Se c’è un settore che meglio di altri sembra mostrare con evidenza gli effetti e gli esiti della liberalizzazione è quello del trasporto aereo. Qui l’apertura del mercato ha sconvolto equilibri che sembravano immutabili e ha radicalmente mutato il posizionamento delle forze in gioco. L’ingresso sul mercato di nuovi attori con aggressive politiche di prezzo ha spinto gli operatori "incumbent" sia ad attivare processi mirati di concentrazione per acquisire massa critica e realizzare sinergie sul piano dei costi, sia ad attuare oculate strategie di pricing volte a difendere margini e ricavi. Soprattutto, ha rinnovato e stimolato l’interesse delle compagnie aeree per le tecniche di ricerca operativa finalizzate all’ottimizzazione dei processi, in particolare per le metodologie di revenue management, che mirano a massimizzare ricavi e profitti a partire da risorse per loro natura limitate e soggette a scadenza, come i biglietti aerei.

Stefano Rocchi

Ottimizzare il pricing per massimizzare la redditività È questa la strada intrapresa da Alitalia che, con oltre 24 milioni di passeggeri all’anno, una flotta di 180 aeromobili e collegamenti con più di 60 paesi nei sei continenti, si conferma come il maggiore player nazionale nel trasporto aereo. “Il tema del revenue management è tanto cruciale che Alitalia dispone di una Direzione dedicata la quale”, come spiega Stefano Rocchi, responsabile dei Sistemi di Revenue Management, “ha il compito di sovrintendere alla commercializzazione dei voli stabilendo per ogni singolo prodotto tariffario i prezzi, le regole e le quantità di vendita. In termini di processo, si procede innanzitutto a definire la struttura tariffaria relativa ai posti in vendita di un dato volo/data e a modulare successivamente il dimensionamento di ciascun prodotto tariffario”.

Revenue Management e tecniche predittive
È altrettanto evidente che l’accuratezza delle previsioni è uno dei fattori chiave per ottimizzare un processo che è contrassegnato dalle reciproche relazioni tra offerta, domanda attesa e scenario concorrenziale. “Il sistema previsionale – prosegue Stefano Rocchi – gioca un ruolo centrale nella nostra organizzazione, sia a livello tattico nella ge-stione del singolo volo, sia a livello strategico per la definizione delle politiche tariffarie a medio termine e delle iniziative promozionali”. Si imponeva quindi con forza la necessità di ridisegnare il sistema di forecasting esistente, basato su procedure semiautomatiche e fogli di calcolo, sia per velocizzare la formulazione delle previsioni, sia per migliorarne la precisione e la flessibilità. Il sistema era in grado di produrre solo due forecast mensili e questo lasciava poco spazio alla Direzione Revenue Management per definire in modo tempestivo le opportune strategie di azione, mentre rendeva laboriosa e imprecisa la modellizzazione degli eventi speciali, come scioperi, previsioni meteo, ponti legati a particolari festività.

Il modello previsionale strategico
Il ridisegno del sistema di forecasting ha visto un impiego intensivo di SAS, in particolare della soluzione SAS® Forecast Server e degli strumenti di data integration e data quality, indispensabili per la preliminare realizzazione del data mart che contiene i dati provenienti dalle numerose banche dati e dai molteplici sistemi dipartimentali esistenti in azienda. La costituzione di un team congiunto, formato da consulenti SAS e, per Alitalia, da Carmine Giannì e Annalisa Pastura (Stime e Reporting), Arianna Fregoli (Sistemi di Revenue Management) e Fausto Misiti (Ricerca Operativa), è stata indubbiamente determinante per accelerare la messa a punto del progetto che, dopo appena sei mesi, vedeva l’implementazione della prima versione del modello previsionale strategico.

Potenza, flessibilità e facilità d’uso
Le singole fasi che compongono il processo di forecasting venivano così ridisegnate secondo criteri di ottimizzazione, facilità d’uso e flessibilità. La fase di integrazione e di riconciliazione dei dati ottimizza le operazioni di raccolta, pulizia e integrazione dei dati nel data mart, rendendoli assolutamente trasparenti per l’utente finale. Il quale può così concentrare la propria attenzione non tanto sul reperimento delle informazioni quanto sull’analisi e sulle simulazioni, aumentare la frequenza delle previsioni mensili, eliminare gli errori derivanti dalle imputazioni manuali e intervenire agevolmente sui flussi dei dati. Nella fase di forecasting, l’utente ha l’opportunità di scegliere il modello ottimale per ciascuna serie storica in modo da minimizzare l’errore, di incorporare facilmente nel mo-dello gli eventi speciali (scioperi, promozioni, previsioni meteo, ponti festivi, ecc.), di affinare i modelli e applicarli a nuovi ambiti previsionali, di produrre report personalizzati con i più comuni strumenti di produttività personale, come Excel e Power Point. La fase di distribuzione infine rende le informazioni accessibili agli utenti secondo profili personalizzati di abilitazione e secondo le modalità di fruizione preferite, ad esempio attraverso il Web o tramite fogli Excel dinamici e facilmente aggiornabili.

Dal modello strategico a quello tattico
Quale sarà l’evoluzione futura del progetto? “Appena il modello strategico avrà raggiunto la condizione di regime – risponde Stefano Rocchi – affronteremo il problema delle previsioni tattiche, cioè quelle relative ai singoli voli/data.” Non sarà certo un’operazione di poco conto: dato che Alitalia effettua mediamente 800 voli al giorno (900 nei periodi di picco) e che ciascuno di essi viene processato 30 volte durante il suo ciclo di vita (un anno circa, dall’apertura al pubblico fino alla partenza). Dato che ogni processo di ottimizzazione si basa su nuove previsioni, in totale le previsioni “tattiche” raggiungono la ragguardevole cifra di cinque milioni al giorno. “In più – conclude Stefano Rocchi – contiamo di arricchire il modello con tecniche previsionali ancora più sofisticate, come i modelli Arima autoregressivi che permettono di combinare le estrapolazioni ricavate dalle serie storiche con le interpretazioni delle informazioni collaterali. Saremo così in grado di considerare l’intero complesso delle variabili, esogene ed endogene, che intervengono nel processo, come ad esempio la share dei posti offerti e il rapporto dei prezzi tra AZ e i vettori concorrenti. A tutto vantaggio del rendimento dei voli.”

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