我们可以看到16年1月的购买用户

下来，我们用每一格的数字除以此排出现的第一个数字，得到所谓的留存概念。例如：

我们可以看到16年1月的购买用户，第二个月留存（次月复购）是30%，3月是8%。2月新增用户，次月留存为9%，即只有9%的用户在第二个月进行了购买。横向看，我们发现3-5月获取的质量比较优质，其留存（复购）比较好，维持在比较高的水平，可能是公司发现了获取用户的优质来源，亦或者是对其进行了有针对性的运营。之后用户的留存维持在比3-5月低，但是还是比较稳定的水平，可能是单一渠道优质的量已经比较枯竭，因为公司业务量有了不错的成长。

以订单和金额为维度，也可以做类似的留存分析，这些读者们都可以再自己摸索下。

我们用每一格的数字除以此列出现的加总数据，可以得到用户、订单（略）和金额的结构：

竖着看，可以看到当月的购买用户或者交易额中，由某个月获取的用户所做的贡献。以16年9月为例，购买用户中42%是当月第一次下单用户，58%是老用户。这42%的新用户只贡献了39%的交易额，而58%的老用户贡献了61%的交易额。这可能代表当月为了获取这些新用户，加大了补贴的力度，亦或是这些新用户的购买力（用户质量）偏低。再结合之前的留存分析，9月获取的用户留存维持在不错的水平，所以可能是由于对于老用户唤起做得比较好，导致老用户的购买贡献了较高的收入。

竖着看，我们发现3月的留存和10月留存明显比较差，原因可能是春节和国庆假期的影响，3月的留存差也可能是因为公司发展初期，数字不稳定。公司的业务可能存在明显的季节性。

接下来，我们用订单数除以用户数，用金额除以用户数，可以得到单用户订单数和单用户的消费额（ARPU）；用金额除以订单数可以得到单笔订单的金额：

我们可以看到，平均一个用户在一个月内会下2单左右，ARPU在150-250左右，每笔订单在100元左右。

从以上的分析里，我们能够看到，基于互联网与数据，传统的消费产业中还有大量的被改造空间。我们总说对于互联网创业者来说，最终提高一个行业的效率是最重要的，而在这里，效率就能够真切的被这些分析所提高。

所以，互联网给消费品领域带来了更多地数据维度，也就增添了更多地玩法。不管是创业者还是投资人，只要能更好地运用这些新东西，就能比别人取得更大的优势。