New Users

定义

New Users 是新用户数，表示在指定统计周期内第一次访问、注册或被识别为新用户的人数。

在电商中，新用户可以有不同定义：

• 第一次访问网站或 App
• 第一次注册账号
• 第一次下单
• 第一次完成支付

一句话理解：New Users 衡量业务新增了多少潜在客户。

为什么重要

New Users 是获客增长的基础指标。没有持续的新用户进入，业务很容易依赖老用户复购，增长天花板会变低。

但 New Users 只代表“新增入口”，不代表新增价值。真正重要的是：

• 新用户是否浏览商品
• 是否加购
• 是否首购
• 是否复购
• 是否带来正向 LTV

Growth 团队需要把 New Users 和 First Purchase Rate、CAC、LTV 一起看。

Growth 漏斗位置

New Users 位于 Acquisition 层，并连接 Activation。

典型路径：

New Users -> Activation -> First Purchase -> Repeat Purchase -> LTV

计算公式

基础公式：

New Users = count(distinct user_id where first_seen_date is within period)

注册新用户：

New Registered Users = count(distinct user_id where registration_date is within period)

新购买用户通常不叫 New Users，而更适合叫 New Buyers：

New Buyers = count(distinct user_id where first_purchase_date is within period)

统计口径

New Users 最大的问题是身份识别。

必须明确：

• 按设备 ID、Cookie、手机号、邮箱还是账号识别
• 清除 Cookie 后是否重新计为新用户
• Web 和 App 用户是否打通
• 游客访问是否计入
• 注册用户和访问用户是否分开
• 机器人和异常访问是否过滤

推荐口径：

• Acquisition 分析看 New Visitors 或 New Users
• Activation 分析看 New Registered Users
• Revenue 分析看 New Buyers

示例

某周数据：

• New Users: 20,000
• New Buyers: 2,000

则新用户首购率为：

First Purchase Rate = 2,000 / 20,000 = 10%

如果 CAC 为 50 元，LTV 为 120 元，这批新用户可能值得继续扩量；如果 LTV 只有 30 元，则获客质量有问题。

SQL 思路

计算每日新用户：

select
  first_seen_date as dt,
  count(distinct user_id) as new_users
from users
group by 1
order by 1;

计算新用户首购率：

with new_users as (
  select user_id, first_seen_date
  from users
),
first_purchase as (
  select user_id, min(date(order_paid_at)) as first_purchase_date
  from orders
  where order_status in ('paid', 'shipped', 'completed')
  group by 1
)
select
  nu.first_seen_date as dt,
  count(distinct nu.user_id) as new_users,
  count(distinct fp.user_id) as new_buyers,
  count(distinct fp.user_id) * 1.0 / count(distinct nu.user_id) as first_purchase_rate
from new_users nu
left join first_purchase fp on nu.user_id = fp.user_id
group by 1
order by 1;

Dashboard 展示

建议展示方式：

• New Users 趋势图
• New Users by Channel
• New Users to New Buyers Funnel
• CAC by Channel
• New User Cohort Retention
• New User LTV

可视化建议：用 Cohort 图追踪每批 New Users 在 7 天、30 天、90 天内的首购和复购表现。

如何优化

优化 New Users 不能只追求更多注册或访问。

常见方向：

• 找到高购买意图渠道
• 优化 SEO 品类页和商品页
• 降低首访理解成本
• 提供合理首单激励
• 缩短从访问到商品浏览的路径
• 对新用户做分层 onboarding
• 用 CAC 和 LTV 控制获客质量

新用户增长最重要的判断不是“来了多少”，而是“来了以后有没有形成可持续价值”。

常见误区

• 把新访问用户、新注册用户、新购买用户混在一起。
• 不处理 Cookie 清除和多设备问题。
• 只看 New Users，不看首购和复购。
• 用低质量渠道买来大量新用户。
• 不按渠道计算新用户 LTV。

相关指标

• Traffic
• Sessions
• CAC
• Activation Rate
• Signup Rate
• First Purchase Rate
• Retention Rate
• LTV

面试题

1. New Users 可以有哪些定义？
2. 为什么 New Users 不等于 New Buyers？
3. 如何判断新用户质量？
4. 如果 New Users 增长但 First Purchase Rate 下降，你会怎么分析？
5. 新用户 Cohort 应该如何设计？

企业案例

一家电商在社媒渠道获得大量 New Users，但首购率很低。分析后发现：

• 内容吸引的是泛兴趣人群
• 落地页没有直接承接商品购买需求
• 首单优惠不清晰
• 新用户需要多次访问才理解品牌价值

团队将内容落地页改成“问题场景 + 商品集合 + 首单权益”，并按渠道追踪 New Users 到 New Buyers 的转化，最终减少无效获客。

PPT Notes

• Slide title: New Users: 获客增长的起点
• Key message: New Users 需要通过首购和复购验证质量
• Visual: New Users -> New Buyers -> Repeat Buyers
• Speaker note: 强调新访问、新注册、新购买必须分开定义