Decision Tree Analytics im CRM nutzt Machine Learning Algorithmen, um komplexe Entscheidungspfade zu modellieren und zu optimieren. Diese Technik visualisiert Entscheidungslogik transparent und identifiziert Key Decision Points. Random Forests kombinieren multiple Trees für robuste Predictions. Gradient Boosting verbessert Accuracy iterativ. Feature Importance Analysis zeigt einflussreichste Variablen. Pruning Techniques verhindern Overfitting. Interactive Visualization ermöglicht Exploration. Rule Extraction generiert verständliche Business Rules. Ensemble Methods kombinieren verschiedene Models. Real-time Scoring applied Trees auf neue Cases. Continuous Learning updated Trees mit neuen Daten. Dies führt zu transparenten Entscheidungen, identifizierten Success Patterns und optimierten Business Rules.
