一般的にはイベントの追加または外れ値を取り除くことで対応します。
もし、セール情報の日程を入手できるのであれば、外部予測変数にそれらの列を追加することでセールでの売上の上昇具合も加味したモデルが作られます。外部予測変数の例ですが、１行が1日単位のデータがあったとして、セール日にはTRUE、そうでない日にはFALSEといった列を作ると良いかと思います。
次に、外れ値を取り除いてモデルを作成する場合は、データラングリングすることで外れ値を取り除くことができます。
詳しくはこちらをご参考ください。
Prophet 公式ドキュメント: https://facebook.github.io/prophet/docs/outliers.html