# Session: 2026-05-15 10:14:29 GMT+8 - **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2 - **Session ID**: 050c77e8-cf05-4ace-9f6b-9f26eeacd89c - **Source**: feishu ## Conversation Summary user: L1付费用户是不是包含仅L1和L1+L2 assistant: 是的。「L1付费用户」= 仅L1(192人)+ L1+L2(1,207人)= **1,399人**,「L2付费用户」= 仅L2(1,370人)+ L1+L2(1,207人)= **2,577人**。 之前图表是按「仅L1」「仅L2」拆的,没把 L1+L2 合并进各组。按你这个定义重新生成? assistant: L1 付费群 = 仅L1 + L1+L2 = **1,399人**(截至最后一周),L2 付费群 = 仅L2 + L1+L2 = **2,577人**。 按这个定义重新生成的 4 张图表: assistant: 已发送。两组图表的口径: | 维度 | 付费人数 | 无课消率 | |------|---------|---------| | **L1付费群**(仅L1 + L1+L2) | 1,399 | 47% | | **L2付费群**(仅L2 + L1+L2) | 2,577 | 56% | L1+L2 的 1,207 人在两张图里都有出现(重叠),因为这是按「买过L1」和「买过L2」两个独立视角拆分。 user: 这个数据也按照不要仅L1、仅L2分类,按照上面的L1和L2做分类统计 Reply target of current user message (untrusted, for context): ```json { "body": "[message_id=om_x100b6f6d5c39b13cb28ccaa53a07a6a] " } ``` assistant: 把 Excel 也更新为 L1/L2 付费群口径(不再按仅L1/仅L2拆分)。 assistant: 已发送。与之前的对比——合并 L1+L2 后: | 指标 | 仅L1/仅L2 口径 | L1/L2 付费群口径 | |------|---------------|-----------------| | L1 无课消率 | 31%(仅192人) | **43%**(1,399人) | | L2 无课消率 | 66%(仅1,370人) | **56%**(2,577人) | L1 视角下无消率从 31% 升到 43%(L1+L2 用户拉高了总体),L2 视角下从 66% 降到 56%(同样因为 L1+L2 注入活跃用户)。 user: Continue the OpenClaw runtime event. assistant: NO_REPLY user: 还需要做一个调整,就是L1付费用户的课消只看L1的课程,不看L2的课程 assistant: 明白。L1/L2 分别只看对应级别的课程,不是一个人的所有课消都混在一起算。 assistant: L1 有效 60 章(333-400 除去 U0),L2 有效 240 章(55-331 除去 U0)。更新脚本,按课程级别过滤课消。 assistant: 差异很大。按课程级别过滤后: | 维度 | 之前(所有课程) | 现在(只看对应级别课程) | |------|----------|----------| | L1无消率 | 43% | **48%** | | L2无消率 | 56% | **78%** 🔴 | L2 付费群中只有 **564 人(22%)** 完成了 L2 课程——之前 1,126 人很多是在学 L1 的课。生成图表和 Excel。 assistant: 现在生成 v4 Excel 和发送文件。 assistant: 全部发送完毕。核心变化一览: | 指标 | v3(所有课程) | v4(只看对应级别) | 变化 | |------|:-----:|:-----:|------| | L1 无消率 | 43% | 48% | +5pp | | L2 无消率 | 56% | **78%** | **+22pp** 🔴 | | L2 有消用户 | 1,126 | 564 | **减少562人** | L2 付费群 2,577 人中,仅 564 人(22%)在 L2 课程上有课消——L1+L2 用户(1,207 人)买了 L2 产品但大多只在学 L1,尚未推进到 L2。