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PF.SAISONNALITE
La fonction PF.SAISONNALITE analyse les variations d’activité selon différentes périodes temporelles. Elle agrège automatiquement vos données de ventes/transactions par mois, trimestre, jour de la semaine ou heure pour identifier les tendances saisonnières.
Différence avec les analyses manuelles :
Tableaux croisés dynamiques : Nécessitent plusieurs étapes de configuration
Formules SOMME.SI : Requièrent 12+ formules pour analyser l’année
PF.SAISONNALITE : Une seule formule, résultat immédiat
Applications principales :
📊 Identifier les mois les plus rentables
📈 Détecter les jours de la semaine avec le plus de trafic
⏰ Optimiser les horaires d’ouverture/staffing
🎯 Planifier les campagnes marketing selon les pics
Syntaxe
=PF.SAISONNALITE(plage_dates; plage_valeurs; [periodicite]; [metrique])
Exemples professionnels
E-commerce - Identifier les mois les plus rentables
Mois CA Total
Janvier 245 000€
Février 198 000€
Mars 267 000€
… …
Novembre 512 000€
Décembre 687 000€
=PF.SAISONNALITE(Ventes!$B:$B; Ventes!$C:$C; « MOIS »; « TOTAL »)
Résultat retourné :
Retail physique - Optimiser les horaires du personnel
| Heure | Nb tickets |
|---|---|
| 8h | 12 |
| 9h | 45 |
| 10h | 89 |
| 11h | 156 |
| 12h | 234 |
| 13h | 198 |
| 14h | 167 |
| … | … |
| 18h | 223 |
| 19h | 145 |
| 20h | 67 |
Action :
Creux 8h-10h et 20h-21h → Réduire l’équipe
=PF.SAISONNALITE(Tickets!$A:$A; Tickets!$B:$B; « HEURE »; « NOMBRE »)
Résultat retourné :
Restaurant - Planifier les stocks selon jour de la semaine
Résultat :
| Jour | CA moyen |
|---|---|
| Lundi | 1 200€ |
| Mardi | 1 450€ |
| Mercredi | 1 680€ |
| Jeudi | 1 890€ |
| Vendredi | 3 200€ |
| Samedi | 4 100€ |
| Dimanche | 2 800€ |
=PF.SAISONNALITE(Commandes!$C:$C; Commandes!$D:$D; « JOUR_SEMAINE »; « MOYENNE »)
Résultat retourné :
Cas d'usage typiques
Utilisez PF.SAISONNALITE quand :
- ✅ Vous planifiez les budgets marketing par période
- ✅ Vous optimisez les horaires du personnel
- ✅ Vous ajustez les stocks selon la demande saisonnière
- ✅ Vous identifiez les meilleurs moments pour lancer des promos
- ✅ Vous créez des prévisions basées sur l’historique
Applications concrètes :
- E-commerce : Campagnes Google Ads selon saisonnalité
- Retail : Planification staffing et stocks
- SaaS : Timing des lancements produit
- Restauration : Menus et approvisionnement
- Services : Tarification dynamique (high/low season)
