Google Maps gibt bei Restaurants Besucherfrequenz zu einer bestimmten Uhrzeit an, und eine durchschnittliche Aufenthaltsdauer, berechnet aus Daten seiner Nutzer. Es wird aber auch eine durchschnittliche Wartezeit angegeben - woher weiß Google diese?
Die Wartezeitenangabe von Google ist leider chronisch unzuverlässig und Google verrät nicht, wie man den Wert generiert, im Gegensatz zur Aufenthaltsdauer ist eine reine Wartezeit ja nicht aus Gedodaten ableitbar.
Der Wert steht aber nur bei sehr stark frequentierten Orten zur Verfügung und man kann deswegen vermuten, dass es sich um eine statistische Auswertung handelt.
Wenn ich z.B. ein Restaurant habe, sehe ich wie lange Leute da durchschnittlich verbringen. Bei einer Frittenbude wird das eher kurz sein, im Sterneladen kann das Degustationsmenü auch mal 4 Stunden dauern. Aber ich kriege aus vielen Daten ein Gefühl dafür, was typische Verweildauern sind. Die werden sicher auch mal abweichen, weil Samstagabend mehr Vorspeisen und Desserts und eine zweite Flasche Wein bestellt werden als Dienstagmittag. Aber mit genug Daten kriegt man über einen längeren Zeitraum ein Gefühl dafür. Und wahrscheinlich kann man sogar Bandbreiten erkennen (20% brauchen drei Stunden, weil sie wahrscheinlich das große Degustationsmenü bestellen, 50% nehmen irgendein kleineres Menü und brauchen zwei Stunden, 10% nehmen nur ein, zwei Gänge und sind nach einer Stunde wieder raus, der Rest sind statistische Ausreißer).
Stellt man nun fest, dass Leute sich da gerade tendenziell deutlich länger aufhalten, als man für Tag und Zeit als normal empfinden würde, liegt die Vermutung, dass gewartet werden muss etwas näher als die, dass alle auf einmal 10-Gang-Menüs bestellen, vor allem wenn die erwarteten 20% "Dreistundenesser" auf einmal vier Stunden da sind.
Außerdem sieht man ja auch den Andrang aus Geodaten. Stehen da mehr Leute vor der Tür, sind längere Aufenthaltsdauern vermutlich eher einer Wartezeit zuzuschreiben als wenn der Laden komplett leer ist - wenn dann Leute vier Stunden sitzen bleiben, vielleicht eher weil sie ein angeregtes Gespräch mit dem Küchenchef führen?
Mit vielen Daten kann man da einiges abschätzen. Klar kann man dann auch mal voll daneben liegen, weil die Tatsache, dass der X da den halben Laden reserviert hat und seine Geburtstagsparty schmeißt, das Ding komplett aus dem Konzept bringt.
Aber es ist ja das Geschäftsmodell von Google, seine Entwicklungen am lebenden Objekt zu testen und die haben sicher ein paar Menschen, die sich hauptamtlich mit der Optimierung beschäftigen. Es gibt bei sowas erstaunlich viele Einflussfaktoren (Wetter, Sportereignisse etc.), die sich auf das Verhalten von Menschen auswirken und mit denen man so etwas optimieren kann.