渠道对比组件使用说明

最后更新于:2019-01-09 18:55:01

快速了解渠道对比组件

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)

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

Step2 :在弹出的窗口中,选择渠道对比组件

Step3 :系统会根据您的埋点情况,自动为您生成渠道对比组件

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

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

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

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Android 全埋点iOS 全埋点)。

  • 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:
    $Web浏览页面的发生次数/人数,按照用户属性的广告系列来源($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
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
  • 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
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。