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所以，繼參與者*之後，資料規劃可說是數字營銷策劃中最常被用到的部分。資料規劃同時也應納入分析過程來考慮，而這也是下一個主題。
數字營銷原則11 ： 根據歷史資料所採用的“事後所見”方式來決定營銷方式是不夠的，營銷人要利用實時的資料分析來作出迅速判斷，不斷地根據實際情況來修正數字營銷策劃活動。
第14章：第四階段——資料的管理、分析及最佳化（2）
分析計劃
會學習的媒介是數字媒體通路的精華——至少也是潛力，強調“潛力”是因為資料本身並不提供學習能力，營銷人需要透過一套明確的架構及程式來從資料中獲得學習，但不幸的是，很多營銷人並不這麼做，他們掌握大筆的資料卻不知善用適當的資源及花足夠的時間來從資料中真正學到些什麼。
也許最讓營銷人感到卻步的是數量龐大的資料。每次和數字媒體的互動都會產生資料，但伴隨而來的卻是個迫切的挑戰：如何分析數以萬計的點選數並解讀背後的含意？這個從分析資料當中洞察出實際意義的機會（或挑戰）就是資料分析的本質：將瀏覽行為轉化成營銷決策時所需的可靠資訊。
談到分析這個主題時，有些營銷人可能會開始發呆，因為他們喜歡數字營銷策劃較吸引人的部分——簡報或檢視創意作品，然而資料分析才是能為你的努力創造額外價值的部分：這是通往數字營銷策劃的黃金之路，所以對營銷人而言，資料分析也應該是吸引人的部分。
在數字世界中，不同的科技環環相扣。當資料經由數字媒體衍生後，科技可用來追蹤、整合，並以可用的形式來呈現這些資料。隨著數字營銷的成長，各種追蹤工具也隨之日增，這些工具包含有複雜的關聯資料庫，透過分析處理模組來進行數百萬的資料分類及比較。然而，若分析的結果並沒有用來參與實際的決策，分析的優勢就完全喪失，因為這就好比是一個教練只看計分板卻不採取任何行動改變戰略。
理想狀態是，分析結果要產生能賴以改進及逐漸調適的洞察。分析和最佳化是緊緊相連的。當稍後提到最佳化時，你將明白在分析過程中最佳化是多麼順理成章的事。
如何制訂分析計劃
將目標及KPI相連
資料使數字世界得以被衡量，但還得抉擇哪些資料將被用於達到此目的。這時就需要為第一階段立下目標，設下相對應的KPI。如果招募新客戶是預設目標，新客戶率就是關鍵績效指標。若目標是讓更多既有客戶參加所辦的活動，則活動的參與率就是主要表現指標。
到目前為止，包含在計劃流程中的病毒式傳播與資訊傳遞、消費者自創內容、數字知覺等，都會成為關鍵績效指標。例如客戶是否響應了資訊，是否以病毒的方式散佈資訊以及是否參與了內容創造，這些都是你想要知道的資訊。所以通常都會有數個不同的關鍵績效指標來對應不同的目標。
衡量
關鍵績效指標基本上也可視為最重要的指標，但光憑它還無法提供充分資訊以瞭解來龍去脈。單單一個關鍵績效指標，就可有數種方式來幫助你看到消費者行為中更豐富的內涵，所以辨識出每個關鍵績效指標的衡量架構是很重要的。
分析
所謂分析就是對你的衡量方法探究一番，目的是瞭解你衡量的結果：也就是了解因果關係——這就是洞察的精華。
如何著手分析計劃
若缺乏適當的資源引導，分析計劃很快就會瓦解。分析會帶領你直搗數字營銷策劃的核心，所以你會需要專家。但專家是誰？他們會用什麼技術？多久需要再檢視一次結果？
分析的目的在於改變你的做法，但居然有很多公司手握資訊，做了分析，卻無法轉化成有意義的實際行動，而這也正是最後一步“最佳化”所要提的。
數字營銷原則12： 藉助可定址的媒體通路，營銷組合中的所有要素都能被衡量並最佳化以達到持續不斷的改進。數字營銷策劃將營銷進化成更可衡量的營銷。 。。
第14章：第四階段——資料的管理、分析及最佳化（3）
最佳化計劃
“成果營銷（Performance Marketing）”是時下的熱門用語，這有時是用來描述新媒體的饋贈機制，例如廣告聯盟，通常基於特定結果的需求應運而生。但它同時也用以形容科技與實時資料的應用來分析與最佳化表現。只要一有新的資料，精密的軟體就會追蹤並比較客戶的響應，接著針對結果最好的渠道作資源
