Come usare la data analytics per migliorare i programmi di viaggio aziendali

In un contesto in cui i costi dei voli e delle trasferte continuano ad aumentare, per i responsabili dei viaggi aziendali diventa fondamentale adottare un approccio sempre più attento e consapevole alla gestione della spesa. La travel analytics rappresenta oggi uno strumento strategico: non solo consente di contenere i costi, ma supporta anche una migliore pianificazione dei budget, previsioni più accurate e iniziative di sostenibilità, senza trascurare il benessere dei dipendenti.

I quattro principali tipi di travel analytics

La travel analytics si articola in quattro tipologie fondamentali, ognuna con un ruolo specifico nell’ottimizzazione dei programmi di viaggio aziendali.

1. Analisi descrittiva: cosa è successo?

L’analisi descrittiva fornisce una fotografia dei dati passati e attuali, offrendo una sintesi chiara della spesa storica e in tempo reale. Rientrano in questa categoria attività come la creazione di report e dashboard sulla spesa di viaggio per area geografica, reparto, dipendente o periodo, l’analisi della distribuzione dei costi tra le diverse voci di spesa come voli, hotel e pasti, e l’individuazione delle destinazioni più frequenti.

2. Analisi diagnostica: perché è successo?

L’analisi diagnostica consente di comprendere le cause alla base di determinati fenomeni. Attraverso l’analisi di correlazioni e modelli ricorrenti nei dati, è possibile risalire alle ragioni di uno sforamento di budget, capire perché alcuni viaggi risultano più costosi di altri o individuare i fattori che incidono maggiormente sull’aumento delle spese.

3. Analisi predittiva: cosa è probabile che accada?

L’analisi predittiva utilizza dati storici e modelli statistici per stimare scenari futuri. Questo approccio permette di anticipare la domanda di viaggi e i relativi budget, prevedere il rischio di comportamenti non conformi alle policy e stimare i costi in base a variabili come destinazione, durata del viaggio e profilo del viaggiatore.

4. Analisi prescrittiva: cosa fare?

L’analisi prescrittiva va oltre la previsione e suggerisce azioni concrete per migliorare i risultati. Può indicare le soluzioni di viaggio più convenienti in base ai vincoli di budget e policy, consigliare il momento migliore per effettuare una prenotazione o individuare opportunità di consolidamento delle prenotazioni e negoziazione di sconti sui volumi.

I vantaggi della travel analytics

La travel analytics è uno strumento chiave per ridurre i costi, rafforzare il rispetto delle policy, gestire i rischi e migliorare l’esperienza complessiva dei viaggiatori.

1. Ottimizzazione dei costi

Analizzando in modo strutturato i dati di viaggio e delle note spese, le aziende possono individuare opportunità concrete di risparmio. Dalla valutazione dei fornitori preferenziali alla negoziazione di condizioni più vantaggiose, le decisioni basate sui dati permettono di ridurre i costi in modo sostenibile, senza compromettere qualità e comfort.

2. Maggiore conformità alle policy

Garantire il rispetto delle policy di viaggio è spesso complesso, soprattutto nelle organizzazioni di grandi dimensioni. Le piattaforme di gestione di viaggi e note spese permettono di automatizzare l’applicazione delle regole, mentre la data analytics aiuta a individuare le aree di non conformità su cui intervenire in modo mirato. Queste informazioni risultano preziose anche in caso di audit, ad esempio per dimostrare la conformità richiesta dai contratti governativi, favorendo una cultura di responsabilità e controllo della spesa.

3. Riduzione dei rischi e maggiore sicurezza

L’analisi dei dati consente ai travel manager di monitorare i modelli di viaggio e identificare potenziali rischi. In questo modo è possibile adottare misure preventive per migliorare la sicurezza delle trasferte e ridurre l’esposizione a criticità operative.

4. Miglioramento dell’esperienza del viaggiatore

La travel analytics permette di individuare criticità nel processo di viaggio, anticipare problemi e ottimizzare l’esperienza complessiva dei dipendenti in trasferta. Integrata con la people analytics, contribuisce anche a monitorare il benessere e il livello di coinvolgimento delle persone, tutelando al contempo la reputazione aziendale.

Metriche e KPI fondamentali nella travel analytics

Il monitoraggio di metriche e KPI consente di individuare trend, anomalie e potenziali sforamenti di budget.

Tra i principali indicatori rientrano:

• Spesa totale: monitoraggio di tutte le spese legate ai viaggi aziendali, inclusi voli, alloggi, trasporti a terra e altri costi accessori, con confronto rispetto a budget e previsioni.
• Costo per viaggio: misurazione del costo medio delle trasferte di lavoro per valutare l’efficienza della spesa e individuare opportunità di miglioramento.
• Tasso di prenotazione: analisi della percentuale di viaggi prenotati in anticipo per comprendere l’impatto sulle tariffe e individuare potenziali risparmi.
• Conformità ai fornitori preferenziali: valutazione della percentuale di prenotazioni effettuate tramite fornitori di viaggio convenzionati, per sfruttare tariffe negoziate e sconti.
• Tasso di conformità alle policy di viaggio: analisi del livello di adesione dei dipendenti alle policy aziendali, evidenziando le aree in cui possono essere necessari interventi formativi o aggiornamenti delle regole.

L’analisi di questi dati nel tempo permette di cogliere cambiamenti nei comportamenti e migliorare l’efficienza operativa.

Come migliorare i programmi di viaggio aziendali grazie alla data analytics

La data analytics trasforma i dati in insight concreti, consentendo alle organizzazioni di individuare efficienze nascoste e sostenere una crescita duratura in un contesto sempre più competitivo. Ad esempio, l’analisi dei dati può evidenziare che i tempi che intercorrono tra la presentazione delle note spese e il pagamento non rispettano gli standard interni. In questi casi, può essere utile rivedere policy e procedure oppure introdurre soluzioni di automazione dell’accounts payable per garantire pagamenti puntuali e ridurre i tempi di ciclo.

Tuttavia, l’applicazione della data analytics nel settore travel va ben oltre la semplice gestione dei pagamenti: attraverso un’analisi approfondita dei modelli di spesa, consente di individuare con precisione le aree su cui intervenire per migliorare l’efficienza complessiva.

Selezione e negoziazione dei fornitori

Grazie a una visione chiara dei modelli di spesa e di viaggio, i travel manager possono individuare opportunità di ottimizzazione nella selezione dei fornitori e nella negoziazione delle tariffe. Un elevato volume di prenotazioni presso una specifica catena alberghiera, ad esempio, può rappresentare la base per ottenere condizioni corporate più vantaggiose.

Ottimizzazione delle policy

L’analisi dei comportamenti dei dipendenti consente di individuare schemi ricorrenti di non conformità, come la prenotazione di biglietti in classi non consentite o la frequente gestione di viaggi last minute a costi elevati. In questi casi, possono essere necessari interventi di formazione o aggiornamenti delle policy per incentivare comportamenti più virtuosi.

Gestione della domanda

La travel analytics supporta anche la previsione della domanda futura di viaggi sulla base di dati storici, stagionalità e iniziative aziendali, facilitando una pianificazione più efficace delle risorse e del budget. I dati storici, ad esempio, possono evidenziare periodi di picco in cui è necessario rafforzare il supporto operativo.

Miglioramento continuo dell’esperienza di viaggio

Raccogliere e analizzare il feedback dei viaggiatori offre insight preziosi per migliorare policy e rapporti con i fornitori. Segnalazioni ricorrenti su problemi di check-in o insoddisfazione per alcune strutture alberghiere possono tradursi in azioni correttive o nuove negoziazioni.

Benchmarking

Il confronto dei dati di viaggio e delle note spese con benchmark interni, di mercato o di settore aiuta a definire standard di performance e a individuare aree di miglioramento. È possibile, ad esempio, confrontare le emissioni di CO₂ generate dai viaggi o il costo medio per notte in hotel rispetto alle medie di settore, monitorando l’impatto delle iniziative di ottimizzazione nel tempo.

Più efficienza e maggiore controllo dei costi

Integrare l’analisi dei dati di viaggio e delle note spese nei programmi di travel management consente di migliorare l’efficienza operativa, rafforzare il rispetto delle policy, ottimizzare i costi e offrire un’esperienza di viaggio migliore. Un approccio basato sui dati permette alle organizzazioni di affrontare la complessità dei viaggi aziendali con maggiore sicurezza e visione strategica, ponendo solide basi per il successo nel lungo periodo.

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