Data-driven strategy, il viaggio di Costa Crociere

Nel settore delle crociere, dove la capacità di offerta è per definizione limitata e ogni cabina rappresenta un’unità di ricavo finita, il modo in cui si gestiscono i dati può determinare il successo o il fallimento di un’intera stagione. Lo ha spiegato Luca Piccicuto, Head of Data Science di Costa Crociere, raccontando il percorso dell’azienda verso una data-driven strategy capace di trasformare la complessità del business in decisioni misurabili e scalabili.

Il caso presentato nel corso del Convegno dei risultati di ricerca dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano mostra come l’analisi dei dati, quando integrata con la conoscenza del mercato, diventi un vero motore decisionale e culturale all’interno dell’organizzazione.

Dal dato alla decisione: gestire la complessità del business

Per Piccicuto, l’esigenza di sviluppare un sistema avanzato di gestione delle revenue nasce dalla struttura stessa del business crocieristico: un modello multi-mercato e multi-porto, in cui ogni nave è un prodotto con capacità fissa e un orizzonte di vendita definito. «In un contesto di vendita a volume limitato – ha spiegato – la nave è quella: non possiamo, in caso di forte domanda, ingrandirla. È quindi fondamentale ottimizzare ogni punto prezzo e ogni variabile che incide sulle revenue».

L’obiettivo non è stato solo tecnologico ma strategico: integrare e analizzare tutti i dati aziendali per prendere decisioni di prezzo e allocazione dell’offerta più informate, abbandonando la logica di breve periodo. Costa Crociere, all’interno della più ampia Carnival Corporation, ha infatti partecipato allo sviluppo e alla manutenzione di un sistema di Revenue Management condiviso tra più brand, basato su un modello predittivo in grado di massimizzare la redditività complessiva a partire da una quantità crescente di informazioni commerciali e comportamentali .

In un contesto di vendita a volume limitato, la nave è comunque quella: non possiamo, ingrandirla. È quindi fondamentale ottimizzare ogni punto prezzo e ogni variabile che incide sulle revenue – Luca Piccicuto, Head of Data Science di Costa Crociere

Questo tipo di approccio si fonda su una data-driven strategy che rende il dato non solo uno strumento di analisi, ma una leva di governo. Come ha sottolineato Piccicuto, la scelta di investire su modelli analitici avanzati non è nata per automatizzare le decisioni, ma per «rendere la funzione di Revenue Management più analitica, più informata e con un orizzonte più ampio».

L’impatto culturale di una strategia data-driven

Uno degli effetti più significativi di questo percorso riguarda il cambiamento di mentalità all’interno dell’organizzazione. Il management, racconta Piccicuto, ha iniziato a considerare il dato come un elemento di confronto e non come un vincolo. «Le decisioni venivano già prese in modo analitico, ma data la mole di informazioni e la molteplicità dei punti prezzo, l’approccio restava di breve termine. Oggi siamo in grado di spingerci più in là».

L’adozione di strumenti di analisi integrata ha reso possibile un salto culturale verso una leadership più basata sull’evidenza. Ciò non significa sostituire l’esperienza dei manager con algoritmi, ma affiancarla con un supporto predittivo che consente di valutare scenari alternativi e di anticipare le tendenze della domanda. La data-driven strategy diventa così un elemento trasversale, in grado di unire team tecnici e decisionali, favorendo un linguaggio comune fondato sui numeri e sulla loro interpretazione.

L’AI come leva per decisioni di business misurabili

L’approccio descritto da Piccicuto non si limita all’uso dell’intelligenza artificiale come strumento tecnologico, ma la posiziona come componente strategica del processo decisionale. Le soluzioni sviluppate permettono di aggregare grandi volumi di dati interni e di mercato, di analizzarli in modo automatizzato e di supportare la pianificazione delle politiche di prezzo e promozione in tempo quasi reale.

Il valore di questo sistema, tuttavia, non si misura solo nella sua sofisticazione tecnica ma nella capacità di generare risultati tangibili. Secondo Piccicuto, «l’utilizzo del sistema porta delle revenue update importanti». L’esempio più significativo riguarda il Black Friday 2024, durante il quale Costa Crociere ha registrato un incremento del 17% delle revenue utilizzando il 7% in meno di inventario. Una riduzione della capacità di vendita, quindi, che ha prodotto un ritorno economico maggiore grazie a una migliore ottimizzazione dei prezzi e della disponibilità.

Oltre a questi risultati di breve periodo, Piccicuto ha citato una stima preliminare dell’impatto su base annua: un aumento dell’1-2% delle revenue totali dell’azienda. «Può sembrare poco detto così – ha spiegato – ma sulla revenue complessiva di un gruppo come Costa è un valore rilevante». L’affermazione evidenzia quanto anche piccoli miglioramenti percentuali, quando sostenuti da una data-driven strategy coerente e scalabile, possano produrre effetti economici significativi su larga scala.

Decision Intelligence e cultura organizzativa

L’esperienza di Costa Crociere riflette una tendenza sempre più diffusa nel mondo industriale: la necessità di integrare il decision making con l’intelligenza dei dati. Non si tratta più soltanto di raccogliere informazioni o sviluppare algoritmi, ma di costruire un ecosistema aziendale capace di tradurre i dati in decisioni operative, in cui la responsabilità e la conoscenza del contesto restano centrali.

In questo senso, la data-driven strategy non è un obiettivo finale ma un processo continuo di apprendimento. Ogni nuova versione del sistema, ogni aggiornamento del modello predittivo, rappresenta un passo verso una maggiore consapevolezza decisionale. La capacità di misurare e interpretare l’impatto delle scelte diventa parte integrante del modo di fare impresa, un vantaggio competitivo che va oltre la dimensione tecnica.

Dalla sperimentazione alla governance dei dati

L’intervento di Piccicuto si inserisce nel dibattito più ampio sul ruolo dell’AI nella trasformazione dei processi aziendali, affrontato dal Politecnico di Milano nel quadro della sua Ricerca 2025. Il concetto di Data & Decision Intelligence, al centro del convegno, sottolinea come la vera sfida per le imprese sia ormai duplice: da un lato, sviluppare piattaforme dati scalabili e integrate, capaci di sostenere applicazioni di AI sempre più eterogenee; dall’altro, mantenere una cultura organizzativa fondata sul miglioramento continuo del decision making.

L’esperienza di Costa Crociere, in questo scenario, rappresenta un esempio concreto di come un’azienda possa allineare tecnologia, processi e cultura manageriale attorno al valore del dato. Una lezione replicabile anche in altri settori, dove l’obiettivo non è automatizzare ma rendere più razionali e consapevoli le scelte.Come ha ricordato Piccicuto, la sfida non è costruire sistemi sempre più complessi, ma «sfruttare i dati per prendere decisioni informate e decisioni ottimizzate». È qui che la data-driven strategy trova la sua dimensione più autentica: quella di un percorso continuo di miglioramento, in cui il dato diventa bussola per orientare la rotta dell’organizzazione.