跨境电商营销应该以大数据为先，通过数据实实在在解决营销中的各种问题，而不仅仅靠经验判断。具体来说，数据在跨境电商营销中可以提供的支持包括:
1.用户行为与特征分析
通过积累足够的用户数据，分析用户的喜好与购买习惯，做到“比用户更了解用户自己”。这是许多大数据营销的前提与出发点。
2.精准营销信息推送
通过用户特征数据支撑及详细准确的分析，实现真正的精准营销。现在的RTB(实时竞价)广告等应用则展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的就是大数据的支撑。
3.引导产品及营销活动投用户所好
通过数据分析，在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，
企业极大的支持。
从产品设计、推广等多方面投其所好。数据分析能洞察新市场，并在把握经济走向上给予企业最大的支持。
4.竞争对手监测
可以通过大数据监测分析得知竞争对手在做什么、有什么布局，从而了解竞争对手目前的状况并预测其未来的动作。
5.品牌传播及危机监测
可以进行品牌传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分析、口碑品类分析、产品属性分析等，也可以通过监测掌握竞争对手的传播态势，并参考行业标杆进行用户策划。
在品牌危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和预警，按照人群社会属性分析事件过程中的观点，识别关键人物和传播路径，抓住源头和关键节点，从而快速有效地处理危机。
6. 重点用户筛选
通过用户主要访问的网站及其在社会化媒体上发布的各类内容、与他人互动的内容等大数据分析，可以发现哪些是最有价值的用户，从而帮助企业筛选重点的目标用户。通过大数据掌握重点用户使用产品的状况后，可及时改善用户体验。
7.客户分级管理支持
大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像的各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理与社会化数据结合，丰富用户不同维度的标签，并动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。
8.市场预测与决策分析支持
关于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过，沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例就是那时的杰作。大数据时代数据的大规模与多类型对数据分析与数据挖掘提出了新要求。
