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März 2020

CWT

Predictive Modeling: Kristallkugel für Geschäftsreisen

„Das Leben wird vorwärts gelebt und rückwärts verstanden“, sagte der kluge dänische Philosoph Søren Kierkegaard. Das stimmt. Aber wir möchten es noch viel lieber vorwärts verstehen, deshalb nutzen wir Predictive Modeling. Was futuristisch klingt, ist in vielen Bereichen schon ganz normal: etwa bei Amazon, das uns sagt, was wir kaufen sollen. Oder bei Spotify, das uns passende Songs vorschlägt und bei Facebook, das uns Beiträge gemäß unserer Interessen in die Timeline spült. Hier lautet die Aufforderung meistens: Kauf dies, lies das oder hör mal hier rein!

Bei Geschäftsreisen sind die Auswirkungen dieser Vor-Kenntnisse weitaus umfassender, sodass es sich besonders lohnt, Predictive Modeling einzusetzen. Es geht hier darum, zum Beispiel die Präferenzen von Reisenden und zukünftige Preise von Transportmitteln antizipieren zu können.

Wir nutzen über 85 Kennzahlen, um unsere Vorhersagen zu treffen – und sammeln dazu große Mengen an Daten, die wir aufbereiten und analysieren. Dazu gehören unter anderem bestehende Reisedaten, Rohstoffpreise und makroökonomische Indikatoren. Wir berücksichtigen Einflussfaktoren, die bereits bekannt sind – wie etwa Ferientermine – und solche, die unsicher sind – zum Beispiel das Wetter.

Mithilfe von Algorithmen versuchen wir, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese wiederum helfen uns dabei, zukünftige Reiseausgaben von Unternehmen zu antizipieren – und wir brechen diese dann bis auf die Anzahl der Reisen und die Kosten pro Reise herunter.

Derart versorgt mit Daten und Erkenntnissen können Unternehmen dann Maßnahmen ergreifen oder zumindest den Kurs anpassen, schon bevor die Reiseausgaben getätigt werden. Wenn zum Beispiel eine hohe Nachfrage zu erwarten ist, können sie Reisende auf alternative Fluglinien oder Hotels steuern. Gleichzeitig verbessert sich auch die Verhandlungsposition gegenüber Leistungsträgern, wenn Unternehmen schon vorher ein klares Bild von ihren Zielen und Maximalraten haben. Oder sie können die Anzahl der Supplier reduzieren, wenn die Vorhersage das empfiehlt.

Auch die Einhaltung der Reiserichtlinie kann von Predictive Modeling profitieren: Etwa indem Firmen personalisierte Reiseverläufe entwickeln, die besonders gut zu vergangenen Reisemustern von Geschäftsreisenden passen. Auch Reisende, die voraussichtlich gegen die Richtlinie verstoßen werden, lassen sich so bereits vorab identifizieren.
Die CWT Solutions Group hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Vorzüge des Predictive Modeling immer wieder zu beweisen. Wir werden Ihnen auch in Zukunft immer wieder Fallstudien und Beispiele vorstellen.

Quelle: Christophe Renard, Vice President, Solutions Group, CWT

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