רשת קמעונאית שרוצה לדעת אם מיקום חדש כדאי הסתמכה במשך שנים על סקרים, ספירות ידניות והרבה אינטואיציה. פלייסר, שנוסדה באפריל 2015 על ידי נועם בן צבי, זוהר בר יהודה, אופיר למל ועודד פוספלד, מייצרת את הנתון הזה מכיוון אחר: היא רוכשת אותות-מיקום אנונימיים ממיליוני טלפונים דרך אפליקציות שונות, ומריצה עליהם מודלים סטטיסטיים שמשלימים את החסר ומרחיבים מדגם לאומדן.
התוצרים הם דברים שלא היו בנמצא קודם — מספר המבקרים בסניף לפי שעה ויום, זמן-שהייה, מאיזה רדיוס גיאוגרפי מגיעים הלקוחות, אילו עסקים נוספים הם פוקדים באותו יום, וכיצד השתנתה התנועה אחרי פתיחת מתחרה. הלקוחות הם רשתות-קמעונאות, נדל״ן מסחרי, רשויות מקומיות ומשקיעים.
מסלול-הגיוס: 100 מיליון דולר בסבב C בינואר 2022 לפי שווי של כמיליארד דולר, ו-75 מיליון דולר בסבב D ביולי 2024 לפי שווי של כ-1.4 מיליארד דולר. באותה שנה דיווחה על חציית רף של 100 מיליון דולר בהכנסה שנתית חוזרת. בינואר 2025 פיטרה כ-150 עובדים במסגרת מעבר לרווחיות.
השאלה שמלווה את התחום הזה היא פרטיות. הנתונים אינם מזהים אדם מסוים, אך חומר-הגלם הוא תנועות של אנשים אמיתיים שלרוב אינם מודעים לכך שהאפליקציה שהתקינו מוכרת את המיקום שלהם. הרגולציה סביב נתוני-מיקום ממשיכה להשתנות בארצות-הברית ובאירופה, וזהו סיכון עסקי ממשי לכל החברות בקטגוריה.
האתגר הסטטיסטי המרכזי הוא הטיה. מדגם של משתמשי אפליקציות מסוימות אינו מייצג בהכרח את כלל האוכלוסייה, ואזורים גיאוגרפיים, קבוצות-גיל ורמות-הכנסה שונות מיוצגים בו במידה שונה. תיקון ההטיה — כיול המדגם מול נתוני-אמת ידועים, כמו נתוני מפקד או מכירות מדווחות — הוא לב-העבודה, וגם המקום שבו נבדלות חברות התחום זו מזו.
התועלת המובהקת ביותר של הנתונים היא דווקא בהשוואה לאורך זמן: גם אם המספר המוחלט אינו מדויק, השינוי בין רבעונים או ההבדל בין שני סניפים אמינים הרבה יותר, וזו בדרך-כלל השאלה שמעניינת את מקבלי-ההחלטות. כך הופך נתון משוער לכלי-החלטה שימושי, כל עוד משתמשים בו להשוואה ולא כמדידה מוחלטת.