# Session: 2026-05-22 19:45:18 GMT+8 - **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e97f5e52a82975738c7ecc1a4903eb15 - **Session ID**: 0aab48ee-1554-4389-b825-885834b45450 - **Source**: feishu ## Conversation Summary user: 进一步拆分一下达人直播的二级渠道分布看看怎么样 assistant: 数据出来了,让我按达人汇总(合并同一达人的不同平台): assistant: 数据很清晰,以下是达人直播的二级渠道拆分: --- ## 📊 达人直播二级渠道分布(按总量排序,TOP 15) | 达人 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 | 抖音 | 小红书 | 微信小店 | |------|:------:|:------:|:----:|:--------:|:---:|:-----:|:-------:| | **晚柠也是个妈妈了** | 150 | 380 | **530** | 28.3% | — | 530 | — | | 念妈讲学习规划 | 147 | 244 | **391** | 37.6% | 225 | — | 166 | | 学霸老王讲真话(4.8首发) | 64 | 104 | **168** | 38.1% | 168 | — | — | | 学霸老王讲真话 | 55 | 99 | **154** | 35.7% | 46 | 68 | 40 | | 学霸三人行(4.8首发) | 66 | 80 | **146** | 45.2% | 146 | — | — | | 学霸三人行 | 47 | 86 | **133** | 35.3% | 39 | 42 | 52 | | 神奇瓜妈聊成长 | 33 | 80 | **113** | 29.2% | — | — | 113 | | **小花生kiddo** | 9 | 40 | **49** | **18.4%** ⭐ | — | — | 49 | | 老狼聊育儿 | 10 | 21 | 31 | 32.3% | — | — | 31 | | 宣儿麻麻 | 15 | 5 | 20 | 75.0% | — | 20 | — | | 四个娃组合生活 | 7 | 9 | 16 | 43.8% | — | 16 | — | | 小小鹰萱妈 | 9 | 6 | 15 | 60.0% | 15 | — | — | | 盈姐的好物推荐 | 0 | 7 | 7 | 0.0% ⭐ | — | — | 7 | | 萌萌姐讲童书 | 1 | 4 | 5 | 20.0% | — | — | 5 | | 海淀妈妈优选 | 1 | 3 | 4 | 25.0% | — | — | 4 | --- ## 🔍 关键发现 ### 头部集中度高 前 5 名达人贡献了 **1,392 人(78%)** 的达人直播付费用户,其中**晚柠也是个妈妈了**和**念妈讲学习规划**两人就占了 921 人(52%)。 ### U0 滞留率差异大 | 类型 | 达人 | 滞留率 | 体量 | |------|------|:---:|:---:| | 🟢 留存最好 | 小花生kiddo | **18.4%** | 49 | | 🟢 留存好 | 神奇瓜妈聊成长 | 29.2% | 113 | | 🟢 留存好 | 晚柠也是个妈妈了 | 28.3% | 530 | | 🟡 中等 | 学霸三人行 | 35.3% | 133 | | 🟡 中等 | 学霸老王讲真话 | 35.7% | 154 | | 🔴 偏高 | 念妈讲学习规划 | **37.6%** | 391 | | 🔴 偏高 | 学霸老王(4.8首发) | 38.1% | 168 | | 🔴 偏高 | 学霸三人行(4.8首发) | **45.2%** | 146 | ### 三个值得关注的点 1. **4.8 首发场次的滞留率偏高** — 学霸三人行和学霸老王讲真话的 4月8日首发场,U0 滞留率(45%、38%)均高于平时的场次(35%、36%)。首发场的「冲动消费」效应可能更强。 2. **小花生kiddo 是留存标杆** — 仅 18.4% 的用户停在 U0,意味着超 80% 的用户付费后持续学习。可以作为优质达人画像参考。 3. **念妈讲学习规划体量大但滞留高** — 391 人中有 37.6% 停在 U0,是体量最大的问题渠道。她的 4.8 首发场数据也更差(225 人来自抖音,可能就是首发带来的)。如果她的用户能提升学习持续性,影响会很大。 user: 最后完课为U0的659人,和,最后完课不是U0的1178人,这两类人群的设备分布和地域分布都是怎么样的? assistant: 好的,我来查这两类人群的设备分布和地域分布。先看看数据表里有哪些可用的字段。 assistant: 好的,`account_detail_info` 表里同时有设备(`device_os`)和地域(`login_address`)数据。我来一并查询: assistant: 数据都出来了,以下是两组人群的设备分布和地域分布对比: --- ## 📱 设备分布 | 设备类型 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 | |:------:|:------:|:------:|:----:|:--------:| | Android | 383 | 731 | 1,114 | 34.4% | | iPad | 78 | 209 | 287 | 27.2% | | iPhone | 46 | 64 | 110 | 41.8% | | 未知 | 154 | 509 | 663 | 23.2% | > 注:部分用户无设备记录(account_detail_info 缺失),标记为"未知" --- ## 🏙️ 地域分布(TOP 20 省份) | 省份 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 | |------|:------:|:------:|:----:|:--------:| | **北京市** | 102 | 321 | 423 | **24.1%** 🟢 | | 广东省 | 52 | 193 | 245 | 21.2% 🟢 | | 江苏省 | 37 | 109 | 146 | 25.3% | | 浙江省 | 47 | 92 | 139 | 33.8% | | 山东省 | 57 | 79 | 136 | **41.9%** 🔴 | | 上海市 | 28 | 95 | 123 | 22.8% 🟢 | | 辽宁省 | 20 | 68 | 88 | 22.7% 🟢 | | 河北省 | 31 | 44 | 75 | **41.3%** 🔴 | | 福建省 | 19 | 45 | 64 | 29.7% | | 陕西省 | 22 | 41 | 63 | 34.9% | | 天津市 | 24 | 37 | 61 | 39.3% | | 四川省 | 24 | 33 | 57 | **42.1%** 🔴 | | 安徽省 | 15 | 40 | 55 | 27.3% | | 湖南省 | 14 | 39 | 53 | 26.4% | | 河南省 | 22 | 26 | 48 | **45.8%** 🔴 | | 内蒙古 | 17 | 32 | 49 | 34.7% | | 黑龙江省 | 13 | 27 | 40 | 32.5% | | 湖北省 | 12 | 27 | 39 | 30.8% | | 吉林省 | 14 | 24 | 38 | 36.8% | | 山西省 | 17 | 20 | 37 | **45.9%** 🔴 | --- ## 🔍 关键发现 ### 设备:iPad 用户留存最好 - **iPad 用户 U0 滞留率仅 27.2%**,明显低于 Android(34.4%)和 iPhone(41.8%) - iPad 用户可能更多是有学习习惯的孩子(用平板学习)→ 付费后持续学习的意愿更强 - iPhone 用户滞留率最高(41.8%),可能因为手机端更多是家长冲动下单而非学习主力设备 - 「未知」组的滞留率最低(23.2%),但这可能因为该组样本量大且包含大量持续学习者(509 人是非 U0 最后) ### 地域:一线城市留存好,北方省份滞留高 - 🟢 **北京、广东、上海** 的用户 U0 滞留率都在 25% 以下,明显低于平均水平 - 🔴 **河南(45.8%)、山西(45.9%)、四川(42.1%)、山东(41.9%)、河北(41.3%)** 的滞留率超过 40% - 一线城市 vs 北方内陆省份的滞留率差距约 20 个百分点,差异非常显著 - 可能的解释:一线城市用户对在线学习的持续性更好,或达人直播在北方地区的「冲动消费」效应更强 user: 你再跑一下,排除掉所有的退费订单,再跑一下付费订单里面,对于LV1和LV2而言,最近14天没有完课行为的用户数都是多少,占总用户的多少? assistant: 好的,按照记忆中的口径:付费用户(order_status=3 不含退费,剔除测试账号),按 L1/L2 拆分,统计最近14天无完课行为的用户数。 assistant: 数据出来了,以下是结果: --- ## 近14天无完课行为的付费用户统计 > 口径:已付费 = `order_status=3`(已完成,**不含退费**),剔除测试账号;完课 = `play_status=1`,时间窗口 `2026-05-08 ~ 2026-05-22` | 用户类型 | 付费总人数 | 近14天无完课 | 占比 | |:------:|:--------:|:---------:|:----:| | **仅L2** | 1,576 | **1,006** | **63.8%** 🔴 | | L1+L2 | 1,414 | 402 | 28.4% | | 仅L1 | 219 | 53 | 24.2% | | 其他 | 4 | 4 | — | | **合计** | **3,213** | **1,465** | **45.6%** | --- ## 🔍 关键发现 ### 仅L2 用户的活跃度问题严重 - **63.8% 的仅L2付费用户近14天没有任何完课行为**,远超 L1+L2(28.4%)和仅L1(24.2%) - 仅L2 用户占总付费用户的 49%(1,576/3,213),是最大的付费群体,但也是学习活跃度最低的 ### L1+L2 用户最活跃 - L1+L2 用户只有 28.4% 近期无完课,说明同时购买两个等级的用户粘性明显更强 - 这类用户付费意愿和投入度都较高,是核心活跃用户群 ### 汇总 - 整体来看,近一半(45.6%)的付费用户在最近14天没有完课行为 - 如果不算 L1+L2,仅看 L1/L2 单买的用户,这个比例更高——尤其是仅L2,接近三分之二的人已经超过两周没有学习行为 user: 你单独来看看仅L1和L1+L2的人,这些用户里最近14天没有完课行为的总共有多少人?这些人有多少人完全没有任何完课记录,有多少人滞留在U0,有多人少滞留在U1,有多少人滞留在U2及以上? assistant: 我先确认一下课程结构里的 U0/U1/U2 对应的 chapter_id 范围。 assistant: 数据出来了: --- ## 近14天无完课的 仅L1 + L1+L2 用户,学习滞留分布 | 最后完课位置 | 仅L1 | | L1+L2 | | 合计 | |:--------:|:---:|:--:|:---:|:--:|:---:| | 无任何完课记录 | 2 | 3.8% | 80 | 19.9% | **82** | | 滞留在 U0 | 8 | 15.1% | 120 | 29.9% | **128** | | 滞留在 U1 | 10 | 18.9% | 67 | 16.7% | **77** | | 滞留在 U2及以上 | 33 | **62.3%** | 135 | 33.6% | **168** | | **合计** | **53** | 100% | **402** | 100% | **455** | --- ## 🔍 解读 ### 两类用户学习行为差异明显 | 特征 | 仅L1(53人) | L1+L2(402人) | |------|:---:|:---:| | 完课但滞留在 U0/U1 | 34.0% | 46.5% | | 已推进到 U2+ | **62.3%** | 33.6% | | 买了课但从未学过 | 3.8% | **19.9%** | ### 三个关键点 1. **L1+L2 的「僵尸用户」问题突出** — 80 人买了两个等级却连一条完课记录都没有(19.9%)。这些人付了钱但从来没有打开学过。如果加上 U0 滞留的 120 人,L1+L2 有近一半的人在课程最早期就停止了。 2. **仅L1 的用户推进更深** — 仅L1 用户虽然少(53人),但 62.3% 已经到了 U2 及以上,说明买 L1 的用户虽然近期没再学,但之前已经走得比较远了。 3. **U1 滞留相对较少** — 两组加起来只有 77 人在 U1 停止,比 U0(128 人)和 U2+(168 人)都少。可能说明 U0→U1 是个关键门槛:要么没坚持到 U1,要么过了 U1 之后继续往前走了。 user: 你把“仅L1和L1+L2”的数字合并到一起来看,就不要分开了。看看这些455个用户里面,最后一个完课记录在LV1的Unit的分布情况 assistant: 完整数据出来了: --- ## 近14天无完课的 L1 付费用户(455人),Unit 分布 | 最后完课位置 | 人数 | 占比 | 累计占比 | |:--------:|:---:|:---:|:---:| | **无任何完课记录** | 82 | 18.0% | 18.0% | | **完课在其他 Level** | 46 | 10.1% | 28.1% | | — | | | | | U00 | 128 | **28.1%** | 56.3% | | U01 | 77 | 16.9% | 73.2% | | U02 | 53 | 11.6% | 84.8% | | U03 | 27 | 5.9% | 90.8% | | U04 | 13 | 2.9% | 93.6% | | U05 | 11 | 2.4% | 96.0% | | U06 | 9 | 2.0% | 98.0% | | U07 | 4 | 0.9% | 98.9% | | U08 | 2 | 0.4% | 99.3% | | U09 | 3 | 0.7% | 100.0% | --- ## 🔍 关键发现 ### 坠落集中在早期 - **73% 的流失用户停在 U01 之前**(无完课 + 其他Level + U00 + U01 = 333/455) - 仅 U00 就占了 28.1%,是最大的单一滞留点 ### U00→U01 和 U01→U02 是两大断层 - U00(128人)→ U01(77人):跌落 40% - U01(77人)→ U02(53人):再跌 31% - U02 之后跌幅趋缓,但 U09 之后几乎无人停止(0人在 U10-U15),说明能走到 U10 以上的人基本都在持续学习 ### 18% 的僵尸用户 - 82 人买了 L1 课但从未有过任何完课记录,直接沉睡