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# Session: 2026-05-22 19:45:18 GMT+8
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- **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e97f5e52a82975738c7ecc1a4903eb15
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- **Session ID**: 0aab48ee-1554-4389-b825-885834b45450
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- **Source**: feishu
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## Conversation Summary
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user: 进一步拆分一下达人直播的二级渠道分布看看怎么样
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assistant: 数据出来了，让我按达人汇总（合并同一达人的不同平台）：
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assistant: 数据很清晰，以下是达人直播的二级渠道拆分：
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## 📊 达人直播二级渠道分布（按总量排序，TOP 15）
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| 达人 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 | 抖音 | 小红书 | 微信小店 |
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|------|:------:|:------:|:----:|:--------:|:---:|:-----:|:-------:|
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| **晚柠也是个妈妈了** | 150 | 380 | **530** | 28.3% | — | 530 | — |
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| 念妈讲学习规划 | 147 | 244 | **391** | 37.6% | 225 | — | 166 |
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| 学霸老王讲真话(4.8首发) | 64 | 104 | **168** | 38.1% | 168 | — | — |
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| 学霸老王讲真话 | 55 | 99 | **154** | 35.7% | 46 | 68 | 40 |
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| 学霸三人行(4.8首发) | 66 | 80 | **146** | 45.2% | 146 | — | — |
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| 学霸三人行 | 47 | 86 | **133** | 35.3% | 39 | 42 | 52 |
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| 神奇瓜妈聊成长 | 33 | 80 | **113** | 29.2% | — | — | 113 |
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| **小花生kiddo** | 9 | 40 | **49** | **18.4%** ⭐ | — | — | 49 |
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| 老狼聊育儿 | 10 | 21 | 31 | 32.3% | — | — | 31 |
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| 宣儿麻麻 | 15 | 5 | 20 | 75.0% | — | 20 | — |
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| 四个娃组合生活 | 7 | 9 | 16 | 43.8% | — | 16 | — |
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| 小小鹰萱妈 | 9 | 6 | 15 | 60.0% | 15 | — | — |
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| 盈姐的好物推荐 | 0 | 7 | 7 | 0.0% ⭐ | — | — | 7 |
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| 萌萌姐讲童书 | 1 | 4 | 5 | 20.0% | — | — | 5 |
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| 海淀妈妈优选 | 1 | 3 | 4 | 25.0% | — | — | 4 |
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## 🔍 关键发现
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### 头部集中度高
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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%）。
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### U0 滞留率差异大
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| 类型 | 达人 | 滞留率 | 体量 |
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|------|------|:---:|:---:|
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| 🟢 留存最好 | 小花生kiddo | **18.4%** | 49 |
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| 🟢 留存好 | 神奇瓜妈聊成长 | 29.2% | 113 |
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| 🟢 留存好 | 晚柠也是个妈妈了 | 28.3% | 530 |
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| 🟡 中等 | 学霸三人行 | 35.3% | 133 |
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| 🟡 中等 | 学霸老王讲真话 | 35.7% | 154 |
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| 🔴 偏高 | 念妈讲学习规划 | **37.6%** | 391 |
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| 🔴 偏高 | 学霸老王(4.8首发) | 38.1% | 168 |
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| 🔴 偏高 | 学霸三人行(4.8首发) | **45.2%** | 146 |
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### 三个值得关注的点
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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。
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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。
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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。
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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？
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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。
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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：
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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：
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## 📱 设备分布
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| 设备类型 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 |
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|:------:|:------:|:------:|:----:|:--------:|
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| Android | 383 | 731 | 1,114 | 34.4% |
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| iPad | 78 | 209 | 287 | 27.2% |
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| iPhone | 46 | 64 | 110 | 41.8% |
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| 未知 | 154 | 509 | 663 | 23.2% |
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> 注：部分用户无设备记录（account_detail_info 缺失），标记为"未知"
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## 🏙️ 地域分布（TOP 20 省份）
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| 省份 | 最后=U0 | 最后≠U0 | 总量 | U0滞留率 |
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|------|:------:|:------:|:----:|:--------:|
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| **北京市** | 102 | 321 | 423 | **24.1%** 🟢 |
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| 广东省 | 52 | 193 | 245 | 21.2% 🟢 |
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| 江苏省 | 37 | 109 | 146 | 25.3% |
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| 浙江省 | 47 | 92 | 139 | 33.8% |
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| 山东省 | 57 | 79 | 136 | **41.9%** 🔴 |
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| 上海市 | 28 | 95 | 123 | 22.8% 🟢 |
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| 辽宁省 | 20 | 68 | 88 | 22.7% 🟢 |
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| 河北省 | 31 | 44 | 75 | **41.3%** 🔴 |
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| 福建省 | 19 | 45 | 64 | 29.7% |
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| 陕西省 | 22 | 41 | 63 | 34.9% |
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| 天津市 | 24 | 37 | 61 | 39.3% |
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| 四川省 | 24 | 33 | 57 | **42.1%** 🔴 |
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| 安徽省 | 15 | 40 | 55 | 27.3% |
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| 湖南省 | 14 | 39 | 53 | 26.4% |
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| 河南省 | 22 | 26 | 48 | **45.8%** 🔴 |
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| 内蒙古 | 17 | 32 | 49 | 34.7% |
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| 黑龙江省 | 13 | 27 | 40 | 32.5% |
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| 湖北省 | 12 | 27 | 39 | 30.8% |
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| 吉林省 | 14 | 24 | 38 | 36.8% |
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| 山西省 | 17 | 20 | 37 | **45.9%** 🔴 |
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## 🔍 关键发现
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### 设备：iPad 用户留存最好
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- **iPad 用户 U0 滞留率仅 27.2%**，明显低于 Android（34.4%）和 iPhone（41.8%）
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- 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
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- 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
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- 「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）
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### 地域：一线城市留存好，北方省份滞留高
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- 🟢 **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
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- 🔴 **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%
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- 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
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- 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
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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？
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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。
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assistant: 数据出来了，以下是结果：
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## 近14天无完课行为的付费用户统计
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> 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`
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| 用户类型 | 付费总人数 | 近14天无完课 | 占比 |
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|:------:|:--------:|:---------:|:----:|
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| **仅L2** | 1,576 | **1,006** | **63.8%** 🔴 |
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| L1+L2 | 1,414 | 402 | 28.4% |
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| 仅L1 | 219 | 53 | 24.2% |
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| 其他 | 4 | 4 | — |
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| **合计** | **3,213** | **1,465** | **45.6%** |
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## 🔍 关键发现
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### 仅L2 用户的活跃度问题严重
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- **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%）
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- 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
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### L1+L2 用户最活跃
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- 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
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- 这类用户付费意愿和投入度都较高，是核心活跃用户群
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### 汇总
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- 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
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- 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
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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？
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assistant: 我先确认一下课程结构里的 U0/U1/U2 对应的 chapter_id 范围。
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assistant: 数据出来了：
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## 近14天无完课的 仅L1 + L1+L2 用户，学习滞留分布
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| 最后完课位置 | 仅L1 | | L1+L2 | | 合计 |
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|:--------:|:---:|:--:|:---:|:--:|:---:|
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| 无任何完课记录 | 2 | 3.8% | 80 | 19.9% | **82** |
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| 滞留在 U0 | 8 | 15.1% | 120 | 29.9% | **128** |
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| 滞留在 U1 | 10 | 18.9% | 67 | 16.7% | **77** |
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| 滞留在 U2及以上 | 33 | **62.3%** | 135 | 33.6% | **168** |
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| **合计** | **53** | 100% | **402** | 100% | **455** |
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## 🔍 解读
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### 两类用户学习行为差异明显
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| 特征 | 仅L1（53人） | L1+L2（402人） |
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|------|:---:|:---:|
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| 完课但滞留在 U0/U1 | 34.0% | 46.5% |
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| 已推进到 U2+ | **62.3%** | 33.6% |
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| 买了课但从未学过 | 3.8% | **19.9%** |
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### 三个关键点
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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。
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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。
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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。
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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
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assistant: 完整数据出来了：
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## 近14天无完课的 L1 付费用户（455人），Unit 分布
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| 最后完课位置 | 人数 | 占比 | 累计占比 |
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|:--------:|:---:|:---:|:---:|
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| **无任何完课记录** | 82 | 18.0% | 18.0% |
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| **完课在其他 Level** | 46 | 10.1% | 28.1% |
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| — | | | |
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| U00 | 128 | **28.1%** | 56.3% |
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| U01 | 77 | 16.9% | 73.2% |
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| U02 | 53 | 11.6% | 84.8% |
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| U03 | 27 | 5.9% | 90.8% |
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| U04 | 13 | 2.9% | 93.6% |
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| U05 | 11 | 2.4% | 96.0% |
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| U06 | 9 | 2.0% | 98.0% |
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| U07 | 4 | 0.9% | 98.9% |
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| U08 | 2 | 0.4% | 99.3% |
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| U09 | 3 | 0.7% | 100.0% |
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## 🔍 关键发现
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### 坠落集中在早期
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- **73% 的流失用户停在 U01 之前**（无完课 + 其他Level + U00 + U01 = 333/455）
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- 仅 U00 就占了 28.1%，是最大的单一滞留点
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### U00→U01 和 U01→U02 是两大断层
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- U00（128人）→ U01（77人）：跌落 40%
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- U01（77人）→ U02（53人）：再跌 31%
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- 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
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### 18% 的僵尸用户
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- 82 人买了 L1 课但从未有过任何完课记录，直接沉睡
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