Реальные задачи, решённые с помощью данных о местоположении: проверки на мошенничество, зоны доставки, поиск магазинов, местное время и аналитика.
Калькулятор цен одного разработчика ПО показывал все суммы в одной валюте, поэтому посетителю почти из любой другой точки мира приходилось самому пересчитывать цену в уме, прежде чем она начинала что-то значить.
Франчайзеру, выходившему в новый регион, нужно было точно знать, где уже находятся существующие точки, прежде чем проводить границы территорий для новых франчайзи.
Отдел по борьбе с мошенничеством одного ритейлера обнаружил, что заказы, в которых страна оплаты, страна доставки и IP-адрес подключения указывали на разное, непропорционально часто заканчивались чарджбэком.
Установщик солнечных панелей хотел дать домовладельцу ранний приблизительный ответ на вопрос, стоит ли его участок полноценного выезда на объект, ещё до того, как отправлять инженера на осмотр.
Открываемость рассылки одного издателя сильно различалась по регионам, и причина оказалась простой: все получали письмо в один и тот же фиксированный час, где бы они ни жили.
Школьный округ каждую весну сотни раз слышал один и тот же вопрос: к какой школе на самом деле относится мой адрес? Сервис самостоятельной проверки наконец ответил на него напрямую.
Интернет-магазин хотел предложить доставку в постаматы, но только если покупатели смогут найти ближайший постамат, не покидая страницу оформления заказа.
Онлайн-калькулятору страховой компании нужен был сигнал о местоположении, достаточно быстрый для мгновенного расчёта и достаточно точный, чтобы отражать реальные различия в местных рисках.
Продавцу цифровых товаров нужно было надёжно, для каждой транзакции, знать, из какой страны на самом деле совершается покупка, а не только какую страну покупатель указал в форме.
Колл-центр страховой компании направлял каждый входящий звонок любому свободному агенту, игнорируя то, что знание региона важнее простой доступности.
Только «Сценарии использования», по мере публикации.
Подписаться на «Сценарии использования»