Des problèmes réels résolus grâce aux données de localisation : contrôles antifraude, zones de livraison, localisateurs de magasins, heures locales et analyses.
Un service d'abonnement a remarqué que son essai gratuit était réclamé des dizaines de fois par la même personne qui passait d'un nœud de sortie VPN à l'autre, et s'est mis à rechercher directement ce schéma.
Un vendeur de meubles a réduit son taux d'échec de livraison en vérifiant chaque adresse avec un géocodeur avant même de planifier un camion, et non après son arrivée devant un terrain vague.
Une application de cyclisme voulait montrer aux cyclistes exactement quel dénivelé comportait un itinéraire avant le départ, non pas sous forme d'estimation mais avec un véritable profil d'altitude.
Un service d'assistance a cessé de router les tickets selon le pays de facturation pour les router selon l'heure actuelle réelle du client, ce qui a réduit le nombre de réponses envoyées pendant que le client dormait.
Un commerçant en ligne a cessé de demander aux clients de choisir eux-mêmes leur pays au moment du paiement et s'est mis à le détecter automatiquement à partir de la connexion qui effectue la requête.
Une équipe d'administration des ventes avait onze mille adresses de clients dans une feuille de calcul et aucun moyen de les voir sur une carte, jusqu'à ce qu'un seul traitement de géocodage par lots change la donne.
Un éditeur de logiciels a cessé de deviner l'heure qu'il était chez un client et s'est mis à la lire directement sur le ticket d'assistance, à partir de la seule adresse IP du client.
Une chaîne d'articles ménagers a remplacé sa liste alphabétique de magasins par un outil de recherche qui classe les points de vente selon leur distance réelle par rapport à l'endroit où se trouve le client.
Un épicier régional devait savoir exactement quels quartiers son nouvel entrepôt pouvait desservir de façon rentable ; il a donc converti chaque adresse de commande en distance depuis le quai de chargement.
Une plateforme de prêt s'est mise à vérifier l'adresse IP derrière chaque inscription, repérant le trafic provenant d'hébergeurs et les plages de fraude partagées avant même qu'une demande n'arrive à l'étude du dossier.
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