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Analisi/Storia di esplorazione/Stagionalità e impatto degli eventi

Cosa fa il calendario prima che qualcuno spenda.

Stagionalità e impatto degli eventi stima mese, giorno della settimana, trend e ogni evento datato in un’unica regressione, così ciascuno è misurato al netto degli altri. Il Natale non è un risultato dei media, e una Pasqua caduta in un altro trimestre non è un trimestre andato male.

Risponde a Quanto di questo movimento è il calendario? Serve KPI giornaliero, settimanale o mensile e date eventi Restituisce Profili stagionali, uplift per evento, intervalli
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La stessa azienda, con la Pasqua in un altro trimestre

ricavi settimanali, settimane da 1 a 26, €k
  • 2024
  • 2025
Le settimane di Pasqua+38%su una settimana normale, intervallo da 31 a 45
Q1 su Q1, grezzo−7,2%+1,2% al netto della Pasqua
Q2 su Q2, grezzo+11,0%+2,0% al netto della Pasqua

Il marchio dolciario italiano del primo esempio qui sotto. Un caso composito: il tuo file disegna il suo calendario, con un intervallo su ogni evento.

01

A cosa serve

Quasi tutto ciò che fa una linea di vendite in un anno lo decide la data. Il calendario va misurato e messo da parte prima che qualsiasi altra cosa se ne prenda il merito, e ha due parti: la forma che ogni anno condivide, e gli eventi datati che le si muovono attorno.

Togliere il calendario prima dell’attribuzione

Una campagna a dicembre sembra brillante e la stessa campagna ad agosto sembra rotta. Nessuno dei due risultati parla della campagna finché mese e giorno della settimana non sono stati tolti.

Confrontare periodi che contengono eventi diversi

La Pasqua, il Black Friday contro l’inizio di dicembre, un festivo che un anno cade di lunedì e l’anno dopo di giovedì. Un confronto anno su anno attraverso un evento mobile confronta gli eventi, non l’azienda.

Decidere quali date valgono i soldi

Ogni evento riceve un uplift e un intervallo. Un uplift che si stacca dallo zero, moltiplicato per quante volte l’evento si ripete, è quanto vale in un anno. Uno che non si stacca dallo zero è un candidato a smettere di pagarlo.

02

Come si legge

L’approfondimento sull’evento mostra un evento alla volta, in cinque schede. Qui il Black Friday su tre anni di ricavi giornalieri di un retailer specializzato, accanto al grafico degli uplift di tutti e sei gli eventi. Leggi le schede in quest’ordine.

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

Uplift degli eventi: primi 6

  1. L’uplift. Il coefficiente dell’evento come quota del giorno medio del file, dopo che mese, giorno della settimana e trend si sono presi la loro parte. +209,7% vuol dire che un giorno di Black Friday aggiunge circa il doppio dei ricavi di un giorno normale, sopra ciò che la sua data avrebbe venduto comunque.
  2. Il coefficiente, β. Lo stesso effetto nell’unità del KPI: qui €30,5k al giorno, in euro di ricavi giornalieri. È il numero da moltiplicare, per giorni o per settimane, quando la domanda è quanto vale l’evento.
  3. L’intervallo. Dove probabilmente sta l’effetto vero, nella stessa unità. Quando attraversa lo zero, l’evento non ha fatto niente che il file possa dimostrare, qualunque cosa dica l’uplift.
  4. Il p-value. Letto contro la significatività scelta nei controlli, 0,05 se non la cambi. Sotto quella soglia la scheda diventa verde e la barra nel grafico degli uplift è disegnata piena; sopra, sbiadita.
  5. Le occorrenze. Su quante righe cadeva l’evento: qui 18 giorni in tre anni. Un uplift è un tasso, e un tasso misurato su due giorni è un aneddoto. Sotto tre, la lettura accanto alle schede dice di prenderlo come indicativo.

03

Dove si colloca nella data story

Stagionalità e impatto degli eventi è il secondo passo della Storia di esplorazione, subito dopo Analisi del trend. La pendenza viene prima ed è tenuta fissa, così una festività non può prendersi in prestito la crescita. Poi si misura il calendario, prima che a qualsiasi driver sia permesso rivendicare un picco.

Al passo successivo porti il profilo stagionale e gli effetti degli eventi. Scomposizione dei contributi li prende come dati, così media e promozioni si misurano su ciò che il calendario lascia.

È anche il terzo passo della Storia della pianificazione, dopo la previsione: lì gli indici sono ciò su cui si pianifica il prossimo marzo, e sono puliti solo quanto gli anni su cui sono stati mediati.

È anche un passo della Storia della pianificazione.

Storia di esplorazione

  1. Analisi del trend

    Legge prima la pendenza strutturale, con la sua banda di confidenza, così niente di ciò che segue se ne prende il merito.

  2. Stagionalità e impatto degli eventi questa pagina

    Separa il calendario dalle campagne. Il Natale non è un risultato dei media.

    Porta avanti: il profilo stagionale, sottratto prima dell'attribuzione

  3. Scomposizione dei contributi e dei driver

    Dà a ogni driver la sua parte del KPI: media, promo, prezzo, controlli, settimana per settimana.

  4. Base vs incrementale

    Riduce i driver alla ripartizione che un CMO chiede davvero, con l'anno controfattuale sotto.

04

Dove di solito inganna

La regressione è un semplice OLS con una colonna per mese e una colonna per evento. Quello che va storto sta in ciò che si chiede alle colonne di separare, e un coefficiente stimato ha lo stesso aspetto che sia identificato o no.

Un evento successo una volta sola

Una dummy che segna una sola settimana non ha niente su cui fare la media: il suo coefficiente è tutto ciò che quella settimana ha fatto oltre il resto del modello, meteo e accordo con il distributore compresi. L’intervallo è il rumore di una settimana, e di solito attraversa lo zero. Secondo esempio qui sotto.

Ogni evento mostra quante volte si è verificato. Una lettura su meno di tre occorrenze dice di prenderla come indicativa, e una non significativa dice di non pianificarci sopra, per ora.

Due eventi negli stessi giorni

Una sponsorizzazione nella settimana di un festivo, dei saldi che arrivano fino a Natale. Quando due dummy sono attive insieme, al modello si chiede di dividere un solo gruppo di giorni tra due cause, e qualsiasi divisione restituisca è aritmetica, non evidenza.

Gli eventi che condividono metà dei loro giorni o più sono nominati in un avviso di attribuzione sopra i risultati.

Periodi fissi confrontati attraverso una festività mobile

La Pasqua è passata da marzo 2024 ad aprile 2025, e tre settimane di vendite sono scivolate dal Q1 al Q2. Un report trimestrale ha letto un crollo e un boom nella stessa azienda. Nel file niente diceva «Pasqua», quindi niente poteva toglierla. Primo esempio qui sotto.

Carica un pacchetto di festività per Italia, Regno Unito, Stati Uniti o Germania nel passo degli eventi: Pasqua e le altre festività mobili entrano alla loro data effettiva in ogni anno del file.

Il meteo dell’anno scorso messo in conto al calendario

Un indice mensile è una media degli anni del file. Quando due marzi su quattro sono stati caldi, il loro sole viene contato come marzo, e il prossimo marzo si pianifica sulla fortuna dell’anno scorso. Qualsiasi forza esterna che cade in modo diseguale sugli anni fa lo stesso.

Segna le settimane calde, o qualsiasi forza esterna ricorrente, come una colonna di uno e zero nel tuo file e selezionala nel passo degli eventi: viene stimata come evento a sé, al netto del mese.

Un uplift messo in classifica senza il suo conteggio

Il Black Friday a +210% guida ogni classifica. Ma un uplift è un tasso sui giorni in cui l’evento si svolge, e quanto vale in un anno è quel tasso per il numero di giorni. Un evento corto con un grande uplift e uno lungo con un uplift piccolo vengono confrontati su metà dell’aritmetica.

Le occorrenze stanno accanto all’uplift nella tabella degli eventi, e gli eventi non significativi sono disegnati sbiaditi nel grafico degli uplift.

La crescita scambiata per stagionalità

In un’azienda che cresce, ogni mese più avanti nell’anno è un po’ più alto dei precedenti. Un calendario stimato senza trend attribuisce quella crescita all’autunno e all’inverno, e il profilo si inclina verso dicembre per un motivo che con dicembre non ha niente a che fare.

Per impostazione predefinita un trend lineare viene stimato insieme al calendario, e nei controlli si può rendere quadratico, o togliere.

05

Due esempi

Un file in cui una festività mobile è stata scambiata per un problema di business, uno in cui un singolo evento non si poteva separare dalla sua settimana. Sono risultati utili entrambi.

Aiuta

Il trimestre che non era crollato

Un marchio dolciario italiano, circa €22M di ricavi nella GDO, era passato a un nuovo packaging a gennaio 2025. Il Q1 era uscito in calo del 7,2% sull’anno prima, e tornare al vecchio design era stato preventivato a circa €180.000. La domenica di Pasqua era caduta il 31 marzo 2024 e il 20 aprile 2025: le tre settimane di vendite pasquali erano uscite dal trimestre.

La Pasqua è entrata come evento alle sue date effettive su 182 settimane, e siccome si era spostata su 21 giorni in quattro anni, il modello ha potuto distinguerla dalla settimana dell’anno. Le settimane di Pasqua andavano il 38% sopra una settimana normale, intervallo dal 31% al 45%. Al netto della Pasqua, il Q1 era +1,2% e il Q2 +2,0%, non −7,2% e +11,0%. Il ritorno al vecchio packaging è stato accantonato e i €180.000 sono rimasti nel budget.

Leggi il caso completo

Variazione anno su anno, grezza e al netto della Pasqua

variazione sullo stesso trimestre dell’anno prima, intervallo al 95%
  • Grezzo
  • Al netto della Pasqua, con intervallo

Grezzi, un crollo e un boom. Al netto della Pasqua, una crescita dall’1 al 2% in entrambi i trimestri, e nessuno dei due intervalli esclude che sia piatta.

Non aiuta

Una finale di coppa, una settimana

Un birrificio artigianale del nord dell’Inghilterra aveva sponsorizzato una finale di coppa regionale a fine maggio 2026 e, con un’offerta di rinnovo sul tavolo, chiedeva quanto fosse valsa. La settimana della finale era salita del 24% rispetto alle sei settimane prima e dopo. Era anche la settimana del festivo di fine maggio, delle vacanze scolastiche, dei primi giorni caldi di primavera e di un’offerta di un supermercato sulla confezione da 4.

Su 156 settimane gli eventi ricorrenti uscivano puliti: Natale +41%, intervallo dal 33% al 49%. La finale, segnata su una sola settimana, usciva a +14% con un intervallo da −6% a +34%, e un avviso di sovrapposizione con il festivo. La risposta onesta era un disegno, non un numero: un confronto tra regioni, e una settimana sponsorizzata senza promozioni dentro.

Leggi il caso completo

Tre effetti di calendario e una settimana che non prova niente

uplift su una settimana normale, intervallo al 95%

Con una sola occorrenza la dummy copia ciò che resta di quella settimana, e il suo intervallo è il rumore di una settimana. Attraversa lo zero.

06

Cosa aggiungono i grafici ai numeri

Un coefficiente per mese e per evento è una tabella che nessuno legge due volte. Ogni grafico risponde a una domanda di pianificazione, e l’ultimo mostra cosa resta una volta tolto il calendario. Tutti e tre sono l’output del prodotto su tre anni di ricavi giornalieri di un retailer specializzato.

Profilo mensile

indice, gennaio = 100

Risponde a: quanto vende ogni mese da solo, rispetto al mese di riferimento, gennaio. Agosto a 68 e dicembre a 135 sono un fattore due che nessun team marketing ha deciso. È il grafico per fissare obiettivi mensili che non siano una cifra annuale divisa per dodici.

Profilo per giorno della settimana

indice, lunedì = 100

Risponde a: dove la settimana sale già da sola. Sabato a 146 e domenica a 73 sui dati giornalieri: una email, un lancio o un test divisi tra quei due giorni misurano il giorno della settimana prima ancora della creatività. Viene disegnato solo quando il file è giornaliero.

Trend corretto vs grezzo

giorno medio di ogni settimana da gennaio 2023, €k
  • Grezzo
  • Destagionalizzato

Risponde a: cosa resta una volta tolto il calendario ricorrente: trend, eventi e rumore. I cali di agosto si riempiono quasi del tutto e la pendenza sottostante diventa visibile, mentre Black Friday e Natale restano, perché sono eventi, non stagionalità. È la serie che dovrebbe leggere l’analisi successiva.

07

Sul blog

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