Stagionalità al netto del meteo: non pianificare sul marzo scorso

Catena britannica di garden center, 46 negozi, 209 settimane di vendite più la temperatura settimanale: come pianificare la primavera senza pianificare sul meteo della primavera scorsa.

Un caso composito, costruito sul tipo di file che vediamo quasi ogni settimana. Una catena di 46 garden center fra le Midlands e il sud dell’Inghilterra. La primavera è l’anno: da marzo a giugno passa quasi metà delle vendite di piante, e le piante si comprano dai vivaisti con mesi di anticipo, con pochissimo margine per restituirle.

La bozza di piano per la primavera 2027 era stata costruita come sempre: il mese dell’anno scorso più il 3%. Marzo 2026 era andato molto bene. La domanda del direttore acquisti era diretta: «Il marzo scorso era il business o era il meteo? Perché sto per ordinarci sopra.»

È il terzo passo della Storia della pianificazione: il calendario, separato da ciò che ci è semplicemente successo sopra.

Com’era fatto il file

209 righe settimanali, da ottobre 2022 a settembre 2026, vendite totali di tutti i negozi. Accanto, una colonna aggiunta dall’analista della catena: la temperatura media settimanale, calcolata sulle stazioni meteo più vicine ai negozi, e la sua differenza dalla media trentennale di quella settimana.

Quattro primavere, e non si somigliavano. Marzo 2024 e marzo 2026 erano stati entrambi caldi, più di 2 °C sopra la norma per quasi tutto il mese. Marzo 2023 freddo e piovoso, marzo 2025 vicino alla norma. Pasqua era caduta a marzo una volta, nel 2024, e ad aprile negli altri tre anni.

Cosa ha fatto l’analisi

Stagionalità e impatto degli eventi stima una regressione con un trend, una dummy per ogni mese e dummy per gli eventi, e riporta ogni mese come indice rispetto a gennaio, il mese di riferimento, fissato a 100.

Lanciata con il solo calendario, dava a marzo un indice di 118. Quel numero è la media di quattro marzi, e due erano stati caldi. In quel modello niente può distinguere il sole dalla stagione, quindi le settimane calde venivano attribuite a marzo stesso.

Il meteo è entrato come due eventi ricorrenti, costruiti dalla colonna della temperatura: una «settimana primaverile calda», cioè qualsiasi settimana fra marzo e maggio più di 2 °C sopra la norma, e una «settimana primaverile fredda», più di 2 °C sotto. Su quattro primavere ne sono uscite 23 calde e 19 fredde. Siccome ricorrono, ognuna ha abbastanza occorrenze perché il suo effetto si stimi con un intervallo utilizzabile, al netto di mese, trend, Pasqua e dell’altra:

• una settimana primaverile calda: +17%, intervallo da +12% a +22%;
• una settimana primaverile fredda: −13%, intervallo da −18% a −8%;
• Pasqua: +21%, intervallo da +13% a +29%.

Con questi termini dentro, l’indice di marzo è sceso da 118 a 106. Aprile è passato da 152 a 146, maggio quasi fermo, da 171 a 168. Febbraio e giugno non si sono mossi per niente, ed è una verifica utile: i termini meteo erano definiti solo per la primavera, e i mesi fuori sono rimasti dov’erano.

La collinearità era bassa. Le settimane calde erano capitate in mesi diversi in anni diversi, quindi il modello poteva distinguere «marzo» da «caldo» senza tirare a indovinare; il controllo sull’inflazione della varianza del prodotto è rimasto sotto 2 per ogni termine.

Il verdetto: serve, per il 10% dell’ordine di marzo

Il marzo scorso, più o meno al livello di un mese caldo, era circa il 10% sopra quanto renderebbe un marzo con meteo normale e il trend attuale. La bozza di piano aveva preso quel 10% come punto di partenza e ci aveva aggiunto sopra il 3%.

Il piano è stato rifatto sull’indice neutro rispetto al meteo:

• L’ordine fermo di piante per marzo 2027 è stato fissato circa il 10% sotto la bozza. Sugli acquisti primaverili della catena sono poco meno di £300k di merce che, in un marzo normale, sarebbe finita scontata o nel compost.
• L’uplift delle settimane calde è diventato una clausola di contratto invece di una scommessa. Circa il 12% del volume di marzo è stato concordato con i due vivaisti principali come quota a chiamata, da sbloccare se la previsione a due settimane volge al caldo. Se succede, la catena non resta scoperta; se non succede, non la paga.
• Il personale ha seguito la stessa logica: turni di base sull’indice neutro, con ore nel weekend che si adattano alla previsione.

C’è anche una lettura più pulita della Pasqua, che nel 2027 cade a fine marzo. Tolto il meteo, l’effetto Pasqua è +21% sopra una settimana normale, e ora il piano di quella settimana lo dice in chiaro, invece di nasconderlo in un indice di marzo che mescolava Pasqua, sole e stagione.

Perché qui ha funzionato e con la sponsorizzazione no

Il post precedente era un unico evento in un’unica settimana, e il modello non riusciva a separarlo da niente. Il meteo è l’opposto: succede ogni primavera, in settimane diverse, in mesi diversi, con intensità diverse. È la ricorrenza a trasformare una causa in qualcosa di misurabile. La stessa regressione, con la stessa meccanica, dà un numero inutile nel primo caso e uno solido nel secondo.

La lezione

Un indice stagionale è pulito quanto gli anni su cui è stato mediato. Quando una forza esterna ricorrente, il meteo prima di tutte, cade in modo diseguale su quegli anni, viene attribuita al calendario, e l’anno dopo si pianifica sulla fortuna dell’anno prima. Metti la forza esterna nel modello come termine a sé, e il calendario che resta è quello su cui puoi davvero pianificare.