# Session: 2026-05-22 17:20:28 GMT+8

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- **Source**: feishu

## Conversation Summary

user: [media attached: /root/.openclaw/media/inbound/å_µå_4-5æ_ç_æ_å_ºæ_å_¹é_å---aff9960a-696d-4fe6-9bb7-9ddc9e204e89.xlsx (application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet) | /root/.openclaw/media/inbound/å_µå_4-5æ_ç_æ_å_ºæ_å_¹é_å---aff9960a-696d-4fe6-9bb7-9ddc9e204e89.xlsx]
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assistant: 王虹茗你好，我先看一下你发的文件内容。
assistant: 王虹茗你好，你发了一个包含 262 行数据的 Excel 文件（渠道 4-5 月线索数据，含手机号、渠道、课包、订单状态等列），但没有附带文字说明。

请问你需要我用这份数据做什么？比如：

- 匹配账号并查询学习/订单数据？
- 做某种统计分析？
- 还是其他需求？

明确需求后我这边跟进处理。
user: [media attached: /root/.openclaw/media/inbound/å_µå_4-5æ_ç_æ_å_ºæ_å_¹é_å---d58af024-b350-4d3b-ac2d-b43806a84048.xlsx (application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet) | /root/.openclaw/media/inbound/å_µå_4-5æ_ç_æ_å_ºæ_å_¹é_å---d58af024-b350-4d3b-ac2d-b43806a84048.xlsx]
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assistant: 王虹茗，文件收到了，这次是 **4-5月抖音渠道线索**，包含两个 Sheet：

- **Sheet1**：262 条线索（下单日期、手机号、渠道、课包、订单状态、电话接通情况）
- **Sheet2**：334 条已加工数据（用户注册时间、角色创建时间、L1/L2 U0 各课完成时间、购买/退款信息）

看起来 Sheet2 已经是加工后的结果了。请问你具体需要我做什么？

比如：
- 用这份数据跑类似上次 3 月线索的**用户分析脚本**？
- 更新 / 补充 Sheet2 中的某些数据？
- 按某个维度做**汇总统计**（如接通率、购买转化、退款情况）？
- 其他？

明确需求后我这边立即处理。
user: 用两个sheet的用户ID做匹配，分析sheet1中订单状况中的已退款与sheet1中的C列渠道、D列课包、G列电话已接通、sheet2中的D列用户注册时间、E列角色创建时间、F-O列的行课行为的相关性
assistant: 数据概览清楚了，现在写分析脚本。
assistant: 分析完成，先发送结果给王虹茗。
assistant: 文件已发送，现在发送分析摘要。
assistant: 现在按权限规则通知李承龙。
assistant: 分析结果已发送给你，包含 Excel 报表和上面的摘要。核心结论：

- **电话未接通**是退款的最强信号（62.5% vs 接通41.5%）
- **无行课行为**的用户退款概率高达75.9%，而完成越多课的用户退费率越低
- 抖音+联报是最大组合（124单），退费率也最高49.2%
- 完成L1全5课的用户退费率仅23.3%

报表包含14个维度交叉分析 + 匹配明细页，有任何需要进一步深挖的随时说。
user: 总的订单是261行，sheet1表示真实的订单信息，sheet2存在一个订单会创建多个角色，把这个因素考虑进去重新分析一下
assistant: V2 报表和摘要已发送。核心变化是引入了多角色视角后，发现了一些 V1 看不到的规律：

- **角色数量是保护因素**：角色越多退费率越低，≥4角色仅28.6%
- **同日多角色≠持续使用**：同日创建的退费率仍有45.7%，跨时间（1周+）创建才是真正的粘性信号
- **最危险组合**：1个角色 + 无行课 = 76.0% 退费率
- **最安全组合**：≥4个角色 + 有行课 = 16.7%

有问题随时说。
