結帳數據量大且多數無法直接導向決策。購物車放棄率、裝置分佈、支付偏好和退貨率都可衡量，但單一影片只能聚焦其中一項以促成行動。若同時呈現四項，只會讓操作者看到儀表板，而非明確的決策方向。
在眾多數據主題中，此處的選擇問題更為棘手，因為這些指標太容易產生。任何分析工具都能在一分鐘內匯出這四項數據，這也正是為什麼重複呈現這些數據的影片，對觀眾來說毫無新意。絕不應公開的是您自家商店的數據：轉換率、購物車價值和各類別利潤都是競爭情報，公開數據影片不適合呈現這些內容。
結帳流程將分六個場景探討：顧客在旅程何處流失、數據能解釋與不能解釋之處（兩場景）、最常導致改變的單一因素、如何進行測試，以及後續應衡量哪些指標。
零售業者被儀表板淹沒，卻缺乏明確決策。數據影片透過「篩選」而非「呈現」所有指標來吸引注意力，這與大多數數據呈現方式截然不同。
漏斗圖是總體數據。而單一顧客到達支付頁面後離開，則是以操作者可採取行動的形式呈現的相同資訊。
放棄率是一種症狀，至少有四個常見原因。如果影片只呈現放棄率而未探討潛在成因，其價值將大打折扣。
一個假設、一個衡量週期、一個判斷成效的方法。這就是一個有用的零售數據影片所能提供的全部價值。
跨產業的放棄率數據比較的是銷售完全不同商品的商店。這會讓影片看起來有研究深度，卻可能引導操作者得出錯誤結論。
上傳分析摘要、結帳漏斗匯出報告，或上一季的銷售高峰後檢討報告。支援格式為 PDF、DOC、DOCX、PPTX 和 TXT，檔案大小上限為 200 MB。每個場景皆可編輯，且上傳文件保持不變。
載入團隊每月產出的分析摘要，並在銷售高峰期開始前調整場景。
