大数据营销和推广的关键使用价值来自以下几个方面：
首先，分析用户的个人行为和现状
明显，如果积累了足够的用户数据信息，它可以分析用户的爱好和购买习惯，甚至保证“比用户更多地控制用户”。拥有这个，这是许多大数据营销和推广的前提和立足点。不管怎样，这些将是“一切都以客户为中心”充当口号的公司可以考虑一下，以往， 您真的可以全面掌握客户的要求和感受吗？也许只有在大数据时代解决这个问题的答案才更加确定。
第二，大数据营销信息推送支持点
从那以后已经过去了多少年大数据营销一直被许多公司谈论，但是只有少数真正的保证，代替， 浪费信息泛滥。毕竟，关键是过去的大数据营销不是很精确。由于其缺乏用户特征数据信息的支持点和详尽而准确的分析。相对来说当今的RTB广告和其他应用程序向您展示了比以前更高的准确性。背后是大数据支持点。
第三，正确引导商品和事件营销对用户有利
如果您可以在制造产品之前掌握潜在用户的关键特征，他们对商品的希望，这样您的产品制造就可以顺利进行。如，在Netflix拍摄《纸牌屋》之前，那是， 根据大数据分析， 我们知道最喜欢的电影导演和潜在观众的知名演员，结果确实吸引了观众的心。再举一个例子在宣传《小时代》之后也就是说， 根据微博的大数据分析， 众所周知，他电影的主要观众群是90年代后的女士。因此， 活动结束后，营销是这一群体的关键。
第四，竞争对手检测和品牌营销
许多公司希望掌握竞争对手的行为。即使对方不容易告诉您，但是您可以从大数据检测和分析中学习。品牌营销的有效性也可以基于大数据分析来选择。如，能够进行传播趋势， 内容状态分析， 互动通讯用户分析， 正面和负面情绪分类， 用户评估类别分析， 产品属性遍布 等等，能够根据检测结果掌握竞争对手的传播趋势，并可以参考制造业模型用户程序规划，根据用户的声音计划来计划内容，它甚至可以评估新浪微博排水矩阵运行的实际效果。
第五，适用品牌危机检测和管理方法
自媒体时代以来，品牌危机已使许多公司填补了饥饿，他们几乎不知道大数据可以为公司提供早期见解。在爆发的整个过程中，最重要的是追踪困境蔓延的发展趋势，确定主要参与人员，快速便捷地解决。大数据可以收集负面信息并定义内容，开始困境跟踪并立即发出警报，根据该群体的社会属性分析，聚类算法在恶性事件整个过程中的见解，确定核心人物并传播相对路径，为了维护企业和产品的信誉，掌握根本原因和关键节点，快速合理地解决难题。
第六，企业关键客户选择
许多企业家担心的是：在用户中， 企业的朋友和粉丝，什么是最有价值的用户？有大数据事实可能更客观地支持所有这些。从用户浏览的各种URL中， 您可以判断他们最近关注的商品是否与您的业务有关； 从用户在社交媒体上发布的各种内容以及与他人互动的内容，可以找到各种信息，使用某种类型的标准关系和集成，它可以帮助公司选择关键的总体目标用户。
第七，大数据可改善用户体验
为了改善用户体验，关键是要真正掌握用户及其使用产品的情况，做最适度的提示。如，在大数据时代 也许您安全驾驶的汽车可以挽救您的生命。如果它基于整个车辆的传感器收集车辆运行信息，在汽车的核心部件出现问题之前，会给您或汽车4S店的预警信息，这绝对不只是省钱，这对维持生命非常有益。其实，早在2001年， 美国的UPS Express公司使用这种基于大数据的预测数据分析系统来测试60辆汽车的实时性能，在美国有000辆车。便于立即进行防护性维护。
第八，适用于SCRM中的客户分类管理
为了应对互联网媒体的飞速发展，许多公司希望根据发布的内容和粉丝的互动交流记录进行分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会财产的使用价值，并为潜在用户开发多个级别的肖像。利用大数据可以分析活跃粉丝的互动交流内容，为消费者肖像设定各种标准，与潜在用户和VIP会员相关的数据信息，潜在用户与在线客户服务数据信息之间的关系，选择目标消费者群体进行大数据营销，为了使传统的客户关系管理方法能够集成社交数据信息，拥有不同级别标志的丰富多彩的用户，并可以动态更新客户生命周期数据信息，保持信息新鲜合理。
第九，发现新的销售市场和新的发展趋势
根据对大数据的分析和预测分析，对于企业家来说，展示对新销售市场的洞察力并把握经济发展方向都是巨大的应用。如，阿里巴巴com早在许多交易数据中就已经意识到国际金融动荡的到来。另一个例子，在2013年美国总统大选中，微软研究院的David Rothschild使用大数据实体模型，对50个州和哥伦比亚特区的51个选举区中的50个地区的选举结果进行精确的预测和分析，精度高于98％。后，他根据大数据进行了分析，对第85届奥斯卡颁奖典礼的归属进行了预测分析，除了导演奖之外其他类型的奖励可以预测和分析所有命运。
第十，市场需求分析与投资决策应用
旨在将数据信息应用于市场需求分析和投资决策，以往， 在数据统计分析和大数据挖掘时代已经明确提出了这一点。著名的沃尔玛“葡萄酒和尿布”例子就是那个时候的作品。只是因为大数据时代， 数量（大型运营）和品种（许多类型）明确提出了有关数据统计分析和大数据挖掘的新法规。大数据更全面，更快速它必须为市场需求分析和投资决策提供更强有力的支持。要了解，纯粹是巧合或不正确的过时数据信息对领导者来说是一场灾难。