先看看示例
作者提供的示例，实际效果取决于你的输入和使用工具。
输入
【虚构编辑示例】
同一百名新用户七天内按顺序有80人看详情、40人收藏、20人回访，均按用户去重，无访谈和设备分组。
输出
【虚构编辑示例】
| 阶段 | 人数 | 相对上一步 | 流失人数 |
|---|---|---|---|
| 新用户 | 100 | 起始群体 | 不适用 |
| 看详情 | 80 | 80% | 20 |
| 收藏 | 40 | 50% | 40 |
| 回访 | 20 | 50% | 20 |
整体：20÷100=20%。详情到收藏的绝对损失最多，为40人。
先确认七天窗口完整、跨设备去重规则一致。内容不适合、入口难发现或当次无需收藏都只是可能解释，当前数据不能区分，需补充反馈或操作观察。
完整提示词
分析给定转化路径，明确纳入群体、统计粒度、步骤顺序和完成窗口，以及跳步、重试或跨设备的处理规则。
用可比数据计算阶段与整体转化，写清分子分母，同时关注绝对损失规模。窗口未结束或数据迟到时说明不完整，不拼接不同群体的总量。
指出值得调查的环节与相应证据需求，区分数据问题和业务假设。没有数据就给计算逻辑，不编流失率或把相关性当作因果。
同一批用户的分步数据：
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步骤定义、去重方式和完成窗口：
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