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在全球经济发展的过程中，企业需要不断寻找新的竞争优势以保持企业持续发展，而客户就成了企业最重要的战略资源，能否获得、保持、并发展自己的客户，已经成为决定企业能否成功的关键因素，由此，“以产品为中心”的市场营销战略逐渐被“以客户为中心”的现代营销战略所取代。此外，在计算机技术和信息化高速发展的时代里，企业存储客户数据的成本越来越低，用于处理、加工、分析客户信息的新技术不断出现，很多国外企业的研究人员已经开始应用这些技术对客户数据进行了挖掘和分析，指导企业的营销实践活动，极大促进了客户关系管理和客户终身价值的发展。 在此背景下，本文以某电信运营商为研究对象，通过对相关文献的回顾和梳理，总结相关领域前人研究的成果，利用贝叶斯理论的核心理念构建的客户终身价值分析模型，以先验概率和后验概率之间的关系在客户终身价值、企业收集的客户外生变量数据和客户生命周期之间搭建了一个桥梁，扩展了预测过程中描述客户属性的维度。采用BG/NBD模型和Gamma-Gamma模型对客户期望交易次数与期望交易金额做出量化，再结合朴素贝叶斯分类算法对客户训练集样本过程中得到的包含客户外生变量的学习样本信息进行修正，得到客户生存的后验概率，并作为优化变量引入模型当中，得到客户终身价值识别模型。以验证本研究的理论假设。研究的主要结论有： （1）在前人研究成果的基础上，梳理了客户关系管理、客户生命周期以及客户终身价值三者之间的关系，认为CRM、CLV和客户生命周期并不是彼此割裂的单独系统，而是一个相互依存、相互支撑的有机整体。 （2）利用朴素贝叶斯理论的核心理念构建的客户终身价值分析模型，以先验概率和后验概率之间的关系在客户终身价值、企业收集的客户外生变量数据和客户生命周期之间搭建了一个桥梁，扩展了预测过程中描述客户属性的维度。 （3）以我国某电信运营商为研究对象，对模型的应用结果进行了详细的阐述，实证结果不仅证明了本文所建模型的有效性，同时也对电信企业设计维系高价值客户的营销规划，增加客户对企业的利润贡献等都具有十分重要的理论价值和现实意义。