Previsione a tre anni da 26 mesi di dati: dichiara l’orizzonte

Abbonamento spagnolo di cibo per animali venduto direttamente al consumatore, 26 mesi di ordini mensili, che chiede una previsione mensile a tre anni per un round di finanziamento.

Un caso composito, costruito sul tipo di file che vediamo quasi ogni settimana. Un abbonamento di cibo per animali venduto direttamente al consumatore in Spagna, lanciato ad agosto 2024. Ventisei mesi dopo spedisce circa 18.400 ordini al mese e sta preparando un round di finanziamento.

La richiesta era precisa: «Ci serve una previsione mensile degli ordini per i prossimi tre anni, da ottobre 2026 a settembre 2029, per il modello per gli investitori. Statistica, non una stima a occhio in un foglio di calcolo.»

Trentasei numeri, uno per mese. TEA ne proietta dodici, e il file non riusciva a dare molto senso nemmeno a quelli, dopo i primi.

Com’era il file

26 righe mensili, una colonna di ordini. Il primo mese ne contava circa 4.500; la crescita è stata rapida per tutto il 2025 e da allora rallenta, fino a circa 450 ordini in più al mese nell’ultimo semestre. Nessuna colonna di marketing, nessuna colonna di prezzo, nessun dato su abbandoni o coorti.

Due caratteristiche del file decidono tutto quello che segue. È corto: 26 punti sono un campione piccolo per qualsiasi modello di serie storiche. E copre solo due dicembre, quindi qualunque sia l’andamento annuale, è stato osservato due volte, entrambe mentre l’azienda raddoppiava.

Cosa ha fatto l’analisi

Serie storiche esegue un auto-ARIMA: stima una griglia di specifiche candidate, 32 senza stagionalità e 96 con, e tiene quella con l’AIC più basso, un punteggio che premia l’adattamento e penalizza ogni parametro in più. Qui ha scelto un ARIMA(0,1,1). In parole semplici: il mese prossimo è questo mese, più una correzione per la sorpresa del mese scorso. Non contiene un aumento medio mensile: una volta differenziata la serie, la griglia non stima alcun termine di deriva.

Ha provato anche le specifiche stagionali e le ha scartate. Con due dicembre, un termine annuale costa parametri che i dati non possono pagare. Così la previsione non contiene alcuna stagionalità, e questo non è un risultato sul cibo per animali. È un’affermazione sul file.

I controlli sui residui andavano bene. Nessuna autocorrelazione residua, niente che suggerisse un termine mancante. Il problema non era il modello.

Poi la previsione, a dodici mesi, che è il massimo che il modulo proietta. Il suo intervallo al 95%, in percentuale della previsione stessa:

• il mese prossimo, più o meno 12%;
• il terzo mese, più o meno 17%;
• il sesto mese, più o meno 22%;
• il dodicesimo mese, più o meno 30%.

La linea centrale è piatta, a circa 18.600 ordini al mese. A settembre 2027 l’intervallo va da 13.000 a 24.200.

Perché qui la matematica non può fare di meglio

Due cose decidono quel quadro, ed entrambe vengono dal file.

La prima è la linea piatta. L’azienda ha aggiunto circa 450 ordini al mese nell’ultimo semestre, e il modello non ne porta avanti nulla. Con 25 variazioni da cui imparare, ognuna più piccola della precedente, un aumento medio sarebbe stato un’ipotesi, e la specifica senza ha avuto un punteggio migliore. È il modello che si rifiuta di inventare una pendenza, non una previsione che la crescita si fermi. Leggi la linea centrale come il livello di oggi e nient’altro.

La seconda è la banda. Ogni mese aggiunge la sua sorpresa, e le sorprese si accumulano. Al dodicesimo mese la banda contiene sia l’azienda che mantiene il ritmo recente, circa 24.000 ordini al mese, sia quella che si ferma dov’è. A un anno di distanza il modello non sa distinguere queste due aziende, e il modello per gli investitori chiedeva tre anni.

Altri dati dello stesso tipo non risolverebbero in fretta. Passare a righe settimanali dà 113 punti invece di 26, e restringe davvero le prime settimane. Non aggiunge anni. L’azienda ha comunque vissuto due dicembre e un rallentamento, e nessun ricampionamento trasforma questo in uno storico lungo.

Forzare sarebbe stato facile: prendere i dodici mesi, togliere la banda, prolungare una retta sull’ultimo anno per riempire gli altri 24 e incollare 36 numeri nel modello per gli investitori. Quella retta sarebbe poi diventata la storia di crescita dell’azienda, difesa con la parola «statistica», mentre il modello stesso diceva di non averne idea.

Cosa fare invece

Dichiara l’orizzonte. Su questo file l’orizzonte utilizzabile è circa un trimestre: tre mesi dentro il più o meno 20%. Basta per le decisioni su scorte e personale, ed è per questo che il modello va usato.

Per la vista a tre anni, usa gli scenari, chiamandoli scenari. Un percorso di crescita basso, uno medio e uno alto, ognuno scritto come un’ipotesi esplicita su fidelizzazione e acquisizione, che i fondatori possono difendere e gli investitori possono contestare. La previsione ARIMA ancora il primo trimestre di tutti e tre; dopo, è giudizio, e la slide deve dirlo.

Poi ristima ogni mese. Ogni nuovo mese aggiunge una variazione in più da cui imparare il ritmo, e il terzo dicembre sarà la prima volta in cui un andamento annuale si potrà anche solo verificare. Quando ci saranno driver che vale la pena modellare, Simulazione di scenari è il posto in cui un piano si piega alle decisioni, come vuole la Storia della pianificazione.

La lezione

Ogni previsione ha un orizzonte oltre il quale smette di informare e comincia a decorare. L’intervallo ti dice dov’è, quindi leggilo prima di leggere la linea. Scrivere «utilizzabile fino a tre mesi» sul grafico non è una debolezza dell’analisi. È la frase più utile della pagina.