解读

面试官问的是“通道组合”而非单通道，核心想看三件事：

1. 你能否把业务目标翻译成可量化的覆盖率指标；
2. 你能否用数据方法拆解各通道的真实贡献，避免“重复计数”；
3. 你能否把结论变成可落地的迭代策略，而不是只报数。
   在国内实际工作中，通道通常指Push、短信、微信生态（订阅号/服务号/企微社群）、小程序订阅消息、抖音/快手站内信、支付宝生活号、线下扫码等。覆盖率提升必须考虑用户分层、频次疲劳、合规限制（如工信部一键退订、微信封禁规则），否则数字好看却伤品牌。

知识点

1. 覆盖率定义：统计周期内，至少被一种通道触达到的去重用户数/目标用户池总数；提升幅度=（组合后覆盖率－基线覆盖率）/基线覆盖率。
2. 增量贡献法：用T+1天延迟观测，计算“单通道唯一触达用户数”与“新增叠加用户数”，解决重复计数。
3. Shapley Value：从博弈论借用的公平分配模型，量化每条通道在组合里的边际贡献，避免“大渠道抢功”。
4. 疲劳度阈值：国内短信>3次/周、Push>5次/周，退订率呈指数上升，需在覆盖率与负向体验间找最优平衡点。
5. 合规过滤：必须剔除已退订、已拉黑、14日内投诉用户，否则覆盖率虚高，后续被运营商/平台封通道。
6. A/B框架：同批次用户随机拆组，保持用户画像、时间段、文案利益点一致，只看“通道差异”带来的覆盖率变化。
7. 成本视角：引入CPReach（每多覆盖一个用户的边际成本）=通道增量成本/增量覆盖用户数，决定预算是否加码。

答案

我采用“三阶七步”模型评估：

1. 定基线：取近28天无运营干预的静默期，统计各通道自然覆盖率，建立基准。
2. 圈人群：用RFM+生命周期分层抽样，确保样本覆盖高、中、低活，避免结果偏斜。
3. 设实验：同层用户随机分为实验组（多通道组合）与对照组（单通道或原组合），样本量用功效检验≥80%。
4. 跑增量：上线后24h内抓取各通道回执数据，用设备ID+手机号+UnionID做三方归一，计算去重覆盖。
5. 算贡献：用Shapley Value分配，举例——短信独覆盖80万、微信独覆盖50万、交叉70万，最终短信边际贡献=（80+70/2）/总池。
6. 看成本：同步拉出短信分条单价、微信模板额度占用、Push厂商计费，算出CPReach，若>用户生命周期价值5%则砍掉。
7. 迭代：每周复盘，把退订率、投诉率、GMV转化一并放进决策矩阵，覆盖率提升>8%、负向指标涨幅<1%即可全量。
   用该模型，我在上一家公司双11预热期，把Push+短信+企微社群组合覆盖率从42%提到61%，增量19个百分点，CPReach仅0.18元，退订率下降0.3%，最终大促当天召回用户GMV占比提升27%。

拓展思考

1. 当微信订阅消息灰度收紧、短信签名字数进一步压缩，如何用小程序客服消息+APP站内信+线下包裹卡做替补组合？
2. 对于高线城市年轻用户，短信打开率已低于6%，是否把预算挪到抖音站内信+小红书私信，但又要解决平台数据回流难题，如何设计埋点与归因？
3. 若公司战略从“覆盖率”转向“有效触达率”（即用户3秒内完成有效浏览），指标公式如何改写？是否需要引入眼动热点或滑动速度作为辅助信号？