首先，要利用数据分析来了解新用户的行为和特点。可以通过分析用户的访问路径、点击行为、停留时间等数据，找到新用户在使用产品过程中可能遇到的问题或瓶颈。同时，也可以通过数据分析找到用户流失的关键节点，比如注册后流失、第一次使用后流失等，从而有针对性地改进。
其次，可以通过用户反馈来了解用户的真实感受和需求。可以主动收集用户反馈，比如通过问卷调查、用户访谈等方式，了解用户对产品的满意度、使用体验以及存在的问题。同时，也可以借助社交媒体等平台来收集用户的意见和建议，及时发现和解决问题。
综合数据分析和用户反馈，可以采取以下措施来改进新用户留存率：
优化产品体验：根据数据分析和用户反馈，优化产品界面设计、功能设置，提升用户体验，降低新用户的学习成本。强化用户引导：通过数据分析找到用户流失的关键节点，设计引导页面或者引导功能，帮助新用户快速上手并理解产品的核心功能。设计个性化服务：根据用户行为数据和反馈，设计个性化的推荐服务或定制化的用户体验，提升用户粘性和满意度。加强沟通互动：建立用户反馈渠道，及时回应用户的问题和建议，增加用户参与感和忠诚度。持续改进优化：定期分析用户数据和反馈，持续改进产品和服务，保持竞争优势。例如，某电商平台通过分析用户行为数据发现，新用户在注册后未完成首单的情况较为严重，经过调研发现是因为新用户对平台信任度较低。平台针对这一问题推出了首单优惠活动，并在注册后及时弹出引导页面，提醒用户参与活动，从而成功提升了新用户的留存率。