El objetivo del análisis predictivo es «ayudar a las empresas a ahorrar en sus gastos de viaje, pero este también puede servir para crear una experiencia más productiva y libre de estrés para los viajeros de negocios», aseguran Barbesier y Buchfinck, quienes exponen tres casos en los que el análisis predictivo puede ser útil para las empresas.
En el primero de los casos, destacan la poca antelación con la que, en muchas ocasiones, se suelen reservar los viajes de negocios y que chocan con las propias fluctuaciones de la demanda. Los viajes, a veces, coinciden con la celebración de grandes acontecimientos en el destino (conferencias internacionales, eventos deportivos, temporada alta…), unos hechos que aumentan los precios de los servicios y se quedan fuera de la política de viajes de las empresas. El análisis predictivo, en este caso, ayudaría a flexibilizar esa política, proporcionando unos servicios adecuados para los viajeros para garantizar su productividad, aunque sea con unos precios más altos.
«Los retrasos son uno de los mayores desencadenantes de estrés para los viajeros de negocios»
Otro de los casos tiene que ver con los cambios en la oferta, sobre todo en la industria aérea y hotelera. «Fusiones y adquisiciones, nuevas alianzas, huelgas, bancarrotas y una miríada de distintos factores pueden modificar las opciones disponibles para los viajeros», señalan los autores del artículo. En es caso, el análisis de los datos puede ayudar a predecir cómo van a afectar los cambios de los proveedores a los programas de viajes de las empresas y así poder minimizar sus consecuencias.
El bienestar del viajero
El último de los casos ya no tiene que ver con las variaciones de los precios y sí con el bienestar del viajero. «Los retrasos y cancelaciones de vuelos pueden ser una experiencia terrible. De hecho, según un estudio de CWT, los retrasos son uno de los mayores desencadenantes de estrés para los viajeros de negocios. La buena noticia es que los expertos en datos también están trabajando duro para resolver este problema», afirman Barbesier y Buchfinck. Ponen el ejemplo de la startup Lumo, que utiliza el análisis predictivo para prever posibles cancelaciones o retrasos a través de múltiples variables.
«El horizonte del análisis predictivo en materia de viajes de negocios es muy prometedor, ya que puede proporcionar nuevas respuestas a uno de los enigmas perennes de nuestra industria: cómo crear una experiencia más agradable y productiva para el viajero y, al mismo tiempo, ahorrar dinero a las empresas«, concluyen Cédric Barbesier, director global de Productos Digitales y Marketing de CWT Solutions Group, y Hélène Buchfinck, gestora sénior global de Preventa de Datos y Análisis de CWT Solutions Group.
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