当产品已完成了从0到1阶段端，步入发展期的产品该如何进行产品升级、产品线扩展以及产品组织匹配，从而实现用户突破性增长的角度呢？文章通过行业实践给各位产品经理一些参考

　　产品经理：在产品优化时，如何保障用户的突破性增长？

　　以游戏行业实践为例

　　一名优秀的产品经理在进行一款新产品设计之初，通常需要解决以下三大基本问题：

产品的市场定位：公司及现有产品，现阶段在行业内的基本情况和位置？需要通过一系列的行业背景信息、竞争信息的分析，从而，帮助产品经理更好的进行产品开发定位。

企业经营目标：公司的短期目标和长期目标是什么样？新产品在现有产品组合中充当着什么样的角色，对于公司短期经营目标和长期战略目标有什么样的影响，未来整体的产品组合是否能配合公司长期的可持续发展。

全生命周期产品理念：新产品或重新定位后的产品，解决的是哪类核心用户群体的什么需求？现阶段需求？长期需求引导？任何一款新产品都是要服务于用户需求的，这也是一款产品需要体现的核心价值，并且在不同产品生命周期管理时，需要不断强化和完善。

　　任何一款新产品上市，都会经历概念化、产品创造、商品化这三个初期阶段，在这些阶段里面都会面临各种可能发生的状况。因此，产品经理在早期进行产品规划和设计时，需要结合市场整体情况、企业经营目标、用户需求和现有产品组合等方面综合考虑：

　　图1 产品定位与市场匹配增长趋势图

　　一名优秀的产品经理，在解决上述三大基本问题后，马上就需要思考如何进行产品设计和规划了，本文不会涉及产品初期设计和规划的基本方法。

　　本文重点32阐述，企业已有一款成型产品后，如何进行产品升级、产品线扩展、产品组织匹配，从而实现用户突破性增长的角度，通过行业实践给各位产品经理一些参考。以下将以游戏行业最佳实践为例（本文以行业实践学习为主，故隐掉公司名称）。

　　实现用户的突破性增长，产品经理必备技能——数据分析

　　要实现用户的突破性增长，首先要通过数据分析去了解产品功能使用深度、频度，用户体验反馈、用户行为习惯等等。只有了解这些对于产品基本使用情况，产品经理才能更好的进行后来的产品核心功能的规划、调整，以及整个产品生命周期的管理；明确哪些产品采用强化策略、哪些需要进行功能升级、哪些需要退市等等。

　　游戏行业的数据分析能做什么？抛开基础运营支持外，还包括渠道推广评估、用户流失原因分析、用户付费动机分析等方面。精细化产品运营对游戏玩家新增、留存、转化、收入等各环节都起到极大促进作用。从游戏复杂、琐碎数据中挖掘数据价值，对于产品经理不断进行优化游戏机制设计、场景设计、故事情节设计、位置和物品设计、界面设计等，也是游戏产品持续优化与改进、平台精细化运营的加持。

　　游戏类产品研发的成功关键在于保证顺畅、优质的玩家体验。在这一过程中该游戏公司不断将数据驱动理念贯穿游戏设计与测试的全流程。数据分析能够帮助游戏设计者不断还原真实的玩家游戏情境与玩家心理，让产品优化方向能够快速契合玩家需求。

　　围绕游戏产品的生命周期，数据分析第一步是数据采集与基础支持。该环节通常包括通过数据埋点的需求进行跟进与验收、数据仓库的搭建以及数据分析平台的搭建。在产品数据分析过程中，采用“前端埋点+后端埋点”配合的方式，从埋点开始保证数据采集的全面性与准确性。

　　准确性是一切数据分析的前提，通过服务器端提交的数据进行分析，进而对每个细化页面进行埋点，看到反常、不符合逻辑的数据，这时候要追问下去，开奖，所采集的数据是进行对比性判断、深挖玩家需求点、产品创新的根基。数据采集是构建数据平台的核心要素，不仅可以监控游戏数据的整体健康状况，更是对玩家行为进行深度分析的有力保证，从而提高玩家体验。

　　值得强调的是，创新产品具有一定的特殊性，每一款创新的产品都没有可以直接套用的数据标准，都需要产品经理实事求是地进行深入分析与洞察。对游戏行业而言，单纯前端埋点存在一些致命弊端。结合游戏的实际应用场景，笔者介绍一二。

　　1、玩家行为数据前端采集不全面、不准确，错误的数据易导致决策的非科学性。