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
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，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。
以PCU（最高同时在线人数）统计为例。在网络游戏领域内，PCU是游戏系统运维中衡量系统运行压力的重要指标，也是游戏受欢迎程度的考量指标。然而，有时玩家已经退出游戏，但是连接还在，此时前端采集是不准确的。这样的数字不能正确衡量服务器机器的负载情况、数据库的压力情况等。如此在后端（服务器）埋点最为精准，数据延迟和丢失的情况几乎不存在。
2、前端埋点无法应对灵活游戏场景的分析需求。
如果要调整玩家行为事件，如任务副本及其它们的属性采集方案，前段埋点需要修改客户端的代码，则需要一定的事件周期来发布新版本。例如，NPC（非玩家控制角色）状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据，这些前端埋点是无法统计到的，而在后端采集数据可根据实际情节灵活完成数据统计工作。
如何通过提升留存实现突破性增长？
要实现突破性增长的前提是流量高、留存高。流量高低不在产品经理重点需要解决问题的范畴，而决定留存率高低则是一款产品的核心功能和用户体验决定的，这也是所有实现突破性增长企业的产品经理最需要解决的问题。
在游戏行业里面，玩家在游戏中获得的核心价值是“体验”。玩家的体验折射在游戏上反应的用户的心理状态。如果体验高于用户的心理预期，就会增加用户对游戏的忠诚度，即黏性。当玩家通过视频、文字、图片等传播素材被游戏吸引进而体验游戏时，接下来相对较短的时间内，玩家所感受到游戏内容、感知价值、满意度代表着玩家要不要继续“体验”。“体验”背后的用户行为研究是判断玩家流失的关键。
游戏行业十分重视用户在注册后15分钟内的游戏体验以及次日留存。因为15分钟的玩家首次体验，产品经理可以借此判断玩家在游戏中遭遇的“卡点”；而次日留存率反馈出玩家第二天还会重新启动游戏的意愿度。总之，在游戏产品稳定之前，这两个指标自身是一个非常强大的“诊断工具”，它一定程度上暴露了游戏产品是否存在问题的表面症状。
该游戏公司其中一款游戏《卡片怪兽》，通过数据分析将次日留存提升了5%。主要的过程是这样的，首先通过漏斗分析功能，首先查看用户注册后在游戏中每一个关卡的通过情况。如下图。（注：因涉嫌商业机密，以下数据均为虚拟。）
图2 新注册用户进行各游戏步骤所留存用户的比例
产品经理可以点击上图中各个环节的数字，查看漏斗中每一步骤的玩家明细列表，如玩过 NO.3战斗的人群。然后通过用户分群功能，将漏斗中玩过不同战斗关卡的用户进行分群并命名。例如，将新注册用户进行到战斗NO.3阶段的留存用户进行分群，命名为“战斗NO.3”。
之后通过留存分析，产品经理观察通过不同关卡的各用户群体的次日留存情况。下图以“战斗NO.3”分群为例，展示了该用户群体的次日留存情况。
图3 “战斗NO.3”群体的次日留存情况分析
如上，当全部了解了通过不同关卡的各用户群体的次日留存情况后，游戏设计者发现规律：玩家注册后所进行游戏阶段越深入，次日留存会越高。尤其是当玩家注册后，经过战斗阶段并进行到“天梯任务1”阶段的玩家群体，次日留存高达80.1%。这说明游戏任务体验的越深入越能够提升游戏玩家黏性。针对此数据分析结论，该游戏公司产品经理在进行产品优化时，重点针对任务相关系统进行了三方面的优化：
将任务开始时间前置，从而提升达到天梯任务这一环节玩家人数的比例；
将任务提示进行优化，如以更加明确的方式提醒玩家“你将收到一个任务”。
领取优化，完成任务后在战斗结束时跳出“领取优化”的页面。
经过上述优化后，通过进一步分析，游戏玩家整体次日留存率提升了5%。
上述提升玩家留存方式应用场景只是游戏产品设计和优化过程中，实现数据驱动的多元化应用的冰山一角。当游戏团队搭建全面科学的数据基础后，实现玩家活跃度与留存率的提升、延长玩家的生命周期等。
