Descripción general de las estadísticas de Places

Places Insights te permite realizar análisis estadísticos avanzados sobre los datos enriquecidos de Places de Google Maps. Proporciona recuentos agregados y datos de densidad para millones de puntos de datos de lugares de interés (POI), lo que permite obtener inteligencia geoespacial potente.

Funciones clave:

  • Inteligencia geoespacial: Obtén una "vista aérea" de la densidad y la distribución de diferentes categorías de POIs (p.ej., comercios minoristas, restaurantes y servicios) en áreas geográficas específicas.
  • Acceso seguro a los datos: Los datos se implementan con fichas de intercambio de datos de BigQuery con protecciones de datos, lo que permite un entorno seguro y protegido para el uso compartido y el análisis de datos.
  • Detalles prácticos: Si bien Places Insights se enfoca en las tendencias agregadas, puedes usar los IDs de lugar que se muestran para obtener más detalles y recuperar información individual de lugares con otras APIs de Google Maps Platform para pasar de la información estadística a la acción detallada.

Acerca de los datos de lugares

Google Maps selecciona datos de lugares para millones de establecimientos en todo el mundo. Places Insights pone a disposición estos datos integrales de lugares en BigQuery para que puedas obtener estadísticas agregadas sobre los datos de lugares de Google Maps en función de una variedad de atributos, como tipos de lugares, calificaciones, horarios de atención, accesibilidad para sillas de ruedas y mucho más.

Para usar Places Insights, debes escribir consultas de SQL en BigQuery que muestren estadísticas sobre los datos de lugares. Estas estadísticas te permiten responder preguntas como las siguientes:

  • ¿Cuántas empresas similares operan cerca de una posible ubicación nueva de la tienda?
  • ¿Qué tipos de empresas se encuentran con mayor frecuencia cerca de mis tiendas más exitosas?
  • ¿Qué áreas tienen una alta concentración de empresas complementarias que podrían atraer a mis clientes objetivo?
  • ¿Cuántos restaurantes de sushi de 5 estrellas están abiertos a las 8 p.m. en Madrid, tienen estacionamiento accesible para sillas de ruedas y ofrecen comida para llevar?
  • ¿Qué códigos postales de California tienen la mayor concentración de estaciones de carga para vehículos eléctricos?

Places Insights admite varios casos de uso, como los siguientes:

  • Selección de sitios: Evalúa y elige las ubicaciones más adecuadas para una nueva empresa o la colocación de un activo físico. Si analizas la densidad y la combinación de los POIs circundantes, puedes asegurarte de que un sitio potencial esté ubicado de manera óptima dentro de su entorno empresarial competitivo y complementario. Este enfoque basado en datos puede reducir el riesgo asociado con la inversión en ubicaciones nuevas.
  • Evaluación del rendimiento de la ubicación: Determina qué variables geoespaciales, como la proximidad a ciertos tipos de POIs, como supermercados o lugares para eventos, se correlacionan con el rendimiento positivo o negativo en tus ubicaciones existentes. Estos datos te permiten identificar sitios potenciales que comparten la mejor combinación de características geoespaciales para tu caso de uso. También puedes usar esta información para implementar modelos predictivos que pronostiquen el rendimiento futuro de cualquier ubicación nueva en función de su contexto de POI circundante.
  • Marketing segmentado geográficamente: Determina qué tipos de campañas de marketing o anuncios tendrán éxito en un área. Places Insights proporciona el contexto necesario para comprender la actividad comercial, lo que te permite adaptar los mensajes en función de la concentración de empresas o actividades relevantes.
  • Previsión de ventas: Predice las ventas futuras en una ubicación potencial. El modelado del impacto de las características geoespaciales circundantes te permite crear modelos predictivos sólidos para impulsar las decisiones de inversión.
  • Investigación de mercado: Informa a qué geografías expandir tu empresa o servicio a continuación. Analiza la saturación del mercado existente y la densidad de lugares de interés para identificar mercados objetivo desatendidos o muy concentrados que ofrezcan la mayor oportunidad. Este análisis proporciona evidencia para respaldar las iniciativas estratégicas de crecimiento y expansión.

Puedes consultar los conjuntos de datos de Places Insights directamente o usar las funciones de Places Count.

Consulta la referencia de Esquema.

Acerca de los datos de marcas

Junto con los datos de lugares, Places Insights incluye datos sobre marcas o tiendas que tienen varias ubicaciones que operan con el mismo nombre de marca.

Puedes usar las marcas para responder preguntas como las siguientes:

  • ¿Cuál es el recuento de todas las tiendas por marca en un área?
  • ¿Cuál es el recuento de las tres marcas de la competencia principales en el área?
  • ¿Cuál es el recuento de todas las cafeterías, excepto estas marcas, en esta área?

Acerca de BigQuery

Al poner los datos a disposición en las fichas de BigQuery, Places Insights te permite hacer lo siguiente:

  • Combinar de forma segura tus datos con los datos de Places Insights
  • Escribir consultas de SQL flexibles para descubrir estadísticas agregadas para tus necesidades comerciales específicas
  • Usar las mismas herramientas de BigQuery que ya usas con tus datos y flujos de trabajo privados
  • Aprovechar la potencia de la escala y el rendimiento de BigQuery para analizar grandes conjuntos de datos con facilidad

Ejemplo de caso de uso

En este ejemplo, se unen tus datos con los datos de Places Insights en BigQuery para obtener información de agregación. Para este ejemplo, eres propietario de un hotel en la ciudad de Nueva York, con varias ubicaciones. Ahora quieres unir los datos de ubicación de tu hotel con los datos de Places Insights para descubrir la concentración de tipos de empresas predefinidos cerca de tus hoteles.

Requisitos previos

Para este ejemplo, te suscribes al conjunto de datos de Places Insights para Estados Unidos.

Tu conjunto de datos de hoteles se llama mydata y define las ubicaciones de tus dos hoteles en la ciudad de Nueva York. La siguiente instrucción de SQL crea este conjunto de datos:

CREATE OR REPLACE TABLE `mydata.hotels` ( name STRING, location GEOGRAPHY );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 1', ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866) );
INSERT INTO `mydata.hotels` VALUES( 'Hotel 2', ST_GEOGPOINT(-73.977713, 40.752124) );

Obtén el recuento de restaurantes en el área

Para darles a tus clientes una idea de la densidad de los restaurantes operativos cerca de tus hoteles, escribe una consulta en SQL para mostrar la cantidad de restaurantes en un radio de 1,000 metros de cada hotel:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type = 'restaurant'
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1

En esta imagen, se muestra un ejemplo de resultado para esta consulta:

Son los resultados de la consulta para contar los restaurantes que se encuentran a menos de 1,000 metros de cada hotel.

Usa una función de Places Count para obtener el recuento y los IDs de lugar de los restaurantes en el área

También puedes usar una función de Places Count

para encontrar un recuento de restaurantes cerca de una ubicación. Las funciones de Places Count te permiten recuperar una lista de IDs de lugar, que se pueden usar para buscar detalles sobre los lugares individuales:

DECLARE geo GEOGRAPHY;
SET geo = ST_GEOGPOINT(-73.9933, 40.75866); -- Location of hotel 1

SELECT * FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_TYPE`(
  JSON_OBJECT(
      'types', ["restaurant", "cafe", "bar"],
      'geography', geo,
      'geography_radius', 1000 -- Radius in meters
      )
);

En esta imagen, se muestra un ejemplo de resultado para esta consulta:

Son los resultados de la búsqueda de restaurantes a menos de 1,000 metros de cada hotel, incluidos los IDs de lugar.

Obtén el recuento de restaurantes y bares en el área

Modifica tu consulta para incluir bares junto con restaurantes en un radio de 1,000 metros de cada hotel:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1000)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant','bar'])
AND business_status = "OPERATIONAL"
GROUP BY 1, 2

En esta imagen, se muestra un ejemplo de resultado para esta consulta:

Resultados de la consulta para contar los restaurantes y bares que se encuentran a 1,000 metros de cada hotel.

Obtén el recuento de restaurantes y bares con precios moderados en el área

A continuación, quieres saber qué datos demográficos de los clientes atienden los bares y restaurantes. Dado que tus hoteles se dirigen a un precio moderado, solo quieres anunciar la existencia de establecimientos cercanos que tengan ese precio y que tengan buenas reseñas.

Restringe la consulta para que solo muestre bares y restaurantes si tienen el precio PRICE_LEVEL_MODERATE y una calificación de 4 estrellas o más. Esta consulta también extiende el radio a 1,500 metros alrededor de cada hotel:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, r.primary_type, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us.places` AS r, `mydata.hotels` AS h
WHERE
ST_DWITHIN(h.location, r.point, 1500)
AND r.primary_type IN UNNEST(['restaurant', 'bar'])
AND rating >= 4
AND business_status = "OPERATIONAL"
AND price_level = 'PRICE_LEVEL_MODERATE'
GROUP BY 1, 2

En esta imagen, se muestra un ejemplo de resultado para esta consulta:

Resultados de la búsqueda de bares y restaurantes a precios moderados en un radio de 1,500 metros de cada hotel.

¿Qué sigue?