嗯，用户是天猫电动牙刷打卡活动的负责人，他们推出了一款可视化电动牙刷，但初期表现不好，现在做了14天打卡活动，需要评估盈利空间和成功概率。让我仔细看看问题。

首先，用户提供了Excel数据，里面是参与活动的用户打卡情况。需要从数据中提取关键信息，比如连续打卡天数、返现金额、用户数量等。然后结合产品的零售价和利润率来计算盈利情况。

先理清活动规则：用户购买469元的牙刷，参与打卡。连续10天返70元，30天返120元，90天返469元。利润是成本的40%？或者利润点位40%是指毛利率？这里需要明确。比如，零售价469，成本应该是469*(1-40%)=281.4元？或者利润是成本的40%？需要确认，但通常“利润点位40%”可能指毛利率，即利润占收入40%，所以成本是60%。或者可能是成本利润率？这里可能需要假设，通常电商的利润点位指毛利率。比如，假设成本是469*0.6=281.4元，利润是187.6元。这样后面计算返现时的利润影响。

接下来，分析数据。Excel中有很多用户，每个用户的第一次打卡时间、最后打卡时间、打卡次数、连续打卡天数、是否中断、中断日期等。需要统计不同连续天数的用户数量，以及他们获得的返现情况。

首先，统计各个连续打卡天数的用户数。比如，连续10天的有多少人，30天的多少，90天的多少。然后，计算对应的返现金额总和，以及这些用户的购买总金额（即收入），再扣除返现，得到实际收入，再减去成本，得到利润。

比如，假设某个用户连续打卡10天，返70元。那么他的实际支付是469-70=399元。但如果是连续90天，返469元，相当于免费，所以实际收入为0。但需要看用户是否达到各个阶段，比如是否同时获得10天、30天、90天的返现？或者活动规则是阶梯式的，比如达到90天的话，之前的不再返还？或者是否叠加？

根据活动描述，“连续刷牙10天返70元，刷牙30天返120元，连续90天返469”，可能理解为不同阶段的奖励，比如用户如果连续90天，那么可以拿到所有三个阶段的返现？或者是否只能获得最高阶段的？比如，如果连续90天，那么总返现是70+120+469=659元，超过原价，这显然不合理。所以更可能的是，活动是阶梯式的，比如达到更高阶段后，低阶段的奖励不再发放，或者只能获得最高阶段的奖励。或者可能是累计式的，比如90天是总返现，而10天和30天是中间奖励？

需要明确活动规则。比如，假设用户连续打卡10天，获得70元返现；继续到30天，再返120元（累计190元）；到90天再返469元，总计659元，超过469元，这显然不可能。所以更可能的是，每个阶段的奖励是独立的，但用户只能获得其中一个。或者，比如，90天的奖励是469元，覆盖了之前的阶段？或者活动设计是，用户连续打卡90天，返469元，相当于免费，而之前的10天和30天是额外奖励？

这可能需要进一步确认，但根据常规的打卡活动设计，通常是阶梯式奖励，比如用户必须连续完成每个阶段才能获得下一个阶段的奖励，且每个阶段的奖励是独立的。例如，用户连续10天，获得70元；如果继续坚持到30天，再获得120元（此时总返现190元）；如果坚持到90天，再获得469元（总返现659元），但这显然超过了产品零售价，商家不可能这么做。因此，更可能的是，每个用户只能获得最高阶段的奖励，即如果用户连续打卡90天，那么只能获得469元的返现，而之前的10天和30天的奖励不再发放。或者，90天的奖励是总返现，比如在90天内，每天打卡，返469元，而10天和30天是过程中的里程碑奖励？

或者，可能活动规则是：连续10天返70元，连续30天再返120元（累计190元），连续90天返469元（累计659元）。但这样的话，总返现超过零售价，商家肯定亏本。所以这显然不合理。因此，必须明确活动的具体规则。

假设活动规则是：用户购买产品后参与打卡，只要连续打卡达到10天、30天、90天，就分别给予对应的返现，且各阶段返现可以叠加。那么，一个连续90天的用户，总共返现70+120+469=659元，而产品售价是469元，这会导致商家亏损，这显然不可能。因此，更合理的规则是，用户只能获得最高阶段的奖励。例如，连续打卡90天，则获得469元返现，此前的10天、30天奖励不再发放。或者，各阶段奖励是递进的，比如完成10天获得70元，完成30天再获得120元（此时总返现190元），完成90天再获得469元（总返现659元），但这样显然不合理，所以可能我的理解有误。

或者，活动的返现是累计的，比如用户连续打卡10天，返70元；从第11天到第30天，再返50元（总计120元？但题目中30天返120元，可能每个阶段的奖励是独立的）。或者，可能活动规则是：连续10天返70元，连续30天（总天数30天，可能中间有中断）返120元，连续90天返469元。这里的“连续”可能指的是用户累计打卡天数，而不是连续无中断。但原问题中的“连续刷牙10天”应该是指连续无中断，否则无法达到激励用户每天打卡的目的。

所以，可能每个阶段的奖励需要用户连续打卡对应的天数，且各阶段之间可能独立，但用户如果达到更高阶段，可能获得更高的奖励，而低阶段的奖励可能被覆盖或者只能获得其中一个。例如，如果用户连续打卡90天，那么他同时满足10天、30天、90天的条件，但活动规则可能规定只能获得最高阶段的奖励，即469元。或者，可能允许叠加，但这样会导致高额返现，商家无法承受，所以必须排除叠加的可能性。

因此，在计算时，需要明确每个用户只能获得最高阶段的返现。例如，如果用户连续打卡90天，那么他获得469元返现，而10天和30天的奖励不叠加。这样，每个用户最终获得的返现金额是三个阶段中的最高值，或者按阶段叠加？这需要明确。

假设活动规则是各阶段奖励可以叠加，那么连续90天的用户会获得70+120+469=659元，显然超过产品价格，商家必然亏损。所以这不可能。因此，合理的规则是用户只能获得最高阶段的奖励。例如，连续打卡90天的用户只能获得469元返现，而不会同时获得10天和30天的奖励。或者，可能每个阶段的奖励是独立的，但需要用户分别满足每个阶段的条件，比如在活动期间内，用户有连续10天的打卡记录，即可获得70元；有连续30天的打卡记录，可获得120元；有连续90天的打卡记录，可获得469元。这可能允许用户多次获得奖励，比如在活动期间内可能有多个连续10天的记录，但通常活动会规定每个用户只能获得一次各阶段的奖励，或者按最高阶段计算。

这个问题对盈利计算非常关键，必须明确。但用户提供的信息中并没有详细说明，所以可能需要根据常规情况做出合理假设。比如，假设每个用户只能获得最高阶段的奖励，即如果用户连续打卡90天，那么他获得469元返现，而10天和30天的奖励不再发放。这样，每个用户的返现金额是三个中的最高值，或者按阶段叠加？或者，可能各阶段的奖励是累计的，但需要用户连续完成每个阶段，例如，必须连续完成10天后，才能进入30天的阶段，如果中断则重新计算。这种情况下，用户如果完成了90天，必然也完成了10天和30天，所以奖励是叠加的，但这样总返现过高，商家无法承受，所以可能我的假设还是错误的。

或者，可能活动规则中的“连续刷牙10天返70元”是指，用户在活动期间内任何连续10天都有打卡，就可以获得70元，而30天和90天同理。但这样用户可能多次获得奖励，但活动可能规定每个用户只能获得一次各阶段的奖励。例如，每个用户只能获得一次10天奖励，一次30天，一次90天，如果满足条件的话。但这样，一个连续90天的用户，会同时满足10天、30天、90天的条件，所以会获得三次奖励，总返现659元，显然超过产品价格，这显然不合理。因此，活动规则必须设计成用户只能获得最高阶段的奖励，或者各阶段奖励不可叠加。

因此，在测算时，必须明确这一点。假设活动规则是用户完成不同阶段的连续打卡，可获得对应的返现，但各阶段返现不可叠加，只能获得最高阶段的返现。例如，连续90天的用户获得469元，连续30天的获得120元（未达到90天），连续10天的获得70元。这样，每个用户根据其最长连续打卡天数获得对应的返现金额。

或者，另一种可能是，各阶段的返现是累计的，但需要用户连续完成每个阶段，例如，连续10天后获得70元，之后继续连续到30天，再获得120元（总计190元），再到90天获得469元（总计659元）。但这样会导致高额返现，所以可能活动设计并非如此。或者，可能90天的奖励是总返现，比如在活动期间内累计打卡90天（不一定是连续），返469元。但原问题中的描述是“连续90天返469”，所以应该是连续无间断的90天。

现在，回到用户提供的数据。Excel中有每个用户的“连续打卡天数”字段，这应该是指该用户最长的连续打卡天数。比如，某个用户的连续打卡天数是8天，那么他无法获得10天的奖励，只能没有。如果连续打卡天数是15天，那么他可能获得10天的奖励，但未达到30天，所以返现70元。如果连续打卡天数是35天，可能获得30天的奖励（120元），如果活动规则是取最高连续的。如果用户最长连续是90天，那么获得469元。

因此，在计算时，需要根据每个用户的“连续打卡天数”字段，确定其获得的返现金额。例如：

• 连续打卡天数 >=10 且 <30天：返70元
• 连续打卡天数 >=30 且 <90天：返120元
• 连续打卡天数 >=90天：返469元
• 否则：0元

这样，每个用户根据最长连续天数获得对应的返现。这是比较合理的规则，也是电商常见的活动设计方式。

现在，需要统计各个连续天数区间的用户数量：

1. 统计连续打卡天数>=10且<30天的用户数（即获得70元返现）
2. 统计连续打卡天数>=30且<90天的用户数（获得120元）
3. 统计连续打卡天数>=90天的用户数（获得469元）
4. 其余用户不获得返现

然后，计算总返现金额：70人数1 + 120人数2 + 469*人数3

接下来，计算总收入和总成本：

总收入 = 用户数 * 469（每个用户购买产品的收入）
总成本 = 用户数 * 成本价（假设成本是469*（1-40%）=281.4元）
总利润 = 总收入 - 总成本 - 总返现金额

或者，利润也可以表示为：(469 - 281.4) * 用户数 - 总返现金额，因为每个用户的毛利润是187.6元，然后减去返现。

现在，需要从数据中统计各个区间的用户数量。例如，在提供的Excel数据中，每个用户的“连续打卡天数”字段需要被统计到对应的区间。

假设数据中“连续打卡天数”的最大值是90天，比如有些用户已经达到了90天。需要统计每个区间的用户数。

例如，在Excel中，假设“连续打卡天数”列是E列，那么可以用COUNTIFS函数：

• 连续10-29天：=COUNTIFS(E:E,">=10", E:E,"<30")
• 连续30-89天：=COUNTIFS(E:E,">=30", E:E,"<90")
• 连续90天及以上：=COUNTIFS(E:E,">=90")

假设总用户数是这些的总和加上其他（但根据数据，可能所有用户都落在这些区间或者0）。比如，在14天的活动期间，可能有些用户的连续打卡天数不足10天，所以不获得返现。

然后，根据这些数值计算总返现、总利润。

例如，假设：

• 连续10-29天：100人
• 连续30-89天：50人
• 连续90天：20人

总用户数=100+50+20=170人

总收入=170 * 469 = 79730元

总成本=170 * 281.4 = 47838元

总返现=70100 + 12050 + 469*20 = 7000 + 6000 + 9380 = 22380元

总利润=79730 - 47838 - 22380 = 79730 - 47838=31892；31892-22380=9512元

但实际需要根据真实数据计算。

但用户提供的是14天的数据，需要看这14天内的用户参与情况。比如，活动开始后14天内的用户打卡情况，可能部分用户还没达到90天，所以需要根据他们的连续打卡天数来判断能获得的返现。

例如，假设活动开始于2025年7月1日，数据截止到7月14日，那么最长连续打卡天数是14天。所以，在14天内，用户可能达到的最长连续天数是14天，所以此时：

• 连续10-14天的用户：获得70元
• 其他区间可能没有用户，因为14天不足30天或90天。

但根据数据中的“连续打卡天数”字段，可能存在超过14天的记录，这可能是因为数据包含活动开始前的打卡？或者活动期间有跨月的情况？需要看具体数据。

看用户提供的数据，比如第一个用户AA437983，第一次打卡是2025-07-27 21:56:00，最后是08-03 23:27:00，连续打卡天数是6天？可能数据中的连续打卡天数是根据活动期间内的连续情况计算的，比如活动是7月1日开始，到7月14日结束，那么用户在这14天内的连续打卡天数。

但用户提供的数据可能是在活动期间内的数据，比如14天，所以连续打卡天数最多是14天。因此，在计算时，所有用户的连续打卡天数都在14天以内，所以只有连续10-14天的用户才能获得70元返现，其他不足10天的没有返现。

例如，在数据中，统计连续打卡天数>=10的用户数量，假设是X人，那么总返现是70*X。

总收入是X * 469（因为只有这些用户参与了活动并购买了产品），或者所有用户都购买了产品，但只有X人获得返现？

需要明确：是否所有用户都购买了产品？根据问题描述，“用户全款买了这个牙刷之后，签收起，每天刷牙，通过APP链接记录”，所以数据中的用户都是已经购买了产品的，所以总用户数就是购买人数，每个用户的零售价是469元，所以总收入是用户数 * 469元。然后，根据他们的连续打卡天数，计算返现金额。

现在，需要从数据中统计各个区间的用户数：

1. 连续打卡天数 >=10 且 <30：返70元
2. 连续打卡天数 >=30 且 <90：返120元
3. 连续打卡天数 >=90：返469元
4. 其他：0

但根据14天的活动，用户的连续打卡天数最多是14天，所以只有第一个区间可能有数据，其他区间用户数为0。因此，总返现=70 * 连续10天及以上用户数。

现在，需要从数据中统计连续打卡天数>=10的用户数。例如，在Excel中，假设“连续打卡天数”列是E列，那么用COUNTIF(E:E,">=10")即可得到人数。

假设数据中连续打卡天数>=10的有50人，那么总返现=50*70=3500元。

总收入=总用户数 * 469。假设总用户数是100人（假设数据中有100行，每个user_id唯一），则总收入=100*469=46900元。

总成本=100 * 281.4=28140元。

总利润=46900 - 28140 - 3500= 46900-28140=18760; 18760-3500=15260元。

但需要实际统计用户数。例如，数据中总共有多少行？每个行代表一个用户，所以需要统计用户数。例如，数据中Sheet1的A列是user_id，可能有重复吗？应该没有，每个用户一行。所以总用户数=行数。

比如，假设数据中有200个用户，其中50人连续打卡>=10天，那么利润是200469 - 200281.4 - 50*70 = 93800 - 56280 - 3500= 93800-56280=37520; 37520-3500=34020元。

但实际需要根据真实数据计算。

现在，回到用户的问题，他们需要评估这个活动的盈利空间和成功概率。成功概率可能指的是用户完成90天的比例，但根据14天的数据，无法直接推测90天的完成率。但可以通过分析用户的连续打卡情况，比如在14天内，有多少用户达到了10天、14天等，从而预测未来完成90天的可能性。

比如，如果在14天内，有X%的用户连续打卡10天，Y%的连续14天，那么可以推测在30天时，可能有多少比例的用户能完成30天，但这是预测，存在不确定性。

此外，成功概率可能指的是活动目标的达成率，比如活动希望有N%的用户完成90天打卡，那么根据当前数据，评估是否可能达到。

或者，成功概率可能指的是活动本身的盈利能力，比如盈利为正的概率，或者ROI达到某个目标的概率。

但用户的问题比较开放，需要明确“成功概率”具体指什么。可能是指用户完成打卡目标（如90天）的概率，或者活动实现盈利的概率。

根据上下文，用户作为电商负责人，可能更关心的是活动的整体盈利能力，以及用户是否能够完成长期打卡（如90天）以获得最高返现，从而影响商家的利润。

因此，在测算盈利空间的基础上，还需要分析用户的连续打卡情况，预测未来可能的返现情况，从而评估长期盈利空间。

例如，在14天的数据中，假设用户平均连续打卡天数是7天，那么可能有部分用户有潜力在后续继续打卡，达到10天、30天甚至90天。但预测未来需要建立模型，比如基于现有连续天数的用户未来完成各阶段目标的概率。

比如，一个用户在第14天时连续打卡了14天，那么他达到90天的概率可能较高；而一个只打卡3天的用户，可能概率较低。

但这需要更详细的数据和统计方法，比如生存分析，但作为电商负责人，可能更倾向于简单的预测方法。

比如，可以计算在14天内，连续打卡天数达到10天的用户比例，作为未来达到10天的预测；同理，对于30天和90天。

例如，在14天内，有Z%的用户连续打卡天数>=10，那么可以推测，在活动结束（比如30天后）时，可能有Y%的用户达到30天，X%的用户达到90天。但这需要假设用户的打卡行为具有持续性，或者根据历史数据来调整。

不过，用户提供的数据只有14天，样本量可能有限，预测的准确性可能不高。因此，在评估成功概率时，可能需要结合行业平均数据或其他因素。

综上，我的解答步骤应该是：

1. 从数据中统计各个连续打卡天数区间的用户数，计算当前总返现金额。
2. 计算当前的总收入、总成本、总利润，评估短期盈利情况。
3. 分析用户的连续打卡情况，预测未来可能达到的各阶段返现用户数，从而估算长期盈利空间。
4. 结合用户行为数据，评估活动成功概率（如用户完成90天的概率）。

但可能用户更想要的是基于14天数据的当前盈利评估，以及未来可能达到的盈利空间，比如如果活动持续更长时间，或者根据现有数据调整活动策略。

现在，具体到数据：

用户提供的数据中，每个用户的“连续打卡天数”列（假设是E列）的值需要统计。例如，在Excel中，可以用COUNTIFS来统计各个区间的用户数。

例如：

• 连续10-29天：=COUNTIFS(E2:E1000,">=10", E2:E1000,"<30")
• 连续30-89天：=COUNTIFS(E2:E1000,">=30", E2:E1000,"<90")
• 连续90天及以上：=COUNTIFS(E2:E1000,">=90")

假设数据范围是E2:E1000。

然后，总用户数=COUNTA(A2:A1000)（假设A列是user_id）。

接下来，计算总返现：

= (10-29天用户数)*70 + (30-89天用户数)*120 + (90天及以上用户数)*469

总收入= 总用户数 * 469

总成本= 总用户数 * 281.4 （假设成本是469的60%）

当前总利润= 总收入 - 总成本 - 总返现

例如，假设数据中：

总用户数= 100

10-29天用户数= 30

30-89天用户数= 10

90天及以上用户数= 5

则总返现=3070 +10120 +5*469= 2100 + 1200 + 2345= 5645元

总收入=100*469=46900

总成本=100*281.4=28140

当前利润=46900 -28140 -5645= 46900-28140=18760; 18760-5645=13115元

如果活动继续，用户可能继续打卡，从而增加返现的金额。比如，在14天后，用户继续打卡，那么他们的连续天数会增加，可能进入更高的返现区间。

因此，长期盈利空间需要考虑活动整个周期（比如90天）内的总返现情况。

例如，如果活动持续90天，那么根据现有14天的数据，预测未来76天内，用户能坚持打卡的概率，从而估算最终各返现区间的用户数。

但这需要建立预测模型，比如，假设用户的打卡行为符合某种分布，或者使用生存分析的方法，估计每个用户完成90天的概率。

例如，对于每个用户，根据其当前的连续打卡天数，预测其在未来日子里继续打卡的概率。例如，一个已经连续打卡14天的用户，预测他接下来76天每天打卡的概率，这可以用指数分布或Weibull分布来建模，但这种方法可能比较复杂。

另一种简单的方式是，根据现有数据中的连续打卡天数分布，推测在90天时，各区间的用户数。例如，如果14天内，有50%的用户连续打卡天数>=7天，那么可能在90天时，有X%的用户连续打卡天数>=10天、>=30天等。但这需要假设用户的打卡行为是随机的，或者有某种趋势。

或者，可以计算在14天内，用户连续打卡天数的平均值，然后假设在90天时，用户连续天数的分布符合某种规律。但这可能不准确。

例如，假设在14天内，用户的连续打卡天数平均是7天，那么可以推测，在90天时，平均连续天数可能也是7天，但这显然不合理，因为用户可能继续打卡。或者，可能用户在活动期间内的打卡天数呈线性增长，但这也需要数据支持。

可能更实际的做法是，基于现有数据，统计出各个连续天数的用户分布，然后假设在活动结束前，用户会继续打卡，从而增加连续天数。例如，假设每个用户在未来每天有p的概率继续打卡，直到活动结束。但p的估计需要基于历史数据。

例如，在14天内，用户的总打卡次数是S，总天数是14天，每个用户的平均打卡次数是 S/总用户数。假设每个用户每天打卡的概率是p，那么可以估计p，并预测未来每天打卡的概率。

但这需要每个用户的总打卡次数，而数据中有“打卡次数”列（假设是C列），即每个用户的总打卡次数。例如，在14天内，用户的总打卡次数是C列的值。

比如，总打卡次数平均是14次，那么每天打卡的概率p=14/14=1？这显然不对，因为用户可能每天打卡两次（根据问题描述，每天要刷牙两次，所以每天打卡两次？或者每次刷牙算一次打卡？）

问题描述中说：“每天要刷牙两次。连续刷牙10天返70元，刷牙30天返120元，连续90天返469”。所以，用户每天需要打卡两次？即每天两次，每次算一次打卡，所以连续10天需要20次打卡？或者，连续10天是指自然日，每天至少一次？

需要明确活动的打卡规则。比如，用户每天需要完成两次刷牙打卡，即每天两次，每次打卡记录一次。那么，连续10天指的是连续10个自然日，每天完成两次打卡，总共有20次打卡记录。或者，连续10天是指连续10天每天至少打卡一次？

根据问题描述，“每天要刷牙两次”，所以可能每天需要两次打卡，但活动规则中的“连续10天”可能是指连续10天每天完成两次打卡。或者，只要每天有一次打卡就算连续？

这需要明确，否则无法准确计算连续天数。例如，如果用户某天打卡了一次，是否算作连续？或者必须两次打卡才算完成当天？

根据提供的Excel数据，每个用户的“打卡次数”列可能是总打卡次数。例如，在14天内，用户打卡了28次，即每天两次，那么连续14天。如果某天只打卡一次，可能算作中断？

或者，“连续打卡天数”字段已经考虑了必须每天完成两次打卡才算连续。例如，连续打卡天数是指用户连续每天完成两次打卡的天数。

这需要明确，否则无法正确解读数据中的“连续打卡天数”字段。例如，如果用户有连续14天每天两次打卡，那么连续打卡天数是14天。如果某天只打卡一次，那么连续天数中断，从那天重新开始计算。

因此，在计算返现时，连续天数的判断必须基于每天完成两次打卡。例如，连续10天需要连续10天每天完成两次打卡，总共20次。

但根据Excel数据中的“打卡次数”列，比如某个用户的打卡次数是28次，在14天内，28次即每天两次，所以连续14天。而另一个用户的打卡次数是2次，可能只打卡了一天，两次。

因此，“连续打卡天数”字段应该是指用户连续完成每天两次打卡的天数。例如，连续14天每天两次，那么该字段为14。

因此，在活动规则中，连续10天返70元，指的是连续10天每天完成两次打卡的用户，获得70元返现。同理，连续30天返120元，连续90天返469元。

现在，回到数据，统计各个区间的用户数：

例如，连续打卡天数>=10的用户数，即连续完成至少10天每天两次打卡的用户数。这些用户获得70元返现。连续30天的获得120元，连续90天的获得469元。

现在，在Excel数据中，假设“连续打卡天数”列是E列，那么：

• 连续10-29天：=COUNTIFS(E2:E1000,">=10", E2:E1000,"<30")
• 连续30-89天：=COUNTIFS(E2:E1000,">=30", E2:E1000,"<90")
• 连续90天及以上：=COUNTIFS(E2:E1000,">=90")

假设总用户数是100，其中：

• 连续10-29天：50人
• 连续30-89天：20人
• 连续90天：5人

那么总返现=5070 +20120 +5*469= 3500 + 2400 + 2345= 8245元

总收入=100*469=46900元

总成本=100*281.4=28140元

当前利润=46900 -28140 -8245= 46900-28140=18760; 18760-8245=10515元

但需要根据实际数据计算。

现在，关于成功概率，可能需要评估用户完成90天的概率。例如，在14天内，有5人完成了连续90天（显然不可能，因为活动才14天），所以数据可能存在错误，或者我的理解有误。或者，连续打卡天数字段并不是指在活动期间内的连续天数，而是用户的历史打卡天数？

或者，数据中的“连续打卡天数”是指用户在活动期间内的最长连续打卡天数。例如，活动开始于7月1日，数据截止到7月14日，共14天。用户的连续打卡天数最多是14天。所以，在数据中，连续打卡天数>=10的用户，可能已经完成了10天的连续打卡，并在活动期间内继续打卡，有望在后续达到30天或90天。

例如，假设活动期间是7月1日至7月14日，共14天。用户A在7月1日至7月10日连续打卡10天，那么他的连续打卡天数是10天。在活动结束后，他可能继续打卡，到7月20日达到20天，但活动已经结束，所以无法获得更高阶段的返现。因此，活动的时间长度会影响用户能否达到更高阶段。

因此，活动的时长是90天的话，用户有足够的时间完成各阶段目标。但根据用户的问题，活动已经进行了14天，需要评估剩余76天内的盈利空间。

假设活动总时长是90天，现在已过14天，剩余76天。需要预测在剩余时间内，用户能否达到各阶段目标。

例如，在14天内，有X%的用户连续打卡天数>=10，那么预测在90天内，有Y%的用户能连续打卡30天，Z%的能连续90天。

这需要根据现有数据中的用户行为来建立模型。例如，用户在第14天的连续打卡天数为d，那么在剩余76天内，每天继续打卡的概率p，从而计算最终连续天数的期望。

例如，对于每个用户，当前连续天数为d，那么在剩余76天中，他能够达到的总连续天数为d + 76，如果中间没有中断。但如果有中断，则重新计算。

这类似于生存分析中的问题，预测用户在活动结束前不会中断打卡的概率。

例如，假设每个用户每天有p的概率继续打卡，那么从当前连续天数d开始，到活动结束，能连续打卡t天的概率是p^t。因此，用户最终连续天数为d + t，其中t是剩余天数。

但p的估计需要基于历史数据。例如，在14天内，用户的总打卡次数和连续天数，可以估计p。

例如，对于每个用户，打卡次数C，总天数D=14，那么每天打卡两次的概率p = C/(2D)。例如，用户打卡28次，14天，p=28/(214)=1，即每天两次。如果打卡次数是20次，那么p=20/(2*14)=0.714。

但每个用户的p可能不同，需要取平均，或者根据每个用户的p来预测。

或者，可以计算所有用户的总打卡次数S，总可能打卡次数（214用户数），然后p_avg = S/(214用户数)。例如，假设总用户数100，总打卡次数S=1400次（平均每天两次），则p_avg=1400/(214100)=1400/2800=0.5。

但这样可能忽略了个体差异。更准确的方法是，对于每个用户，根据其历史打卡情况，估计其每日打卡概率，然后预测未来。

但这比较复杂，作为电商负责人，可能采用整体平均p来预测。

例如，假设整体p=0.8（每天有80%的用户完成两次打卡），那么对于剩余76天，用户能连续打卡t天的概率是0.8^76 ≈ 0，这显然不合理。或者，可能p是每个用户每天打卡的概率，比如每个用户每天有p的概率完成两次打卡，那么从当前连续天数d开始，到活动结束，用户能连续完成t天的概率是p^t。

例如，用户当前连续天数是d，那么在剩余76天内，每天打卡的概率是p，那么最终连续天数是d + t，其中t是剩余天数中连续打卡的天数。例如，如果用户在未来76天每天都打卡，那么总连续天数是d+76。

但需要预测用户在未来76天内是否中断。例如，用户在当前14天连续打卡了14天，那么他在未来76天中，每天打卡的概率p，那么他连续打卡到结束的概率是p^76.

假设p是0.9，那么概率是0.9^76 ≈ 0.0008，非常低。这显然不符合实际，因为用户可能有意坚持打卡以获得更高的返现。

因此，这种方法可能不适用，需要其他方法。

另一种方法是，根据现有数据中的用户连续打卡天数分布，来估计在90天时的分布。

例如，在14天内，用户的连续打卡天数分布如下：

• 0-9天：60%
• 10-14天：40%

那么，在90天时，可能这些用户中的一部分会延长连续天数。例如，假设40%的用户在14天时连续打卡了14天，那么他们在未来76天中，可能继续打卡，假设其中50%能连续30天，20%能连续90天。但这需要主观假设，缺乏数据支持。

或者，可以计算在14天内，用户平均连续打卡天数是7天，那么预测在90天时，平均连续天数是7 + 76* p，其中p是每天打卡的概率。但这同样需要估计p。

可能更实际的做法是，将用户的连续打卡天数分为几类，然后预测每类用户在未来达到各阶段目标的概率。

例如：

• 类别A：连续打卡天数 >=10天（在14天内）：这些用户可能更有动力继续打卡，预测其中60%能连续30天，30%能连续90天。
• 类别B：连续打卡天数 5-9天：预测其中20%能连续30天，5%能连续90天。
• 类别C：连续打卡天数 <5天：预测其中5%能连续30天，0%能连续90天。

这些预测基于经验或行业数据，但用户没有提供相关信息，所以需要假设。

例如，假设在14天内：

• 50用户连续打卡>=10天（类别A）
• 50用户连续打卡<10天（类别B）

预测类别A中的用户：

• 30天：60% *50=30人
• 90天：30%*50=15人

类别B中的用户：

• 30天：5% *50=2.5人，取3人
• 90天：0.5人，取0人

那么，在90天时：

• 连续10-29天：0人（因为都预测能到30天）
• 连续30-89天：3+30=33人？ 或者类别A的30天，所以连续30-89天是30人，类别B的3人，共33人？
• 连续90天：15人

总返现=33120 +15469= 3960 + 7035= 10995元

总收入=100*469=46900

总成本=100*281.4=28140

利润=46900-28140-10995= 18760-10995=7765元

比当前14天的利润更高，但需要看活动是否持续到90天。

但这样的预测主观性较强，可能不准确。

综上，用户的问题需要分两部分：

1. 当前14天的盈利情况，基于实际数据计算。
2. 预测未来（比如到30天或90天）的盈利情况，基于现有数据和合理假设。

此外，成功概率可能指的是活动是否能达到预期的用户参与度或盈利目标。例如，如果活动的目标是获得100个连续90天的用户，而根据预测只有15人，那么成功概率较低。

或者，成功概率可能指的是活动是否能盈利，即利润是否为正。在当前14天的情况下，利润为正，那么成功概率高。

但用户的问题比较模糊，需要进一步澄清。但作为AI，只能根据常规理解回答。

因此，我的回答将包括：

• 基于14天数据的当前盈利计算。
• 预测未来可能的盈利情况（例如，假设活动持续90天）。
• 分析用户完成90天的概率，基于现有数据。

现在，需要从提供的Excel数据中统计各个区间的用户数。

例如，在数据中，统计连续打卡天数>=10、<30的用户数，>=30、<90的用户数，>=90的用户数。

假设数据中：

• 连续打卡天数>=10且<30：50人
• 连续打卡天数>=30且<90：20人
• 连续打卡天数>=90：5人
• 总用户数：100人

那么，当前总返现=5070 +20120 +5*469= 3500+2400+2345=8245元

总收入=100*469=46900元

总成本=100*281.4=28140元

当前利润=46900-28140-8245=10515元

关于成功概率，假设指的是用户完成90天的概率，那么在14天内，有5人已经连续打卡90天（显然不可能，因为活动才14天），这说明数据可能存在错误，或者我的理解有误。或者，连续打卡天数字段并非指活动期间内的连续天数，而是用户的历史打卡天数。

例如，数据中的“第一次打卡时间”和“最后一次打卡时间”可能跨越了活动开始前的时间。比如，活动从7月1日开始，但用户从6月就开始打卡，所以连续打卡天数可能超过14天。

例如，用户AA437983的第一次打卡是2025-07-27 21:56:00，最后是08-03 23:27:00，共6天？或者可能数据包含活动开始前的打卡记录？

这需要明确活动开始的时间。例如，活动从7月1日开始，那么数据中的打卡记录应该是7月1日及之后的。如果用户有7月1日之前的打卡记录，那么连续打卡天数可能包括活动前的天数，这会影响返现的判定。

例如，如果活动规则是“连续打卡10天”，无论何时开始，只要在活动期间内有连续10天的打卡记录即可。或者，活动规则要求必须从活动开始的第一天起连续打卡。

这需要明确活动规则。例如，活动可能要求用户必须从活动开始当天起连续打卡，否则无法获得奖励。或者，只要在活动期间内任意连续10天即可。

根据问题描述，“用户全款买了这个牙刷之后，签收起，每天刷牙，通过APP链接记录，每天要刷牙两次。连续刷牙10天返70元，刷牙30天返120元，连续90天返469”，可能活动期间是90天，用户需要在活动期间内连续打卡对应的天数。例如，活动从7月1日开始，到9月28日结束（90天），用户需要在活动期间内连续打卡10天、30天或90天。

但用户提供的数据是14天内的，所以活动可能正在进行中，14天是其中的一部分。

因此，在计算连续打卡天数时，是指从活动开始到当前的时间范围内的连续天数。例如，活动从7月1日开始，数据到7月14日，共14天，用户的连续打卡天数是指在这14天内的连续天数。

所以，如果用户在这14天内连续打卡了14天，那么他的连续天数是14天，符合10天的条件，获得70元。如果在后续的76天内继续打卡，总连续天数达到30天，那么获得120元，同时之前的70元可能被覆盖或叠加？

这又回到活动规则的问题。假设活动规则是，用户在活动期间内任何时间连续打卡达到10天、30天、90天，即可获得对应的返现，且各阶段返现可叠加。但这样会导致高额返现，所以可能只能获得最高阶段的返现。

假设只能获得最高阶段的返现，那么用户在活动期间内连续打卡90天，获得469元，之前的10天和30天奖励不叠加。

因此，在14天的数据中，用户的连续打卡天数是指从活动开始到当前的最长连续天数。例如，活动开始于7月1日，数据到7月14日，用户的连续天数是14天，那么他已经在活动期间内连续打卡14天，符合10天的条件，获得70元。如果活动结束前，他继续打卡，达到30天，那么获得120元，覆盖之前的70元。如果达到90天，获得469元，覆盖之前的。

因此，在14天时的返现是基于当前的最长连续天数，而在活动结束时的返现是基于整个活动期间的最长连续天数。

因此，在测算盈利空间时，需要预测活动结束时，用户的最长连续天数会达到多少。

例如，在14天时，用户的最长连续天数是14天，预测他在活动结束时的最长连续天数，可能是14 + 76 = 90天（如果每天坚持打卡），或者更少，如果有中断。

因此，对于每个用户，需要预测其在活动结束时的最长连续天数，然后根据这个数值计算返现。

这可以通过马尔可夫模型或其他方法，但作为电商负责人，可能采用简单的预测方法，比如基于当前连续天数的线性外推，或者使用平均中断概率。

例如，假设用户在当前的连续天数是d，那么在未来的每一天，他打卡的概率是p，中断的概率是1-p。一旦中断，连续天数重置为0，并重新开始计数。

因此，预测用户的最长连续天数需要模拟未来的打卡情况，这比较复杂。

一种简化的方法是，假设用户在未来每天打卡的概率是p，那么从当前连续天数d开始，用户能连续打卡t天的概率是p^t。因此，用户最终的最长连续天数是d + t，其中t是0到剩余天数的随机变量。

例如，剩余天数是76天，用户当前连续天数是14天。那么，他最终的最长连续天数可能是14 + 76 = 90天（如果每天打卡），或者14 + 0 =14天（如果第一天就中断），或者其他值。

这需要计算期望的最大连续天数，但这涉及概率分布，计算困难。

另一种方法是，假设用户的最长连续天数在活动结束时会比当前增加一定天数，例如，平均增加30天，但这需要数据支持。

可能更实际的做法是，根据现有数据中的用户连续天数分布，来估计活动结束时的分布。

例如，在14天内，有50%的用户连续天数>=10，那么在90天时，可能有Y%的用户连续天数>=30，X%的>=90。

例如，假设在14天内，用户连续天数的分布如下：

• 0-4天：20%
• 5-9天：30%
• 10-14天：50%

然后，假设每个用户在未来76天内，每天打卡的概率是p=0.8（基于14天内的平均打卡次数估计），那么预测每个用户能连续打卡t天的概率，从而计算最终各连续天数的分布。

但这需要复杂的计算，可能超出范围。

综上，作为电商负责人，可能更关注基于当前数据的短期盈利情况，以及根据现有用户行为预测的长期盈利趋势，而成功概率可能指的是活动是否能达到预期的用户参与度，例如有多少用户能坚持到30天或90天。

因此，我的回答将包括：

1. 当前14天的盈利计算。
2. 预测活动结束时的盈利情况，基于简单假设。
3. 成功概率的评估，即用户完成30天和90天的概率。

例如：

• 当前14天，统计连续打卡>=10天的用户数，假设这些用户有较高的概率在后续打卡，预测其中60%能坚持到30天，30%到90天。
• 其他用户中，预测10%能坚持到30天，5%到90天。

然后，计算总返现，总利润。

同时，需要指出预测的假设条件，例如用户的打卡行为会延续，或者活动规则的细节影响返现计算等。

最后，给出建议，比如根据当前盈利情况和预测，调整活动策略，如增加激励措施提高用户打卡率，或者缩短活动周期减少返现支出等。