Sequential Pattern Mining im CRM ist eine Data-Mining-Technik, die wiederkehrende Sequenzen in Kundenverhalten identifiziert, um zukünftige Aktionen vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. Diese Methode analysiert zeitlich geordnete Ereignisse - wie Kaufsequenzen, Journey-Pfade oder Support-Interaktionen - um signifikante Muster zu entdecken. Algorithmen wie PrefixSpan und SPADE identifizieren häufige Subsequenzen in großen Datenmengen. Die Technik berücksichtigt zeitliche Constraints und Hierarchien. Im CRM-Kontext entdeckt Sequential Mining typische Upgrade-Pfade, optimale Touchpoint-Sequenzen oder Problem-Eskalationsmuster. Machine Learning erweitert klassisches Mining um Vorhersagefähigkeiten. Die Integration mit Process Mining visualisiert entdeckte Sequenzen. Praktische Anwendungen umfassen Next-Best-Action-Empfehlungen, Journey-Optimierung und präventive Interventionen basierend auf erkannten Mustern.
