1. 渠道对比组件可以提供的信息

渠道对比组件可以帮助你自动生成以下指标：

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。

示例：

通过上图中的渠道对比组件，我们可以洞察如下信息：

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。
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%。若你关注流量的大小，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。
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。
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。若你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）；若你关注营收，那么这里可以设置为一些收益相关事件（比如：支付、成单等）。

图中的数据均为模拟数据，仅供参考。

3. 配置渠道组件

3.1. 添加渠道组件

点击概览右上角的 +，然后选择 新建组件。
在弹出的新建组件窗口中，选择 渠道对比 组件。
进行 渠道对比基础设置。
1. 选择 时间范围
2. 选择 渠道来源类型，当前支持 App 和 Web 的渠道统计
3. 设置 组件名称
4. 选择 渠道标识名称
进行 渠道对比高级设置。目标转化事件，可以控制整个组件中是否展示目标事件模块，
点击确定按钮。

3.2. 设置渠道对比组件

点击 渠道对比组件 右上角的 更多按钮 ···，可以对组件进行设置和删除操作。

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（可参考 Web 全埋点、Android 全埋点、iOS 全埋点）。

Web 的数据基于 Web 浏览页面事件（$pageview）进行每日访问人数、访问次数的计算。
App 的数据基于 App 浏览页面事件（$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。

4.1. Web 类指标

全部用户的访问次数/人数：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（$utm_source）进行分组。
新用户的访问次数/人数：Web 浏览页面 的发生次数/人数，并且 是否首日访问（$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。

4.2. App 类指标

全部用户的访问次数/人数：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（$utm_source）进行分组。
新用户的访问次数/人数：App 浏览页面 的发生次数/人数，并且 是否首日访问（$is_first_day）为真，按照用户属性的 广告系列来源（$utm_source）进行分组。
激活用户数：App 激活 的发生次数/人数，并且 是否首日访问（$is_first_day）为真，按照用户属性的 广告系列来源（$utm_source）进行分组。
用户使用时长：退出 App（$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。

4.3. 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。若你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。