Delivery Details
本分析將取消率從單一結果指標延伸為時間事件研究，計算下單至取消、媒合至取消、接受至取消等關鍵時間差，並依訂單狀態建立取消時間分布與累積曲線。透過時間區間、取消角色、等待長度、媒合狀態、時段、市場與客群切分，辨識立即取消、長等待後取消、媒合後取消等不同機制，避免把性質不同的問題混在一起。成果用於定義早期預警指標、流程介入窗口與更精確的取消監控儀表板。
Industry Context
即時服務的取消風險會隨訂單狀態與等待時間快速變化；媒合前取消、長時間等待後取消與服務提供者接受後取消，代表完全不同的體驗及營運問題。產業需要以時間與狀態理解取消，而不只是追蹤最終比例。
Business Problem
相同的取消結果可能發生於完全不同的訂單階段，若只看取消率，無法判斷應在哪個時間點介入。
What I Built
建立訂單狀態與 time-to-event 分析，拆解各時間窗口、取消角色及等待條件下的行為。
Business Impact
找出取消風險開始上升的關鍵階段，讓產品與營運措施能對準適當的介入時機。