3. Reach 指标拆解：目标用户群识别、活跃用户数估算、覆盖百分比计算

3.1 适用场景

• 使用 RICE 评分对需求池中的功能/特性排序时，需要量化 Reach（到达用户数）维度。
• 权限模块的改动（如新增角色、调整数据隔离范围）影响特定用户群体，需评估影响面。
• 产品或运营需要预估某权限功能上线后，7 天内活跃用户中有多少比例会接触到新能力。

3.2 前置条件

序号	条件名称	说明
1	产品需求文档（PRD）	明确权限功能的目标用户画像（如企业管理员、部门经理、普通员工）
2	用户分群数据	现有用户的角色、部门、区域等属性标签，以及近 7 天/30 天登录活跃数据
3	MAU/DAU 统计报表	月度活跃用户数、日均活跃用户数，用于估算活跃用户总数
4	权限体系文档	当前各角色、权限组覆盖的用户范围，避免重复计算或遗漏

3.3 操作步骤

1. 识别目标用户群
   根据 PRD 中“受影响的用户角色/场景”，列出所有可能使用新权限功能的用户分类。
   
   示例：若新增“跨部门报表查看权限”，目标用户群 = {总经理, 各部门主管, 数据管理员} 共 3 类。
2. 获取各类用户的实际数量
   从用户分群系统（如标签引擎、SQL 查询）拉取每个目标角色下的唯一用户数。记录到“目标用户清单”中。
3. 提取活跃用户数
   对每个目标角色，查询近 7 天内至少登录 1 次的用户数作为“活跃用户数”。若团队使用 MAU 口径，可取近 30 天活跃数。
4. 计算覆盖百分比
   公式：
   

   覆盖百分比 = (所有目标角色的活跃用户数之和) / (平台总活跃用户数) × 100%

   注意分母应使用与分子相同的时间窗口（如均为近 7 天活跃用户数）。
5. 校准与扩展
   检查是否有重复计数的用户（同一用户同时属于两个目标角色）。去重后再算覆盖百分比。如需要，按权限层级进一步细分为“全部可见”“部分可见”“不可见”三个子覆盖百分比。

3.4 输入输出物

类型	名称	格式/说明
输入	PRD + 用户分群数据	文档 / CSV / 数据库表
输入	活跃度统计表	近 7 天/30 天活跃用户明细
输出	目标用户群清单	包含角色、用户数、活跃用户数
输出	Reach 估计算表	Excel / 内部工具表，含覆盖百分比及去重结果

3.5 责任边界

• 产品经理（PM）：提供目标用户画像，确认覆盖百分比的时间口径（7 天 vs 30 天）。
• 数据工程师/BI：从数据仓库提取目标角色下的用户 ID 列表（去重）、活跃状态标记。
• 权限架构师：验证角色划分是否与权限模型一致，避免因角色定义模糊导致 Reach 估算偏差。
• 项目经理：记录最终 Reach 值（整数、百分比）并填入 RICE 评分表。

3.6 记录材料

• “目标用户群-活跃用户数-覆盖百分比”计算工作簿（.xlsx 或 .csv）
• 角色-用户映射表截屏或 SQL 脚本留存（用于后续审核和追溯）
• Reach 维度评审纪要（记录口径选择、去重逻辑、争议处理结果）

3.7 异常处理

异常场景	处理方式
目标用户群包含未定义角色	与 PM 确认角色定义，补充到权限模型中再重新提取用户数
活跃用户数口径不一致（PM 用 7 天，数据组用 30 天）	统一以 7 天为标准；若 PM 坚持 30 天，需在记录材料中备注原因
用户在不同角色下重复统计	使用用户唯一 ID 去重，按“每用户仅计一次”原则重新计算覆盖百分比
总活跃用户数尚未出统计	采用前一个完整周的数据作为临时基数，标注“预计更新日期”
权限功能涉及外部用户（如合作伙伴账号）	额外拉取外部用户表，与内部用户分开计算，最终 Reach 值拆分为内部覆盖与外部覆盖

3.8 验收标准

• 目标用户群清单中的每个角色都能对应到权限体系文档中的明确角色。
• 活跃用户数数据来源可回溯（SQL 脚本或 BI 快照时间戳）。
• 覆盖百分比计算过程清晰，去重逻辑在记录材料中可重现。
• 最终 Reach 值（整数+百分比）已正确填入 RICE 评分表对应单元格。
• 相关评审人员（PM、数据工程师、权限架构师）在记录材料中签字/确认。