行事およびイベントを企画しながら、各プロモーションが施設全体に及ぼす影響を知りたかったが、その分析データが足りなかった。

施設全体及びイベントの集客数を把握する事が出来た。
また、時間帯ごと入口ごとの入退店数も分かり､販促・イベント等の効果測定が可能になった。
施設内でのお客様のピーク時が分かる事でシフト・警備体制の基礎データとなった。

●施設全体とイベント会場の入口にセンサを設置
●入店客数／平均滞留時間／イベント集客データを蓄積

売上のいい店・悪い店があるが買い上げ客数以外の要素を知りたい。
いくらの客数に対して売上が構成されているのか全く分からない。

店舗の入店客数を知る事で、購買客（レジ通過客）数との相関により購買率が分かった。
店舗の集客（ポテンシャル）が判断出来､目標客数を設定する事で積極的に販売促進策を展開できるようになった。
時間帯ごとの客数データから販売員のシフトを組めるようになった。

●店舗入口にセンサを設置
●入店客数 ／平均滞留時間／購買率（販売機会損失率）データを分析

施設利用者数については統計を残す必要がある為、職員やアルバイトで手カウントをして記録・報告していたが、時間帯別での正確な利用者数の把握までは出来ていなかった。また、1日トータルの数は分かってもリアルタイムの滞在人数が分からない。

年間の利用者数が分かり、報告業務の煩雑さが解消された。
時間帯別の利用状況や滞留人数が正確に把握できるようになったので、利用者のサービスに集中出来るようになった。
施設の維持（清掃）における効果的な対応も出来るようになった。

●お客様用入口にセンサを設置
●入館者数 ／平均滞留時間を人手をかけず体系的に蓄積