performance-317Le agenzie di viaggio vivono uno dei momenti più complessi della loro storia, compresse tra la multicanalità più o meno regolare, la fame insaziabile dell'operating che taglia loro i margini imponendo nuovi costi e le regole europee e di casa nostra sempre più stringenti. Proprio da questa considerazione è nata l'idea di capire quali possibili accorgimenti adottare per migliorare le performance delle imprese distributive.

Spesso, infatti, ci affidiamo ai suggerimenti della "pancia", non sempre validi, ignorando ciò che dovrebbe provenire dalla "testa". E' anche vero, però, che mancano gli strumenti utili per valutare al meglio il da farsi, ed è per questo motivo che l'AIAV ha chiesto al Dipartimento di Economia & Turismo dell'Università del Piemonte Orientale di avviare uno studio (che durerà tre anni) sulle Agenzie di Viaggio e sui fattori che potrebbero incidere maggiormente - in positivo o in negativo - sui loro risultati economici. Quanto vi presentiamo di seguito è il risultato di una prima valutazione, uno screening durato tre mesi ed elaborato sulla base dei risultati emersi dalle risposte fornite da un campione ristretto di agenzie.

Nei prossimi mesi allargheremo il campione e l'area delle domande, così da avere, infine, un quadro generale piuttosto completo e in grado di fornire suggerimenti utili e pratici all'intero comparto. 

 

"Decision making, strategie e valutazione delle performance nelle agenzie di viaggio italiane"

(a cura del Dr. Graziano Abrate, della Dr.ssa Clementina Bruno, del Dr. Fabrizio Erbetta e del Prof. Giovanni Fraquelli)

Background dello studio. L’evoluzione della filiera del turismo pone rilevanti sfide ed interrogativi circa il modello di business che le agenzie di viaggio tradizionali dovrebbero perseguire. I tassi di profittabilità degli agenti di viaggio tradizionali sono soggetti a rilevanti minacce da parte di fattori congiunturali legati alla crisi economica e, specialmente, della diffusione di strumenti digitali (Oviedo-Garcia et al., 2015). La diffusione dell’ICT (Information and Communication Technology) ha generato, da un lato, un certo livello di disintermediazione nel settore, grazie alla possibilità per il consumatore di acquistare servizi di trasporto o di contattare le strutture ricettive in modo diretto. Dall’altro lato ha permesso agli intermediari che operano on-line di sviluppare l’offerta di nuovi pacchetti turistici più o meno completi e con alto livello di personalizzazione, disponibili per l’utente in tempo reale. Entrambi questi fattori generano una sorta di effetto di “cannibalizzazione” nei confronti delle agenzie di viaggio tradizionali, che sono caratterizzate da presenza fisica sul territorio e hanno contatti face-to-face con il cliente (Diaz et al., 2015; Ayazlar, 2013; Amaro e Duarte, 2015). Ciò premesso, appare cruciale analizzare quali tipi di strategie tali operatori potrebbero attuare al fine di preservare la loro performance economica. In tale ottica, pochi studi si sono dedicati alla valutazione delle performance degli agenti di viaggio (Barros e Matias, 2006; Sellers-Rubio and Nicolau-Gonzalbez, 2009; Fuentes, 2011), ed, in particolare, all’analisi delle variabili strategiche che potrebbero influenzare tale performance. In base alle nostre conoscenze, tale studio rappresenta il primo tentativo in questo senso per quanto concerne gli agenti di viaggio italiani.

Scopo dello studio. Lo scopo dello studio è quello di investigare le determinanti della performance degli agenti di viaggio, analizzando in particolare il ruolo di alcune variabili chiave: il livello di integrazione verticale (ovvero l’integrazione con l’attività di tour operator) e il focus sul segmento di mercato incoming. L’aspettativa è che entrambe queste variabili strategiche influenzino positivamente la performance di efficienza, ovvero la capacità di ottimizzazione dei ricavi. Per quanto concerne il livello di integrazione verticale si segnalano le opportunità di personalizzare adeguatamente i pacchetti turistici mentre per quanto riguarda l’attitudine a servire il mercato incoming risulta rilevante la capacità di sfruttare una tipologia di domanda meno elastica, ossia meno sensibile al prezzo. Sono state inoltre analizzate altre variabili, quali il livello di utilizzo degli strumenti on-line e l’attenzione verso il segmento leisure.

Metodologia. Al fine di determinare l’efficienza operativa di un campione di agenzie di viaggio italiane (35 agenzie osservate su tre anni) e di identificare le principali determinanti dell’efficienza, è stato utilizzato un approccio DEA (Data Envelopment Analysis) a doppio stadio. Tale metodologia si basa su algoritmi di programmazione lineare e consente di calcolare il livello di efficienza, espresso da un coefficiente, delle unità osservate rispetto ad una frontiera di “best practice”. Tale frontiera è identificata a partire dalle migliori combinazioni input-output delle imprese osservate. I coefficienti di efficienza sono stati successivamente messi in relazione (attraverso un modello di regressione) con un insieme di variabili di interesse al fine di evidenziare possibili variabili esplicative. Dal punto di vista applicativo è stata impiegata la tecnica “bootstrapping” in entrambi gli stage (Simar e Wilson, 2007). Per quanto concerne i dati, si è fatto ricorso ad un questionario, erogato direttamente agli operatori, integrato da informazioni economiche (ricavi e costi di esercizio) desunte dalla banca dati AIDA e dalle Camere di Commercio.

Risultati. I risultati sono stati ottenuti utilizzando la metodologia DEA. Tale approccio richiede la definizione di un set di input e di un set di output. Nello studio sono stati utilizzati la superficie, in metri quadri, degli uffici ed i costi operativi (costi per materiali, servizi e per il personale) come input e i ricavi come output. L’orientamento all’output assume che gli operatori agiscano come massimizzatori dei ricavi dati gli input. Nel presente studio si adotta tale approccio dal momento che l’obiettivo è quello di esplorare la capacità degli agenti di viaggio di trarre valore economico dall’utilizzo delle risorse in un contesto di elevata competitività. L’efficienza media del campione è pari a 0,880. Tale valore implica che gli agenti di viaggio sarebbero in grado di espandere, in media, del 12% i propri ricavi in assenza di maggior uso dei fattori produttivi. Al fine di analizzare quali leve strategiche possano essere attivate per migliorare la performance di efficienza, intesa come capacità di ottimizzare l’output e quindi i margini economici, si è proceduto con la stima di un’equazione di secondo stadio nella quale i coefficienti di performance sono stati regrediti su una serie di variabili esplicative. Tra queste ultime sono incluse: l’appartenenza a un network, l’utilizzo più o meno intensivo di strumenti on-line, l’attitudine a servire il segmento leisure, il livello di integrazione verticale verso l’attività di tour operator (misurata dalla percentuale di ricavi da produzione interna di pacchetti turistici), la tendenza ad operare sul mercato del turismo incoming (misurata dalla percentuale di ricavi derivanti da flussi turistici incoming), il tempo e l’area geografica. I risultati mettono in evidenza un significativo impatto del livello di integrazione verticale e dell’operatività sul mercato incoming.

Variabile Coeff. Std. Err. P-value
Network 0.0007 0.0132 0.959
On-line -0.0008 0.0032 0.788
Leisure 0.0104 0.0109 0.343
Integrazione verticale 0.0513 0.0202 0.011
Flussi incoming 0.0395 0.0179 0.028
Tempo 0.0031 0.0059 0.596
Nord 0.0028 0.0105 0.790
Costante 0.8342 0.0229 0.000

Focus sulla variabile di turismo incoming

L’industria del turismo è formata da vari players e la domanda di turismo è soddisfatta dallo sforzo combinato di tali attori. In particolare le agenzie di viaggio possono essere specializzate in una forma di turismo incoming, di turismo outgoing o possono diversificare le loro attività in entrambi i segmenti. Risulta rilevante analizzare quali tipi di attività siano maggiormente premianti in termini di ottimizzazione dei ricavi. Da ciò si possono evincere indicazioni strategiche circa la collocazione sul mercato delle agenzie di viaggio. Si può argomentare che le agenzie di viaggio incoming (o quelle che destinano almeno una parte significativa delle proprie risorse alla gestione del turismo incoming) possano beneficiare di vantaggi in termini di ottimizzazione dei ricavi dal momento che esse si basano su flussi turistici caratterizzati da maggiore motivazione nell’intenzione di visitare i luoghi turistici e quindi da minore sensibilità al prezzo.

Al fine di verificare l’impatto del tipo di attività sull’efficienza , il campione è stato stratificato in funzione del grado di incidenza dei ricavi derivanti dalla vendita di pacchetti turistici incoming. I risultati mostrano una crescente efficienza connessa al grado di gestione del turismo incoming, con i valori più alti associati alle agenzie presenti esclusivamente nel segmento incoming (0.917). Un consistente incremento di efficienza si osserva, comunque, già a partire da un tasso di incidenza dei ricavi da flussi turistici incoming pari al 50%. Una diversificazione nel segmento del turismo incoming, in cui quest’ultimo rappresenti la parte maggioritaria del fatturato, rappresenta dunque una utile strategia al fine di migliorare la performance di revenue efficiency, interpretata come  capacità di ottimizzazione dei ricavi.

Categorie Efficienza
Pure outgoing 0.869
Percentuale incoming compresa tra 1% e 50% 0.876
Percentuale incoming compresa tra 51% e 99% 0.915
Pure incoming 0.917

Conclusioni. Nello studio sono stimate le performance di efficienza su un set di operatori nel settore degli agenti di viaggio. L’analisi inoltre tenta di individuare alcuni fattori strategici che possano essere considerati rilevanti in un’ottica di miglioramento della posizione competitiva. I risultati evidenziano che la ricerca di una maggiore integrazione verticale e la scelta di adottare un modello di gestione dei flussi turistici incoming sono in grado di influenzare positivamente la capacità degli operatori di massimizzare i ricavi date le risorse a disposizione. Da questo punto di vista, sembra ragionevole suggerire che le unità meno efficienti, e quindi meno performanti in termini di confronto competitivo, prendano in considerazione tali modelli di gestione nella definizione del loro orientamento strategico.

Implicazioni e limitazioni. La presente ricerca fornisce rilevanti implicazioni manageriali, identificando i driver fondamentali della capacità competitiva degli agenti di viaggio italiani. Tali driver sono costituiti dalla riorganizzazione dei processi produttivi interni mirata al raggiungimento di una maggiore integrazione verticale e l’orientamento verso un segmento di domanda a minore elasticità e quindi più promettente in termini di ottimizzazione dei ricavi. Le principali limitazioni consistono nella dimensione attuale del campione, la quale potrebbe essere incrementata in futuro includendo un più ampio numero di imprese e, possibilmente, ulteriori variabili esplicative dell’efficienza.

Bibliografia.
:: Amaro, S., Duarte, P. (2015). An integrative model of consumers’ intentions to purchase travel online. Tourism Management, 46, 64.79.
:: Barros, C. P., & Matias, Á. (2006). Assessing the efficiency of travel agencies with a stochastic cost frontier: A Portuguese case study. International Journal of Tourism Research, 8(5), 367-379.
:: Diaz, E., Martin-Consuegra, D., Esteban, A. (2015). Perceptions of service cannibalisation: The moderating effect of the type of travel agency. Tourism management, 48, 329-342.
:: Fuentes, R., 2011. Efficiency of travel agencies: a case study of Alicante, Spain. Tourism Management, 32, 75-87
:: Oviedo-Garcia, M.A., Vega-Vazquez, M., Castellanos-Verdugo, M. (2015). CRM and RQ as key factors in retail setting services in an economic crisis context. The case of travel agencies. Service Business, 9(4), 663-685.
:: Sellers-Rubio, R., & Nicolau-Gonzálbez, J. L. (2009). Assessing performance in services: the travel agency industry. The Service Industries Journal, 29(5), 653-667.
::Simar, L., & Wilson, P. (2007). Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of productive efficiency. Journal of Econometrics, 136, 31–64.