ADVISIA Analytics
Insights Letter

Expandindo oportunidades com Google Maps API

O API do Google Maps é uma ferramenta confiável para trazer variáveis valiosas para o negócio, enriquecendo a base de dados da empresa

Pesquisa de Farmácias no Google Maps (fonte: Google Maps)

Os dados internos que as empresas geram e armazenam têm muita importância nas tomadas de decisão, uma vez que trazem diagnósticos e previsões sobre o negócio. Porém, para a maioria delas, os dados se limitam a informações internas e algumas fontes externas, como, por exemplo, as bases do IBGE, que trazem informações sociodemográficas do Brasil, defasadas devido ao último senso disponível de 2010.

O enriquecimento de informações das empresas com dados externos é valioso e este horizonte pode ser ampliado de diversas maneiras. Uma delas é pela utilização do API do Google Maps, que traz as mesmas informações que enxergamos quando utilizamos a ferramenta, porém de maneira escalável.

Neste artigo, mostrarei como a ADVISIA Analytics utilizou o API para trazer dados que o cliente*, uma grande farmacêutica, não tinha a respeito dos pontos de venda dela. Com isso, foi possível analisar concorrência local e atributos de farmácias em qualquer lugar do Brasil.

Utilizando o API de Geolocalização para extrair Latitude e Longitude dos pontos de venda

Fonte: Maps platform

O Google possui diversas soluções e uma das mais utilizadas para projetos de segmentação é o Google Maps API, pois permite, através da latitude e longitude de um ponto, obter informações a respeito do local. Cada produto possui uma precificação específica e para o API de Geocoding, o custo é de $5 para cada 1000 requisições (valores referentes à data da publicação). Vale destacar que o serviço é pago, porém há um crédito mensal de $200 dólares. Veja como é fácil criar uma chave:

Criando uma chave para utilização do API no Google Maps

Página inicial da Plataforma Google Maps (fonte: Maps platform)

Acesse o site https://developers.google.com/maps?hl=pt-br.

Ao clicar em “Começar”, será necessário criar uma conta e adicionar um cartão de crédito internacional. Porém, sem preocupações, pois como mencionado, há um bônus mensal do Google.

Depois de criada a conta, será direcionado para a seguinte página, que é a sua visão geral da Plataforma Google Maps.

Fonte: Maps platform

Agora basta ir em Credenciais e criar a sua própria chave de API. Vale ressaltar que é possível configurar sua chave para quaisquer APIs que decidir usar. Por exemplo, caso eu queira utilizar o API de Geocoding, eu devo habilitá-lo para minha chave.

Em EXIBIR CHAVE, será exibida sua chave API do projeto – Fonte: Maps platform

Como rodar a API Geocoding em Python

Agora, com a chave em mãos, podemos utilizar as API’s habilitadas na plataforma. Com um endereço dado, é possível extrair sua latitude e longitude. Bastam algumas linhas de código:

import requests

# request específico para API Geocoding
response = requests.get(
"https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address="
+"1726+Pres.+Juscelino+Kubitschek+SAO+PAULO+SP"
+"&key=sua_chave"
)

LAT = response.json()["results"][0]["geometry"]["location"]["lat"]
LON = response.json()["results"][0]["geometry"]["location"]["lng"]
print("LAT =",LAT)
print("LON =",LON)

LAT = -23.5910511
LON = -46.6857326

O request retorna um JSON. No código acima extraímos as coordenadas geográficas dado um endereço, este processo chama-se geocoding reverso.

Com as coordenadas de todos os pontos de venda de nosso cliente, foi possível estabelecer raios de influência e analisar níveis de concorrência dentro destes raios. E ao juntar com dados internos, foi possível fazer uma análise ainda mais rica, com dados como volume de vendas e preços praticados.

Conclusões e próximos passos

A plataforma do Google Maps permite encontrar diversas soluções. É possível extrair basicamente todas as informações presentes no Google Maps, como distância em km ou tempo entre dois destinos, imagens de satélite ou do Google Car Street View, horário de funcionamento de estabelecimentos, existência de serviço de delivery etc.

Uma forma de entender a realidade de negocio de cada cliente é através do enriquecimento dos dados internos com fontes externas, como o Google, permitindo uma expansão nas diversas análises possíveis. Novos dados expandem a capacidade analítica e trazem vantagens estratégicas ao observar o desconhecido.

*Mantemos com rigor a confidencialidade dos nossos clientes.

William Nagano

Data Scientist 
ADVISIA Analytics

Formado em engenharia elétrica com ênfase em telecomunicações pela Escola Politécnia da USP e atualmente é cientista de dados da ADVISIA Analytics. Possui experiência em projetos de precificação, marketing, segmentação de clientes e modelagem. Proficiência em diversas linguagens de programação e tecnologias de nuvem, como AWS e Azure. Além disso, possui conhecimento em MLOps, permitindo a criação de pipelines de dados escaláveis e modelos de machine learning eficientes e automatizados.

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