1. 首先要確定好要研究的用戶路徑由哪些步驟構成，這個可以借助工具統計分析。不同的平臺用戶進入的路徑不同，所以要考慮用戶可以從哪些平臺進入你的頁面。一般包括瀏覽器、App入口、微信公眾號等等，主要是看流失的用戶集中于哪一種渠道？
2. 將每個步驟量化為產品中具體的頁面或按鈕或其他可以被統計的行為。例如訪問商品詳情頁——點擊添加購物車——訪問結算頁面——點擊支付——訪問支付成功頁。比如是注冊環節用戶流失率高，那就看看是不是注冊步驟太復雜，導致用戶注冊了一半就離開了。
3. 將以上用戶行為進行代碼埋點（可借助第三方工具或自行統計）。比如網站的競品、用戶常訪問的論壇和網站等，通過用戶行為分析用戶在網站中的行為。比如用戶的跳轉率，用戶是否在注冊頁面流失？或者是比較看重喜歡待在某個頁面，找出用戶最關注的點在哪。
4. 通過漏洞視圖查看分析以上埋點行為事件的轉化率、流失率，找到流失用戶的渠道。通過觀察用戶的流失數據，從數據中發現和總結規律。比如是否在某個時間段（比如改版，或者是添加了某個新功能）用戶開始流失、在什么節點達到最高峰，或者是集中在某一個時間點，這段時間內有什么特別的事發生？
5. 分析：最基本的分析是哪一個步驟的流失率比較多，分析原因（也可能完全是猜測）是非活躍用戶還是活躍用戶，這些用戶有沒有共性或者特點，是哪一人群體，分別是什么用戶（男性用戶還是女性用戶），有沒有哪件事觸發了他們的敏感點、或者是為了指標曾刷過數據等等。
6. 當然，如果要精益數據分析，還應該綜合考慮流失用戶來源（比如來自某個不搭調的廣告）、終端設備（比如頁面不兼容某種手機）、用戶分群（比如只女性用戶轉化率高男性用戶轉化率低）等等。了解是什么類型的用戶在流失，流失用戶的有共性和特點是什么。
7.最關鍵的步驟是進行驗證。此時可以用電話回訪、電話、短信、郵件、實地走訪、問卷卡片測試、5Why工具、競品對比等方式接觸用戶，然后思考優化方式。
最后著手改進，并且進行評估，看改進的效果如何，最后進行改版或者修改運營策略。總之數據分析的循環流程就是：
—>明確問題——查看數據——發現差異——分析原因——進行驗證——著手改進——評估改進效果—>>