El objetivo principal de este estudio es revelar conocimientos a nivel macro para ayudar a la optimización, evaluación y planificación estratégica del abandono de la innovación tecnológica. Esta investigación utiliza un enfoque de análisis de datos exploratorio (EDA) para extraer patrones direccionales y asociativos (conocimientos a nivel macro) para evaluar la optimización del abandono de la innovación tecnológica. Se emplean simulaciones deterministas y estocásticas para revelar el impacto de tres factores en la optimización del abandono, a saber, la tasa de difusión de una innovación tecnológica, la probabilidad de que una innovación tecnológica alcance una tasa de difusión dada y el punto de abandono. Los patrones y conocimientos revelados a través del examen gráfico de la simulación proporcionan conocimientos asociativos y direccionales para evaluar la optimización del abandono de la innovación tecnológica. Estos patrones y conocimientos revelados permiten a los tomadores de decisiones desarrollar un marco de evaluación del abandono para optimizar, evaluar y planificar proactivamente el abandono a nivel macro.