在经济管理领域，提高新用户留存率是企业非常关注的一个问题。个性化推荐和建议是一种有效的方式来增加用户留存率。以下是一些具体的方法和建议：
数据分析：首先需要收集和分析用户的行为数据，包括浏览记录、点击记录、购买记录等。通过数据分析可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯和偏好，从而为用户提供个性化的推荐和建议。
智能推荐系统：建立一个智能推荐系统，根据用户的行为数据和偏好，为用户推荐相关的产品或服务。推荐系统可以采用协同过滤、内容过滤等算法，不断优化推荐效果。
个性化营销活动：针对不同用户制定个性化的营销活动，比如针对购买了某一类产品的用户推送相关产品的促销信息，或者针对长时间未活跃的用户发送激励活动。
A/B测试：通过A/B测试来验证个性化推荐和建议的效果，不断优化推荐算法和营销策略。可以根据测试结果调整推荐内容、推荐位置等参数。
案例分析：某电商平台通过分析用户的购买行为和浏览记录，利用智能推荐系统为用户推荐个性化的商品。根据用户的偏好和购买历史，系统能够准确预测用户的购买需求，并在用户登录后的首页或相关页面展示推荐商品。经过一段时间的实践和优化，新用户的留存率明显提高，用户的购买转化率也有所增加。
综上所述，通过数据分析、智能推荐系统、个性化营销活动和A/B测试等手段，可以提高新用户的留存率，增强用户粘性，促进企业的持续发展。