Time-Series Forecasting im CRM analysiert zeitlich geordnete Daten, um zukünftige Trends und Werte vorherzusagen. Diese statistische Technik ist fundamental für Sales Forecasting, Demand Planning und Resource Allocation. Advanced Methods wie ARIMA, Prophet und LSTM Neural Networks capturen komplexe temporale Muster. Die Analyse berücksichtigt Seasonality, Trends und Cyclic Patterns. Multivariate Forecasting inkludiert externe Faktoren. Ensemble Methods kombinieren verschiedene Modelle. Uncertainty Quantification provided Confidence Intervals. Anomaly Detection identifiziert ungewöhnliche Patterns. Real-time Forecasting updated Predictions kontinuierlich. Hierarchical Forecasting aggregiert Predictions über Organisationsebenen. Dies führt zu besserer Planung, optimierter Inventory Management und datengesteuerten Entscheidungen.
