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Lundi 3 Décembre 2018

CWT mise sur l'analyse prédictive


Carlson Wagonlit Travel a développé des fonctionnalités d’analyse prédictive. Elles permettent d'améliorer la précision des prévisions et offrent également aux entreprises une meilleure visibilité des principaux indicateurs de voyage.



CWT Solutions Group, le service de conseil de Carlson Wagonlit Travel, a élaboré un modèle de données avancé qui passe au crible de vastes ensembles de datas historiques relatives aux voyages, ainsi que des données publiques (prix des matières premières, indicateurs macroéconomiques, conditions météorologiques et jours fériés). Ces informations sont analysées afin d’identifier les modèles et les corrélations, générant des prévisions solides pour les dépenses futures d’une entreprise et, plus particulièrement, le nombre de déplacements et le coût par déplacement. 
 
"Grâce à ces nouveaux algorithmes de pointe, nous pouvons prédire les dépenses d’une entreprise avec une précision remarquable", assure Christophe Renard, vice-président de CWT Solutions Group. "L’analyse prédictive est très utile pour donner à nos clients des informations exploitables. Des modifications, si infimes soient-elles, apportées aux politiques de voyage ou aux programmes des fournisseurs, peuvent engendrer d’importantes économies. Étant l’une des plus grandes entreprises de voyages d’affaires au monde, nous disposons d’une mine de données. En utilisant les données prédictives, nous pouvons vraiment tirer parti de ces datas pour nos clients". 
 
CWT qui avait déjà fait part de ses ambitions concernant les outils de prédiction des dépenses, a testé les nouvelles fonctionnalités auprès de l’un des ses clients internationaux. La TMC explique "une nette amélioration de la précision par rapport aux méthodes précédentes a été constatée. Grâce à cette nouvelle fonctionnalité, le client a été en mesure d’identifier les domaines dans lesquels il pouvait réaliser jusqu’à 10% d’économies. L’essai a également démontré que les résultats s’amélioraient au fil du temps, puisque le système apprend à mesure que les ensembles de données se développent"
 
La technologie sera déployée à l’échelle mondiale auprès des clients de CWT Solutions Group au cours de l’année 2019. 



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