网站新老用户分析已经成为网站分析中最常见的用户细分方法，也是网站分析中用户分析的重要组成部分。 Google Analytics 中新用户和老用户的名称分别为NewVisitors 和ReturningVisitors。同时，在细分维度上还提供了很多新用户比例的指标。简单来说，新用户是第一次访问网站或第一次使用网站服务的用户；老用户是指曾经访问过网站或使用过网站服务的用户。网站的老用户一般都是网站的目标用户甚至是忠实用户。他们的粘度比较高，也是给网站带来价值的主要用户群体；而新用户则意味着网站业务的发展，是网站价值不断提升的原动力。前提。可以说，老用户是网站生存的基础，新用户是网站发展的动力。因此，网站的发展策略往往是在留住老用户的基础上不断增加新用户。首先，需要明确新老用户是如何定义和区分的。如果是基于访问，一般都会使用cookie。与Google Analytics类似，一些访问字段会被记录在用户的cookie中。如果该字段大于1，则说明该用户不是第一次访问，是老用户；有些网站可能会根据用户的注册和登录来区分新老用户，**注册成为网站用户的为新用户，再次登录的为老用户。用户名或ID通常用于识别用户。如图6-4所示，可以通过柱状堆积图来展示新用户数和老用户数的变化情况。叠加的结果就是网站用户总数的变化。结合新用户占比的折线，通过分析网站新用户数量和占比的变化，可以直接反映网站在营销推广方面的效果。对新用户的分析可以掌握网站的发展状况，但网站的基础在于老用户，所以有时需要单独分析老用户的数据。我之前遇到过一个问题。网站经常通过一些推广策略来吸引流量。这些促销活动可能会吸引一些新用户加入，新用户比例也会相应提高，但网站的转化率却在逐渐下降。因此，网站运营者需要弄清楚转化率的下降是否是由于网站的性质造成的，或者是新用户比例的增加导致了整体转化率的下降。转化率一直是网站上比较敏感的指标，因为它直接关系到目标和业绩，如果事实证明转化率的下降不是因为推广，而是网站运营的问题，那么运营商显然需要尽快发现并解决问题。所以这里我们需要区分新老用户的转化率。网站推广带来新用户。新用户转化率不高也是可以理解的。如果新用户占比继续增加，转化率的下降幅度将会继续降低。相对而言，新用户的转化率不会很高。也就是说，网站的老用户基本稳定，如果网站本身没有问题，老用户的转化率也应该保持稳定。对新老用户的转化率进行细分可以帮助我们回答这个问题。图6-5展示了1月份前几天每天细分新老用户的网站转化率变化趋势，同时还添加了新用户占比的数据。从图表来看，1月4日之后整体转化率走势如下： 出现了明显下降，同时新用户占比明显上升。可能是网站又推出了新一轮的促销活动。我们需要分析整体转化率的下降和网站的推广是否有必然的联系，所以我们需要对新老用户的转化率进行细分。上图中，老用户的转化率几乎保持不变，而新用户的转化率也从1开始下降，3月4日之后，所以通过用户细分后的转化率趋势分析，可以基本上可以判断，网站整体转化率的下降是由于网站推广带来的新用户转化率低，与网站本身无关。运营无所谓。

所以还是那句话，老用户是网站建设生存的基础，新用户是网站发展的动力。对老用户数据进行细分，可以分析网站目前的基础是否扎实，同时排除网站营销推广的干扰；细分新用户数据可以分析网站营销推广引入的流量质量，同时杜绝基于原始积累的“吃老本”的情况。