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# Session: 2026-05-22 17:58:07 GMT+8
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- **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
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- **Session ID**: 47e89b7f-7bb3-45d3-822d-d11363a3a8b9
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- **Source**: feishu
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## Conversation Summary
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user: 在最近14天里面，没有完课行为的付费用户，占总付费用户的比例有多少？其中LV1的有多少，LV2的有多少？
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assistant: 查询结果出来了，整理如下：
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**近14天（2026-05-09 ~ 2026-05-22）无完课行为付费用户统计**
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| 用户等级 | 总付费用户 | 近14天无完课 | 无完课占比 |
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|---------|-----------|------------|----------|
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| L1+L2 | 1,414 | 416 | 29.4% |
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| 仅L1 | 219 | 57 | 26.0% |
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| 仅L2 | 1,575 | 1,019 | **64.7%** |
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| 其他 | 4 | 4 | 100.0% |
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| **合计** | **3,212** | **1,496** | **46.6%** |
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**口径说明：**
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- **付费用户：** 已完成订单（`order_status=3`），剔除测试账号，按 `goods_id` 判定 L1/L2
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- **完课行为：** `bi_user_chapter_play_record` 8张分表中，`play_status=1` 的正常完成课时记录
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- **关联路径：** `account_id` → `character.id`(user_id) → 完课记录
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**几个重点：**
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1. 整体近一半（46.6%）的付费用户在近14天没有完课行为
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2. **仅L2用户问题最突出**：1,575人中1,019人无完课，占比高达 64.7%
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3. 仅L1用户（26.0%）和L1+L2用户（29.4%）相对较好
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4. "其他"类别只有4人（旧版通行券等），可忽略
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需要我进一步按其他维度拆分吗？比如按注册时间、按渠道等。
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user: 这些用户的goods_id都有哪些
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assistant: 已知的 goods_id 映射已有记录，我直接用现有映射整理结果：
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**各等级付费用户的 goods_id 分布**
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### L1+L2（1,414人）
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| goods_id | 商品名称 | 覆盖用户数 |
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|----------|---------|-----------|
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| 61 | 瓦拉英语level1+2 | 1,387 |
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| 31 | 瓦拉英语level2 / 年包 | 119 |
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| 60 | 瓦拉英语level1·单季 | 26 |
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| 57 | 瓦拉英语level1 | 2 |
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| 32 | 瓦拉英语单季度包 | 3 |
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> L1+L2 用户中，绝大部分（98%）是直接买了 goods_id=61（level1+2 组合包）；少数是通过分别买 L1 和 L2 商品进入此分类。
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### 仅L1（219人）
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| goods_id | 商品名称 | 覆盖用户数 |
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|----------|---------|-----------|
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| 60 | 瓦拉英语level1·单季 | 161 |
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| 57 | 瓦拉英语level1 | 58 |
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### 仅L2（1,575人）
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| goods_id | 商品名称 | 覆盖用户数 |
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|----------|---------|-----------|
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| 31 | 瓦拉英语level2 / 年包 | 1,434 |
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| 32 | 瓦拉英语单季度包 | 139 |
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| 33 | 瓦拉英语季度包 | 9 |
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> goods_id=54（三季度课包）无人购买。
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### 其他（4人）
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| goods_id | 商品名称 | 覆盖用户数 |
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|----------|---------|-----------|
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| 0 | 旧版通行券 | 2 |
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| 10 | 旧版通行券 | 1 |
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| 37 | 旧版通行券 | 1 |
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**关键发现：**
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- 仅L2用户中，91%（1,434/1,575）买的是 goods_id=31（年包），但这些人近14天无完课占比高达 64.7%
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- L1+L2 用户几乎都走组合包（goods_id=61），完课行为相对健康
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- 仅L1用户量少，但完课保持最好
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user: 对于最近14天无完课行为的1496人来说，他们最后一次完课记录都分布在LV1和LV2的哪个Unit？
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assistant: 这样做可能比较慢，我先优化一下查询——只扫描无完课用户的记录：
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assistant: 结果出来了，让我整理清楚。
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**近14天无完课的 1,496 人，最后一次完课位置分布：**
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> 其中 **304 人无任何历史完课记录**（买了课但从未完成过任何课时），剩余 **1,192 人的最后完课分布如下：**
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### L1 最后完课分布（366人）
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| 单元 | 人数 | 占比 |
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|------|------|------|
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| U00 | 151 | 41.3% |
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| U01 | 80 | 21.9% |
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| U02 | 56 | 15.3% |
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| U03 | 28 | 7.7% |
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| U04 | 14 | 3.8% |
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| U05 | 14 | 3.8% |
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| U06 | 12 | 3.3% |
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| U07 | 5 | 1.4% |
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| U08 | 2 | 0.5% |
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| U09 | 4 | 1.1% |
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> **78.5% 的 L1 用户卡在 U00-U02（前3个单元）**
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### L2 最后完课分布（826人）
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| 单元 | 人数 | 单元 | 人数 |
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|------|------|------|------|
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| U00 | 216 | U13 | 3 |
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| U01 | 188 | U14 | 7 |
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| U02 | 129 | U15 | 9 |
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| U03 | 70 | U17 | 2 |
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| U04 | 58 | U18 | 5 |
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| U05 | 29 | U19 | 2 |
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| U06 | 24 | U20 | 3 |
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| U07 | 31 | U23 | 1 |
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| U08 | 11 | U24 | 1 |
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| U09 | 11 | U27 | 1 |
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| U10 | 3 | U29 | 4 |
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| U11 | 6 | | |
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| U12 | 12 | | |
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> **64.5% 的 L2 用户卡在 U00-U02，但有一条延伸到 U29 的稀疏长尾**
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**关键发现：**
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1. **买课不学很严重**：304/1,496 = 20.3% 的人买了课从没完成过任何一个课时
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2. **早期流失是核心问题**：在有完课记录的人中，L1 的 78.5% 和 L2 的 64.5% 都停在了前 3 个单元
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3. **L2 长尾更长**：L2 有人推到 U29，但非常稀疏，说明坚持到后面的是极少数
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4. L1 几乎全部集中在 U05 以内，说明 L1 的内容深度决定了它的停留集中度
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user: 你再帮我跑一下，对于最后一次完课在LV1的U00的151人，和LV2的U00的216人，其完课记录在U00的Lesson1到Lesson5之间是怎么分布的？
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assistant: 结果如下：
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**最后完课在 U00 的用户，按 Lesson 分布：**
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### L1 U00（151人）
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| 课时 | 用户数 | 占比 |
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|------|--------|------|
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| L01 | 37 | 24.5% |
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| L02 | 25 | 16.6% |
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| L03 | 23 | 15.2% |
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| L04 | 17 | 11.3% |
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| L05 | 49 | **32.5%** |
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### L2 U00（216人）
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| 课时 | 用户数 | 占比 |
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|------|--------|------|
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| L01 | 44 | 20.4% |
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| L02 | 42 | 19.4% |
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| L03 | 36 | 16.7% |
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| L04 | 22 | 10.2% |
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| L05 | 72 | **33.3%** |
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**特征很明显——呈"U型"分布：**
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- **L01 是第一个流失高峰**：L1 有 24.5%、L2 有 20.4% 的用户学完第一课就停了——也就是刚进门就放弃了
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- **L02-L04 逐步递减**：中途流失的用户相对均匀
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- **L05 是最大的集中点**：L1 32.5%、L2 33.3% 的用户完成了整个 U00 但在迈入 U01 之前停下来了——**这部分人学完一个完整单元后就不再继续**
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L1 和 L2 的分布模式高度一致，说明这是结构性问题，跟等级本身关系不大。一个单元完成后是最容易流失的节点。
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user: 。reset
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assistant: 好的，上下文已重置。有什么需要查的随时说 📊
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