De siste årene har det vært mye snakk om avansert teknologi som AI og maskinlæring i teknologimiljøene.
Noen store teknologiselskaper har satset stort på ny teknologi, og mange av dem har allerede tjent på det. Adobe og Salesforces overgang til nettskyer er bare to eksempler. Forretningsreiseleverandører har nå begynt å eksperimentere med bruk av prediktive analyser for å ta de riktige beslutningene om strategiske investeringer.
I forretningsreisebransjen, hvor det å kunne levere de beste reiseopplevelser er avgjørende for å oppnå suksess, er data den nye valutaen. Data skaper muligheten for dypere forståelse av bedriftens reisekostnader gjennom analyser av de reisendes adferd. Ved hjelp av prediktive analyser kan bedrifter finne og få innsikt i store mengder data om reiser og utgifter (T&E-data), for eksempel til å forbedre beslutningstagningsprosesser, styre reisemønstre eller avtalepriser, eller forberede seg på stigende hotellpriser.
Allikevel er det ikke slik at mer data alltid gir raskere og mer innsiktsfulle svar. Og det er heller ikke nødvendigvis slik at man bør ansette et stort antall dataanalytikere for å kunne levere disse svarene. I følge Sabre bruker reiseinnkjøpere i snitt 40 timer per måned på å samle data om reiseutgifter og betalinger. Tenk på hvor mye tid og penger det blir snakk om i løpet av et år.
Utviklingen innen maskinlæring har potensiale til å kunne fjerne de mest arbeidskrevende aspektene ved analysering av data for reiseadministratorer, noe som gjør at de kan bruke mer tid på handling.
Prediktive analyser gir smidige bedrifter
Når det gis tilgang til data, har ledere i forretningslivet dermed også tilgang til den informasjonen de trenger for å ta strategiske beslutninger med direkte innvirkning på bunnlinjen og sikre at investeringer blir gjort på de riktige områdene – både internt og med partnere. Data er ryggraden i de digitale endringene bedrifter opplever i dag. Forretningsreisebyråer investerer tungt i prediktive dataanalyser for å kunne redusere reisekostnader innen en rekke områder, som for eksempel:1. Kostnadsfordeling:
- Ved å se på kostnadsfordelingen på hotell- og flydestinasjoner verden rundt kan ledere bedre forstå hvor mye penger som brukes per region, slik at man har bedre informasjon og/eller kan forutse behovet for sammenslåinger. Videre optimalisering kan gi verdifull innsikt i forkant av leverandørforhandlinger og påvirke hvilke markeder man velger å legge nye kontorer til. Mens de manuelle aspektene ved denne prosessen ikke forsvinner, vil det snart være mulig å bruke maskinlæring til å gjøre endringer basert på brukernes preferanser.
2. Prognoser for prissetting:
- Optimalisering av anbefalt utvalg vokser fram som en effektiv taktikk når man forhandler om leverandøravtaler . Etterhvert som disse systemene utvikles, vil detaljnivået bli høyere, noe som kan bidra i forhandlinger om pris- og policystruktur.
3. Utgifter:
- Generelle teknologiske fremskritt, spesielt hva gjelder maskinlæring, kan føre til store kostnadsreduksjoner for bedrifter innen forretningsreiser. I tillegg til å redusere tiden som brukes på konsolidering kan maskinlæring også gi bedre forståelse av reisekostnader ved å analysere tidligere trender, observere nåværende trender og gjøre prognoser av fremtidige utgifter.
4. Risikohåndtering for reisende:
- De teknologiske fremskrittene har også potensiale til å hjelpe bedrifter med å forutse trafikkforstyrrelser, for eksempel grunnet værmønstre eller flyplasser og -ruter som ofte har forsinkelser. Ved å oppdatere Travel Managers om dette kan man redusere de fleste bekymringer reisende måtte ha. I følge EyeForTravels rapport «Bringing Predictive Analytics to the Hotel Industry» blir prediktive analyser for tiden testet av store selskaper som Amazon, i tillegg til hotellkjeder som Hyatt og InterContinental Hotels Group. Det forventes at denne typen teknologi bare vil bli mer effektiv med tiden.
