Echte Probleme, gelöst mit Standortdaten: Betrugsprüfungen, Liefergebiete, Filialfinder, Ortszeiten und Analysen.
Ein Abodienst bemerkte, dass seine kostenlose Testphase dutzende Male von derselben Person in Anspruch genommen wurde, die dabei ständig VPN-Ausgangsknoten wechselte, und begann, direkt nach diesem Muster zu suchen.
Ein Möbelhändler senkte seine Quote fehlgeschlagener Lieferungen, indem er jede Adresse mit einem Geocoder prüfte, bevor überhaupt ein Lkw eingeplant wurde, und nicht erst, nachdem dieser vor einem leeren Grundstück stand.
Eine Fahrrad-App wollte Fahrern vor dem Start genau zeigen, wie viele Höhenmeter eine Route umfasst, nicht als Schätzung, sondern als echtes Höhenprofil.
Ein Helpdesk hörte auf, Tickets nach Rechnungsland weiterzuleiten, und leitete sie stattdessen nach der tatsächlichen aktuellen Uhrzeit des Kunden weiter, wodurch weniger Antworten verschickt wurden, während ein Kunde schlief.
Ein Onlinehändler hörte auf, Kunden im Checkout ihr Land selbst auswählen zu lassen, und begann, es automatisch anhand der Verbindung zu erkennen, von der die Anfrage kam.
Ein Vertriebsteam hatte elftausend Kundenadressen in einer Tabelle und keine Möglichkeit, sie als Karte zu sehen, bis ein einziger Batch-Geokodierungslauf das änderte.
Ein Softwareunternehmen hörte auf zu raten, wie spät es bei einem Kunden war, und las die Uhrzeit direkt am Support-Ticket ab, allein anhand der IP-Adresse des Kunden.
Eine Haushaltswarenkette ersetzte ihre alphabetische Filialliste durch eine Filialsuche, die Standorte nach der tatsächlichen Entfernung zum aktuellen Standort eines Kunden sortiert.
Ein regionaler Lebensmittelhändler musste genau wissen, welche Stadtviertel sein neues Lager rentabel beliefern konnte, und rechnete deshalb jede Bestelladresse in eine Entfernung zur Laderampe um.
Eine Kreditplattform begann, die IP-Adresse hinter jeder Registrierung zu prüfen, und erkannte so Traffic von Hosting-Anbietern und gemeinsam genutzte Betrugsbereiche, bevor ein Antrag überhaupt die Kreditprüfung erreichte.
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