솔루션

여행 및 운송 분석

여행 및 운송 업종은 모든 접점에 걸쳐 데이터가 수집되므로 데이터가 부족한 적이 없습니다. 고객, 승객, 화물 등과 관련된 각종 데이터는 수요와 공급의 균형을 유지하여 재고와 수용력에서 얻을 수 있는 수익과 이윤을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 항공사, 호텔, 렌터카, 크루즈 회사의 여행 및 서비스를 통해 저마다 비즈니스에 대한 중요한 인사이트가 포함된 고객 행동과 경험 데이터를 수집하고 있습니다. 그러나 여행 및 운송 분석 방법은 속도가 느린 경향이 있고 항상 직관적인 것은 아닙니다.

동시에 트럭,화물 철도, 항공, 해상과 같은 운송 및 물류 회사와 물류 서비스 제공업체는 네트워크와 수용력 계획을 관리하고, 수익성 제고를 위해 경로를 최적화할 수 있도록 서로 전혀 다른 데이터 원본을 연결하고자 노력하고 있습니다. Tableau를 사용하면 유사한 데이터를 신속하게 통합하고 연결할 수 있으므로, 데이터 기반 가격 책정 전략과 실시간 재고 확인을 통해 매출 관리와 수익률 제고에 필요한 인사이트를 얻을 수 있는 동시에, 평생 동안 고객 충성도를 지속적으로 이어나갈 수 있습니다. 여기에서 Tableau를 통해 여행 및 운송 분석을 향상시키는 방법을 알아보십시오.

여행 및 운송 분석의 실제 사례



고객 스토리: 단 60일 만에 300개의 호텔로 확대한 Carlson Rezidor

Carlson Rezidor는 70억 달러 규모의 조직 전체에서 Tableau를 전사적으로 채택하는 한편, 몇 개의 대시보드를 신속하게 만들어 불과 60일 만에 300개의 프랜차이즈 호텔로 신속하게 확대했습니다. Tableau를 사용하면서 해당 팀은 지원 서비스를 제공하는 작업 방식에서 프랜차이즈 호텔에 대한 사전 예방적 권장 사항을 제공하는 방식으로 변화했습니다.

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      MAT HUGHES: It's just been a huge game changer for us. So instead of having to wait for something to already happen and then try to figure out why it happened, we're now proactively looking out. And we can see what's going to happen before it happens and then prepare for that, or maybe change it.

      [MUSIC PLAYING]

      Tableau was really the only one that followed through on making it as easy as the website made it seem. We actually downloaded one free trial. And during that 14-day time period, we were able to not only recreate all of the dashboards that we were already doing, and they updated much faster, but we also built several new ones. So by the time it was over, we went to our director for approval, and it was probably the easiest approval we've ever got because the ROI was already there after 14 days.

      Originally we had just intended Tableau to be an internal analytics tool, but what we started finding was that it was so easy to build reports that we felt were visually compelling, that we wanted to actually start showing it to hotels. And so we started with a few hotels and maybe two or three reports, and started showing it to them, and then we showed it to a few more, and to a few more.

      What we found was that within 60 days we had 300 hotels that we're asking for these reports once a week. We tried doing that in the past, and really the limitations was the tools and the data. So what we were able to do with Tableau is we have a small group of analysts now making proactive recommendations for all of our hotels in the Americas, with no additional staff, no additional resources. So in five months, we were able to make 1,200 proactive recommendations to hotels.

      Just on a day to day basis I'm able to take business questions and we're able to turn them around in minutes, instead of things that literally took us days before to do. We've implemented Tableau Server, the amount of time I spent updating reports is now zero, very much zero. And not just that, but we have a lot more data being updated.

      So before I was only doing weekly, now all of our data is updated nightly. And a year ago, before we even had Tableau at all, that data was being updated monthly. We started with just getting Tableau Server for our department, now we're looking at an enterprise-wide deployment just because of the value that we've already seen.

      우리로서는 매우 큰 혁신적인 변화였습니다. 따라서 어떤 일이 이미 발생한 후 그 일이 왜 발생하게 되었는지 이해하려고 노력하는 대신에, 이제는 사전 예방적인 자세로 상황을 바라보고 그런 일이 일어나기 전에 어떤 일이 일어날지 알 수도 있습니다. 그런 다음 이에 대해 준비하거나 방식을 바꿀 수도 있습니다.