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Analyses/Récit de découverte/Saisonnalité et impact des événements

Ce que fait le calendrier avant toute dépense.

Saisonnalité et impact des événements ajuste le mois, le jour de la semaine, la tendance et chaque événement daté dans une seule régression, pour que chacun soit mesuré net des autres. Noël n’est pas un résultat média, et Pâques dans un autre trimestre n’est pas un mauvais trimestre.

Répond à Quelle part de ce mouvement vient du calendrier ? Demande KPI quotidien, hebdo ou mensuel, et dates des événements Restitue Profils saisonniers, uplift par événement, intervalles
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La même activité, avec Pâques dans un autre trimestre

chiffre d’affaires hebdomadaire, semaines 1 à 26, k€
  • 2024
  • 2025
Les semaines de Pâques+38 %sur une semaine ordinaire, intervalle 31 à 45
T1 sur T1, brut−7,2 %+1,2 % une fois Pâques retiré
T2 sur T2, brut+11,0 %+2,0 % une fois Pâques retiré

La marque italienne de confiserie du premier exemple ci-dessous. Un cas composite : votre fichier trace son propre calendrier, avec un intervalle sur chaque événement.

01

À quoi elle sert

L’essentiel de ce que fait une courbe de ventes dans l’année est décidé par la date. Le calendrier doit être mesuré et mis de côté avant que quoi que ce soit d’autre ne s’attribue le mérite, et il a deux parties : la forme que partagent toutes les années, et les événements datés qui bougent autour.

Nettoyer le calendrier avant l’attribution

Une campagne en décembre semble brillante et la même campagne en août semble cassée. Aucun de ces résultats ne parle de la campagne tant que le mois et le jour de la semaine n’ont pas été retirés.

Comparer des périodes qui contiennent des événements différents

Pâques, le Black Friday face au début décembre, un jour férié un lundi une année et un jeudi la suivante. Une évolution sur un an à travers un événement mobile compare les événements, pas l’activité.

Décider quelles dates valent l’argent

Chaque événement reçoit un uplift et un intervalle. Un uplift nettement différent de zéro, multiplié par la fréquence de l’événement, donne sa valeur sur un an. Celui qui ne se distingue pas de zéro est un candidat à l’arrêt.

02

Comment la lire

Le zoom sur l’événement montre un événement à la fois, en cinq cartes. Ici, le Black Friday sur trois ans de chiffre d’affaires quotidien d’un commerce spécialisé, à côté du graphique d’uplift des six événements. Lisez les cartes dans cet ordre.

Black Friday
Uplift % +209,7 %1 β (unités de KPI) 30,5 k2 IC à 95 % [29,4 k ; 31,6 k]3 p-value 0,0004 Occurrences 185

Uplift des événements : top 6

  1. L’uplift. Le coefficient de l’événement rapporté au jour moyen du fichier, une fois que le mois, le jour de la semaine et la tendance ont pris leur part. +209,7 % signifie qu’un jour de Black Friday ajoute environ deux fois le chiffre d’affaires d’un jour ordinaire en plus de ce que sa date aurait vendu de toute façon.
  2. Le coefficient, β. Le même effet dans l’unité du KPI : 30,5 k€ par jour ici, en euros de chiffre d’affaires quotidien. C’est le chiffre à multiplier, par jours ou par semaines, quand la question est ce que vaut l’événement.
  3. L’intervalle. Là où se situe probablement le véritable effet, dans la même unité. Quand il traverse zéro, l’événement n’a rien fait que le fichier puisse prouver, quoi qu’en dise l’uplift.
  4. La p-value. À lire face au seuil de significativité choisi dans les contrôles, 0,05 sauf si vous le modifiez. En dessous, la carte passe au vert et la barre du graphique d’uplift est pleine ; au-dessus, elle est délavée.
  5. Les occurrences. Le nombre de lignes sur lesquelles l’événement était présent : 18 jours sur trois ans ici. Un uplift est un taux, et un taux mesuré sur deux jours est une anecdote. En dessous de trois, la lecture à côté des cartes dit de le considérer comme indicatif.

03

Sa place dans l’analyse

Saisonnalité et impact des événements est la deuxième étape du Récit de découverte, juste après l’Analyse de tendance. La pente vient d’abord et reste fixe, pour qu’un jour férié ne puisse pas lui emprunter de la croissance. Ensuite le calendrier est mesuré, avant qu’aucun levier ne soit autorisé à revendiquer un pic.

Ce que vous emportez à l’étape suivante, c’est le profil saisonnier et les effets des événements. Décomposition des contributions les prend comme acquis, pour que les médias et les promotions soient mesurés sur ce que le calendrier laisse.

C’est aussi la troisième étape du Récit de planification, après la prévision : là, les indices sont ce sur quoi le mois de mars prochain est planifié, et ils ne sont propres que dans la mesure où les années dont ils sont la moyenne le sont.

C’est aussi une étape du Récit de planification.

Récit de découverte

  1. Analyse de tendance

    Lit d’abord la pente structurelle, avec sa bande de confiance, pour que rien de ce qui suit ne s’en attribue le mérite.

  2. Saisonnalité et impact des événements cette page

    Sépare le calendrier des campagnes. Noël n’est pas un résultat média.

    Transmet : le profil saisonnier, retiré avant l’attribution

  3. Contribution et décomposition par levier

    Donne à chaque levier sa part du KPI : médias, promotions, prix, contrôles, semaine par semaine.

  4. Base vs incrémental

    Ramène les leviers à la répartition que demande vraiment un directeur marketing, avec l’année contrefactuelle en dessous.

04

Là où elle trompe le plus souvent

La régression est un simple moindres carrés avec une colonne par mois et une colonne par événement. Ce qui se passe mal tient à ce qu’on demande aux colonnes de séparer, et un coefficient ajusté a la même allure qu’il ait été identifié ou non.

Un événement survenu une seule fois

Une indicatrice qui marque une semaine n’a rien sur quoi faire une moyenne : son coefficient est ce que cette semaine a fait au-delà du reste du modèle, météo et accord avec un distributeur compris. L’intervalle est le bruit d’une seule semaine, et il traverse généralement zéro. Second exemple ci-dessous.

Chaque événement indique combien de fois il s’est produit. Une lecture sur moins de trois occurrences dit de la considérer comme indicative, et une lecture non significative dit de ne pas encore planifier dessus.

Deux événements sur les mêmes jours

Un sponsoring pendant une semaine de jour férié, des soldes qui débordent sur Noël. Quand deux indicatrices sont actives ensemble, on demande au modèle de répartir un même ensemble de jours entre deux causes, et toute répartition qu’il renvoie est de l’arithmétique, pas une preuve.

Les événements qui partagent la moitié de leurs jours ou plus sont nommés dans un avertissement d’attribution au-dessus des résultats.

Des périodes fixes comparées à travers une fête mobile

Pâques est passé de mars 2024 à avril 2025, et trois semaines d’activité ont glissé du T1 au T2. Un bilan trimestriel a lu un effondrement et une envolée dans la même activité. Rien dans le fichier ne disait « Pâques », donc rien ne pouvait le retirer. Premier exemple ci-dessous.

Chargez un pack de jours fériés pour l’Italie, le Royaume-Uni, les États-Unis ou l’Allemagne à l’étape des événements : Pâques et les autres fêtes mobiles arrivent à leur date réelle pour chaque année du fichier.

La météo de l’an dernier versée au calendrier

Un indice mensuel est une moyenne des années du fichier. Quand deux mois de mars sur quatre ont été chauds, leur soleil est compté comme mars, et le mois de mars prochain est planifié sur la chance de l’an dernier. Toute force extérieure qui tombe inégalement sur les années fait de même.

Marquez les semaines chaudes, ou toute force extérieure récurrente, par une colonne de uns et de zéros dans votre fichier et cochez-la à l’étape des événements : elle est ajustée comme un événement à part entière, net du mois.

Un uplift classé sans son nombre d’occurrences

Le Black Friday à +210 % arrive en tête de tous les classements. Mais un uplift est un taux sur les jours où l’événement a lieu, et sa valeur sur un an est ce taux multiplié par le nombre de jours. Un événement court à fort uplift et un événement long à faible uplift sont comparés sur la moitié du calcul.

Les occurrences figurent à côté de l’uplift dans le tableau des événements, et les événements non significatifs sont dessinés délavés dans le graphique d’uplift.

La croissance prise pour de la saison

Dans une activité en croissance, chaque mois plus tardif de l’année est un peu plus haut que les précédents. Un calendrier ajusté sans tendance attribue cette croissance à l’automne et à l’hiver, et le profil penche vers décembre pour une raison qui n’a rien à voir avec décembre.

Une tendance linéaire est ajustée avec le calendrier par défaut, et peut être rendue quadratique, ou retirée, dans les contrôles.

05

Deux exemples

Un fichier où une fête mobile a été prise pour un problème d’activité, un autre où un événement unique n’a pas pu être séparé de sa semaine. Les deux sont des résultats utiles.

Utile

Le trimestre qui n’avait pas chuté

Une marque italienne de confiserie, environ 22 M€ de chiffre d’affaires en grande distribution, est passée à un nouvel emballage en janvier 2025. Le T1 est ressorti en baisse de 7,2 % sur l’année précédente, et le retour à l’ancien design était chiffré à environ 180 000 €. Le dimanche de Pâques était tombé le 31 mars 2024 et le 20 avril 2025 : les trois semaines d’activité de Pâques avaient quitté le trimestre.

Pâques a été intégré comme événement à ses dates réelles sur 182 semaines, et comme il s’était déplacé sur 21 jours en quatre ans, le modèle a pu le distinguer de la semaine de l’année. Les semaines de Pâques étaient 38 % au-dessus d’une semaine ordinaire, intervalle de 31 % à 45 %. Net de Pâques, le T1 était à +1,2 % et le T2 à +2,0 %, et non à −7,2 % et +11,0 %. Le retour en arrière a été abandonné et les 180 000 € sont restés au budget.

Lire le cas complet

Évolution sur un an, brute et nette de Pâques

évolution sur le même trimestre un an plus tôt, intervalle à 95 %
  • Brut
  • Net de Pâques, avec intervalle

En brut, un effondrement et une envolée. Net de Pâques, une croissance de 1 à 2 % sur les deux trimestres, et aucun des deux intervalles n’exclut la stabilité.

Pas concluant

Une finale de coupe, une semaine

Une brasserie artisanale du nord de l’Angleterre a sponsorisé une finale de coupe régionale fin mai 2026 et, avec une offre de renouvellement sur la table, a demandé ce que cela avait valu. La semaine de la finale était en hausse de 24 % sur les six semaines de part et d’autre. C’était aussi le jour férié de fin mai, les vacances scolaires, les premiers beaux jours du printemps et une promotion en supermarché sur le pack de 4.

Sur 156 semaines, les événements récurrents sont sortis nets : Noël +41 %, intervalle de 33 % à 49 %. La finale, marquée sur une seule semaine, est sortie à +14 % avec un intervalle de −6 % à +34 %, et un signalement de chevauchement avec le jour férié. La réponse honnête était un protocole, pas un chiffre : un contraste régional, et une semaine sponsorisée sans promotion.

Lire le cas complet

Trois effets du calendrier et une semaine qui ne prouve rien

uplift sur une semaine normale, intervalle à 95 %

Avec une seule occurrence, l’indicatrice recopie le reste inexpliqué de cette semaine, et son intervalle est le bruit d’une semaine. Il traverse zéro.

06

Ce que les graphiques ajoutent aux chiffres

Un coefficient par mois et par événement, c’est un tableau que personne ne lit deux fois. Chaque graphique répond à une question de planification, et le dernier montre ce qui reste une fois le calendrier retiré. Les trois sont le résultat du produit sur trois ans de chiffre d’affaires quotidien d’un commerce spécialisé.

Profil mensuel

indice, janvier = 100

Se lit ainsi : que vend chaque mois de lui-même, face au mois de référence, janvier ? Août à 68 et décembre à 135, c’est un facteur deux qu’aucune équipe marketing n’a décidé. C’est le graphique pour fixer des objectifs mensuels qui ne soient pas un chiffre annuel divisé par douze.

Profil par jour de la semaine

indice, lundi = 100

Se lit ainsi : où la semaine monte-t-elle déjà d’elle-même ? Samedi à 146 et dimanche à 73 sur des données quotidiennes : un emailing, un lancement ou un test réparti sur ces jours mesure le jour de la semaine avant de mesurer la création. Il n’est tracé que lorsque le fichier est quotidien.

Tendance ajustée vs brute

jour moyen de chaque semaine depuis janvier 2023, k€
  • Brut
  • Désaisonnalisé

Se lit ainsi : que reste-t-il une fois le calendrier récurrent retiré ? Tendance, événements et bruit. Les creux d’août se comblent en grande partie, et la pente en dessous devient visible, tandis que le Black Friday et Noël restent, parce que ce sont des événements, pas de la saison. C’est la série que l’analyse suivante devrait lire.

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