„Places Insights“ – Übersicht

Wichtig: Bevor Sie Places Insights-Daten abfragen können, müssen Sie sich zuerst registrieren , um Zugriff auf das Produkt Places Insights zu erhalten.

Mit Places Insights können Sie erweiterte statistische Analysen der umfangreichen Ortsdaten von Google Maps durchführen. Es bietet aggregierte Zählungen und Informationen zur Dichte für Millionen von POI-Datenpunkten (Points of Interest) und ermöglicht so leistungsstarke raumbezogene Analysen.

Wichtige Funktionen:

• Raumbezogene Analysen: Sie erhalten einen Überblick über die Dichte und Verteilung verschiedener POI-Kategorien (z.B. Einzelhandel, Restaurants, Dienstleistungen) in bestimmten geografischen Gebieten.
• Sicherer Datenzugriff: Die Daten werden über BigQuery-Datenaustauschangebote mit Datensicherheitsmaßnahmen bereitgestellt. So wird eine sichere Umgebung für die Datenfreigabe und -analyse geschaffen.
• Umsetzbare Details: Places Insights konzentriert sich zwar auf aggregierte Trends, Sie können aber die ausgegebenen Orts-IDs verwenden, um detailliertere Informationen abzurufen und mit anderen Google Maps Platform APIs einzelne Ortsinformationen zu erhalten. So können Sie statistische Erkenntnisse in detaillierte Maßnahmen umwandeln.

Ortsdaten

Google Maps stellt Ortsdaten für Millionen von Unternehmen weltweit zusammen. Mit Places Insights sind diese umfassenden Ortsdaten in BigQuery verfügbar. So können Sie aggregierte Erkenntnisse zu den Ortsdaten von Google Maps anhand verschiedener Attribute wie Ortstypen, Bewertungen, Öffnungszeiten, Barrierefreiheit und mehr gewinnen.

Wenn Sie Places Insights verwenden möchten, schreiben Sie SQL Abfragen in BigQuery , die statistische Erkenntnisse zu Ortsdaten liefern. Mit diesen Erkenntnissen können Sie Fragen beantworten wie:

• Wie viele ähnliche Unternehmen gibt es in der Nähe eines potenziellen neuen Geschäftsstandorts?
• Welche Arten von Unternehmen befinden sich am häufigsten in der Nähe meiner erfolgreichsten Geschäfte?
• In welchen Gebieten gibt es eine hohe Konzentration an ergänzenden Unternehmen, die meine Zielkunden anziehen könnten?
• Wie viele 5-Sterne-Sushi-Restaurants sind um 20:00 Uhr in Madrid geöffnet, haben barrierefreie Parkplätze und bieten Mitnahmeservice an?
• In welchen Postleitzahlen in Kalifornien gibt es die höchste Konzentration an Ladestationen für Elektrofahrzeuge?

Places Insights unterstützt mehrere Anwendungsfälle, z. B.:

• Standortauswahl: Sie können die am besten geeigneten Standorte für ein neues Unternehmen oder die Platzierung eines physischen Assets bewerten und auswählen. Durch die Analyse der Dichte und Zusammensetzung der umliegenden POIs können Sie sicherstellen, dass ein potenzieller Standort optimal in seinem Wettbewerbs- und ergänzenden Geschäftsumfeld positioniert ist. Dieser datengesteuerte Ansatz kann das Risiko von Investitionen in neue Standorte verringern.
• Leistungsbewertung von Standorten: Sie können ermitteln, welche raumbezogenen Variablen, wie die Nähe zu bestimmten Arten von POIs wie Supermärkten oder Veranstaltungsorten, mit einer positiven oder negativen Leistung an Ihren bestehenden Standorten korrelieren. Anhand dieser Daten können Sie potenzielle Standorte identifizieren, die die beste Kombination raumbezogener Merkmale für Ihren Anwendungsfall aufweisen. Sie können diese Informationen auch verwenden, um Vorhersagemodelle zu implementieren, die die zukünftige Leistung neuer Standorte auf Grundlage des umliegenden POI-Kontexts vorhersagen.
• Geotargeting-Marketing: Sie können ermitteln, welche Arten von Marketingkampagnen oder Anzeigen in einem bestimmten Gebiet erfolgreich sein werden. Places Insights bietet den Kontext, der zum Verständnis der kommerziellen Aktivitäten erforderlich ist. So können Sie Ihre Botschaften an die Konzentration relevanter Unternehmen oder Aktivitäten anpassen.
• Umsatzprognosen: Sie können zukünftige Umsätze an einem potenziellen Standort vorhersagen. Durch die Modellierung der Auswirkungen der umliegenden raumbezogenen Merkmale können Sie robuste Vorhersagemodelle erstellen, um Investitionsentscheidungen zu treffen.
• Marktforschung: Sie können ermitteln, in welchen geografischen Gebieten Sie Ihr Unternehmen oder Ihren Dienst als Nächstes erweitern sollten. Analysieren Sie die bestehende Marktsättigung und POI-Dichte, um unterversorgte oder stark konzentrierte Zielmärkte zu identifizieren, die die größten Chancen bieten. Diese Analyse liefert Beweise zur Unterstützung strategischer Wachstums- und Expansionsinitiativen.

Sie können Places Insights-Datasets direkt abfragen oder Places Count Funktionen verwenden.

Weitere Informationen finden Sie in der Schemareferenz.

Markendaten

Hinweis: Markendaten sind nur für das Dataset für die USA verfügbar.

Neben den Ortsdaten enthält Places Insights auch Daten zu Marken oder Geschäften mit mehreren Standorten, die unter demselben Markennamen tätig sind.

Mit Markendaten können Sie Fragen beantworten wie:

• Wie viele Geschäfte gibt es in einem Gebiet pro Marke?
• Wie viele Geschäfte gibt es in einem Gebiet von meinen drei größten Wettbewerbern?
• Wie viele Cafés gibt es in diesem Gebiet, wenn diese Marken ausgeschlossen werden?

BigQuery

Durch die Bereitstellung von Daten in BigQuery-Angeboten bietet Places Insights folgende Möglichkeiten:

• Sie können Ihre Daten sicher mit Places Insights-Daten kombinieren.
• Sie können flexible SQL-Abfragen schreiben, um aggregierte Erkenntnisse für Ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen zu gewinnen.
• Sie können dieselben BigQuery-Tools verwenden, die Sie bereits mit Ihren privaten Daten und Arbeitsabläufen nutzen.
• Sie können die Leistungsfähigkeit von BigQuery nutzen, um große Datasets einfach zu analysieren.

Anwendungsbeispiel

In diesem Beispiel werden Ihre Daten mit Places Insights-Daten in BigQuery verknüpft, um Aggregationsinformationen abzuleiten. Nehmen wir an, Sie sind Hoteleigentümer in New York City und haben mehrere Standorte. Sie möchten jetzt Ihre Hotelstandortdaten mit Places Insights-Daten verknüpfen, um die Konzentration vordefinierter Unternehmenstypen in der Nähe Ihrer Hotels zu ermitteln.

Vorbereitung

In diesem Beispiel abonnieren Sie das Places Insights-Dataset für die USA.

Ihr Hotel-Dataset heißt mydata und enthält die Standorte Ihrer beiden Hotels in New York City. Mit der folgenden SQL-Abfrage wird dieses Dataset erstellt:

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) );

Anzahl der Restaurants in der Umgebung abrufen

Um Ihren Kunden eine Vorstellung von der Dichte der Restaurants in der Nähe Ihrer Hotels zu vermitteln, schreiben Sie eine SQL-Abfrage, um die Anzahl der Restaurants im Umkreis von 1.000 Metern um jedes Hotel abzurufen:

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

Diese Abbildung zeigt eine Beispielausgabe für diese Abfrage:

Mit einer Places Count-Funktion die Anzahl und Orts-IDs von Restaurants in der Umgebung abrufen

Sie können auch eine Places Count-Funktion verwenden,

um die Anzahl der Restaurants in der Nähe eines Standorts zu ermitteln. Mit Places Count-Funktionen können Sie eine Liste von Orts IDs abrufen, mit denen Sie Details zu den einzelnen Orten nachschlagen können:

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
      )
);

Diese Abbildung zeigt eine Beispielausgabe für diese Abfrage:

Tipp: In diesem Architecture Center- Artikel wird beschrieben, wie Sie die Orts-IDs verwenden, die Sie mit Ihren Places Count-Funktions- abfragen abrufen.

Anzahl der Restaurants und Bars in der Umgebung abrufen

Ändern Sie Ihre Abfrage so, dass auch Bars im Umkreis von 1.000 Metern um jedes Hotel berücksichtigt werden:

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

Diese Abbildung zeigt eine Beispielausgabe für diese Abfrage:

Anzahl der Restaurants und Bars mit moderaten Preisen in der Umgebung abrufen

Als Nächstes möchten Sie wissen, welche Kundendemografie von den Bars und Restaurants bedient wird. Da Ihre Hotels auf ein moderates Preissegment ausgerichtet sind, möchten Sie nur für nahe gelegene Unternehmen werben, die in diesem Preissegment liegen und gut bewertet sind.

Beschränken Sie die Abfrage so, dass nur Bars und Restaurants zurückgegeben werden, die im Preissegment PRICE_LEVEL_MODERATE liegen und mit 4 Sternen oder höher bewertet wurden. Außerdem wird der Radius auf 1.500 Meter um jedes Hotel erweitert:

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

Diese Abbildung zeigt eine Beispielausgabe für diese Abfrage:

Nächste Schritte

• Places Insights einrichten
• Dataset direkt abfragen
• Dataset mit Places Count-Funktionen abfragen
• Schemareferenz ansehen