Revenue Management: evoluzione, strategie e applicazione nel settore marittimo. L'esperienza operativa in Grandi Navi Veloci

Abstract

Il presente elaborato intende analizzare l’applicazione del Revenue Management nel settore del trasporto marittimo passeggeri, con particolare riferimento all’esperienza di tirocinio svolta presso la compagnia Grandi Navi Veloci nella posizione di Revenue Analyst. La scelta dell’argomento è motivata dall’interesse per la disciplina, la quale adotta modelli analitici per garantire la gestione dinamica dei prezzi in contesti ad elevata variabilità della domanda. Il lavoro si articola in due parti: una prima sezione teorica, basata sulla letteratura scientifica in materia di Revenue Management; e una seconda parte empirica, in cui vengono discussi i software utilizzati e i processi aziendali che concorrono alla determinazione dei prezzi in Grandi Navi Veloci. Le attività oggetto di analisi comprendono il monitoraggio e l’aggiornamento dei prezzi sulle rotte servite dall’azienda, la segmentazione della domanda e l’applicazione di modelli decisionali per la determinazione del prezzo. L’esperienza aziendale ha offerto una valida opportunità per studiare e applicare l’integrazione tra strumenti quantitativi e scelte operative all’interno di un processo decisionale complesso.

This thesis aims to examine the application of Revenue Management in the passenger maritime transport sector, with particular reference to an internship experience carried out at the Grandi Navi Veloci in the role of Revenue Analyst. The choice of topic is motivated by an interest in the discipline, which employs analytical models to enable dynamic pricing in contexts characterized by high demand variability. The study is divided into two parts: a theoretical section, based on academic literature on Revenue Management, and an empirical section, in which the software tools used, and the business processes involved in price determination at Grandi Navi Veloci are discussed. The activities analyzed include price monitoring and updates on the company’s routes, demand segmentation, and the application of decision models for pricing. The internship experience provided a valuable opportunity to study and apply the integration between quantitative tools and operational decisions within a complex decision-making framework.