随着我国企业商务出行的日益频繁,差旅管理在企业成本控制方面发挥着越来越重要的作用。本文数据来源于「汇联易」商旅平台、滴滴企业版及银联智惠大数据,通过对差旅消费、报销环节的分析,对企业差旅管理的现状给出计量统计结果。同时展现差旅管理的数据价值,为企业优化未来的费用管理方式,提高流程效率、降低运营成本提供支持。
引言
差旅行为分析
1、出行工具分析
飞机的热门差旅路线为“大十字架”,热门顶点城市以及十字架上的城市彼此联系构成“大钻石”状。其中,最密集的飞机出差路线出现在北京、上海与珠三角之间。
用“脚”投票的差旅人,各公司的出差党的交通方式选择偏好如下:
★200km以下的短距离出差,汽车和铁路平分秋色;
★200-800km的中长距离路线中,更多人选择铁路,偏好飞机的比例开始增长;
★800-1200km的区间内,选铁路和飞机的差旅人群比例相差仿佛,略有波动;
★1200km以上,飞机的选择比例则越来越高。
2、出差费用分析
(1)城市级别-酒店价格分析
根据城市级别-酒店价格分布图,出差的住宿标准基本满足一线城市的酒店价格>新一线>二线>三线。
从图中可以看出,一线城市酒店价格集中在400-500元区间,新一线城市、二线城市酒店价格集中在200-300元区间,三线城市的酒店价格集中在180元左右(注:城市级别参考:第一财经·新一线城市研究所2017年5月25日发布的“2017中国城市商业魅力排行”,下同)。
(2)星级酒店价格分析
从星级酒店价格分布的箱型图上看,酒店价格随着星级的上升,呈现明显的阶梯状分布,并且每个星级之间价格呈现明显的交叉。星级越高的酒店越有可能因为外界因素产生价格差异,例如城市级别、酒店位置、折扣房型、协议制度、淡旺季等。
(3)飞机订票分析
城市间交通费用是差旅成本中占比较高的部分,我们就此进行了机票折扣的相关分析。
本文选取14个热门城市间的航线进行分析,大部分的差旅购票折扣在0.8-1.0之间,北京-杭州的航线折扣分布范围较大,出现4折以下低折扣票的比例较大。
而京粤、沪粤、京深、沪深往返多发的折扣是8折以上。究其原因,北京离深圳、广州的距离较远,出差党对飞机的依赖较大,而上海离深圳、广州的距离虽然不远,但两地之间的高铁速度较慢,飞机的不可替代性较高,故很难出现低折扣。
北上深之间的航线,在每个月订到7折以下折扣票所需要平均提前天数在2-5天之间,订北京、上海之间的特价票所需提前天数平均要比上深、北深之间少1-2天。
报销流程分析
1、差旅报销流程时长分析
根据汇联易差旅大数据中差旅报销-财务付款的流程时长分析,结合企业的规模得出财务流程耗时分布概率密度图。
我们把整体的报销流程分为申请-审批、审批-审核、审核-放款(由于汇联易系统可在线审批,此部分可能存在数据偏差)。申请-审批环节耗时集中在0到5天,审批到审核环节分布比较离散,代表不同企业在财务审核部分时间差异较大。而审核-放款环节中出现两个峰值,集中在第3天和第15天(这在一定程度上体现了企业财务的打款时间要求)。
虽然审核、放款环节与公司财务制度以及财务集中审核有关,但是效率最高的企业能够做到三个环节共花费120秒的极速放款(基于0审批0审核的极速报销模式)。
2.报销驳回分析
(1)驳回率分析
出差党在报销场景中最常见的就是报销申请被驳回,根据汇联易差旅大数据,可以看出,员工有3%的几率在审批环节被驳回报销单,财务审核阶段驳回率更高,达到5%。另外,结合报销审核、审批时间分析得出:报销单一旦驳回,大部分员工一般会在5-8天后,才能等来下次审批或者审核。
(2)驳回理由分析
报销单驳回理由千差万别,根据汇联易大数据,抽取了会计审核过程财务的驳回理由,通过对驳回理由的词频分析,抓取出差党在报销时究竟是哪一项原因导致报销被驳回。
根据高频词汇,可以重现报销驳回的各种场景。在报销驳回过程中,出现问题最多的就是跟发票相关,具体有发票粘贴错误、发票时间(日期)、发票金额、发票类型有没有问题等。
3.超额申请费用行为比例分析
根据汇联易大数据,能够发现出差党在出差费用的申请上,存在超额申请费用的现象(临时增补差旅费用在大部分公司是麻烦事)。
对于出差中可能产生的计划外费用的预期,员工倾向于多申请一些预算。但未超额的比例达到36%,说明仍有部分出差党在费用评估时是比较保守的。出差党在出差申请对于差旅花费的预估还是比较准确的,大部分的预估差异在正负1000元之间。
用户分析
根据银联智惠大数据的消费数据标签匹配,可以从以下几个维度了解出差党的行为特点。出差党最喜欢的几个餐饮品牌:排在第一位的是星巴克,作为临时办公地点与会议地点,拥有无语伦比的优势;差旅人更偏向于去麦当劳与必胜客用工作餐。
粤菜成为了出差党最喜欢的菜系,随着中国走向世界,世界融入中国,西餐、日本菜、东南亚菜也是出差党一种不错的选择。
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说明:
本文数据来源于滴滴企业版、银联智惠、汇联易。
感谢城市数据团对本数据报告的支持。
本文作者为 杨一胜、吴海湾,洪大卫、Sophia、蒯庭君、潘潘、卞博、恋恋、可可酱、笨小孩、阿珣、萌侠 做出了特别贡献。本文由微信公众号 汇联易 原创并首发,欢迎通过chunxiao.wu@huilianyi.com 联系我们。
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