BusinessTravel №1, Март 2018 «Пас, удар, гол!»← Вернуться к журналу

Анализируй это!


Представьте себе, что в жаркий день гуляя по лесу, вы набрели на ручей. Вода в нем чистая и прохладная, и призывно журчит, и грех не окунуться.  Что вы с радостью и делаете. А потом – раз, и течение становится все более сильным, и вода все холоднее, а дно и вовсе пропало. И вот, выбравшись с большим трудом на берег, мокрый и продрогший, вы думаете: как же так, ведь все казалось таким простым и приятным?

 Если ручей заменить потоком информации, которую ежедневно получают организаторы деловых поездок и MICE и на основании которой имеет смысл делать выводы и выстраивать свою трэвел-политику, станет примерно понятно, как непросто усмирить этот поток и устоять на ногах. Однако непросто – не значит невозможно. Более того, для упорядочивания информационных потоков прекрасно подходят различные инструменты Big Data.

Сначала стоит определиться с понятием. Big Data – это масса структурированных или неструктурированных данных, которые ежедневно получает человек, работающий практически в любой отрасли, и корпоративный трэвел здесь не исключение. Более того, здесь данные поступают в очень больших объемах при любом действии – заказе или отмене билетов, трансфера, отелей, просто запросе на все это. Сюда же относятся даже отметки геолокации. По большому счету, любое действие агента или самого клиента – уже поток данных. Очень большой поток, который в структурированном, обработанном и проанализированном виде может сослужить и агентству, и клиенту хорошую службу. Прежде всего – для оптимизации бизнес-процессов. А это, в свою очередь, может привести к повышению как прибыли, так и лояльности клиентов.

А за ценой мы последим

Оптимизация бюджета, пожалуй, одно из самых популярных выражений современного рынка. Но оптимизация, достигнутая только путем сокращения и экономии на всем, – не всегда путь к успеху. Самый дешевый билет на рейс с тремя стыковками и ночевкой в аэропорту может обернуться потерей серьезной сделки, потому что человек, добиравшийся до места переговоров подобным образом, навряд ли будет в лучшей своей форме. Экономия на трансфере и отеле тоже может привести к весьма печальным последствиям. Однако это не значит, что всегда надо бронировать первый класс и лучший отель в городе в ущерб всем бюджетам.

Анализ заказов на трэвел позволяет выявить наиболее оптимальные соотношения цены и качества в зависимости от массы факторов. Человеку, и даже отделу, это сделать сложно, а грамотно построенный процесс анализа больших данных сделает это быстро и просто.

Разумеется, для того, чтобы это получалось быстро и просто, нужно иметь определенную программу для обработки информации, софт. На российском рынке исторически сложилось так, что поставляют софт сами ТМС.

«Поскольку компания «Демлинк» работает на рынке трэвел-услуг уже более 25 лет, мы одни из первых стали применять различные программные продукты для анализа обращений и затрат клиентов на трэвел-расходы. Аналитика в виде большого отчета, состоящего из более чем 30 комплексных показателей, лежит в основе нашей инновационной клиентской программы по оптимизации расходов Demlink Money, которая была создана  еще в 2008 г.»

«Инновационной она называется потому, что с каждым годом программа  совершенствуется, в нее добавляются новые показатели и новые программные инструменты, которые помогают нашим клиентам обрабатывать входящие данные по поездкам, анализировать их, сравнивать с трэвел-политикой заказчика и формулировать выводы для дальнейшей работы», – рассказывает директор по маркетингу компании «Демлинк» Татьяна Нугманова.

«Мы анализируем данные в разрезе типов услуг, тенденций относительно времени года и предпочтений путешественников разного уровня. Это позволяет улучшать онлайн-систему управления поездками и мероприятиями Ракета, сделать ее умнее и предлагать путешественнику то, что может его заинтересовать. Причем мы считаем не только сумму потраченных средств клиента на трэвел-услуги, но и то, сколько они могли бы потратить – альтернативные издержки, показываем экономию», – говорит IT-директор IBC Corporate Travel Андрей Холодков.

CEO компании ATH American Express GBT Андрей Воронин отмечает, что уже три года компания развивает платформу Sympulse на базе Power BI. Она позволяет в режиме реального времени отслеживать расходы на командировки и иметь информацию о местонахождении путешественников на случай чрезвычайных ситуаций. Sympulse также дает возможность в текущем режиме получать информацию о возможностях по экономии бюджета и соблюдении политики не только в разрезе компании в целом, но и любого из ее подразделений.

Можно увидеть даже, сколько лишних денег компании потратил конкретный сотрудник.

В компании «Аэроклуб» есть несколько продуктов, предназначенных для аналитики. Наиболее востребованный из них – АТОМ – позволяет анализировать затраты клиентов в режиме, близком к реальному времени.

«Мы регулярно отслеживаем не только расходы в разрезе отраслей рынка или внутренних подразделений каждой конкретной компании, но и общие тенденции по затратам на определенные направления и типы перевозчиков, а также по трэвел-политикам в целом», – говорит заместитель генерального директора группы компаний «Аэроклуб» Юлия Липатова.

«При запросе клиента мы предоставляем подобного рода экспертизу. Мы располагаем огромным массивом данных (все запросы поиска и результаты поисков любого из сервисов), чтобы иметь возможность видеть, что запрашивал пользователь, что нашел и приобрел. Эта информация – главная ценность трэвел-политики.

При анализе этих данных можно обнаружить потенциальные изменения, применив которые, клиент получает преференции – в основном это экономия бюджета», – считает директор департамента информационных технологий UTS Group Евгений Бибилюров.

Генеральный директор компании City Travel Юлия Мануйлова говорит, что в компании есть два IT модуля для анализа данных. Модуль «Fixed analytics» обрабатывает готовую базу для анализа.

Второй модуль «Algorithmic audit» собирает и анализирует большой массив самых разных данных и обрабатывает с помощью математических алгоритмов, разработанных в компании. Минимальный период, за который берутся данные для обработки, – три месяца, оптимальный – год.

Таким образом, грамотная обработка «больших данных» позволяет корректно сравнивать стоимость различных трэвел-услуг, давая тем самым простор для оптимизации и способствуя качественной работе трэвел-политики.

Цифровые инструменты

Big Data – общее название всего процесса, однако анализ данных делается все же конкретными инструментами. «Поскольку количество данных стремительно растет, то их обработка все время нуждается в новых технологиях, новых инструментах, и они становятся очень востребованными. При этом построение работы Big Data требует выполнения определенных требований и наличия штата специалистов с различными функциями. При работе с Big Data необходимо обеспечить возможность расширения объемов памяти системы, включая компьютерное оборудование. Важной задачей также является обеспечение безопасности и хранения данных, безотказность работы системы.

Все это требует значительных финансовых расходов, но без использования аналитических систем уже невозможно представить себе сегодняшний и тем более завтрашний день любого бизнеса. Компания «Демлинк» имеет более 1000 корпоративных клиентов и несколько тысяч поставщиков, поэтому мы активно применяем методы работы с данными Big Data, которые позволяют распределенно обрабатывать информацию», развивать систему нужных и важных показателей по трэвел-поездкам, формулировать актуальные рекомендации для клиентов и осуществлять консалтинг по оптимизации расходов на поездки и мероприятия», – рассказывает Татьяна Нугманова.

Юлия Липатова отмечает, что сейчас в компании активно используются Business Intelligence инструменты, программные продукты сделаны на основе MS Power BI, также есть собственные разработки. «Кроме того, мы строим систему анализа больших данных, которая позволит нам понимать профилированные данные еще более глубоко и предлагать нашим клиентам не просто самые дешевые или самые быстрые решения, но и наиболее релевантные потребностям их сотрудников, еще до того, как нас об этом попросили. Тестовые задачи в этом направлении решаются уже сейчас», – говорит она.

Евгений Бибилюров отмечает, что UTS Group обладает большим объемом информации, которая подлежит аналитике. До 2016 г. велась работа по созданию собственных интерфейсов визуализации данных.

Спустя время здесь пришли к выводу, что на рынке уже имеется необходимый инструмент – аналитическая система Tableau. Она подключается к любым источникам данных и визуализирует их для последующих принятий решений.

Персона грата

Еще один краеугольный камень современного бизнеса – персонализация сервиса. Пока нельзя сказать, что любого, но туристической отрасли в целом и business travel в частности – уж точно. Согласитесь, приятно, когда твои желания предугадывают, когда стоит тебе подумать, мол, хотелось бы того-то, а оно уже ждет тебя, скажем, в гостиничном номере. Даже если ты приехала в отель впервые. Магия? Ничуть.

Всего лишь грамотный анализ или все та же Big Data.

Проанализировать, что человек любит, где чаще всего бывает, что предпочитает из еды и еще массу мелочей не так уж сложно, тем более что мы сами о себе много чего рассказываем в социальных сетях. Иногда даже не ведая того. Все это, с известными допущениями, относится и к корпоративному трэвелу. Проанализировав данные полетов сотрудников за год, можно понять, кто какими рейсами предпочитает летать, кто какие места любит в самолете, что ест на борту.

 Узнать и применить потом в работе, предвосхитив ожидания клиента – именно из таких «мелочей» и складывается лояльность.

По словам Андрея Холодкова, внутри каждого типа услуг есть параметры, которые необходимо собирать и анализировать. Например, какие авиакомпании чаще используются клиентами и какое направление наиболее востребовано. Постоянное проживание клиента в одной и той же гостинице дает возможность понять степень его удовлетворенности поставщиком и предложением компании.

«Мы анализируем все данные, которые проходят через нас: бронирования, конкретные путешествия, поведение клиентов, тренды по отраслям и направлениям. В базе данных АТОМ хранится более 14 млрд записей услуг. Например, когда какая-нибудь компания приобретает или поглощает новый бизнес-юнит, мы можем оценить его эффективность в разрезе времени заказа авиабилетов или гостиниц, дать рекомендации согласно настройкам по компании в целом. Кроме того, мы можем выяснить детали по конкретным поездкам и, если где-то есть отклонения от рекомендаций, сразу увидеть, оправданно ли это. Бывает, мы видим, что клиент начал активность в каком-то городе – тогда мы можем выступить с предложением более выгодных тарифов на определенную отельную сеть в нем», – рассказывает Юлия Липатова.

Андрей Воронин говорит, что с помощью Sympulse можно делать любой анализ. Например, узнать, сколько клиент потерял денег из-за того, что у него долгий процесс авторизации командировок, когда в процессе авторизации заканчиваются более дешевые билеты. На базе Sympulse планируется в ближайшее время запустить систему геймификации. Интересно, что Sympulse уже позволяет предсказывать цены  на билеты и рекомендовать клиенту даты, в которые лучше отправиться в командировку, если у клиента есть гибкость. Программа также позволяет при выдаче вариантов перелетов и проживания учитывать предпочтения сотрудника клиента и историю его поездок, чтобы выдавать ему не просто сотни вариантов из системы бронирования, а то, что релевантно именно ему.

«Особенное внимание уделяем бизнес-процессам – анализируем, как сделать услугу еще качественнее, быстрее и дешевле для клиента. Кроме того, в UTS Group проводим исследования, начиная от технических моментов и разбора логов ошибок и заканчивая тепловой картой», – подчеркнул Евгений Бибилюров.

 Доступ к системе

 Ряд ТМС, как уже было сказано выше, имеет собственные разработки по части аналитики Big Data. Однако в свободной продаже, так, чтобы любая компания, которая не является клиентом того или иного ТМС, могла себе этот софт установить, его нет. Или почти нет. Почему?

«Рынок уже структурирован. Крупные ТМС имеют свои продукты, и им нет необходимости покупать что-то стороннее. Агентам среднего размера, и малому бизнесу это не очень актуально – у них нет такого массива информации. Что касается компаний-клиентов, то есть готовые модули аналитики в SAP или Concur, например, и для внутреннего анализа этого достаточно. Международные компании в некоторых случаях отдают на аутсорсинг business travel аналитику.

К примеру, один из наших клиентов работает на глобальном уровне с компанией Thotstat, предоставляющей услуги data science. Мы настраиваем с ними автоматический обмен travel данных и аналитическая информация формируется на основании всех международных офисов клиента», – поясняет Юлия Мануйлова.

Юлия Липатова говорит, что доступ к АТОМу могут приобрести клиенты. В прошлом году он вызвал сильный интерес среди средних и крупных компаний из самых разных сфер. В нем есть дашборды руководителя, дающие картину по каждой компании холдинга; отчеты по потенциалу для экономии, позволяющие планировать и рассчитывать экономию на основе данных клиента прошлых лет, также с его помощью можно посмотреть причины потерь – вплоть до конкретных поездок и людей, которые отправились в командировку. Кроме того, продукт позволяет сравнивать затраты своей компании с бенчмарком по отрасли и по всем клиентам компании «Аэроклуб» в целом. Внедряя изменения в компании, клиенты могут сразу же увидеть произведенный эффект, не дожидаясь окончания отчетного периода и при необходимости тут же скорректировать свои действия.

АТОМ также очень удобен для проведения встреч и презентаций. Если возникает финансовый вопрос, можно взять планшет или ноутбук и быстро вывести на общий экран ответ или смоделировать ту или иную ситуацию и посмотреть результаты прямо на встрече. «Это очень удобно.

На наших внутренних встречах мы так и делаем, и знаем, что некоторые клиенты также ввели подобную практику и очень довольны скоростью получения информации, которую она обеспечивает. От клиентов поступают многочисленные запросы на развитие и расширение предоставляемой информации, поэтому мы однозначно будем расти и развивать этот продукт», – отмечает эксперт.

По словам Татьяны Нугмановой, компания «Демлинк» имеет программу аналитики данных, которая успешно развивается как для внутреннего использования, так и для аналитики заказов и затрат клиентов. Большой аналитический отчет получают клиенты и при работе в личном кабинете My.Demlink.ru. При этом они имеют возможность самостоятельно выгружать его за любой интересующий период. Если клиенты хотят видеть в аналитическом отчете расширенный набор данных, то программисты создают дополнения к основному отчету. Отчет по желанию заказчика может отправляться ему на почту в автоматическом режиме.