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CWT Solutions Group ajoute des fonctions d’analyse prédictive permettant de réaliser de nouvelles économies


Rédigé par Communiqué de CWT le 3 Décembre 2018

Carlson Wagonlit Travel, l’agence mondiale de voyages d’affaires, a introduit des fonctionnalités d’analyse prédictive qui améliorent nettement la précision des prévisions et permettent, par conséquent, une meilleure visibilité des principaux indicateurs de voyage. Les clients bénéficient ainsi de nouvelles possibilités pour un meilleur contrôle leurs dépenses.



CWT Solutions Group, le service de conseil de CWT, 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 », déclare 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. »

Un essai d’analyse prédictive réalisé pour l’un des clients internationaux les plus importants de CWT Solutions Group s’est montré fructueux : une nette amélioration de la précision par rapport aux méthodes précédentes a été constaté. 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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