解读

面试官问“评分阈值”并不是想听“拍脑袋”或“二八法则”这么简单，而是考察候选人能否把用户分层→价值量化→资源ROI→动态调优做成一套闭环机制，并且能落地到国内常见的预算受限、人力有限、渠道成本高的真实环境。核心矛盾是：阈值太高，浪费高潜用户；阈值太低，补贴黑洞。因此答案必须体现数据驱动、业务敏感、资源博弈三重能力。

知识点

1. 用户价值模型：RFM、LTV、CVR、付费频次、裂变系数。
2. 资源成本模型：单用户补贴上限、人力跟进成本、通道费、机会成本。
3. 阈值设定方法：ROC曲线、Elbow法、贝叶斯最优停止、边际ROI=1临界点。
4. 国内特殊变量：安卓渠道包裂变套利、羊毛党画像、微信生态召回限制、大促节点预算突增。
5. 动态调优：A/B+n阶梯实验、贝叶斯更新、实时预算熔断、人群漂移监控（PSI>0.2触发再训练）。

答案

我采用“四层两控”模型，把阈值设定拆成可复用的流程：

1. 业务目标层：先对齐北极星指标。若本季度核心任务是提升付费ARPU，则LTV是主目标；若DAU承压，则30日留存权重上调。
2. 价值量化层：用RFM+LTV双模型打分，RFM解决短期转化，LTV解决长期回收。对国内安卓渠道，额外加入裂变系数（分享带来的免费新增）防止高裂变低付费用户被低估。
3. 资源成本层：算出单用户运营资源上限=（历史CAC×1.2）与（本季度预算/可运营人头）的较小值，再用边际ROI=1反推临界得分。举例：当短信+优惠券综合成本8元，LTV边际增益刚好8元时，对应得分即为初始阈值。
4. 阈值校准层：
   • 统计侧：用ROC曲线找到Youden Index最大点，确保精准率≥60%、召回率≥50%，防止过度漏损。
   • 业务侧：做三阶梯灰度（阈值±5%），观察7日回收率，若阈值-5%组ROI下降>15%，则锁定高阈值；若差异不显著，则下调以扩大人群。
5. 两控：
   • 预算熔断控：日维度实时监控，若当日补贴金额>预算池30%，自动抬升阈值5%，避免月初烧光。
   • 人群漂移控：每周跑PSI，若特征分布偏移>0.2，触发模型重训，防止节后羊毛党涌入导致阈值失效。

落地案例：在上一家公司K12直播课，用上述方法把高意向阈值从75分降到68分，运营人群扩大22%，单月GMV多收480万，整体ROI仍维持1.8，验证了模型有效性。

拓展思考

1. 多目标冲突时的阈值策略：当“留存”与“毛利”互斥，可采用帕累托前沿求解，给不同KPI设权重，用线性加和得分代替单一LTV，再寻最优阈值。
2. 资源异质化：短信、社群、电销成本差异大，可分通道设阈值，而非统一分数。例如短信通道成本低，阈值可下调10%；电销人力贵，阈值上调15%，实现通道级ROI最优。
3. 长周期品牌伤害：过度补贴虽短期达标，但会拉高用户价格敏感。可引入品牌健康分（NPS、差评率）作为约束，当品牌分下降>5%，自动抬升阈值并切换为非补贴内容运营，保证长期品牌忠诚。