随着行业竞争的日趋白热化，各电信运营商的收入增长趋缓已经是不争的事实。市场的逐渐成熟，网络基础设施的差距日渐缩小，业务质量和种类的日趋同质化，电信运营商竞争的焦点逐渐转向了存量用户的保持和潜在用户的培养上，客户资源竞争已经成为各电信运营商战略制定的新方向。高价值客户如何定义?如何甄别高价值客户?如何围绕高价值客户进行营销?如何从高价值客户处以最低的成本获得最大的收益?这些是摆在各电信运营商面前的一系列问题。而其中最基本的一点，就是对电信客户价值的评价。　　 本文围绕“如何进行电信客户价值评价”的命题展开，主要有四个方面的内容：　　 一、在现有的客户价值研究的基础上，结合电信客户的特征与内涵，得出“每个独立的电信客户的社会网络属性都能体现出其价值”的结论，并基于此结论进行进一步的研究。　　 二、本文详细地阐述了社会网络分析技术和电信客户价值评价这两个研究领域的结合思路，提出了“电信客户的社会网络分析”这一学科交叉研究方向。并且，在现有的客户价值评价研究的基础上，从操作层面出发，针对现有评价体系的不足，提出了一个更为贴合实际的电信客户综合价值评价指标体系。该评价指标体系从直接经济维度和社会网络维度两方面进行设计，共12个评价指标，涵盖了各级客户经理日常数据分析能接触到的数据范围。　　 三、根据此评价指标体系，本文进一步设计了一个基于BP神经网络的电信客户综合价值评价模型，利用神经网络强大的自适应能力，根据历史数据定量地推导分析出电信客户综合价值大小。　　 四、本文通过一个实际案例的分析，进一步地阐明了整个评价模型的数据获取、数据预处理、模型建立以及数据分析一整个流程的操作，详细地介绍了Ucinet、MATLAB软件在进行电信客户综合价值评价中的作用和使用方法，对于客户经理、研究人员进行相关的分析研究提供了一个可参考的技术框架。