在判定核心产品的过程中，初创企业以及成熟企业有着些许不同 。
对于初创企业而言，一方面，很多初创企业在企业早期都是通过单一产品进行PMF，在占据一定市场份额后，逐步展开产品矩阵 。另一方面，这个早期单一产品可能是后续其他产品的技术底座或者数据底座；对于这样的企业而言，将主力产品作为整个多产品组合的核心产品似乎成了唯一的选择 。
对于成熟公司而言，在占领某个新市场时，可能是多个产品同时面世发布 。这时我们可以从两个维度选择核心产品：
- 产品品牌及产品价值维度：目前客户价值最高、口碑最好的主力产品；
- 产品商业贡献维度：AURP值或用户数量高的高流水产品 。
在广告监测场景下，反作弊、渠道分析、转化分析是采购的核心功能，而后续的留存分析等分析模型是后续的精细化功能 。
高利润产品同样如此，商业贡献是相对于厂商自身而言的，这对客户而言价值有限；因为高利润产品并不一定代表购买这些产品的企业就一定具有更深的钱包深度以及购买意愿 。很多时候，高利润产品是主力产品的附加品，用以贡献利润，平衡收支 。
二、解析产品关联度在判定核心产品后，我们就要开始解析核心产品与其他产品之间的关联度 。联系是普遍存在的，关联的存在是具有价值的 。在进行解析产品关联度时，可以从产品/解决方案设计维度和运营分析维度进行展开 。
一方面，我们通过多个不同功能的产品来组成垂直或者横向的完整业务场景解决方案或者行业解决方案，进行产品的售卖；比如说企业数字化营销路径，一般会从用户行为分析开始，然后自动化营销、个性化推荐、个性化预测这样子的线性演进流程；或者企业上云路径，一般从云服务器开始，然后在研发运维场景围绕容器或者中间件的相关产品进行横向展开 。
那么，想要使得产品符合客户的业务发展路径，就需要产品经理、解决方案架构师针对特定行业或者业务场景，将行业理解体现在产品规划上，并将之设置成产品Roadmap，从而进行逐一地实现；或者以解决方案形式将横向或者存在递进关系的产品进行组合，加强产品关联度，并通过各种市场行为进行营销 。
另一方面，虽然我们可以通过产品规划以及设计解决方案加强产品关联度，但由于实际使用者或者企业所处阶段、使用情况、业务视角不同，用户在实际使用过程中可能使用的产品与我们所预估的产品组合不尽相同 。
以数据分析产品举例，当客户创建超过一定数量的用户分群后，他对于分群运营的需求逐渐提升，那么我们可能认为为客户推荐相关个性化自动营销产品可能是一个非常好的时机；或者，当客户建立了多个单独的事件分析图表，那么推荐相关漏斗分析模型或者留存分析模型，也许是他正在计划的下一步 。但也有可能，客户的需求就是到此为止，不会有更深的业务需求 。
虽然凭借行业经验，我们可以推测出客户进行交叉组合购买的部分可能，但实际上客户需要的并不止这些，抑或我们在进行主观推断过程中存在偏差 。
那么，为了更有效的进行验证，这就需要进行数据挖掘 。这里我们可以借鉴关联推荐的相关规则，简单讲解一下关联推荐，关联推荐具有三个核心数据：支持度，置信度，提升度 。
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