Predictive Analytics im CRM nutzt historische Daten, statistische Algorithmen und Machine Learning, um zukünftige Ereignisse und Kundenverhalten vorherzusagen. Diese fortgeschrittene Analysetechnik transformiert CRM von einem reaktiven zu einem proaktiven System. Typische Anwendungen umfassen Lead Scoring (Vorhersage der Abschlusswahrscheinlichkeit), Churn Prediction (Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden), Customer Lifetime Value Prognosen, Next-Best-Action Empfehlungen und Demand Forecasting. Die Modelle werden kontinuierlich mit neuen Daten trainiert und verbessert. Erfolgreiche Implementierung erfordert qualitativ hochwertige Daten, ausreichende historische Datenmenge, klare Business-Fragestellungen und Verständnis der Modellgrenzen. CRM-Systeme integrieren Predictive Analytics zunehmend nativ, wodurch auch Nicht-Data-Scientists von den Vorteilen profitieren können. Die Ergebnisse werden in Workflows integriert, triggern automatische Aktionen und informieren strategische Entscheidungen. ROI zeigt sich durch verbesserte Conversion Rates, reduzierte Churn und optimierte Ressourcenallokation.