“大数据花钱。大数据分析赚钱。”你听说过比这更真实的陈述吗？那深刻的至理名言出自汉莎集团全球销售商业智能应用主管Heiko Merten。Heiko知道他在说什么——去年汉莎集团保持临界利润率并且使用“大数据和大数据分析”来实现三大关键业绩指标——收入最大化、成本最小化并保持客户的满意度。经营多家航空公司和超过18家为航空公司提供服务的企业（比如餐食、清洁和维护）很不容易。

“这是我们绩效驱动的关键业绩指标的规定。这意味着这些因素会影响这些关键业绩指标。从一个角度来看，我们的最高管理层应通过顶层关键绩效指标来控制公司，并且只有在有问题、不确定性或需要澄清的时候，他们才会同中层领导分析绩效驱动因素。”—— Heiko Merten，全球销售商业智能应用主管

所以，他们正在干什么，他们是如何来做的呢？

为了评估这些关键业绩指标，汉莎航空公司不得不在收购多家航空公司后创建了通用数据语言，并将大量内外部的数据源进行整合，包括收入、预订、营销信息、航班时刻表和市场份额，同时也整合竞争对手信息以便同步竞争。汉莎航空公司将其数据与Teradata统一数据架构整合，打破许多不同品牌的数据孤岛，例如机组排班计划、目的地、飞机班期表、航油信息和机组效率等数据。这样，他们就有能力了解汉莎航空集团内不同航空公司的跨职能部门的绩效，并建立对承运人预订量的价值评估。

在这个竞争激烈的市场，汉莎航空公司使用数据分析来衡量“票价份额”，使用定价、航线、机型，甚至客户细分数据来确定旅行代理商是否给了汉莎集团在日益增长或萎缩的市场中应有的份额。

“与整体市场发展相比较，汉莎集团的市场份额是如何发展呢？谁获得了新的市场份额？更具体地说，如果汉莎航空公司在整体增长30%的市场上增长3%，那不是一个好兆头。反之亦然。如果市场萎缩10%，而汉莎航空公司缩减5%，这对汉莎航空来说是个好兆头……我们目前正在建模或引入“公平份额”的关键业绩指标，用来评估代理商或公司客户的表现，以显示出代理商的公平市场份额。这就是汉莎航空公司通代理来获得的市场份额。”—— Heiko Merten，全球销售商业智能应用主管

这些数据的整合很快带来分析生态系统的其它结果或目的，即能提供客户专用的优惠和更好的服务，在多个品牌或承运人和业务单位之间建立总体性分析。这些整合的数据将：

1．有助于更好地在汉莎航空集团公司内控制销售和销售业绩；

2．获取客户绩效的全貌并且奖励忠诚度。

3．在优化激励的情况下，创建顾客层面销售战略和商业目标。

凭借正确的数据分析，汉莎航空公司可以克服经济、竞争和质量挑战，达到前所未有的卓越领先水平。

“……大数据花钱。大数据分析赚钱。这意味着，在我看来额外的收入不能由数据产生，它必须从基于数据的分析中产生。这是重要的一点，需要拥有好的数据集和强大和高效的报表。”——Heiko Merten，全球销售商业智能应用主管

对德国汉莎集团的所有成功表示祝贺！