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登录近些年来,企业差旅管理者、差旅采购者和差旅人员纷纷开始使用新的科技手段、工具来提高工作管理效率,让工作生活变得更加便捷,但是对于新的科技手段工具的应用潜力还没有充分挖掘出来。本文盘点了2016年商务旅行生态系统内的七个领域可能会经历的巨变。
1.费用开支报告的进一步简化
我决定从这一部分开始讲起,因为这是最令我感到兴奋的部分。作为一个长时间走在路上的人,这一段时间以来我已经很少使用电脑端了。随着手机厂商不断完善的移动数据端体验,你需要创建和提交开支报告的一切都可以用智能手机来完成。
记得有一天,我开车驶出机场的停车场,用手机给我60美元的停车收据照了一张照片,然后把它放进我的费用开支报告,并在我行程结束的30秒后就提交了整个报告。这让我彻底告别了把那些有“价值”的收据塞满钱包和手提箱的日子。
所有的这一切都在实时的发生。
智能手机的下一步发展是让手机为你做更多的工作。GPS技术的改进已经能非常精确地做出地理定位,与此同时结合实时数据给旅游者提出建议,使得编制费用报告更加容易。
比如,当你在一个餐厅待了很长一段时间,你便会得到一个拍下收据照片的提示,而这将自动进入预设好的花费项目。又比如你在出差时开车,你的行车里程将被计算并自动记录在费用报告中,而你所需要做的只是进行最终的确认。
2.运用反馈来影响花费开支
这些功能的研发对于费用开支报告是一件好事,因为你会被对它们进行评级。在员工提交的费用支出报告中进行的评分和反馈,将更有利于员工的差旅行为规范。
例如,你可能会得到租车公司或酒店的反馈,告诉你你是否支付了高于平均水平的价格。这些软件还可以通过看你的机票来比较你购买日期与行程日期之间的机票价格差。那些最后一分钟的购票者可能会得到这样一个消息,“你知道,提前21天来购买会有一个更好的价格吗?”
当然,你并不总是有这样的选择,所以你可能会在你控制范围之外得到一个较低的分数。这项反馈的技术现在还并不完善,但它肯定会产生影响。我是一名学生,也一直想成为一名优秀的学生。当我填写开支报告时如果得到一个不好的分数,我便想试图找出原因。这让我对于成本和公司政策相当的熟悉。我想肯定没有人愿意被叫到主任办公室就因为你购买了最昂贵的机票吧。
3.自动化的旅游预订
你总是在事后获得一个关于你开支报告的分数。于是在预订过程中的提前通知将是下一个前沿领域。
经常出差的人已经习惯于设置好提醒,以获得价格下降的实时通知,并即时改变他们的行程安排。随着我们越来越紧密的使用预订工具,我们将会看到越来越多的软件如一个全自动化的企业旅行社一般,在费用发生之前影响着人们的行为,从此没有人会在“淘气”的名单中。
GPS技术可以进一步扩展至实时活动,这样也许可以阻止一个旅游者走进一家太贵的餐厅,同时给出建议,提供附近更为经济的选择。
在我们越来越多地使用在线预订而不是拿起电话和旅游顾问沟通的今天,这些功能将会变得越来越重要。
4.数据的游戏化
一些公司正在超越简单的评分,而是通过提供奖励给那些达标甚至是超标完成更好管理实践的员工。人们都想成为优秀的员工,这时如果你提供某种激励机制,他们中的许多人有可能在优化的道路上走得更远。共享经济的发展(Uber,Airbnb,Lyft等等)让人们有了更多更经济的选择,与此同时还可以从中获得奖励。
据我所知有这样一个程序,公司在出差者的目的地城市设定标杆定价,如果出差者能够获得更优的价格,他们将得到差额的50%作为奖励。这些钱既可以作为个人使用,也可以用于未来差旅的升级。
我们将很快看到,这些奖励可以实时地提供以使你居住得更加愉快,就好像说,“嘿,我们注意到你订到了更经济的酒店房间。我们将奖励你一个酒店的水疗按摩,或是在一个特别的餐厅晚餐”之类的。
5.针对旅游管理者的预测推荐
预测推荐不仅仅是针对一般游客,它们同样可以为旅游管理者服务。这些程序可以提供建议,譬如“避免在这六个会议召开的时候去旧金山,因为酒店房价会非常高。”
这些建议是基于多年有价值的历史数据的积累,例如,10月份的第三个星期永远是最昂贵的一周。但与此同时,这些工具也有足够的实时数据来指出趋势,比如哪些酒店会被很快预订光。同样,你并不总是有这些选择,但你可以用这些信息来帮助你做出更好的决策。
成本预测是另一个创新的领域,这一概念是将企业的历史差旅开支数据与季节性成本数据、内部预订数据还有预先审批过程的数据来进行整合,以使财务经理可以更好地控制成本和做好资金预算。
6.分析和报告
报告和分析是一个增长巨大的品类,并被广泛应用于差旅和费用支出功能。这个被认为是“关注义务”的领域,在我看来就是“找到我的旅客。”
其实这种功能之前就已经有了,但它随着GPS和地理定位技术的完善和使用更多的数据源而有了进一步的发展。旅行管理者所要做的就是按下一个按钮然后看看大家在哪里,这在危急情况下显得尤为重要。
7.数据出售
说到这里你会有一个想法那就是,数据在2016年将是非常巨大的。曾经为管理者提供这类智能数据的是那些大的旅游公司,如美国运通和嘉信力旅运。现在,我们能看到新的提供独立数据的公司和旅游管理者们合作,给他们提供更好的数据。这个数据可以是相当精细的,比如观察不同年龄段的人们的旅游模式,或者线上线下预订者的不同行为方式。
*本文作者为硅谷的SaaS服务商Coupa的产品管理副总裁Roger Blumberg,执惠旅游徐黎阳译。
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