用户面与使用深度

先确认有多少人在用，再看使用是否只集中在少数重度用户。

每天真正聊过的人

活跃用户与只打开首页的用户分开看

用户分布与行为

按窗口内真实聊天自然日分层

使用阶段	用户	典型使用深度	典型每日 Token	这群人做过什么

行为只表示窗口内至少出现过一次；n/N 是同一分层内的人数，不解释为功能导致重复使用。

主会话用量

按真实用户发起的对话汇总，回答当前主要交互的资源强度。

新用户多久开始真正使用？

第一次成功聊天是当前最可靠的早期价值时刻。

第一次成功聊天用了多久

首周最终走到哪一步

互斥的最深到达状态，不是连续漏斗

重复使用者有什么不同？

比较行为结构，只寻找值得继续验证的线索，不写成因果。

方向性观察

不同使用频次的人做过什么

每组内部采用率

首日行为与随后回访

有该行为 vs 没有该行为

查看首周渠道与次周回访

用户主要通过什么方式使用？

渠道覆盖回答“谁用过”，回合承载回答“主要在哪里聊”。

活跃用户的渠道组合

用户覆盖

各渠道分别用了多少

真实对话回合

人数回合

有没有从聊天走向记忆产品？

观察提醒、回看、Recall 和跨 AI，但不把接触冒充价值。

哪些记忆相关行为已经出现

占本期真正聊过的人

用户走出了聊天多远

出现的记忆信号种类

活跃安装已经积累什么

记忆资产净增长

仅比较至少两天有快照的安装

查看功能表面与工具触达

功能表面触达

人数次数

工具使用

人数回合

留存证据成熟到哪一步？

每个阶段使用各自成熟分母，等待中的样本不混入结果。

埋点上线后新用户

激活后不同阶段是否回来聊天

柱内显示回来人数 / 成熟人数

查看不同激活批次的 cohort 明细

产品接入用户生活的程度如何？

模型、微信与外部 AI 是三条不同的接入腿。

实际使用了哪些模型接入

按使用人数看覆盖，不代表偏好

人数回合

安装能力配置到哪一步

占窗口内上报快照的安装

哪些外部 AI 已经发生同步

窗口累计用户

接入后是否完成首次同步

接入后七天内

运行问题有没有实际影响用户？

先看真实用户影响，再下钻服务商与版本。

本期用户最后出现在哪个版本

每个用户只归到窗口内最后一次上报

不同服务商 / 接入方式的失败率

不同上报版本的失败率

查看原始诊断表

按服务商 / 接入方式诊断

接入方式	对话	失败	失败率	主要原因

按上报版本诊断

版本	用户	对话	失败率

现在还不能回答什么？

只列问题，原因按需展开。

数据边界