# 渠道对比组件使用说明

[快速了解渠道对比组件](https://www.sensorsdata.cn/school/video/349093fc3addbf413741e4e3117e7f0e)

## 1.渠道对比组件可以提供的信息

渠道对比组件可以帮助您自动生成以下指标：

* 网页类渠道指标
  * 不同渠道网站每日的访问次数、人数
  * 不同渠道网站每日的新用户访问次数、人数
  * 不同渠道网站每日的新用户次日留存
* App 类渠道指标
  * 不同渠道 App 的每日激活量
  * 不同渠道 App 的每日人均使用次数、人均使用时长
  * 不同渠道 App 的每日的新用户次日留存
* 通用指标
  * 不同渠道指定事件的发生次数、触发用户数、收益金额等自定义指标

## 2.渠道对比组件的作用

渠道对比组件可以快速提供以下信息：

* 根据访问用户量，新用户占比等指标，可以判断出哪个渠道的流量大，新用户占比高
* 配合收益相关的事件，可以快速计算出每个渠道的投资回报率（ ROI ）
* 根据留存，使用时长等指标，可以比较出哪个渠道的用户粘性好，产品贴合度高

通过以上指标的对比，可以对接入的渠道有较为具体的认知，清晰的判断出哪些渠道是明星渠道，需要增加投放力度；哪些渠道是需要减少投放的决定。

例子：渠道对比组件示例（数据都为模拟数据）

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/2hd8/bbec6bec528072534cb29108dc1a3b26622c6d44.jpg)

> 信息1：
>
> 从图中数据可以看出，该产品每日的访问来源主要由36kr，今日头条，地推，微信，百度和总体。
>
> 信息2：
>
> 其中百度的流量最大，为332人；36kr和今日头条渠道的新用户占比最多，为100%。 若您关注流量的大小，那么百度就是您最优秀的渠道；若您关注拉新能力，那么36kr和今日头条都是不错的选择。
>
> 信息3：
>
> 我们可以从新用户的次日留存，来得知用户在使用后对产品的整体感受，同时也可以侧面反映出推广的用户贴合度。 如果留存率很高的话，则证明该渠道推广的用户更符合您推广的产品定位，用户质量更为优质。
>
> 信息4：
>
> 目标事件，示例中选择支付订单作为目标事件，可以观察出每个渠道新用户发生支付订单的人数，支付产生的金额。 若您的公司比较关注用户的粘性，那么这里可以设置为一些与粘性相关的事件（比如：发帖，收藏等）；若您的公司关注营收，那么这里可以设置为一些收益相关事件（比如：支付，成单等）

## 3.配置渠道组件

### 3.1 添加渠道组件

#### Step1 ：在概览中选择 **新建组件**

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/qwc/f1820a556e30da334e048c88de13f001c5b3f28b.jpg)

#### Step2 ：在弹出的窗口中，选择**渠道对比**组件

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/t52/d1e6ced46fa3ada63500ddf6497ec9bb2ca6b21c.jpg)

#### Step3 ：系统会根据您的埋点情况，自动为您生成渠道对比组件

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/2ufv/6b0f0aa57ca24d90d5a397839fdbc619a0f5723d.jpg)

### 3.2 设置渠道组件

#### 设置入口

点击渠道对比组件右上角的更多按钮，可以进行组件的设置和删除

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/b9k/511c3ec04b133bd4f3e83570b0d0bff1c17205d9.jpg)

#### 基础设置

* 支持切换 App 和 Web 的渠道统计
* 支持自定义切换渠道标识属性

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/1h1n/f6cc8b57318e3c66e6d06a2508a28767e8fff856.jpg)

#### 高级设置

* 目标转化事件开关，可以控制整个组件中是否展示目标事件模块
* 选择目标转化事件，建议选择与收益相关的事件
* 支持添加目标转化事件的属性，建议选择收益金额，可以直观的观察出每个渠道的盈利能力

![](https://www.sensorsdata.cn/attachment/jpg/1c7k/f38651579f3ed5943ddd225e910336e81caa6698.jpg)

## 4.渠道组件的指标解释及计算规则

渠道组件的数据是基于全埋点的采集数据进行生成的，需要产品接入神策的全埋点（参考说明：[Web 全埋点](https://www.sensorsdata.cn/manual/js_sdk_autotrack.html)，[Android 全埋点](https://www.sensorsdata.cn/manual/android_sdk_autotrack.html)，[iOS 全埋点](https://www.sensorsdata.cn/manual/ios_sdk_autotrack.html)）。

* web 的数据基于 $Web浏览页面（$pageview）进行每日访问人数，访问次数的计算；
* app 的数据基于 $APP浏览页面（$AppViewScreen）进行每日访问人数，访问次数的计算
* 是否为新用户，基于事件属性中的是否首日访问（$is\_first\_day）进行判断
* 用户的注册渠道，默认为用户属性中的 广告系列来源（$utm\_source）作为标识，进行用户标记

#### web 类指标

* 全部用户的访问次数/人数：\
  \&#xNAN;**$Web浏览页面**的发生次数/人数，按照用户属性的**广告系列来源**（$utm\_source）进行分组
* 新用户的访问次数/人数：\
  \&#xNAN;**$Web浏览页面**的发生次数/人数，并且**是否首日访问**（$is\_first\_day）为真，按照用户属性的**广告系列来源**（$utm\_source）进行分组
* 新用户的次日留存：\
  初始事件 **$Web浏览页面**的用户次日进行 **$Web浏览页面** 的占比

#### app 类指标

* 全部用户的访问次数/人数：\
  \&#xNAN;**$APP浏览页面** 的发生次数/人数，按照用户属性的**广告系列来源**（$utm\_source）进行分组
* 新用户的访问次数/人数：\
  \&#xNAN;**$APP浏览页面** 的发生次数/人数，并且**是否首日访问**（$is\_first\_day）为真，按照用户属性的**广告系列来源**（$utm\_source）进行分组
* 用户使用时长：\
  \&#xNAN;**$退出App**（$AppEnd）的 **$启动时长**（event\_duration）的人均值，按照用户属性的 **广告系列来源**（$utm\_source）进行分组
* 新用户的次日留存：\
  初始事件 **$APP浏览页面** 的用户次日进行**$APP浏览页面** 的占比

#### 通用指标

* 新用户完成自定义事件的次数/人数：\
  自定义事件的发生次数/人数，并且 **是否首日访问** （$is\_first\_day）为真，按照用户属性的 **广告系列来源** （$utm\_source）进行分组
* 新用户目标事件自定义指标：\
  自定义指标的数值，并且 **是否首日访问**（ $is\_first\_day）为真，按照用户属性的 **广告系列来源**（$utm\_source）进行分组

## 5.数据偏差

由于渠道来源使用的是用户的属性（默认为注册来源），那么一个用户通过 A 渠道访问注册后，以后无论是通过任何其他渠道访问，只要没进行过手动的渠道更新，该用户都会被标记为 A 渠道用户,所以每个渠道的分组可能会存在一定的数据偏差。 但是，由于渠道对比组件主要功能是帮助筛选对比出优质渠道，所以该渠道分流的偏差属于可接受范围内。 若您想精确的得到每个渠道的每日访问量，可以在事件分析中手动进行配置分析。