客户是企业最重要的资源之一,客户关系管理(CRM)己经成为企业关注的一个重要领域。但现有的客户关系管理过分强调企业如何为客户提供价值,实际上并非所有的客户对企业来说都是有价值的。对企业来说,有效地评价客户价值,按价值不同对客户资源进行合理的划分,才能实现对客户资源的有效管理,改善客户关系,最终达到提高企业盈利的目的。　　客户分类是客户关系管理的重要内容,而按照价值对客户分类是最为有效的分类方式之一。本文首先在分析客户关系管理、BP神经网络、传统客户价值评价方法的基础上,探讨了以客户价值为依据的客户分类方法,对现有客户价值评估模型加以改进,提出了新的客户价值评估模型;其次考虑到客户价值难以直接计算,运用神经网络中的BP神经网络作为工具,提出了基于BP神经网络的客户价值评价方法。神经网络具有自适应、自学习、自组织和并行计算等能力,特别适用于描述同时考虑多种因素的、不确定的、因果关系的复杂判断、识别等问题。客户价值的影响因素也是一个非线性系统,具有高度的复杂性,人工神经网络方法也为解决这一问题提供了可行性。然后文章以某电信企业为例,对其客户数据运用基于BP神经网络的客户价值模型进行评析,结果表明,运用BP神经网络工具进行客户价值评价,实现了有效的客户分类划分,区分了高价值客户、中等价值客户、低价值客户。文章最后,提出了不同价值的客户实行不同营销策略的论述:对于高价值客户,企业要投入足够的资源,致力于长期的密切合作;对于中等价值客户,企业的客户关系投入应该在保证企业利益的情况下适当投入;对于低价值客户,适度的资源分配对于企业来说更为合理,值得挽留的客户主要注意对客户忠诚的培养,如果不值得挽留,企业就不要在此浪费资源。