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# Session: 2026-05-15 10:14:29 GMT+8
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- **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
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- **Session ID**: 050c77e8-cf05-4ace-9f6b-9f26eeacd89c
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- **Source**: feishu
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## Conversation Summary
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user: L1付费用户是不是包含仅L1和L1+L2
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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**。
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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？
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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**。
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按这个定义重新生成的 4 张图表：
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assistant: 已发送。两组图表的口径：
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| 维度 | 付费人数 | 无课消率 |
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| **L1付费群**（仅L1 + L1+L2） | 1,399 | 47% |
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| **L2付费群**（仅L2 + L1+L2） | 2,577 | 56% |
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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。
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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
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Reply target of current user message (untrusted, for context):
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```json
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{
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"body": "[message_id=om_x100b6f6d5c39b13cb28ccaa53a07a6a] <file key=\"file_v3_0011m_3c86ed86-147b-446e-b2f9-e2218f217e0g\" name=\"course_consumption_by_level_v2.xlsx\"/>"
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}
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```
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assistant: 把 Excel 也更新为 L1/L2 付费群口径（不再按仅L1/仅L2拆分）。
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assistant: 已发送。与之前的对比——合并 L1+L2 后：
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| 指标 | 仅L1/仅L2 口径 | L1/L2 付费群口径 |
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| L1 无课消率 | 31%（仅192人） | **43%**（1,399人） |
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| L2 无课消率 | 66%（仅1,370人） | **56%**（2,577人） |
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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）。
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user: Continue the OpenClaw runtime event.
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assistant: NO_REPLY
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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
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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。
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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。
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assistant: 差异很大。按课程级别过滤后：
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| 维度 | 之前（所有课程） | 现在（只看对应级别课程） |
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| L1无消率 | 43% | **48%** |
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| L2无消率 | 56% | **78%** 🔴 |
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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。
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assistant: 现在生成 v4 Excel 和发送文件。
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assistant: 全部发送完毕。核心变化一览：
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| 指标 | v3（所有课程） | v4（只看对应级别） | 变化 |
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|------|:-----:|:-----:|------|
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| L1 无消率 | 43% | 48% | +5pp |
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| L2 无消率 | 56% | **78%** | **+22pp** 🔴 |
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| L2 有消用户 | 1,126 | 564 | **减少562人** |
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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。
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