Machine Learning Pipelines im CRM sind automatisierte End-to-End-Workflows, die Datenaufbereitung, Modelltraining, Validierung und Deployment für KI-gestützte CRM-Funktionen orchestrieren. Diese Pipelines standardisieren und beschleunigen die Entwicklung von ML-Features wie Lead Scoring, Churn Prediction oder Recommendation Engines. Sie umfassen Data Ingestion, Feature Engineering, Model Selection, Hyperparameter Tuning und Performance Monitoring. MLOps-Praktiken gewährleisten Reproduzierbarkeit und Versionskontrolle. Automated Retraining hält Modelle aktuell. Die Pipelines unterstützen A/B-Testing verschiedener Modellversionen. Monitoring detectiert Model Drift. Explainability Tools machen Predictions nachvollziehbar. Cloud-native Architectures ermöglichen Skalierung. Dies führt zu schnellerer ML-Innovation, konsistenter Modellqualität und demokratisierter KI-Nutzung im CRM.
