登録フォームでVPNやプロキシ経由のトラフィックを検出する
あるサブスクリプションサービスは、同じ人物がVPNの出口ノードを次々に切り替えて無料トライアルを何十回も取得していることに気づき、そのパターンを直接チェックするようになりました。
位置データで解決した実際の課題:不正チェック、配達エリア、店舗検索、現地時刻、分析。
あるサブスクリプションサービスは、同じ人物がVPNの出口ノードを次々に切り替えて無料トライアルを何十回も取得していることに気づき、そのパターンを直接チェックするようになりました。
ある家具小売業者は、トラックが空き地に到着してからではなく、トラックの手配前にすべての住所をジオコーダーで確認することで、配達失敗率を下げました。
あるサイクリングアプリは、ルートにどれだけの登りが含まれるかを、走り出す前にライダーへ正確に見せたいと考えていました。それも推定値ではなく、実際の標高グラフとしてです。
あるヘルプデスクは、請求先の国ではなく顧客の実際の現在時刻でチケットを振り分けるようになり、顧客が寝ている間に送られる返信を減らしました。
あるオンライン小売業者は、チェックアウト時に買い物客に国を選ばせるのをやめ、リクエストを送っている接続から自動的に国を検出するようになりました。
ある営業オペレーションチームは、1万1千件の顧客住所をスプレッドシートに持っていながら、それを地図として見る方法がありませんでしたが、1回のバッチジオコーディングでそれが変わりました。
あるソフトウェア企業は、顧客の現地時刻を推測するのをやめ、顧客のIPアドレスだけを使って、サポートチケットから直接読み取るようになりました。
ある生活雑貨チェーンは、店舗をアルファベット順に並べたリストを、買い物客が立っている場所からの実際の距離順に店舗を並べる検索ツールに置き換えました。
ある地域のスーパーマーケットは、新しい倉庫が利益を出しながらどの地区に配送できるかを正確に知る必要があったため、すべての注文住所を搬出口からの距離に変換しました。
ある融資プラットフォームは、すべての登録の背後にあるIPアドレスを確認するようになり、申し込みが審査に届く前に、ホスティング事業者からのトラフィックや共有された不正レンジを捕捉しています。
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