Eine Liste von vierzig Filialadressen, sortiert nach Städtenamen, hilft einem Kunden nicht, der wissen möchte, welche Filiale seinem Büro am nächsten liegt. Eine Regionalbank hatte jahrelang genau diese Liste auf ihrer Website, und das Support-Team nahm einen stetigen Strom von Anrufen entgegen, in denen es im Grunde gebeten wurde, die Sortierung am Telefon von Hand zu erledigen.
Zur Lösung brauchte es zwei Arten von Standortdaten, die die Bank noch nicht in brauchbarer Form hatte: Koordinaten für jede Filiale und eine Möglichkeit, den eigenen Ausgangspunkt des Kunden zu bestimmen. Die Filialadressen wurden einmal geokodiert, in einem einzigen Stapel an /v1/forward, da bei einer Bulk-Anfrage jede Adresse als ein abgerechneter Eintrag zählt. So erhielt jede Filiale einen festen Breiten- und Längengrad als Grundlage, etwas, das die bisherige Liste, die nur aus Textadressen bestand, nie leisten konnte.
Für die Kundenseite der Berechnung bot die Bank zwei Wege an. Ein Kunde, der der Seite erlaubte, seinen ungefähren Standort zu erkennen, erhielt ihn von /v1/ip, das die IP-Adresse des Besuchers in Koordinaten samt Stadt und Region auflöst und so einen vernünftigen Ausgangspunkt liefert, ohne nach etwas zu fragen. Bei einem Kunden, der lieber eine Adresse eingab, was häufig vorkommt, wenn jemand einen Besuch in der Nähe seines Arbeitsplatzes statt seines aktuellen Standorts plant, wurde diese Adresse über denselben Aufruf von /v1/forward geokodiert, der auch für die Filialliste verwendet wurde, und dann auf dieselbe Weise mit ihr abgeglichen.
Die Rangfolge war, sobald beide Seiten Koordinaten hatten, einfache Entfernungsberechnung, die die Website der Bank selbst erledigte, ohne einen zusätzlichen Dienst zu benötigen. Das sichtbare Ergebnis war eine Filialsuche, die die fünf nächstgelegenen Standorte zuerst anzeigte, jeweils mit einer einfachen Entfernungsangabe, statt eines Durchscrollens durch vierzig nach Städten gruppierte Adressen.
Weil es sich um eine Bank handelt, achtete das Team darauf, wie selbstsicher das Tool formulierte. Der IP-basierte Standort ist eine Annäherung, nützlich als Ausgangspunkt, aber nicht exakt, besonders bei einem Kunden in einem Mobilfunknetz oder einem Firmen-VPN. Die Filialsuche der Bank kennzeichnete den erkannten Standort deshalb immer als erste Schätzung mit einer einfachen Möglichkeit, ihn anzupassen, statt ihn als Gewissheit darzustellen. Das war hier wichtiger als bei einer beiläufigen Filialsuche im Handel, denn wenn ein Kunde für etwa einen Beurkundungstermin zur falschen Filiale geschickt wird, ist das eine größere Unannehmlichkeit, als zum falschen Café geschickt zu werden.
Der Traffic auf dem Tool war moderat und vorhersehbar, ein oder zwei Abfragen pro Besuchersitzung, deutlich innerhalb des kostenlosen Tageskontingents, das im Schlüssel der Bank enthalten ist, selbst während einer Marketingaktion, die zusätzlichen Traffic auf die Filialsuche lenkte. Das Projekt verschaffte der Bank außerdem saubere, wiederverwendbare Filialkoordinaten, die sie später für andere Zwecke nutzte, etwa um einfache Umkreiskarten für die Ankündigung einer neuen Filialeröffnung zu zeichnen, ohne zusätzlichen Geokodierungsaufwand.
Eine Filialsuche gehört gerade deshalb zu den häufigeren Anwendungen der Geokodierung, weil der Nutzen so sichtbar ist: Eine funktionierende, nach Entfernung geordnete Suche bemerken Kunden innerhalb von Sekunden, im Vergleich zu einer, die das offensichtlich nicht tut. Die Dokumentation zu den relevanten Endpunkten finden Sie unter /docs/forward-geocoding/ und /docs/ipv4-lookup/.