Er data den nye valuta inden for erhvervsrejser?

Der har været talt meget om avancerede teknologier som f.eks. AI og maskinlæring i teknologikredse i de senere år.

Nogle af de større teknologivirksomheder har satset stærkt på nye teknologier, og mange har allerede skummet fløden – tag f.eks. Adobe og Salesforce, som har flyttet deres produkter op i skyen. Erhvervsrejseudbydere er kun lige begyndt at eksperimentere med brugen af prædiktiv analyse for bedre at kunne placere deres strategiske investeringer i fremtiden.

I erhvervsrejseindustrien, hvor en god rejseoplevelse er afgørende for at opnå succes, er data den nye valuta. Data giver en dybere forståelse af rejseudgifterne gennem handligsorienteret indsigt i de rejsendes vaner. Ved brug af prædiktiv analyse kan firmaer udtrække og analysere oplysninger om eksempelvis rejser og rejseudgifter (T&E) i stort målestok for at forbedre beslutningsgrundlaget inden for alt lige fra styring af udgiftsmønsteret, til forhandling af firmaaftaler eller til at træffe forholdsregler i forbindelse med stigende hoteludgifter.

Flere oplysninger er dog ikke altid ensbetydende med hurtigere eller mere indsigtsfulde svar. Det fordrer heller ikke, at man nødvendigvis ansætter en hel hær af dataanalytikere for at få disse svar. Ifølge Sabre bruger rejseindkøbere i gennemsnit 40 timer om måneden på at sammenholde rejseudgifter og betalingsinformationer. Tænk på, hvor meget tid og hvor mange penge det svarer til på årsbasis.

Fremskridtene inden for maskinlæring kan gøre det muligt at reducere de tidskrævende opgaver, rejseansvarlige har i forbindelse med dataanalyse, så de i stedet kan bruge tiden på at iværksætte andre tiltag.

Prædiktiv analyse skaber manøvredygtige virksomheder.

Data giver virksomhedsledere adgang til den information, der er vigtig, for at de kan tage strategiske beslutninger, som direkte påvirker bundlinjen og sikrer, at der investeres på de rigtige områder – både internt og hos partnere. Data er rygraden i den digitale omstilling, der foregår i erhvervslivet i dag.

Erhvervsrejseudbydere investerer stort i prædiktiv dataanalyse og dens evne til at kunne påvirke rejseudgifterne på forskellige områder, herunder:

  1. Udgiftsfordeling: Ved at se på udgiftsfordelingen på hotel- og flymarkedet verden over kan virksomheder få indsigt i, hvor mange penge, der bruges pr. region, så man opdager og/eller kan forudsige behov for sammenlægninger. Yderligere optimering kan give indsigt forud for møder med leverandører og influere på valget af markeder til yderligere ekspansion. Selvom der stadig indgår manuelle arbejdsgange i denne proces, er der udsigt til, at man kan bruge maskinlæring til at foretage ændringer baseret på brugernes præferencer.
  2. Prisforudsigelser: Optimering af anbefalet udbud er ved at være en effektiv taktik, når der skal forhandles aftaler og kontrakter med leverandører. Efterhånden som disse systemer udvikles, vil detaljeniveauet blive større og kan være en yderligere hjælp ved forhandlinger om priser og prispolitik.
  3. Rejseafregning: Generelle fremskridt inden for teknologi, særligt inden for maskinlæring, kan nedbringe virksomheders omkostninger på erhvervsrejseområdet markant.Ud over at reducere den tid, der bruges på sammenhold af data, kan maskinlæring give indsigt i rejseudgifterne ved at analysere historiske tendenser, observere nuværende tendenser og forudsige beslutninger om de samlede omkostninger i fremtiden.
  4. Sikkerhed for de rejsende: Fremskridtene kan muligvis hjælpe firmaer med at forudsige rejseforstyrrelser såsom vejrforhold, eller lufthavne og ruter med flest forsinkelser og kan dermed reducere mange bekymringer hos kunderne ved at kommunikere opdateringer til rejseansvarlige. Prædiktiv analyse er ifølge EyeForTravels whitepaper “Bringing Predictive Analytics to the Hotel Industry” i øjeblikket ved at blive testet af store firmaer såsom Amazon samt hotelkæder som Hyatt og InterContinental Hotels Group , og det forventes, at denne type teknologi vil blive mere og mere effektiv med tiden.
Fremtidens data med AI

Ifølge en nylig rapport fra PWC er en bred vifte af firmaer i gang med at investere stort i nye teknologier, som f.eks. AI og maskinlæring. Disse nye værktøjer er ved at forvandle arbejdsprocesser, som tidligere benyttede historiske data for at konkurrere, med maskinlæringsalgoritmernes evner til at forudsige. Fordelene omfatter alt fra forbedringer i den interne effektivitet til en forståelse af brugernes præferencer, hvilket dermed baner vejen for chatbot-lignende services, der kan give et afgrænset udvalg af yderst individuelle løsninger til brugerne.

Selvom eksperimenterne i øjeblikket primært er fokuseret på forbrugerfordele, giver disse nye teknologier håb for fremtiden, især i forhold til den måde firmaer driver forretning på internt og med deres samarbejdspartnere. Vi forestiller os en fremtid, hvor AI gør det muligt for firmaer at forudsige og løse rejseproblemer udelukkende baseret på de rejsendes adfærd. Det vil anspore de rejsende til at benytte virksomhedens rejseløsning, øge besparelser og bidrager til at træffe velbegrundede valg i forhold til rejsepolitikken. Indtil videre, arbejder prædiktiv analyse på sagen.

Hvad er næste skridt?

Det, der i højeste grad vil give virksomheder en konkurrencemæssig fordel lige nu, er en mere fleksibel brug af data. De teknologiske fremskridt kan forvandle gammeldags og ofte manuelle processer, som f.eks. de rejsendes sikkerhed, prisforudsigelser og optimering af rejseudgifter, til automatiserede transaktioner, som sikrer, at forretningen kører glat og effektivt. Indenfor erhvervsrejser er vejen frem at anvende de fordele, der ligger i data, og bruge denne nye valuta som løftestang. Dette vil ikke kun øge de rejsendes tilfredshed, men også have en positiv effekt på jeres rejseafregningsløsning og jeres bundlinje.