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Die Vision von SugarCRM beginnt mit Sugar Intelligence Service. Dieser neue Dienst, der sich derzeit noch bei SugarCRM in Entwicklung befindet, ist darauf ausgelegt, Daten von externen Quellen mit unternehmensinternen CRM-Daten zu kombinieren, um eine umfassende Sicht auf den Kunden bereitzustellen.
Außerdem macht der Sugar Intelligence Service Funktionen für Predictive Analytics verfügbar, um intelligente Empfehlungen in der Interaktion mit dem Kunden zu liefern. Sugar Intelligence Service ist der nächsten Schritt in der Entwicklung von CRM.
Sugar Intelligence Service wurde entwickelt, um die Integration von Daten aus externen Quellen zu ermöglichen, so dass der Anwender kleine Informationshappen über den Kunden zur Verfügung gestellt bekommt (zum Beispiel E-Mail, Name oder Firma). Sugar liefert dann weitere Informationen für einen detaillierteren Einblick in die Organisation dieses Kunden. Das Ergebnis ist ein One-Stop-Shop für Informationen, der umfassende externe Daten mit vollständigen Aufzeichnungen der Interaktionen zwischen Verkäufer und Kunden kombiniert.
Auf der SugarCon 2016 demonstrierte Rich Green, Chief Product Officer von SugarCRM, SugarCRMs Vision für die Zukunft von CRM mit einer Präsentation dessen, was möglich ist, wenn der Sugar Intelligence Service mit künstlicher Intelligenz (KI) und intelligenter Agenten-Technologie kombiniert wird. Dabei machte er die SugarCon-Teilnehmer mit „Candace” vertraut, einem intelligenten KI-Agent, der Anwender im Umgang mit Kunden anleitet und unterstützt, ihnen bei der Planung von Meetings und dem Aufbau nachhaltigerer Beziehungen hilft, die besten Aktionen vorschlägt und es ermöglicht, im Laufe der Beziehung schnell auf aktuelle Entwicklungen zu reagieren.
„Sugar Intelligence Service und unsere Vision, intelligente Agenten-Technologie in Sugar einzubeziehen, baut auf die Technologie der Akquisitionen von Stitch und Contastic”, sagt Green. „In naher Zukunft planen wir Sugar-Anwendern die Möglichkeit zu geben, Kundeninformationen aus einen großen Bandbreite von Quellen zu sammeln und zu analysieren, so dass weniger Zeit darauf verwendet werden muss, Daten in das CRM einzugeben, sondern mehr Zeit zur Verfügung steht, um aus diesen Daten zu lernen.”
