SAP Concur:用数据分析优化企业差旅项目
SAP Concur博客介绍四类差旅分析:描述性、诊断性、预测性和规范性分析,并说明其如何帮助优化成本、执行政策、降低风险并改善旅行者体验。文章建议跟踪总支出、单次旅行成本、预订率、首选供应商合规率和差旅政策合规率等KPI。文章还提到,数据分析可用于供应商采购与谈判、政策优化、需求管理、体验提升和基准对标。
影响与关注点
该文为差旅管理者提供了数据分析的分类框架和KPI清单,有助于将支出数据转化为成本控制、合规和体验改进的具体行动。
关键要点
- 差旅分析分为四类:描述性(发生了什么)、诊断性(为什么发生)、预测性(可能发生什么)和规范性(应该做什么)。
- 建议跟踪的KPI包括总支出、单次旅行成本、预订率、首选供应商合规率和差旅政策合规率。
- 数据分析可用于供应商采购与谈判,例如根据酒店预订量争取企业协议价。
- 分析员工差旅行为可发现违规模式,如国内航班预订商务舱或临时高价预订,从而指导培训或政策调整。
- 数据分析还可用于需求预测、旅行者体验提升和与行业基准对标。
来源与时间
- 一手来源
- SAP Concur
- 其他来源
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- 原文首次发布时间
- 2024年6月7日 20:36
- 资讯发布时间
- 2026年8月14日 08:14
- 最近更新
- 2024年6月7日 20:36
- 原文链接
- SAP Concur Blog:How to Use Data Analytics to Improve Your Travel Programs(在新标签页打开)一手来源 · en · 原文发布 2024年6月7日 20:36