BigQuery kan niet alleen terugkijken, maar ook helpen voorspellen wat verkeer, leads of vraag waarschijnlijk gaan doen. Handig voor budget- en capaciteitsplanning.
De campagnekalender staat. Het budget is verdeeld. En ergens halverwege het kwartaal blijkt alsnog dat de vraag eerder piekt, later inzakt of gewoon anders beweegt dan iedereen had verwacht.
Veel marketingplanning is nog steeds netter dan nauwkeurig
Dat klinkt harder dan bedoeld, maar het is een herkenbaar probleem. Veel teams plannen op basis van vorig jaar, aangevuld met gevoel, seizoenskennis en wat recente cijfers uit de laatste weken. Dat is niet dom. Het is meestal het enige wat er is. Alleen wordt het lastig zodra volumes sneller schuiven dan het team kan bijsturen.
Dan krijg je bekende gevolgen. Media wordt te laat opgeschaald. Voorraad of salescapaciteit loopt uit de pas. Of er wordt juist te veel budget vastgezet in weken die achteraf rustiger blijken. De fout zit dan niet in het dashboard. De fout zit in het feit dat terugkijken nog steeds het grootste deel van de planning bepaalt.
Je hebt waarschijnlijk al gewerkt met handmatige forecasts
De gebruikelijke aanpak is logisch. Een spreadsheet met historische omzet. Misschien een correctie voor feestdagen. Soms een benchmark van een platform erbij. Dat helpt, maar zo'n forecast blijft vaak kwetsbaar. Zodra er promoties, prijswijzigingen of kanaalverschuivingen meespelen, moet iemand handmatig opnieuw gaan rekenen.
Google Cloud noemt forecasting juist daarom als een expliciete BigQuery-use case voor marketing. Op de use-casepagina staat dat je historische marketingdata kunt gebruiken om vraag te voorspellen en rekening kunt houden met seizoensinvloeden. In de BigQuery-documentatie staat daarnaast dat je met `AI.FORECAST` snel kunt voorspellen zonder eerst een model te beheren, terwijl `ARIMA_PLUS` en `ARIMA_PLUS_XREG` meer uitleg en meer afstemming bieden als je juist wél wilt weten waar de beweging vandaan komt.
De use case is niet voorspellen om het voorspellen
Het nut zit in wat je ermee voorkomt. Volgens de BigQuery-documentatie kun je bij de uitgebreidere forecastmodellen rekening houden met zaken als seasonality, holiday effects, trend en spikes of dips. In gewone taal: je kunt planning minder afhankelijk maken van één grove lijn uit vorig jaar.
Voor marketing betekent dat iets heel praktisch. Je kunt eerder zien wanneer leadvolume waarschijnlijk onder druk komt, wanneer zoekvraag oploopt of wanneer een kanaal meer ruimte nodig heeft. Niet om de toekomst exact te raden, maar om budget en capaciteit eerder bij te sturen dan nu vaak gebeurt.
Handmatige vs. BigQuery Forecasting
Het verschil in nauwkeurigheid en snelheid bij het voorspellen van marketingresultaten.
| Onderdeel | Handmatig (Excel) | BigQuery (ML) |
|---|---|---|
| Nauwkeurigheid bij trends | ||
| Seizoensinvloeden (Seasonality) | ||
| Tijd voor herberekening | ||
| Schaalbaarheid (data-volume) | ||
| Voorspellende waarde (LTV/Churn) |
Benchmark op basis van PaperDigits marketingplanning projecten 2024.
Zo gebruikt PaperDigits forecasting in BigQuery
Wij beginnen niet met een model, maar met de vraag wat je wilt plannen. Gaat het om leads per week, omzet per productgroep, branded searchvraag of capaciteit op sales? Daarna kijken we welke historische data daarvoor bruikbaar is en welke extra factoren invloed hebben, zoals campagnes, promoties of feestdagen.
Vervolgens kiezen we de aanpak die past bij de vraag. Soms is een snelle forecast genoeg om eerder afwijkingen te zien. Soms wil je juist uitlegbaarheid, zodat je kunt laten zien welke trend, piek of seizoensfactor de uitkomst beïnvloedt. Juist dat verschil maakt forecasting bruikbaar voor management in plaats van alleen interessant voor analisten.
Waar je nu vooral reageert, zie je straks eerder wanneer je moet schuiven
Het resultaat is meestal geen perfect voorspelde maand. Het nuttige verschil zit eerder in timing. Je ziet sneller wanneer een doelstelling onder druk komt. Je hoeft minder laat in het kwartaal te corrigeren. En je kunt budget, media en capaciteit iets eerder in lijn brengen met wat er waarschijnlijk aankomt.
Forecasting in BigQuery vervangt geen marktgevoel. Het voorkomt vooral dat gevoel de enige vorm van vooruitkijken blijft. Voor veel marketingteams is dat al een grote stap.
Meer informatie nodig?
Heb je vragen over dit onderwerp? Stuur ons een WhatsApp bericht en we helpen je graag verder!
