往往会造成目标用户过于庞杂，将部分非目标客户也囊括其中，失去了我们进行目标客户筛选的本意，因此，运营商在群发的目标客户选择上，通常是采用多条件组合的方式。这种方式往往需要我们对市场细分、用户消费心理做更深入的研究，才能筛选出真正的目标客户群，进行有针对性的业务营销，而不至于将目标客户遗漏掉。
5、群发频次：这里我们谈到的群发频次，包含两类：一类是指：同一个用户，在某一时间段内，所接受的短信广告次数；另一类是是指：同一个业务宣传，在某一时间段内，呈现在用户面前的频次。
同一个用户，在某一时间段内，所接受的短信广告次数，我们习惯称之为“多重频次”。因为用户在这一时间段内所接受的短信广告，可能会有很多种类，其中有用户所不需要的，也有用户所需要的，因而多重频次的刺激中，可能会存在对用户有吸引力的信息，因而这在一定程度上“缓和”了用户的忍耐力。这往往会给我们带来一种错觉，即：用户对群发广告已经习惯了，不会反感了。但通过我们上面的分析，就可以看出，事实上，仅仅是用户的忍耐力被“稀释”掉了，而并非真的用户对频繁的群发广告无动于衷。
同一个业务宣传，在某一时间段内，呈现在用户面前的频次，我们称之为“单一频次”。即：同一业务推广内容，对没有响应的用户，在一段时间内反复群发。这是非常边缘化的一种群发推广手段，要么能持序激发起用户响应率的攀升；要么引发用户的反感，造成大面积的投诉。
在实践推广中，我们曾经做过“单一频次”的推广实验
我们的实验用户是2万使用短信业务，但没使用移动梦网业务的用户，我们通过恰当的业务宣传，在一定的时间段内，不断的对目标客户下发完全相同的广告内容。
通过实验可以看出，即使是广告内容相同，但重复不断的下发给目标用户，依然能持续带动用户的响应。这当中值得注意的问题是：首先，重复刺激的用户究竟是不是你的目标客户群？其次，不断对用户进行刺激的业务，究竟是不是用户所必须的？再有，重复刺激的频率如何？是每天一次，每周一次还是每月一次？
如果重复刺激的用户正是我们的目标客户群，而且正如我们所举例的，我们不断重复推荐的业务，是能够给用户带来实际优惠和切实利益的业务，那么，只要重复刺激的频率得当，用户的容忍限度通常会很大。从实际操作来看，我们认为，每周一次的刺激，通常是一个比较临界的刺激频率。间隔时间过短，那些通常不会响应的用户，在频频接到同样的业务信息时，会容易进行投诉；间隔时间太长，又失去了重复刺激的作用，不能起到强化用户印象，唤醒用户响应的作用。
我们利用“单一频次”进行业务推广的目的还在于，目标客户使用状况的千差万别，往往我们在进行业务推广时，用户正处于停机状态。这类用户，即使在复机后，也仍然无法收到停机状态时我们所进行的群发广告。因此，我们利用单一频次的推广，会重复不断的把曾经停机的用户覆盖到，从而起到针对所有目标用户进行推广的目的。
6、群发效果跟踪：由于群发推广的时效性强，目标针对性明确，数据库统计便捷。因此，比较容易进行事后的群发效果跟踪。
上文我们谈到，制约群发效果的因素包括：群发业务的选择、群发词的写作、群发时间的选择、群发目标客户的选择、群发频次等等。实际上，这仅仅是我们可控制的部分，另外还有诸多不可控因素，如：用户的关、停机状态、节假日因素、天气因素、用户所处地区信号、用户接收到群发广告时的心情、事务繁忙程度，等诸多细小，但却足以影响每个不同个体响应态度的因素。因此，业界至今也没有一个标准化模型，能够精确预测某一业务用户的响应率。
再有一个比较极端的事例，可以看出用户对群发的反应态度：早期各SP（包括部分运营商）在业务推广时，常常采用先后台默认以赠送方式，为用户批量开通某项业务，并下行短信告知，在月底前用户可发相应指令去关闭该业务，如不关闭，则次月起转收费。这种业务推广方式与用户主动发起的形式相反，因而称为“倒订制”（这也是一种严重侵害消费者权益的做法）。在这种形式推广之初，最终的沉淀用户（即未发送代码取消，而在次月变成实际扣费的用户）往往占到默认开通用户的80%以上。事后被扣费用户投诉，当被问起是否看到该信息，并为什么不进行关闭时，很多用户的第一反应是“忘了”，或“没在意”。由此我们也可以看出，即使是和用户切身利益相关的事，用户对群发的反应，依旧不积极。由此，我们推断出，群发的响应率，很大一部分程度上，也取决于用户的主观态度。
因此，在我们进行群发业务推广时，所能做到的，除了在可控制因素上，不断强化精细化营销，不断的将现有因素用好用足外，对于其他不可控因素，只能是部分的利用技术条件，部分的将其转化为可控因素，此外，并没有其他更好的办法。
以上是对群发效果制约因素的简要罗列与分析，以下我们将对群发效果分析的方式方法进行研究。
研究群发效果方法通常有：每百人上线率、每百人扩散率。
每百人上线率：基本计算公式为：（上线用户数/总用户数）×100%=每百人上线率。这个公式所包含的意思很好理解。同样，这也是我们在衡量群呼效果时最普遍采用的方法。这种方法的好处在于直观、易于统计和比较。但缺点是只看到了结果，并没有考虑整个实施过程中，所可能出现的其他因素，导致群发效果的波动。因此，在这个公式的基础上，我们又推导出另一个相对较为准确，但基本逻辑相同的公式：
（3天内上线用户总数/成功发送用户数）×100%=每百人上线率
这个公式的改动意义在于，首先分子部分，考虑到了用户的滞后响应。从实际操作来看，选择从群发之日起连续三天的上行总量更为客观；其次分母部分，充分考虑到了用户的关停机，以及短信/彩信网关的拥塞，造成目标客户内无法接收的事实。因而，对于上述计算公式分子分母的修正，则可以更精确的反映该业务的实际接收程度。因此，最终的统计效果也更接近于客观实际。当然，随着群发响应率的逐步下降，很多时候，我们都已经习惯用千分比来进行衡量。
每千人扩散率：这种统计并不常用，通常是对某些“病毒性”业务的市场推广做衡量。如“彩铃”、“彩话”等业务。这些业务的推广，往往是一个用户使用后，能带动其身边相关的一群人知晓并接受。就如同病毒般迅速扩散和蔓延。因而这样的业务，就有必要利用“每百人扩散率”来进行衡量。
这种群发的统计公式为：（一周实际用户数/三天内群发目标客户内上线用户数）×100%=每百人扩散率
这个公式里，我们对所要统计的用户总量的截止时间并不相同，其原因在于：该业务的扩散需要一定时间，从实际操作来看，一周的时间是一个比较符合客观实际的统计周期；而由于网关通常对短信的保留在72小时左右，因此，如果用户在72小时内尚未能开/复机，其后也将无法收到我们的群发广告，据此，我们将上线用户的统计周期定在三天内，也是比较符合客观实际的。
这个公式的意义，更多的是在于我们对所统计的业务市场前景的预测及考察。因为“三天内群发目标客户内上线用户数”往往只有成功发送的目标客户的5‰—10‰，因此，用该数据指导实际的群发，意义不是很大，但我们可以据此数据，对某些有“病毒”特征的业务，开展中远期市场预测，并制定相应规划。因此，这种群呼的统计分析办法，对我们而言，也还是有一定的实际指导意义的。
以上是笔者在实际营销工作中，所总结出的有关群发这一营销手段的一些思考，限于篇幅，无法将很多问题一一展开细述。欢迎各位业界同仁提出不同意见，共同探讨。