Descripción general de las estadísticas de Places

Places Insights te permite analizar los datos enriquecidos de lugares y marcas en Google Maps para obtener estadísticas a partir de los datos de lugares o puntos de interés (POI) de Google Maps. Los datos se implementan con fichas del intercambio de datos de BigQuery con protecciones de datos para habilitar un entorno seguro y protegido para el uso compartido y el análisis de datos.

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 los datos 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, escribe consultas de SQL en BigQuery que devuelven estadísticas sobre los datos de lugares. Estas estadísticas te permiten responder preguntas como las siguientes:

  • ¿Cuántas empresas similares operan cerca de una posible ubicación de una nueva 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?

Los datos de agregación pueden admitir una gran cantidad de casos de uso, como los siguientes:

  • Selección del sitio para evaluar y elegir las ubicaciones más adecuadas para una nueva empresa o la colocación de un activo físico
  • Evaluación del rendimiento de la ubicación para determinar qué variables geoespaciales, como la proximidad a ciertos tipos de PDI, como supermercados o sedes de eventos, afectan el rendimiento positivo o negativo de tus ubicaciones
  • Marketing segmentado geográficamente para determinar qué tipos de campañas de marketing o anuncios tendrán éxito en un área
  • Previsión de ventas para predecir las ventas futuras en una ubicación potencial
  • Investigación de mercado para determinar a qué regiones geográficas expandir tu empresa o servicio a continuación

Acerca de los datos de las marcas

Junto con los datos de lugares, Estadísticas de Places incluye datos sobre marcas o tiendas que tienen varias ubicaciones y 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 principales marcas de la competencia en el área?
  • ¿Cuál es el recuento de todas las cafeterías, sin incluir 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:

  • Combina tus datos de forma segura con los datos de Places Insights.

  • Escribe consultas en SQL flexibles para descubrir estadísticas agregadas que satisfagan las necesidades específicas de tu empresa.

  • Usa las mismas herramientas de BigQuery que ya usas con tus datos y flujos de trabajo privados.

  • Aprovecha la potencia de la escala y el rendimiento de BigQuery para analizar conjuntos de datos masivos 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. En este ejemplo, eres propietario de un hotel en la ciudad de Nueva York con varias ubicaciones. Ahora deseas combinar los datos de ubicación de tu hotel con los datos de Estadísticas de Lugares para descubrir la concentración de tipos de empresas predefinidos cerca de tus hoteles.

Requisitos previos

En este ejemplo, te suscribirás 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. El siguiente código 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) );

Obtener el recuento de restaurantes en el área

Para darles a tus clientes una idea de la densidad de restaurantes operativos cerca de tus hoteles, escribe una consulta en SQL para devolver la cantidad de restaurantes que se encuentran a 1,000 metros de cada hotel:

SELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD h.name, COUNT(*) AS count
FROM `PROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sample` 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 la siguiente imagen, se muestra un ejemplo del resultado de esta búsqueda:

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

Obtener el recuento de restaurantes y bares en el área

Modifica tu búsqueda para incluir bares junto con restaurantes a menos 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___sample.places_sample` 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 la siguiente imagen, se muestra un ejemplo del resultado de esta búsqueda:

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 de precio moderado en el área.

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

Restringe la búsqueda para que solo muestre bares y restaurantes si tienen un precio de 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___sample.places_sample` 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 la siguiente imagen, se muestra un ejemplo del resultado de esta búsqueda:

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

¿Qué sigue?