Analyses prédictives : améliorer les voyages d’affaires

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Predictive Analytics: Improving Business Travel

 

It is difficult to say at what stage the popularity of predictive analytics in the business travel industry is. But there is a lot of enthusiasm for this concept, and it is very likely that its definition is not clear to everyone. Indeed, it can be confused with that of massive data, artificial intelligence (AI) and machine learning, which are related but different practices. Predictive analytics is a separate concept. In this context, it is important to focus on how predictive analytics influences business travel.

Differences between predictive analytics, AI, machine learning, and massive data

If you are not a data expert, it is understandable that you are confusing the notion of predictive analytics with that of big data, AI or machine learning. Each of these practices involves innovating with previously unknown volumes and data sources. As data volumes have increased in recent years, the scope of data analysis has expanded exponentially. Drivers of change include advances in computing and storage as well as simplification of data integration standards. However, big data, AI, machine learning, and predictive analytics have different methods and goals.

The term “big data” refers to the collection and analysis of large, highly diverse datasets. AI uses software to analyze data and think like a human, for example, by examining a medical record and determining if a patient needs a different medication. Machine learning uses software that can learn from data. For example, a machine learning program can view one million digital images of plants and trees and learn for themselves how to differentiate them.

Predictive analytics is a practice of using AI and machine learning to predict future events. Typically, they study past data and use algorithms to detect significant trends that may suggest future events, and then warn of what may happen. Imagine that you have an oil company operating in half of Texas. Remote sensors monitor mechanical operation and transmit huge data streams into a central predictive analytics engine. The software can interpret the data and predict which oil platform needs servicing before a break occurs. This is called preventive maintenance.

Scenarios for Predictive Analytics in the Business Travel Industry

What will the travel industry do with predictive analytics? It is tempting to have fancy ideas. Indeed, you could imagine scenarios where a software analysis your medical record and provides that you will end up in the emergency because of an allergic reaction caused by a mint left on the pillow of your hotel room. On the other hand, a more realistic idea would be to use machine learning in your business to find out about reservation trends within your organization and to forecast how to save money or increase satisfaction. travellers.

Imagine that you have to go on a business trip to Paris. If you are looking for hotel recommendations on a customer site, you will get hundreds of suggestions. It will be frustrating to have to consult them one by one, and this may encroach on your working time.

With predictive analytics, the system already knows you and your business. He can recommend hotels where your colleagues will be able to stay in Paris and present you the suggested hotels according to the distance from your office in this country. The tool can even predict the best times of the day to avoid having to make an expensive taxi ride, according to traffic analysis.

Predictive and multinational analyzes

L’utilisation des analyses prédictives pour les voyages d’affaires n’est encore qu’à ses débuts. Toutefois, des innovations sont en cours, et l’avenir s’annonce passionnant. C’est le cas des multinationales et des plus petites entreprises. Ce qui semble le plus certain, c’est que les moteurs d’analyses prédictives pour les grandes entreprises se baseront sur le vaste historique de voyage existant des employés, tandis que les plus petites entreprises se serviront probablement des analyses prédictives selon les données de voyage des pairs.

Voici un exemple : chaque année, une entreprise technologique mondiale envoie des milliers de ses employés à d’importantes conférences sur la technologie partout dans le monde. Si sa société de gestion de voyages (SGV) utilise des analyses prédictives, elle peut recevoir des avis sur les meilleures façons pour chaque équipe d’économiser sur des tarifs liés à la conférence en réservant pour l’événement. Par exemple, le système peut indiquer au service de l’UE qu’il prévoit que les coûts de voyage augmenteront pour se rendre aux conférences dans la région APAC à un certain moment de l’année. Il peut ensuite recommander d’envoyer moins d’employés à certains salons.

Défis liés à l’utilisation des analyses prédictives pour les voyages

Certains obstacles peuvent empêcher de réaliser facilement des analyses prédictives pour les voyages d’affaires. Tout d’abord, les données en tant que telles peuvent poser problème. Présentement, les données nécessaires à la création de modèles prédictifs efficaces sont réparties parmi de nombreux services hors ligne et fournisseurs en ligne. Si les données pertinentes pour l’analyse ne sont pas rassemblées, les prévisions seront inutiles. Il s’agit d’un problème sur lequel Egencia travaille activement pour sa plateforme de gestion des voyages.

Il est également facile de sous-estimer le défi posé par la création de modèles prédictifs pour les voyages. Nous menons nos activités partout dans le monde, tout comme nos clients internationaux. Ce qu’une filiale de l’entreprise peut considérer comme une bonne expérience de voyage (ou comme une bonne offre) peut varier pour une autre filiale dans un autre pays. Par exemple, d’après notre expérience, les voyageurs d’affaires en Asie préfèrent les hôtels de luxe aux réservations économiques. Cela est attribuable à une subtilité de la culture asiatique qui consiste généralement à récompenser les gens projetant une image de réussite.

Dans ce cas, l’hôtel de luxe est davantage considéré comme un investissement en marketing et en vente plutôt que comme des frais de déplacement. D’un autre côté, les voyageurs américains peuvent souhaiter séjourner dans un hôtel de luxe, mais la politique de voyage de l’entreprise leur interdit de le faire. Les analyses prédictives réalisées correctement doivent tenir compte de ces types de nuances et apprendre à comprendre de mieux en mieux ce qu’elles signifient.

Par contre, le principal défi consiste à réaliser des analyses prédictives exploitables en ce qui a trait aux voyages. Les données sont précieuses, mais si vous n’arrivez pas à les transformer en actions d’entreprise directes, elles ne vous seront pas d’une grande utilité. Supposons que votre outil de modélisation prédictive vous recommande un certain vol. Celui-ci ne conviendra à votre entreprise que si l’outil est intégré à votre plateforme de voyage et aux données sur sa politique. Ainsi, vous saurez si la réservation est conforme à la politique.

Réaliser des analyses prédictives pour les voyages d’affaires

SGVs like Egencia are looking at ways to make predictive analytics add value to multinational business travel programs. This is a new area filled with interesting ideas and potential innovations. For VMS, the challenge is to understand the benefits of predictive analytics from a global organization’s perspective. We must therefore remain focused on using cases that help us save money, improve policy compliance and enable travelers to have a better business travel experience.