第4章 · Reach量化定义：区分日活、周活、月活用户触达口径，以及事件触发次数的统计方式

用户场景

业务问题

Reach 在 RICE 模型中代表“单位时间内有多少用户被功能触达”，但团队中普遍存在三种口径混淆：

口径	常见误用	对 RICE 的影响
日活 (DAU)	把“日活用户数”直接当作 Reach	严重高估短期功能覆盖，忽略低频用户
周活 (WAU)	用“周活跃用户”替代事件触发人数	口径过粗，无法区分功能级 vs 产品级活跃
月活 (MAU)	拿“月活跃用户”做功能决策	周期过长，掩盖功能冷启动阶段的真实触达
事件触发次数	把“PV/点击”等同于“触达用户数”	同一用户多次触发被重复计算，Reach 虚高

用户访谈 · 三组对话摘录

1. 数据工程师 · 老李：“埋点事件表里 event_name=‘chart_insert_click’ 每天有 6000 行，但 user_id 去重后只有 2100。你们要说清是要‘去重用户’还是‘总次数’，不然我两个都算。”
   → 启示：事件触发次数必须明确 count(distinct user_id) 还是 count(*)。
2. 运营经理 · 小蔡：“上周活动页有 1.2 万人访问，但其中 8000 人是老用户回访，真正新触达只有 4000 人。我觉得 Reach 应该只算‘首次触达’。”
   → 启示：触达口径需要定义 “首次触达” vs “周期内活跃” 两种模式。
3. 产品总监 · 大刘：“我只看 MAU，因为业务汇报要用月活。你们功能 Reach 也按 MAU 折算吧。”
   → 启示：管理者偏好 ≠ 量化准确，需要建立 口径转换桥接表。

需求拆解 · 三个量化层次

基于访谈，我们将 Reach 拆解为三个独立维度，每个维度对应不同的 RICE 决策场景：

维度	定义	适用场景
DAU-based Reach	过去 24h 内触发过目标功能的去重用户数	快速验证、A/B 测试、功能上线初期
WAU-based Reach	过去 7d 内触发过目标功能的去重用户数	功能迭代期、周报复盘、中频功能评估
MAU-based Reach	过去 30d 内触发过目标功能的去重用户数	季度规划、成熟功能、战略级特性评估
事件触发次数 (EVT)	单位时间内功能被触发的总次数（含重复）	负载评估、埋点校验、成本估算

方案表达 · 口径框架与事件统计规则

制定 Reach 量化四步法，确保产品、数据、运营三方对齐：

1. 确定时间窗口：根据功能节奏选择 D/W/M 基线。
2. 确定事件标识：指定唯一的埋点事件名（如 feature_x_complete）。
3. 去重规则：按 user_id 去重，同一个用户多次触发只计 1 次。
4. 事件触发次数统计：去重用户数 = Reach，总触发次数 = 负载指标，两者同时记录。

指标验证 · 埋点校验三步骤

通过以下验证确保口径落地无误：

1. 一致性校验：同时执行 DAU/WAU/MAU 三种 SQL 查询，确认 WAU ≤ MAU 且 DAU ≤ WAU 的层级关系成立。
2. 重复率检查：计算 EVT / WAU 比值，若该值 > 5 说明单用户触发过于频繁，需确认是否计入正确事件。
3. 抽样回测：抽取 200 个用户 ID，人工核查其时间窗口内的埋点记录是否与口径计算结果一致。

-- 示例：WAU 口径 SQL（BigQuery 方言）
SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) AS wau_reach
FROM
  `project.dataset.events`
WHERE
  event_name = 'chart_insert_success'
  AND event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)

验收标准 · 交付 Checklist

#	验收项	验收方式	通过条件
1	功能埋点同时输出 user_id、event_name、event_time、session_id	查数据表 schema	4 字段均存在且非空
2	DAU/WAU/MAU 三口径可基于同一事件回算且层级成立	SQL 断言测试	DAU ≤ WAU ≤ MAU
3	事件触发次数 (EVT) 与去重用户数分开存储	查看指标看板	两个指标独立展示
4	RICE 评分卡中 Reach 默认使用 WAU 口径	评审评分卡模板	字段注释写明“WAU-based”
5	埋点重复率 (EVT/WAU) 有监控告警阈值	配置检查	阈值 > 10 时触发告警

交付物模板 · Reach 口径定义文档

每次进行 RICE 评分前，必须填写以下模板并归档：

## Reach 口径定义卡

功能名称：__________________    版本：____    日期：________

1. 选定口径：□ DAU  □ WAU (默认)  □ MAU
   选择理由：_____________________________________________

2. 关联埋点事件名：________________________________________

3. 去重键：□ user_id  □ device_id  □ 其他（______）

4. 时间窗口：____ 天（若选 DAU 为 1，WAU 为 7，MAU 为 30）

5. 事件触发次数 (EVT) 同期值：______ 次

6. WAU 口径 Reach 值：______ 独立用户
   产品总 MAU：______  →  Reach 占比：______ %

7. 口径确认人（产品/数据/运营）：____ / ____ / ____