Reach 维度定义

适用场景

Reach（触达量）用于衡量一个功能或特性在目标用户群体中的覆盖程度。适用于以下场景：

• 评估新功能上线后预计影响的用户规模
• 比较不同用户群体（按地区、设备、渠道等）的触达差异
• 在 RICE 矩阵中为优先级的“覆盖”因子提供量化依据
• 判断功能是否满足“最小触达阈值”以决定是否推进

前置条件

• 已完成目标用户画像定义（年龄、地域、行为特征等）
• 拥有可用的用户行为数据源（埋点日志、数据库、第三方报告）
• 明确统计时间窗口（日、周、月、累计等）
• 数据去重规则已协商一致（设备 ID / 注册用户 / 匿名访客）

操作步骤

1. 定义目标用户群：根据 PRD 中的用户故事界定“谁会使用该功能”，形成用户层级过滤条件（如“近30天活跃付费用户”）。
2. 选择数据源：优先使用内部埋点系统（如 GrowthBook / Amplitude），若无则依赖产品数据库或第三方调研数据。
3. 确定统计口径：选择“周活跃用户(WAU)”或“月活跃用户(MAU)”等常见口径，详见常见口径表。
4. 执行去重统计：按同一口径对用户 ID 进行唯一计数，排除刷量和重复注册。
5. 归一化评分：将原始 Reach 值映射到区间 [1,10] 用于 RICE 计算。参考值：1 对应 < 1k 用户，10 对应 > 100k 用户，中间线性或对数插值。

输入输出物

类别	物料名称	示例 / 说明
输入	用户画像文档	包含地区、行为、设备等过滤层级的 JSON 或表格
输入	历史活跃数据	最近 3 个月的 WAU/MAU 趋势 CSV
输出	Reach 量化表	包含原始用户数、归一化分、数据来源及日期
输出	口径说明文档	明确时间窗口、去重键、过滤条件

责任边界

• 产品经理：定义目标用户群，选择统计口径，并给出 Reach 评分。
• 数据工程师/分析师：提供数据查询与验证，确保 SQL 或分析平台结果可复现。
• 业务方：确认用户画像是否准确，对非产品数据（如市场调研）负责。

记录材料

• Reach 计算工作簿（Google Sheets / Excel）：记录每一步的原始数据、公式和评分。
• 数据分析查询脚本：保存到项目知识库，归档 reach_analysis.sql 或 reach_metric.py。
• 评审纪要：签收口径、去重规则与异常处理的决策记录。

异常处理

异常类型	原因	处理方案
数据源缺失	新功能无历史数据	使用类似功能历史数据或行业基准估算，并注明“估算值”
多源数据冲突	不同平台的用户数不一致	优先使用官方埋点系统数据，差异在口径文档中备注附原因
用户重复计算	同一用户多设备未去重	使用用户注册 ID 为唯一键，若为匿名访客则按设备 ID + cookie 做近似去重
时间窗口不统一	业务方要求累计 vs 产品用周活跃	统一以“月活跃用户 (MAU)”为标准，其他口径做等价换算后记录换算系数

验收标准

• Reach 值可被任何成员通过相同的 SQL/查询脚本重新计算，差异 ≤ 2%
• 口径说明文档中明确定义：时间窗口、去重键、过滤条件、数据源名称
• 归一化评分与 RICE 计算表中的其他维度（Impact、Confidence、Effort）形成可比较的数值
• 所有异常处理决策被记录在评审纪要中，并有责任方签字确认

附：常见口径对比表

口径名称	定义	适用场景	示例值（产品上线初期）
DAU（日活跃用户）	当日唯一用户数	推送类功能、每日任务	5,000
WAU（周活跃用户）	过去 7 天去重用户数	迭代功能、每周报表	18,000
MAU（月活跃用户）	过去 30 天去重用户数	大多数 RICE 标准口径	60,000
累计用户	历史所有注册用户数	基础功能推广、品牌活动	200,000
目标画像触达	按画像过滤后的唯一用户数	精准功能、分层运营	12,000

数据源与量化规则示例

以下为典型的 MySQL 查询示例，用于计算指定功能的 MAU（60 天时间窗口内的唯一付费用户）：

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS reach
FROM user_behavior
WHERE feature_name = 'smart_search'
  AND event_time > NOW() - INTERVAL 30 DAY
  AND user_status = 'active'
  AND subscription_type IN ('premium', 'vip');

归一化映射规则（分段线性）：

REACH_SCORE = 
  CASE 
    WHEN raw_value < 5000     THEN 1
    WHEN raw_value < 10000    THEN 2
    WHEN raw_value < 50000    THEN 3
    WHEN raw_value < 100000   THEN 4
    WHEN raw_value < 500000   THEN 5
    WHEN raw_value < 1000000  THEN 6
    WHEN raw_value < 5000000  THEN 7
    WHEN raw_value < 10000000 THEN 8
    WHEN raw_value < 50000000 THEN 9
    ELSE 10
  END

内联 SVG：Reach 维度定义流程