立完善的標籤分眾系統，則可使用 AI 與數據驅動的商品推薦訊息功能。全台最大的吃喝玩樂平台 GOMAJI 即使用商品推薦訊息，實現高達 81% 的商品推播訊息點擊率！（看 GOMAJI LINE 官方帳號行銷完整案例）
找到了對的人、對的商品，剩下的就是在對的時間發送訊息。「智慧發送時間」蒐集了用戶使用 LINE 的時間，與不同時間的行為，來幫助 LINE OA 經營者自動在每個好友最可能開封、點擊的時間發送訊息，有效提升用戶開封率、減少擾民與封鎖率。
LINE 行銷專家漸強實驗室推出許多 LINE 官方帳號經營的視覺化分析圖表，包含多項指標，其中最具特色的，是 LINE「好友互動指標」。品牌經常不太確定自己該投入多少資源在 LINE OA 的經營上，更無法確定怎麼樣的互動率、活躍度算是「好」。獨家的「好友互動指標」蒐集了業界的客戶數據，供品牌了解自己在業界的位置。
資料來源： 一張圖看 LINE 官方帳號互動競爭力
數據行銷（data marketing）的流程複雜、眉角多，卻是數位行銷不可或缺的基礎。數據能幫助我們了解消費者，而擁有夠完整的數據才能完整了解消費者，建立個人化的「360 度顧客輪廓」，也才能讓行銷活動、決策等都由數據驅動。LINE 官方帳號經常只是數據蒐集與應用的其中一環，建議品牌透過多元管道經營顧客，並完成其他平台與 LINE 的數據整合。
CDP（Customer Data Platform）是統整第一方數據資料的一個平台。行銷人員會使用許多不同系統與管道與進行與消費者的互動，如 LINE OA、簡訊、自家電商官網等等，原先都是獨立運作，並不會互相傳遞資料，因此很難發揮來自不同管道的數據累加起來的價值，想要有數據洞察更是困難。漸強實驗室提供的數據串接服務，讓品牌經營者與行銷人員能夠不需工程技術，就將 LINE OA 與其他系統的數據統整起來，並透過 LINE 綁定 比對會員身分資料，使個別消費者的輪廓更加清晰。
