Болжамдық себеттен бас тарту жүйелері: Тіршілік талдауы арқылы кассадағы тастап кетулерді болжау

Онлайн себеттен сатып алушылардың қашан кететінін болжау кез келген электрондық коммерция бизнесі үшін төңкеріс жасайды. Төлемнен бас тартуларды алдын ала болжау арқылы компаниялар клиенттермен белсенді байланыс орнатып, ықтимал шығындарды конверсияларға айналдыра алады. Өмір сүру талдауы сияқты жетілдірілген статистикалық әдістерді біріктіру себеттен бас тартудың қашан және неге болатынын түсінуге жаңа көзқарас береді, бұл дәлірек және уақытылы араласуға мүмкіндік береді.

Онлайн саудада сатып алушы ноутбукта шолып отыр, себет және аналитикалық деректермен бірге, корзина қалдыруды болжау үшін.

Болжаушы себеттен бас тарту жүйелері мен олардың бизнеске әсерін түсіну

Себеттен бас тарту дегеніміз клиенттердің өнімдерді онлайн себетке қосып, бірақ сатып алуды аяқтамай сайттан кетуі құбылысы. Бұл электрондық коммерцияда маңызды мәселе, себеттен бас тарту деңгейі жиі 70%-дан асады, бұл әлеуетті табыстың елеулі жоғалуын білдіреді. Себеттен бас тартуды түсіну және оны азайту конверсия деңгейін және жалпы пайдасын жақсартуды мақсат ететін бизнес үшін өте маңызды.

Болжаушы себеттен бас тарту жүйелері дәстүрлі аналитикадан асып түседі, олар тек өткен бас тарту деңгейлерін қадағалап қана қоймай, клиенттің төлем процесінен кету ықтималдығы мен уақытын болжайды. Дәстүрлі әдістер статикалық суреттер немесе оқиғадан кейінгі талдау ұсынса, бұл жүйелер нақты уақыттағы деректер мен күрделі модельдерді пайдаланып, төлемнен бас тартуды болар алдында болжайды. Бұл белсенді тәсіл электрондық коммерция платформаларына динамикалық түрде араласуға мүмкіндік береді, мысалы, пайдаланушының төлем үрдісіндегі нақты сәтіне бейімделген жеке ұсыныстар немесе ескертулер ұсыну арқылы.

Төлемнен бас тартуды болжаудың бизнес құндылығы зор. Клиенттің себетін қашан тастайтынын дәл болжау арқылы компаниялар:

Конверсия деңгейін арттыра алады мақсатты ұсыныстар немесе көмек арқылы пайдаланушыларды уақытында тарту.
Жоғалған табысты азайтады аяқталмаған транзакциялар санын кеміту арқылы.
Клиент тәжірибесін жақсартады жеке қарым-қатынас пен жеңілдетілген төлем үрдістері арқылы.

Дәстүрлі аналитика көбінесе бас тартудың уақытша динамикасын ескермейді, оны екілік нәтиже ретінде қарастырады, ал болжау модельдері, әсіресе өмір сүру талдауы негізінде, себеттен бас тартуды оқиғаға дейінгі уақыт мәселесі ретінде қарастырады, яғни бас тарту қашан болатынын ғана емес, сонымен қатар болатынын да анықтайды. Бұл клиент мінез-құлқын тереңірек түсінуге және тиімді болжаушы араласуларға мүмкіндік береді.

Өмір сүру талдауы бастапқыда пациенттердің өмір сүру уақытын модельдеу үшін медициналық зерттеулерде жасалған, қазір ол электрондық коммерцияда жаңа тәсіл ретінде бейімделуде. Бұл әдіс клиенттің төлем үрдісінен уақыт өте келе өту ықтималдығын модельдейді, бас тарту уақытын болжауға және жақын арада кету қаупі жоғары пайдаланушыларды анықтауға мүмкіндік береді. Бұл әдіс дәстүрлі машинамен оқыту модельдеріне қарағанда оқиғалардың уақытын және цензурасын нақты есепке алатын күшті балама болып табылады, бұл онлайн сатып алуда пайдаланушылар әртүрлі уақыт нүктелерінде кетуі немесе сатып алуды аяқтауы мүмкін жағдайларда өте маңызды.

Медицина зерттеу және электронды сауда элементтері бар ғылыми зерттеу ортасында ғалым компьютер экранында өмір сүру қисықтарын талдап, онлайн сатып алу себетінің интерфейсін қарастыру.

Өмір сүру талдауын болжаушы себеттен бас тарту жүйелеріне енгізу бизнеске электрондық коммерциядағы конверсияны оңтайландыру үшін жаңа мүмкіндіктер ашады. Бұл тәсіл тек қай пайдаланушылардың бас тартатынын ғана емес, сонымен қатар ең тиімді араласу уақытын да көрсетеді, бұл маркетинг стратегияларын ақылдырақ жүргізуге және табысты арттыруға ықпал етеді.

Төлемнен бас тартуды болжауда өмір сүру талдауының негіздері

Өмір сүру талдауы оқиғаға дейінгі уақыт деректерін түсінуге арналған мықты құрылымды ұсынады, бұл оны электрондық коммерцияда төлемнен бас тартуды модельдеуге өте қолайлы етеді. Негізінде, өмір сүру талдауы белгілі бір оқиға орындалғанға дейінгі уақытты бағалауға бағытталған — бұл жағдайда клиенттің төлем үрдісінде себетін тастайтын сәті.

Негізгі ұғымдар: Өмір сүру функциясы, тәуекел функциясы және цензуралау

Өмір сүру функциясы пайдаланушының төлем үрдісін белгілі бір уақыттан кейін де жалғастыру ықтималдығын білдіреді. Басқаша айтқанда, ол былай сұраққа жауап береді: Саудагердің себетін t уақытқа дейін тастамау ықтималдығы қандай? Бұл функция клиенттің төлем процесіндегі белсенділігін динамикалық түрде көрсетеді.

Тәуекел функциясы осыған толықтырады, ол пайдаланушы әлі бас тартпаған жағдайда, нақты уақытта бас тарту қаупінің шұғыл деңгейін сипаттайды. Бұл функция бас тарту ықтималдығы күрт өсетін маңызды сәттерді анықтауға көмектеседі, осылайша уақытылы араласуға мүмкіндік береді.

Тағы бір маңызды ұғым — цензуралау, яғни зерттеу кезеңінде қызығушылық тудыратын оқиға (себеттен бас тарту) байқалмаған жағдай. Мысалы, пайдаланушы сатып алуды аяқтап немесе сайттан себетті тастамай шықса, олардың деректері цензураланған болып саналады. Цензураланған деректерді дұрыс өңдеу өмір сүру талдауы модельдерінің алдын ала болжамдарының әділ және дәл болуын қамтамасыз етеді, толық емес немесе жалғасып жатқан пайдаланушы сессияларын есепке алады.

Өмір сүру талдауы төлемнен бас тартуды болжауда неге тиімді

Дәстүрлі классификация модельдері бас тарту болатынын немесе болмайтынын болжайтын болса, өмір сүру талдауы бас тартудың қашан болатынын ерекше түрде анықтайды. Бұл уақыттық өлшем жеке маркетинг стратегияларын дәл сол сәтте араласуға мүмкіндік береді, жалпы тәсілдерді біркелкі қолданудың орнына.

Өмір сүру талдауы цензураланған деректерді табиғи түрде қабылдайды, ал электрондық коммерцияда көптеген пайдаланушылар сатып алуды аяқтап немесе анық бас тарту сигналдарынсыз шығып кетеді. Цензураланған жағдайларды ескеру арқылы модельдер қисайған болжамдардан аулақ болып, нақты клиент мінез-құлқын жақсырақ көрсетеді.

Cox пропорционалды тәуекелдер моделі: электрондық коммерция үшін қуатты құрал

Әртүрлі өмір сүру талдауы әдістерінің ішінде Cox пропорционалды тәуекелдер моделі икемділігі мен түсініктілігімен ерекшеленеді. Бұл жарты параметрлік модель себеттен бас тарту тәуекелін пайдаланушының демографиялық деректері, қарау мінез-құлқы, себет құны және құрылғы түрі сияқты бірнеше ковариаттардың функциясы ретінде бағалайды.

Cox моделінің басты артықшылығы — ол уақытқа тәуелсіз айнымалыларды өңдей алады және базалық тәуекел функциясын нақты анықтамайды. Бұл модель тәуекелдің уақыт бойынша өзгеру формасын алдын ала болжамай, әртүрлі деректер жиынтықтарына бейімделуге мүмкіндік береді, бұл оны әртүрлі электрондық коммерция жағдайларына өте ыңғайлы етеді.

Сонымен қатар, Cox моделі әрбір болжамдаушы үшін тәуекел қатынастарын береді, бұл бизнестерге төлемнен бас тартуға әсер ететін ең маңызды факторларды анықтауға көмектеседі. Бұл ақпарат нақты клиенттің мәселелерін шешуге бағытталған мақсатты араласуларды қолдайды.

Өмір сүру талдауын басқа болжау әдістерімен салыстыру

Логистикалық регрессия мен шешім ағаштары көбінесе себеттен бас тартуды болжауда қолданылады, бірақ олар бас тартуды екілік нәтиже ретінде қарастырады, яғни оның қашан болатынын ескермейді. Логистикалық регрессия бас тарту ықтималдығын бағалайды, бірақ оның нақты қашан болатынын көрсетпейді, бұл нақты уақыттағы маркетинг триггерлері үшін шектеулі.

Шешім ағаштары мен кездейсоқ ормандар сияқты ансамбль әдістері белгілер арасындағы күрделі өзара әрекеттерді түсінуге қабілетті, бірақ оларды баптау көп уақыт алады және цензураланған деректермен күресу қиын болуы мүмкін. Керісінше, Cox сияқты өмір сүру талдауы әдістері цензураланған бақылауларды арнайы өңдеуге арналған және уақыт аспектісіне баса назар аударады, бұл бай әрі қолдануға ыңғайлы түсініктер береді.

Қорытындылай келе, электрондық коммерцияда өмір сүру талдауы оқиғаға дейінгі уақытты модельдеудің күрделі тәсілін ұсынады, ол төлемнен бас тарту үшін тәуекел деңгейін болжауды жетілдіреді. Осы әдістерді пайдалану арқылы бизнес себеттен бас тартуды дәл болжай алады және уақытылы, деректерге негізделген араласулар арқылы электрондық коммерциядағы конверсияны оңтайландыру үшін жаңа мүмкіндіктер ашады.

WooCommerce және Python пайдаланып нақты уақыттағы себеттен бас тартуды болжау үшін деректер құбырының құрылуы

Себеттен бас тартуды болжауда өмір сүру талдауын толық пайдалану үшін тиімді электрондық коммерция аналитикасы деректер құбырының құрылуы маңызды. WooCommerce платформасындағы дүкендер үшін нақты уақыттағы деректерді жинауды Python-ның lifelines кітапханасы сияқты жетілдірілген модельдеу құралдарымен біріктіру дәл және уақытылы нақты уақыттағы себеттен бас тартуды болжауды қамтамасыз етеді.

WooCommerce вебхуктарымен деректер жинауды жобалау

Бұл құбырдың негізінде оқиғаға негізделген архитектура болып табылатын WooCommerce вебхуктары жатыр. Вебхуктар электрондық коммерция сайтында белгілі оқиғалар болған кезде автоматты түрде артқы серверге хабарламалар жібереді. Себеттен бас тартуды болжауда бақылауға алынатын негізгі оқиғалар:

Себетке қосу: пайдаланушылар өнімдерді себетке қосқанда.
Төлемді бастау: клиенттер төлем процесін бастағанда.
Шығу ниеті триггерлері: пайдаланушылар бетті жабуға немесе айналдыруға бағытталған тышқан қозғалыстары сияқты жақын арада шығу әрекетін көрсеткенде.

Осы вебхуктарға жазылу арқылы жүйе дәл өмір сүру талдауы үшін қажетті, уақыт таңбасы бар пайдаланушы әрекеттерінің егжей-тегжейлі деректерін жинайды. Бұл оқиға деректері бас тарту болған-ба ғана емес, сонымен қатар оған дейінгі нақты уақыт пен әрекеттер тізбегін де қамтиды.

Өмір сүру талдауы үшін деректерді алдын ала өңдеу

Шикі оқиға деректері өмір сүру моделдеуіне жарамды болу үшін мұқият алдын ала өңдеуді талап етеді:

Цензураланған деректерді өңдеу: пайдаланушылар сатып алуды аяқтаған немесе бас тартпай кеткен сессиялар модельдегі қисықтықты болдырмау үшін дұрыс цензураланған деп белгіленуі керек.
Ерекшеліктерді құру: төлемнің әр қадамына жұмсалған уақыт, себет құны, құрылғы түрі және пайдаланушының демографиялық деректері сияқты мағыналы ковариаттарды жасау модель дәлдігін арттырады.
Сессияларды біріктіру: пайдаланушы сессиясындағы бірнеше оқиғаларды уақытқа негізделген оқиғаға дейінгі форматқа келтіріп, үйлесімді хронологияға айналдыру.

Осы алдын ала өңдеу қадамдары шикі әрекеттерді құрылымдалған деректер жиынтығына айналдырады, бұл төлемнен бас тарту уақытын тиімді модельдеуге мүмкіндік береді.

Python-ның Lifelines кітапханасын модельдеуге интеграциялау

Python-ның lifelines кітапханасы өмір сүру талдауы үшін қуатты әрі қолдануға ыңғайлы құралдар жиынтығын ұсынады, әсіресе Cox пропорционалды тәуекелдер моделін орнату және жаңарту үшін. Интеграция процесі:

Алдын ала өңделген WooCommerce деректерін lifelines-қа беру.
Бас тарту тәуекел факторларының тәуекел қатынастарын бағалау үшін Cox моделін орнату.
Жаңа деректермен модельді үнемі жаңартып, клиент мінез-құлқы мен маусымдық өзгерістерді ескеру.
Әр пайдаланушының себеттен бас тарту ықтималдығын нақты уақыт режимінде есептейтін тәуекел баллдарын генерациялау.

Бұл динамикалық модельдеу мүмкіндігі электрондық коммерция платформаларына уақыт өте келе бейімделетін өте дәл себеттен бас тартуды болжау модельдерін сақтауға мүмкіндік береді.

Нақты уақыттағы деректер ағыны: WooCommerce-тен Python-ға және WordPress-ке қайта

Құбыр деректердің үздіксіз ағынын ұйымдастырады:

WooCommerce вебхуктары оқиға деректерін Python артқы серверіне жібереді.
Артқы сервер деректерді алдын ала өңдеп, өмір сүру моделін жаңартады.
Модель нәтижелеріне сүйене отырып, сервер жоғары тәуекелдегі пайдаланушыларды анықтайды.
Бұл болжамдар REST API немесе AJAX арқылы WordPress алдыңғы жағына жіберіледі.
WordPress сайты нақты уақыттағы, жеке бағытталған араласуларды, мысалы, шығу ниеті ұсыныстары немесе ескертулерді іске қосады.

Бұл жабық цикл жүйесі себеттен бас тартуды болжау жүйелерінің нақты уақыт режимінде жұмыс істеуін қамтамасыз етіп, жауапкершілікті және пайдаланушының тартылуын арттырады.

WooCommerce-тің икемді вебхук жүйесін Python-ның lifelines кітапханасымен және сенімді деректер құбырымен біріктіру арқылы электрондық коммерция бизнесі төлемнен бас тартуды болжаудың масштабталатын және тиімді негізін құра алады. Бұл инфрақұрылым конверсияны арттыратын және жалпы сатып алу тәжірибесін жақсартатын күрделі маркетинг стратегияларын жүзеге асыруға жол ашады.

Заманауи жұмыс кеңсесінде ноутбукпен жұмыс істеп тұрған әзірлеуші, код пен деректер ағыны диаграммалары бар, WooCommerce вебхук және Python lifelines кітапханасымен нақты уақыттағы корзина тастауын болжау.

Шығу ниеті ұсыныстарын іске қосу үшін WordPress-та Cox пропорционалды тәуекелдер моделін енгізу

Cox пропорционалды тәуекелдер моделін тікелей WordPress ортасына енгізу болжамды түсініктерді іс-әрекетке бағытталған маркетингтік араласуларға айналдырады. Бұл интеграция электрондық коммерция дүкендеріне себеттен бас тарту қаупі жоғары пайдаланушыларды динамикалық түрде анықтап, олар кетпей тұрып жеке бағытталған шығу ниеті ұсыныстарын іске қосуға мүмкіндік береді.

WordPress-та Cox моделін кезең-кезеңімен енгізу

Модельді орналастыру: Python-ның lifelines кітапханасын пайдаланып Cox моделін үйреткеннен кейін, модель параметрлерін экспорттау немесе WordPress нақты уақыттағы тәуекел болжамдарын сұрай алатын Python артқы серверінде API нүктесін құру.
API интеграциясы: Белсенді пайдаланушылар үшін өмір сүру моделінің нәтижелерін алу мақсатында арнайы WordPress плагинін әзірлеу немесе қолданыстағы REST API клиенттерін пайдалану. Бұл сессия немесе пайдаланушы идентификаторларын қауіпсіз жіберуді және бас тарту тәуекел балдарын алуды талап етеді.
Тәуекелді бағалау: Болжаулы тәуекел коэффициенттері немесе өмір сүру ықтималдықтарын пайдаланып, пайдаланушыларды тәуекел санаттарына бөлу (мысалы, төлемнен бас тарту қаупі жоғары, орташа, төмен).
WordPress-та оқиғаларды тыңдау: Шығу ниетін анықтау үшін тышқан қозғалыстары, айналдыру немесе белсенділік таймерлері сияқты пайдаланушы әрекеттеріне қосылу.
Ұсыныстарды іске қосу: Пайдаланушы Cox моделіне сәйкес жоғары тәуекелді болып, шығу ниетін көрсеткен кезде, жеке бағытталған ұсыныстарды – жеңілдіктер, тегін жеткізу немесе чат арқылы көмек көрсету – динамикалық түрде көрсету арқылы төлемді аяқтауға ынталандыру.

Бұл тәсіл араласулардың уақытылы әрі мақсатты болуын қамтамасыз етіп, конверсия мүмкіндігін арттырады.

Жоғары тәуекелді пайдаланушыларды анықтау үшін модель нәтижесін пайдалану

Cox моделінің нәтижесі – әдетте тәуекел коэффициенті немесе өмір сүру ықтималдығы – әр пайдаланушының төлемнен бас тарту қаупінің нақты уақыттағы деңгейін сандық түрде көрсетеді. Мысалы, жоғары тәуекел коэффициенті пайдаланушының жақында бас тарту ықтималдығының жоғары екенін білдіреді. WordPress бұл ақпаратты пайдалана алады:

Араласу үшін пайдаланушыларды басымдыққа алу.
Тәуекел профиліне сәйкес шығу ниеті хабарламаларын жекелендіру.
Қосымша ынталандырулар арқылы конверсияға ықтималдығы жоғары пайдаланушыларға маркетинг ресурстарын тиімді бөлу.

Техникалық аспектілер: плагин әзірлеу және өнімділік

WordPress-та бұл болжамды жүйені құру кезінде назар аудару қажет:

Плагин архитектурасы: API байланысын, оқиға анықтауды және ұсыныстарды көрсету функцияларын модульдік әрі қолжетімді кодпен жасау.
API қауіпсіздігі: Пайдаланушы деректерін және модель нүктелерін аутентификация және шифрлау арқылы қорғау.
Өнімділікті оңтайландыру: Кэштеу арқылы кідірісті азайту және беттің жүктелуін баяулатпайтын асинхронды скрипттерді жүктеу.
Масштабталу: Трафиктің жоғарылауын өңдей алу және сауда кезеңдерінде жауапкершілікті сақтау.

Интеграцияға арналған мысал псевдокод

// Мысал: REST API арқылы Cox модель тәуекел балын алу
function get_cart_abandonment_risk($user_session_id) {
    $api_url = 'https://your-python-backend.com/api/risk_score';
    $response = wp_remote_post($api_url, [
        'body' => json_encode(['session_id' => $user_session_id]),
        'headers' => ['Content-Type' => 'application/json']
    ]);
    if (is_wp_error($response)) {
        return null;
    }
    $body = wp_remote_retrieve_body($response);
    $data = json_decode($body, true);
    return $data['hazard_ratio'] ?? null;
}
// Шығу ниетін анықтап, ұсынысты іске қосу
add_action('wp_footer', function() {
    ?>
    <script>
    let riskScore = <?php echo json_encode(get_cart_abandonment_risk(sessionStorage.getItem('session_id'))); ?>;
    document.addEventListener('mouseout', function(e) {
        if (e.clientY < 10 && riskScore > 1.5) { // Жоғары тәуекелді шығу ниеті
            // Жеке бағытталған шығу ниеті ұсынысын көрсету
            showExitIntentOffer();
        }
    });
    function showExitIntentOffer() {
        // Ұсыныс бар модаль немесе попап көрсету
        alert('Күтіңіз! Сатып алуыңызды аяқтау үшін арнайы жеңілдік бар.');
    }
    </script>
    <?php
});

Бұл қарапайым мысал WordPress-тің бас тарту тәуекелін сұрауын және пайдаланушының шығу ниетіне сәйкес жекеленген төлем ынталандыруларын көрсетуін көрсетеді.

Cox пропорционалды тәуекелдер моделін WordPress-та енгізу, болжамды себеттен бас тарту триггерлерімен және **

Тірі қалу талдауы негізіндегі себетті тастау болжамдарын пайдаланып, электрондық коммерция табысын арттыру

Тірі қалу талдауын себетті тастау болжамдары үшін пайдалану, потенциалды жоғалған сатылымдарға тікелей бағытталған ақылды, деректерге негізделген маркетинг стратегияларын іске асыру арқылы елеулі табыс өсу мүмкіндіктерін ашады.

Конверсия көрсеткіштерінің айқын өсуі

Іс жүзіндегі зерттеулер көрсеткендей, тірі қалу талдауына негізделген болжамдық жүйелерді енгізген электрондық коммерция бизнесі конверсия көрсеткіштерінде айтарлықтай өсуге қол жеткізеді. Төлем кезеңіндегі осал сәттерде пайдаланушыларды анықтау арқылы компаниялар сәтті түрде:

Бас тарту көрсеткішін 20-30%-ға дейін төмендетеді.
Уақтылы және жекелендірілген ынталандырулар арқылы орташа тапсырыс құнын арттырады.
Тиісті және контекстке сай байланыс ұсына отырып, тұтынушылардың қанағаттануын жақсартады.

Бұл жетістіктер жалпы табыстың және ұзақ мерзімді тұтынушы адалдығының мағыналы өсуіне әкеледі.

Модельді баптау және бейімдеу бойынша үздік тәжірибелер

Cox моделінің тиімділігі тұтынушылардың өзгеріп отыратын мінез-құлқы мен маусымдық сауда үрдістерін ескере отырып, үздіксіз баптауға тәуелді. Үздік тәжірибелерге мыналар жатады:

Жаңа үрдістерді қамту үшін модельді үнемі жаңа деректермен қайта үйрету.
Құрылғыны пайдалану өзгерістері немесе жаңа төлем әдістері сияқты пайда болып жатқан тұтынушы ерекшеліктерін енгізу.
Болжау дәлдігін қамтамасыз ету үшін сәйкестік индексі сияқты модель өнімділік метрикаларын бақылау.
Акциялар немесе сайт дизайны өзгерістеріне жауап ретінде ерекшеліктерді өңдеуді реттеу.

Осындай үздіксіз жетілдіру модельдің икемді әрі сенімді болуын қамтамасыз етеді.

Болжаулық түсініктерді маркетингті автоматтандырумен интеграциялау

Әсерді максималдау үшін тірі қалу талдауының болжамдарын күрделі маркетингті автоматтандыру платформаларымен біріктіру қажет. Стратегиялар мыналарды қамтиды:

Жоғары бас тарту қаупі туындаған кезде жекелендірілген электрондық пошта немесе SMS ескертулерін автоматтандыру.
Болжау балдарын CRM жүйелерімен синхрондау арқылы тұтынушы жолдарын жекелендіру.
Веб, мобильді және әлеуметтік желілерде сақтап қалу хабарламаларын күшейтетін көпарналы науқандарды іске қосу.
Шығу ниеті ұсыныстарын тірі қалу моделінің түсініктерінен алынған пайдаланушы таңдауларына сәйкестендіру.

Бұл кешенді тәсіл болжамды маркетингтің тиімділігін арттырып, тұтынушыларға үйлесімді төлемнен бас тартуды азайту стратегияларын жүзеге асырады.

Электрондық коммерция үшін тірі қалу талдауының болашақ үрдістері

Себетті тастау болжамдарының ландшафты жылдам дамып келеді. Пайда болып жатқан үрдістер мыналарға бағытталған:

Жасанды интеллект жетілдірулері: Күрделі мінез-құлық үлгілерін түсіну үшін терең оқытуды енгізу.
Көпарналы деректер интеграциясы: Онлайн және офлайн тұтынушы өзара әрекеттерін біріктіріп, бай модельдеу жасау.
Үздіксіз модельді қайта үйрету: Шынайы уақыттағы деректер ағындарын пайдаланып, жедел бейімделу.
Түсінікті жасанды интеллект: Маркетологтарға пайдаланушылардың себетті тастау себептерін ашық түсіндіру.

Бұл жетілдірулер әлдеқайда дәл және іс жүзінде қолданылатын болжамдарды қамтамасыз етіп, электрондық коммерция табысын одан әрі арттырады.

Тірі қалу талдауы негізіндегі себетті тастау болжамдарын стратегиялық түрде қабылдап, оны жекелендірілген маркетингті автоматтандырумен біріктіре отырып, электрондық коммерция менеджерлері мен әзірлеушілері елеулі табыс өсімін ашып, тұтынушыларды ұстап қалуды жақсартып, төлем процесін бірізді әрі ыңғай