ai_member_xiaoxi/memory/2026-05-15-1014.md
2026-05-16 08:00:01 +08:00

3.2 KiB
Raw Blame History

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L1192人+ L1+L21,207人= 1,399人「L2付费用户」= 仅L21,370人+ L1+L21,207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):

{
  "body": "[message_id=om_x100b6f6d5c39b13cb28ccaa53a07a6a] <file key=\"file_v3_0011m_3c86ed86-147b-446e-b2f9-e2218f217e0g\" name=\"course_consumption_by_level_v2.xlsx\"/>"
}

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 U0L2 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。