Présentation de Places Insights

Places Insights vous permet d'effectuer des analyses statistiques avancées sur les données enrichies des lieux dans Google Maps. Il fournit des informations agrégées sur le nombre et la densité de millions de points de données de lieux d'intérêt, ce qui permet d'obtenir des renseignements géospatiaux puissants.

Fonctionnalités clés :

  • Informations géospatiales : obtenez une vue d'ensemble de la densité et de la répartition des différentes catégories de POI (par exemple, commerces, restaurants, services) dans des zones géographiques spécifiques.
  • Accès sécurisé aux données : les données sont déployées à l'aide des annonces de l'échange de données BigQuery avec des mesures de protection des données en place, ce qui permet de créer un environnement sécurisé et protégé pour le partage et l'analyse des données.
  • Informations exploitables : bien que Places Insights se concentre sur les tendances globales, vous pouvez utiliser les ID de lieu générés pour examiner plus en détail les informations sur chaque lieu à l'aide d'autres API Google Maps Platform. Vous pouvez ainsi passer d'un insight statistique à une action détaillée.

À propos des données sur les lieux

Google Maps collecte des données sur des millions d'établissements dans le monde entier. Places Insights met ces données complètes sur les lieux à disposition dans BigQuery. Vous pouvez ainsi obtenir des insights agrégés sur les données de lieux Google Maps en fonction de différents attributs, tels que les types de lieux, les notes, les horaires d'ouverture, l'accessibilité en fauteuil roulant et plus encore.

Pour utiliser Places Insights, vous devez écrire des requêtes SQL dans BigQuery qui renvoient des insights statistiques sur les données de lieux. Ces insights vous permettent de répondre à des questions telles que :

  • Combien d'entreprises similaires sont implantées à proximité d'un nouvel emplacement potentiel pour un magasin ?
  • Quels types d'établissements se trouvent le plus souvent à proximité de mes magasins les plus performants ?
  • Quels sont les quartiers où se concentrent des entreprises complémentaires qui pourraient attirer mes clients cibles ?
  • Combien de restaurants de sushis cinq étoiles sont ouverts à 20h à Madrid, disposent d'un parking accessible aux personnes à mobilité réduite et proposent des plats à emporter ?
  • Quels sont les codes postaux de Californie qui comptent le plus de bornes de recharge pour véhicules électriques ?

Places Insights est compatible avec de nombreux cas d'utilisation, par exemple :

  • Sélection de sites : évaluez et choisissez les emplacements les plus adaptés pour une nouvelle entreprise ou l'emplacement d'un actif physique. En analysant la densité et la diversité des points d'intérêt environnants, vous pouvez vous assurer qu'un site potentiel est positionné de manière optimale dans son environnement commercial concurrentiel et complémentaire. Cette approche basée sur les données peut réduire les risques associés à l'investissement dans de nouveaux emplacements.
  • Évaluation des performances des établissements : déterminez les variables géospatiales (par exemple, la proximité de certains types de points d'intérêt, comme les supermarchés ou les lieux d'événements) qui sont liées aux performances positives ou négatives de vos établissements existants. Ces données vous permettent d'identifier les sites potentiels qui présentent la meilleure combinaison de caractéristiques géospatiales pour votre cas d'utilisation. Vous pouvez également utiliser ces informations pour déployer des modèles prédictifs qui prévoient les performances futures de tout nouveau lieu en fonction du contexte des points d'intérêt environnants.
  • Marketing ciblé par zone géographique : déterminez les types de campagnes marketing ou de publicités qui seront efficaces dans une zone. Places Insights fournit le contexte nécessaire pour comprendre l'activité commerciale. Vous pouvez ainsi adapter vos messages en fonction de la concentration des activités ou des entreprises concernées.
  • Prévision des ventes : prévoyez les ventes futures dans un emplacement potentiel. La modélisation de l'impact des caractéristiques géospatiales environnantes vous permet de créer des modèles prédictifs robustes pour prendre des décisions d'investissement.
  • Études de marché : identifiez les zones géographiques dans lesquelles développer votre activité ou votre service. Analysez la saturation du marché et la densité des points d'intérêt existantes pour identifier les marchés cibles mal desservis ou très concentrés qui offrent le plus de potentiel. Cette analyse fournit des preuves pour soutenir les initiatives stratégiques de croissance et d'expansion.

Vous pouvez interroger les ensembles de données Places Insights directement ou utiliser les fonctions de dénombrement des lieux.

Consultez la documentation de référence sur le schéma.

À propos des données sur les marques

En plus des données sur les lieux, Places Insights inclut des données sur les marques ou les magasins ayant plusieurs établissements qui opèrent sous le même nom de marque.

Vous pouvez utiliser les marques pour répondre à des questions telles que :

  • Quel est le nombre total de magasins par marque dans une zone ?
  • Quel est le nombre de mes trois principales marques concurrentes dans la zone ?
  • Quel est le nombre de cafés dans cette zone, à l'exclusion de ces marques ?

À propos de BigQuery

En mettant à disposition des données dans les fiches BigQuery, Places Insights vous permet de :

  • Combinez vos données de manière sécurisée avec les données Places Insights.
  • Rédigez des requêtes SQL flexibles pour découvrir des insights agrégés répondant à vos besoins commerciaux spécifiques.
  • Utilisez les mêmes outils BigQuery que ceux que vous utilisez déjà avec vos données et workflows privés.
  • Exploitez la puissance de l'évolutivité et des performances de BigQuery pour analyser facilement des ensembles de données volumineux.

Exemple d'utilisation

Cet exemple joint vos données à celles de Places Insights dans BigQuery pour obtenir des informations agrégées. Dans cet exemple, vous êtes propriétaire d'un hôtel à New York, avec plusieurs établissements. Vous souhaitez maintenant associer les données sur l'emplacement de votre hôtel à celles de Places Insights pour découvrir la concentration de types d'établissements prédéfinis à proximité de vos hôtels.

Prérequis

Dans cet exemple, vous vous abonnez à l'ensemble de données Places Insights pour les États-Unis.

Votre ensemble de données sur les hôtels est nommé mydata et définit les emplacements de vos deux hôtels à New York. Le code SQL suivant crée cet ensemble de données :

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) );

Obtenir le nombre de restaurants dans la zone

Pour donner à vos clients une idée de la densité des restaurants ouverts à proximité de vos hôtels, vous écrivez une requête SQL pour renvoyer le nombre de restaurants situés à moins de 1 000 mètres de chaque hôtel :

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

Cette image montre un exemple de résultat pour cette requête :

Résultats de la requête permettant de compter les restaurants situés à moins de 1 000 mètres de chaque hôtel.

Utilisez une fonction de décompte des lieux pour obtenir le nombre et les ID de lieu des restaurants de la zone.

Vous pouvez également utiliser la fonction de comptage des espaces réservés.

pour trouver le nombre de restaurants à proximité d'un lieu. Les fonctions de dénombrement de lieux vous permettent de récupérer une liste d'ID de lieux, qui peuvent être utilisés pour rechercher des informations sur les lieux individuels :

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
      )
);

Cette image montre un exemple de résultat pour cette requête :

Résultats de requête pour les restaurants situés à moins de 1 000 mètres de chaque hôtel, y compris les ID de lieu.

Obtenir le nombre de restaurants et de bars dans la zone

Modifiez votre requête pour inclure les bars et les restaurants situés à moins de 1 000 mètres de chaque hôtel :

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

Cette image montre un exemple de résultat pour cette requête :

Résultats de la requête permettant de compter les restaurants et les bars situés à moins de 1 000 mètres de chaque hôtel.

Obtenez le nombre de restaurants et bars à prix modérés dans la zone.

Vous souhaitez ensuite connaître la tranche d'âge des clients des bars et restaurants. Étant donné que vos hôtels ciblent un prix modéré, vous ne souhaitez faire la promotion que des établissements à proximité qui proposent ce prix et qui ont de bons avis.

Limitez la requête pour qu'elle ne renvoie que les bars et restaurants dont le prix est PRICE_LEVEL_MODERATE et qui ont reçu une note de quatre étoiles ou plus. Cette requête étend également le rayon à 1 500 mètres autour de chaque hôtel :

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

Cette image montre un exemple de résultat pour cette requête :

Résultats de requête pour les bars et restaurants à prix modérés situés à moins de 1 500 mètres de chaque hôtel.

Étape suivante