Temporal Analytics im CRM fokussiert auf die zeitliche Dimension von Kundendaten, um Trends, Saisonalitäten und zeitabhängige Muster zu verstehen und vorherzusagen. Diese analytische Disziplin nutzt Time-Series-Analysis, Fourier-Transformationen und ARIMA-Modelle für komplexe zeitliche Muster. Sie identifiziert Mikro-Saisonalitäten (Tageszeiten, Wochentage) und Makro-Trends (Jahreszeiten, Wirtschaftszyklen). Temporal Analytics erkennt Anomalien in Zeitreihen und predictet zukünftige Werte. Die Technologie berücksichtigt Event-Sequenzen, Verweilzeiten und Wiederkehrintervalle. Im CRM ermöglicht sie optimales Campaign-Timing, Capacity-Planning für Service-Peaks und personalisierte Kontaktfrequenzen. Change-Point-Detection identifiziert signifikante Verhaltensänderungen. Real-Time-Streaming-Analytics ermöglichen sofortige Reaktion auf temporale Muster. Dies führt zu verbessertem Timing aller Kundeninteraktionen und höherer Relevanz durch zeitliche Optimierung.