Allied Market Research estima que importante nicho do mercado de Travel Tech crescerá quase 20% ao ano

Mercado aquecido: em 2023, a Navan, empresa online de gestão de viagens, cartão corporativo e gestão de gastos, adquiriu a startup indiana Tripeur

O mercado de softwares de gestão de viagens e despesas deve quintuplicar de tamanho até 2032, crescendo quase 20% ao ano, de acordo com um relatório da empresa de pesquisas de mercado Allied Market Research. 

Avaliado em 3 bilhões de dólares em 2022, esse nicho da indústria de Travel Tech deverá atingir 15,7 bilhões de dólares até 2032, exibindo uma taxa anual de crescimento de 18,3% durante este período. Esse crescimento representa mais do que o dobro estimado para o mercado de tecnologia para viagens como um todo. 

Principais impulsionadores de crescimento:

• Demanda crescente por simplificação de processos na declaração de despesas
• Aumento da adoção de dispositivos móveis
• Expansão das empresas de tecnologia de viagens. 
• A redução dos custos operacionais

O relatório faz uma análise criteriosa do desempenho e dos movimentos estratégicos das empresas líderes de mercado. Como lançamentos de produtos, colaborações, expansões, joint ventures e acordos. O desafio, no entanto, está na escassez de mão-de-obra qualificada. 

Principais fornecedores globais de Expense & Travel hoje: 

SAP Concur (SAP SE)

Navan Inc.(ex TripActions Inc.)

KDS Inc. (American Express GBT)

Interplx Inc. (Serko Limited)

Expensify Inc.

Coupa Software Inc.

8Common Limited

Oracle Corporation

AdviXchange Inc.

Disponível como parte do pacote de funcionalidades da Ava, a assistente virtual da Navan, o novo recurso permite reconhecer padrões de viagens dos usuários e analisar outros fatores em tempo real e, em seguida, apresentar as opções para a reserva.

Como exemplo, ao perguntar : “Ava, reserve-me um hotel na cidade de Nova York para a semana antes do Dia de Ação de Graças”, a Ava faz uma busca no perfil do viajante para entender:

Programas de fidelidade ativos
Tipo de hotel preferido
Comodidades historicamente preferidas (café da manhã, academia, piscina, etc.)
Tamanho de quarto preferido (metragem quadrada, tamanho da cama)

Obtendo as informações, a Ava – empregando IA generativa por meio de uma abordagem LLM multimodal – combina as preferências dos viajantes com informações públicas, como a distância do hotel ao escritório para onde o viajante se dirige, bem como as avaliações dos usuários da propriedade.

Como resultado desta combinação, retorna uma seleção de hotéis que se enquadram na política de sua empresa e a classifica acordo com as preferências pessoais do usuário.

Confira o Concierge by Ava no YouTube.

Leia na íntegra aqui.