■高齢化による消費量の減少（消費額ではない） ■改正三法による大型商業施設の駆け込み出店 ■駅ナカを中心に加速する「平日買い」 ■副都心線開通や圏央道延長を代表とする鉄道や高速道路の基盤整備 ■異業種間のアライアンスによるコラボレーション店舗の増加 ■原材料の高騰に伴う商品の値上ラッシュ ■画一的ではない、地域毎の特性を活かしたFC店の出現

この様に、店舗と消費者を取り巻く環境が連続的に変化しており、これまでよりスピーディーに「環境の変化」をキャッチし、新たな施策を打ち続ける必要が高まっています。


POSシステムによって、「何を」「いつ」「何個」「どんな属性の人」が購入したのかが分かりますが、あくまでも「買った人＝購買層」のデータであり、更には実際に財布を開いて会計をした人の情報しか残りません。
また、SC内の個店においては、SC全体のポテンシャルやフロア（エリア）毎の客層などの客観的なデータをつかまないと、売上不振の要因特定を行うにも、的確な商品の陳列や品揃えを行うにも、「感覚」や「想像」に頼らざるを得ず、商圏がめまぐるしく変化する現状では精度の高い経営判断が行えません。

■曜日・時間帯別通行量データの蓄積 ■売上動向との比較・分析	・テナント誘致時の具体的な交渉材料として 　・場所別のテナント賃料の決定要因に
■館内通行量、動線の確認 ■個店売上動向・個店の持つ顧客データとの比較	・テナントとの情報共有による、売上向上施策の立案 　・不振テナントへの改善材料として
■催事の効果測定 ■デジタルサイネージやチラシ配布の効果測定	・効果的な催事の実施（場所・時期・告知方法） 　・効果的な広告宣伝活動（場所・時期・内容）

■自店への入店者数データの蓄積 ■店舗前通路の通行量把握 ■店内での動線把握	・立地ポテンシャルと入店率の把握に 　・入店率向上への施策立案、効果測定に 　・入店率、購買単価を上げる効果的なディスプレイ、 　　レイアウト構築に
■性別・年齢層データの蓄積 ■他店データとの比較	・店舗毎の特徴を数字化 　・地域戦略の立案、効果測定に
■時間帯毎POSデータと入店者数データの比較	・購買率の算出に 　・時間帯毎の客層に合わせた店舗作りに