每张机票、每个酒店预订、每次用车、每笔对公付款......别看这些支出都是“小钱”,但累积下来企业月均也能“轻松”支出上百万。
面对场景零散、平台零散、管控方式零散的问题,如何及时发现不合理支出成了日常内控的关键任务。数据分析则成了重要武器。
但更大的挑战也随之而来:
从订单、发票到凭证数据量大,归集整理易出错;
线下报表满天飞,手动分析耗时长,异常捕捉马后炮;
分析维度不全面、不深入,节省方案总治标不治本......
基于一个平台能力,分贝通全面升级商旅费控BI能力,“分析明察秋毫、结论切中要害、节省建议量体裁衣”。
告别不成体系、无从下手、资源内耗,企业支出洞察分析,一个平台即可搞定。
01专题分析
多角度看问题 结果可信赖
企业支出,首要需解决的问题是,企业在不同场景下的关键数据是怎样的,哪些数存在异常。依托一个平台全面沉淀数据,分贝通数据BI模块提供【专题分析】能力。
专题分析以客户支出管理数据为出发点,以订单消费时间为时间维度,突破单一维度的统计汇总,找到特定周期内潜在异常点,供企业优化与决策。
分析维度更细致:以机票分析为例。除价格、舱位等基础分析,还支持同行程票价、航线占用工作时间、退改签等分析,更能有效剖析依然隐藏在流程中管理漏洞。
分析下钻更到位:聚焦跨品类数据融合后的分析,并直达末级,全面穿透。
同时,专题分析还上线了差旅地图,即呈现员工月度出差天数以及对应的订单明细,有助于帮助财务团队及时了解业务行为变化。
一家传统设备制造企业通过差旅地图,捕捉到销售团队正在加强长三角一带三线城市的机会挖掘,财务团队及时将该地区5个城市酒店协议价体系进行完善,让节省提前发生。
此外,专题分析支持不同部门、角色的数据隔离,免除不必要的管理干扰。
02异常预警
预见隐患 先下手为强
依托数据报表的全面数据沉淀,商旅费控BI模块,全面突破线下数据归集分析的效率桎梏,通过【异常预警】及时发现异常问题,实现“问题支出,先下手为强”。
异常预警即单一场景下的多维数据分析,让企业充分了解每个场景的消费特点和企业因公行为偏好,由此对比从而发现异常。目前异常预警覆盖机、酒、火、车四大场景。
以某企业服务公司的机票支出为例。该企业销售及交付均在总部,需全国各项目跑,每月机票订单均超万份,最高一个月的机票支出竟接近100万。
面对线下报表满天飞,异常捕捉后知后觉的尴尬,该企业通过分贝通异常预警,很快发现临时差旅严重的情况,大部分销售平均提前1天或当天才安排行程,同时退改签费用占机票总支出的近15%。
基于此,该企业及时调整了差旅规则,机票支出得到全面控制。同时,设定不同时段低价作为参考,异常支出即可及时捕捉,辅助内控管理和决策。
03行业洞察
有对比 更能“切中要害”
除了自我剖析,商业分析切勿“井底之蛙”。基于此,针对企业高频因公支出场景,如机、酒、车等,还要随时了解行业情况。分贝通数据BI模块的【行业洞察】能力,即可为客户随时展示和消费强相关的自身指标在行业大盘中的水平,为消费管控规则优化提供更为客观的依据。
目前,行业洞察分析可覆盖机、酒、车三大场景,提供机票平均折扣、不同城市等级平均客房单价、不同车型订单占比、不同城市差标设置、提前预订天数占比、退改签率等共计13个指标的行业数据和分贝通大盘数据。
04 数据发现
想省钱 先要“量体裁衣”
如今,支出管理已成为诸多企业降本的优先选择。但行业不同、支出偏好不同,“照葫芦画瓢”式的方案,很难摆脱治标不治本的困局。基于企业全面沉淀的支出数据和行业大盘数据,分贝通可为企业提供专属【数据发现】报告,帮助企业用数据发现潜在风险,节省不必要支出。
数据发现犹如一个功能强大的价值计算器,其价值在于【报告化】和【可配置化】。
报告化:报告中每个节省建议包括数据发现描述、具体数据洞察图表、节省建议及预估节省测算。
可配置化:支持根据企业自身实际情况配置目标值,进行节省测算,随时验证方案。
当前,数据发现功能主要关注消费管控、商旅优惠、异常消费、虚假报销、里程补贴等维度。每个建议告别“纸上谈兵”,均来自客观洞察,真正深入每个关键场景/环境,具体可落地,并具有可预见的节省效果。
某整车制造商曾表示,“分贝通数据发现报告指出,我们的酒店支出一直占总支出的50%-60%,波峰甚至会达到70%-80%,多数支出来源于华东地区生产基地人员的差旅活动,且入住量Top10的酒店并未托管。”这家企业通过分贝通完善了酒店托管体系,实现了相似消费量下,酒店支出同比减少了近百万元。
如今,分贝通一个平台搞定多种支出管理问题,年均为超2500家企业提供2W+条节省建议。每家企业实现平均20%降本的效果。
当降本不再是一句口号,“一体化”正在成为大部分企业管理支出的需求标配。
流程全掌控、行为全透明、数据全沉淀,分贝通基于一个平台,将继续强化数据BI能力,以助力更健康的 “现金流”、有效降本、政策驱动下的合规管控等结果的实现。
