Comment l'analyse de données SQL peut vous aider à comprendre la saisonnalité dans votre entreprise

Les données de votre entreprise contiennent des modèles saisonniers cachés - des pics de vente, des ralentissements et des changements qui se répètent chaque année. Avec seulement quelques requêtes SQL, vous pouvez découvrir ces tendances et les transformer en décisions plus intelligentes. Voici comment.

Chaque entreprise connaît des hauts et des bas - plus de ventes en décembre, moins de clients en août, un pic de tickets d'assistance après une mise à jour du produit. Ces schémas sont connus sous le nom de saisonnalité et peuvent avoir un impact majeur sur la planification, le personnel, le marketing et les stocks.

Si vous êtes novice en matière de SQL, ne vous inquiétez pas. Vous pouvez commencer par SQL pour les débutants - Il est conçu pour aider les débutants à comprendre comment écrire des requêtes et explorer des données en toute confiance.

La saisonnalité n'est pas seulement une question de vacances ou de météo. Il s'agit de reconnaître les modèles prévisibles dans votre entreprise et de les utiliser à votre avantage.

Par exemple, vos ventes baissent-elles toujours en février ?

• Vos ventes chutent-elles toujours en février ?
• Le trafic augmente-t-il chaque année en septembre ?
• Les remboursements sont-ils toujours plus élevés en janvier ?

Beaucoup d'entreprises devinent ces tendances. Mais avec SQL, vous pouvez les mesurer - clairement, précisément et sans attendre un tableau de bord BI.

Dans cet article, nous allons vous montrer comment découvrir les tendances saisonnières dans vos données à l'aide de SQL. Vous suivrez un exemple unique - un magasin de vêtements en ligne appelé TrendyThreads - et apprendrez comment quelques requêtes intelligentes peuvent vous aider :

• Repérer les pics de revenus saisonniers
• Comparer les performances d'une année à l'autre
• Comprendre quand et où les différents produits se vendent le mieux

Étape 1 : S'assurer de disposer des bonnes données

Avant de commencer à analyser la saisonnalité, vous avez besoin d'un ingrédient clé : une colonne qui vous indique quand quelque chose s'est produit.

En termes SQL, il s'agit généralement d'une colonne DATE ou TIMESTAMP par exemple :

• order_date dans un tableau de ventes
• visit_date dans le journal du trafic d'un site web
• signup_timestamp dans une table de clients

Quelle est la différence ?

• Une colonne DATE stocke uniquement la date du calendrier (par exemple, 2025-07-25).
• Une colonne TIMESTAMP contient à la fois la date et l'heure (par exemple, 2025-07-25 14:35:12).

SQL comprend les deux types et peut les regrouper par jour, semaine, mois ou même heure. Mais attention : si vos dates sont stockées en texte brut (comme 'July 25'), vous devrez les convertir dans un format de date approprié - sinon SQL ne les regroupera pas ou ne les filtrera pas correctement.

Chez TrendyThreads, notre magasin fictif de vêtements en ligne, nous travaillons avec une table de commandes qui comprend toutes les ventes des trois dernières années. Voici un exemple de structure :

Avant de se plonger dans les tendances saisonnières, il est judicieux de vérifier la quantité de données avec laquelle vous travaillez. Vous pouvez le faire à l'aide d'une simple requête :

SELECT MIN(order_date), MAX(order_date)
FROM orders;

Résultat :

• Commande la plus ancienne : 2022-01-01
• Commande la plus récente : 2024-06-30

Cela nous donne une fenêtre solide de trois ans - beaucoup de données pour repérer des modèles.

📘 Vous voulez vous familiariser avec les dates et les heures en SQL ? Essayez Fonctions SQL standards qui contient plusieurs sections sur le travail avec des données de date et d'heure en SQL.

qui contient plusieurs sections sur le travail avec des données de date et d'heure en SQL.

Voici une version combinée et améliorée de "Repérer les tendances saisonnières avec SQL" et "Étape 2 : Identifier les tendances mensuelles des ventes " - fusionnées en une seule section cohérente avec un flux fluide, des explications conviviales pour les débutants et un ton naturel LearnSQL.fr:

Étape 2 : Identifier les tendances mensuelles avec SQL

Une fois que vous avez confirmé que votre jeu de données comprend une colonne order_date appropriée, vous pouvez commencer à utiliser SQL pour découvrir les tendances saisonnières, comme les mois qui génèrent le plus de revenus.

Supposons que vous souhaitiez répondre à une question simple mais importante :

"Quel est notre chiffre d'affaires mensuel total pour les trois dernières années ?"

Pour ce faire, vous utiliserez trois outils SQL :

• YEAR(order_date) - pour extraire l'année
• MONTH(order_date) - pour extraire le mois
• GROUP BY - pour regrouper les résultats par année et par mois

Voici à quoi ressemble la requête :

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Exemple de résultat :

Ce que vous pouvez apprendre :

• Le mois de décembre est clairement le mois le plus performant: les recettes augmentent de 40 %.
• Le mois defévrier est toujours moins performant, ce qui confirme qu'il s'agit de votre mois le plus lent.
• Les ventes augmentent régulièrement de septembre à novembre, peut-être en prévision des fêtes de fin d'année.

Vous vous doutiez que le mois de décembre était important - vous pouvez maintenant le prouver. Ce type d'informations vous aide à réorienter votre budget marketing, à planifier les niveaux de stock et à aligner les efforts de l'équipe sur la demande réelle.

Vous souhaitez renforcer la confiance avec des requêtes de ce type ? Essayez Création de rapports basiques en SQL.

Étape 3 : Comparer les performances d'une année sur l'autre

Repérer les pics saisonniers est utile, mais il y a une autre question clé à poser :

"Ces mois saisonniers augmentent-ils réellement au fil du temps ?"

En d'autres termes :

• Le mois de décembre 2023 a-t-il été plus performant que le mois de décembre 2022 ?
• Avril 2024 est-il plus fort qu'avril 2023, ou plus faible ?
  Pour répondre à cette question, vous pouvez comparer les recettes de chaque mois à celles du même mois de l'année précédente. SQL rend cela possible en utilisant un outil puissant appelé fonction de fenêtre - en particulier, LAG().

La fonction LAG() vous permet de consulter la ligne précédente - dans ce cas, les recettes de l'année précédente pour le même mois. Elle fonctionne de la manière suivante :

• Vous regroupez vos données par mois et par année
• Vous les classez par année
• Ensuite, LAG() récupère les revenus de l'année précédente, pour le même mois.

Voici la requête :

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue,
  LAG(SUM(total_amount)) OVER (
    PARTITION BY EXTRACT(MONTH FROM order_date)
    ORDER BY EXTRACT(YEAR FROM order_date)
  ) AS last_year_revenue
FROM orders
GROUP BY year, month
ORDER BY month, year;

Exemple de résultat :

Ce que cela vous apprend :

• Décembre 2023 a augmenté de 25 % par rapport à décembre 2022 - un grand progrès.
• Lemois de décembre 2024 a ajouté 14 % à cette croissance.
• Si vous repérez un mois qui diminue d'une année sur l'autre (comme mars), c'est un signal d'alarme qui mérite d'être examiné.

C'est là toute la puissance des fonctions de fenêtre: vous pouvez comparer des lignes sans avoir à écrire de sous-requêtes ou à joindre la table à elle-même. Vous souhaitez maîtriser ce type de techniques ? Notre cours interactif Fonctions de fenêtrage est la prochaine étape.

Étape 4 : Identifier les tendances saisonnières par produit

Il est utile de savoir quand les clients dépensent, mais il est encore mieux de savoir ce qu'ils achètent pendant ces mois.

Supposons que vous souhaitiez répondre à des questions telles que :

• Quelles sont les catégories de produits qui ont le vent en poupe en hiver ?
• Les shorts ne sont-ils populaires qu'en été ?
• Certains articles se vendent-ils régulièrement tout au long de l'année ?

Voici la requête SQL qui vous permettra de répondre à ces questions :

SELECT
  product_category,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY product_category, month
ORDER BY product_category, month;

Cette requête regroupe les ventes par type de produit et par mois, et additionne les recettes de chaque catégorie.

Exemple de résultat :

Ce que cela vous apprend :

• Les manteaux et les vestes se vendent mieux en novembre et décembre.
• Les shorts dominent pendant les mois d'été
• Les t-shirts se vendent régulièrement tout au long de l'année.

Grâce à ces informations, vous pouvez

• ajuster les niveaux de stock en fonction des saisons
• Promouvoir les bons articles au bon moment
• Éviter de surstocker les produits saisonniers pendant les mois creux.

Vous souhaitez affiner vos compétences ? Essayez notre cours Revenue Trend Analysis inSQL qui vous aidera à apprendre comment analyser les tendances avec SQL.

Étape 5 : Comprendre les tendances régionales

La saisonnalité n'est pas la même partout.

Si vous vendez dans différentes régions du pays ou à différents types de clients, les tendances peuvent varier considérablement. SQL vous permet de creuser ces différences en regroupant les données par région, par catégorie de produits ou même par segment de clientèle.

Examinons la question suivante : "Les gens du Sud achètent-ils des produits d'hiver ?

"Les habitants du Sud achètent-ils des manteaux d'hiver comme les clients du Nord ?

Voici comment vérifier :

SELECT
  region,
  EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
  SUM(total_amount) AS revenue
FROM orders
WHERE product_category IN ('Coats', 'Jackets')
GROUP BY region, month
ORDER BY region, month;

Exemple de résultat

Ce que cela vous apprend :

• Les régions septentrionales enregistrent des pics importants en novembre et décembre.
• Les clients du Sud achètent moins de manteaux, même en hiver.
• L'Ouest se situe entre les deux.

Pourquoi c'est important :

• Ne dépensez pas votre budget publicitaire pour promouvoir des vêtements d'hiver dans des régions où ils ne seront pas achetés.
• Localisez vos campagnes d'e-mailing et vos bannières de page d'accueil par zone géographique.
• Envoyez plus d'inventaire vers le nord - et économisez de l'espace dans le sud.

Vous voulez essayer d'autres analyses groupées de ce type ? La pratique SQL GROUP BY vous donne des scénarios d'affaires réels à résoudre avec SQL.

Des données à l'action

Les tendances saisonnières se cachent dans vos données - SQL vous aide à les découvrir. Vous n'avez pas besoin d'outils sophistiqués ou d'un diplôme en science des données. Il vous suffit d'accéder à vos données, à une colonne de date et à quelques requêtes bien rédigées.

En quelques étapes, vous aurez appris à

• repérer les pics et les creux mensuels
• Comparer les performances d'une année sur l'autre
• Voir comment les produits et les régions se comportent différemment

Grâce à cela, vous pouvez planifier à l'avance : stocker plus intelligemment, programmer vos campagnes et prendre des décisions basées sur des faits - et non sur des suppositions. Vous voulez aller plus loin ? Essayez la filière SQL pour l'analyse des données.

Chaque entreprise a son rythme. L'astuce est de connaître le vôtre - et SQL vous donne les outils pour le faire. Commencez à vous entraîner sur LearnSQL.fr et découvrez ce que vos données essaient de vous dire.