导读：产品经理平时通过哪些方法来判断竞品新版本的改动是否正确？
带着问题，我们看一下产品界的大拿们是如何做的。
1、明确自有产品定位及优势
判断竞品新版本改动，是否参考，其实目的还是找到自己想要什么？
首先，不要盲目去看竞品，你产品核心定位是什么？比如你是个社交软件，那是强熟人关系，还是弱陌生人关系？想清楚后再去找竞品。陌陌要跟着微信跑，相信不会活到现在。
其次，找到一个真正的对手（产品诉求跟你一致的时候）。要关注的不是特别小的细节，而是产品大思路。小细节改来改去其实意义不大，更重要的是是否坚持自己产品定义的核心诉求。比如当初米聊摇一摇，摇了一次性出来多个对象，微信坚持只出来一个对象，那如何说明是对还是错呢？
另外，学会了解和分析数据。米聊摇一摇从一个结果变成多个展现，乍一看用户点击率绝对上涨。那么你要看的是这个功能解决的需求是否是你产品想表达的？你希望用户在这里快餐消费，那你做的就是对的；你希望用户在这里温水煮青蛙，那微信坚持少结果、多频次的思路就应该坚持下去。
所以，产品功能迭代，很多时候无所谓对与错，更重要的是是否在你产品核心诉求的那条主线上。在，就做；不在，就果断做减法。
确定改动的功能点，并进行优先级排序
两个版本比较。这里需要保存主要竞品的历史版本文件。设想如果是你的产品，对这些功能点如何进行优先级排序。这里可以用运营的AAARR模型分析，预测改动后的用户量变化趋势。
回归核心需求点
对核心需求的满足有没有本质提高，如何提高了？主要包括以下几个核心问题：用户当前无法快速有效的完整解决；问题不可避免；用户抓狂的需要解决这个问题；解决了，但是感到质量低下。
分为两个部分，数据验证和假想验证，确实数据可信，但是难以总结。因为本身每个产品的改动应该都是“基于数据”的，基于这些数据，为了改变这些数据而做的版本改动（论坛SNS等）。往往这些数据的获得是滞后的，难以进行总结性的分析。
这些数据是片面的，不能代表标准用户群。
这些数据是零散的，不能综合分析。
假想+快速实验验证，单变量分析。
关注前3个核心改动点，假设放置在你的产品上，你的产品将会变成什么样？假设竞品没有做这几个改动，会对它的数据影响如何？
快速实验验证。即，利用自己的产品，用快速验证这些改动点。以当当读书举例：竞品做了买其他商品送电子书活动，以扩大电子书客户端的数据。为了验证这个改动，我们为一批购买了其他商品的，但未使用当当读书客户端的用户每人赠送了一本电子书，并推送了一条短信，统计客户端的下载激活量。
3、自身体验+网络意见去检验
