數據化的差旅管理

　　“數據和分析不但能讓企業在與酒店及航空公司商討價格時更有把握，更能有助他們制定一個有效的差旅管理政策及覆蓋出差前、中、后的流程，從而減省將來的差旅支出。”美國運通副總裁李馬可(Marco Pellizzer)表示。

　　數據無處不在

　　可以說，差旅管理的數據線索無處不在。

　　從大的方面來說，包括公司全年的訂票額度，平均價格水平，采用最多的航空公司和酒店信息等;而從小的方面來說，則涉及員工的出行軌跡，差旅選擇的行為偏好等等。

　　“新公司拿這些數據來制定差旅政策，對于成熟的公司，每年要拿這些數據來進行分析，反觀政策是否用到實處，有多少是沒有實現的成本節約，哪些環節出現了過多支付。”某大型跨國公司采購部負責人王丹(化名)說。

　　不過面對海量的數據，企業往往無所適從，不僅分析起來不知從何下手，而且光是數據的收集和跟蹤就已經力有不逮，即便對于大型的跨國公司來講，差旅管理中的數據“盲區”也大量存在，比如，許多企業在票務跟蹤上就遇到很大的挑戰，“公司不清楚員工哪些預訂過的機票因沒有使用而作廢，這部分的浪費太多了，越是大的企業，這部分損失就越是驚人。”國航銷售部客戶開發高級經理韓燕就曾表示。

　　無法做到完全的集中化管理是造成數據遺失的原因之一，因此對于企業來說，就要借助各種“外腦”來做更加全面的數據收集，這些渠道可以是公司內部的報銷系統，也可以來自于差旅公司，還包括航空公司和酒店等供應商，當然，銀行信用卡也是一個可能的選擇，“借助這些數據疊加對比，進而得出更加真實有效的差旅圖譜。”王丹說。

　　應用大有可為

　　有了數據的指引，企業的差旅成本就不是被動的消耗，而是更優化的資源配置。借助于此，企業就如同李馬可所說的那樣，可以“視差旅為一項投資，并盡力將這項投資的回報率最大化”。

　　一些比較直接的應用已經被很多大企業所采納，比如公司全年的航空機票花銷與2012年同期的比較，或者是與同期市場平均價格的比較，以此來判斷公司差旅政策是否有效;而通過數據分析可以發現公司最常用的10條航線，在這些航線上會跟航空公司進行價格談判，或者是保證高峰期預留一些位置。

　　但是，這些還只是數據分析的初級階段，據介紹，德國嘉惠的全球數據報告系統能夠提供百余種不同的數據維度，其中包括企業不同的成本中心和部門、時間、城市、航空公司、酒店等等，企業可以按照自己的需求匹配提煉出不同模塊的組合，比如某一個部門在某一個城市，某一段時期內的差旅支出特點，甚至可以細化到某一類高管的差旅政策執行情況如何。

　　而如果把數據分析細化，就會發現其中更大的價值所在，比如公司可以通過大客戶協議與航空公司在某條航線上爭取低價，但或許在其他的航線上被航空公司抬高了價格，而通過全球化航線數據的集中呈現，能夠讓管理者看到一個更全面的企業差旅圖譜，使其做出整體成本的優化方案，而不會局限于某一條航線。

　　同時，數據挖掘的效應還能使公司為員工提供更多的便利性，“比如一些公司在北京和上海需要頻繁飛行，每晚在一個航線上會固定保持一定的數量，這些信息能夠讓航空公司有針對性地安排所需機型。”韓燕表示，這樣航空公司就會響應大客戶的需求做出調整。

　　而對員工行為的分析則有利于對差旅政策進行進一步的微調，使之更有針對性，比如員工在訂購機票的時候，其中有些是直接訂往返票，而有一些是訂單程票，那么公司發現后者占比較多的時候，就會在差旅政策中有所體現，借此來鼓勵員工訂往返票;同時通過了解員工出行軌跡，公司會清晰掌握員工的差旅坐標，可以適時向員工推送共同租車出行的建議。

　　“如果有準確、綜合、全面的數據提供支持，企業在內控和外控上都有更大的空間，不僅體現為成本節約，也更有利于員工管理。”德國嘉惠國際中國區總經理王璐指出，數據在企業差旅管理中會發揮越來越重要的作用。