在解决新用户留存问题时，数据分析和用户行为研究是非常关键的工具。首先，通过数据分析可以深入了解用户的行为模式，包括用户的访问路径、停留时间、点击量等，从而找出用户流失的关键节点。其次，可以通过用户行为研究来探索用户的需求和偏好，了解用户对产品的认知和体验，从而优化产品设计和服务。
具体的方法包括：
数据分析工具：利用数据分析工具如Google Analytics、Mixpanel等来收集用户数据，进行用户行为分析和漏斗分析，找出用户流失的关键环节，优化用户体验。
A/B测试：通过A/B测试来比较不同版本的产品或服务对用户留存率的影响，找到最有效的方案。
用户调研：可以通过问卷调查、深度访谈等方式，了解用户的需求和痛点，从而调整产品定位和功能设计。
用户行为分析：通过用户行为分析工具，如热力图、行为路径分析等，深入了解用户在产品中的操作习惯和偏好，发现潜在的问题和改进点。
持续优化：根据数据分析和用户研究结果，持续优化产品和服务，提升用户体验，增加用户粘性和留存率。
例如，某电商平台发现新用户在注册后未完成首次购买的情况较多，通过数据分析发现注册流程繁琐、优惠券使用复杂等问题，进而优化注册流程和优惠券规则，提升新用户的购买转化率。
综上所述，通过数据分析和用户行为研究，可以深入了解用户需求，找到新用户留存的潜在问题，并提出针对性的解决方案，从而提升新用户的留存率和用户体验。