2024的求職環境可以用"已讀不回","石沉大海","崗位縮編"等關鍵詞概括,是以,如果幸運地有目标公司的面試機會,需要多花些心思準備,了解資料産品經理面試考察的目的才能知彼知己,旗開得勝.基于個人10餘年的資料産品從業及招聘經曆,分享給大家.
一、資料産品經理的選聘次元及應對方案
資料産品是産品經理在資料領域的一個垂直方向，對于候選人的能力要求必然要包括産品思維能力，此外最好還要具備一定的資料思維。
1.求職意願
對資料産品崗位的意願度是一個非常重要的标準，如果本來就是可有可無的心理，那即使拿到offer能好好實習或者踏踏實實學習資料産品能力的動力也不高，對于團隊來說，更希望選擇目标笃定，不斷朝着目标努力的人。
2.産品思維
關于産品思維沒有标準的定義，總結下來就是可以更深入的思考了解使用者問題，給出盡可能全面的解決方案，并推動産品實作預期結果。舉個例子，面試時問道，網際網路下半場，資料驅動營運是幾乎是每個企業的追求，如果讓你去做一款智能營銷産品，你準備怎麼做?不用想，這個問題肯定不會問你履歷上有過的實習或項目經曆，目的是為了考察面對一個新的問題時，你的解題思路是否清晰，是否展現了産品的思考方式。對于這類場景假設類的問題，可能你連智能營銷是啥都不知道，是以不要着急去作答，你可以通過幾個為什麼了解清楚業務場景，主要使用者群體，目前的解決方式是什麼，有什麼痛點，把問題審清楚。接下來就是解題過程了。
第一步，背景目标。通過需求溝通調研了解到目前産品、營運等業務同學有很多使用者分層精細化營運需求，但是目前的方法主要是給資料團隊提需求進行資料調取，流程長，效率低，影響營銷頻次。業務的訴求是希望可以更高效的進行精準營銷。由此确定産品的定位是為營運、産品、營銷等業務同僚提供更加高效智能的精細化營運工具。
第二步，産品規劃。結合使用者調研結果，以及對競品的研究，對于一個智能營銷平台需要具備的核心功能包括：
- 标簽管理，進行标簽的生産和維護，例如标簽體系及中繼資料資訊管理，标簽查詢。
- 人群圈選，業務營運場景拆分成一個個标簽條件，利用标簽圈選出目标人群。
- 營銷觸達：不同人群利用何種方式進行觸達，短信、Push還是紅包卡券?和觸達通道如何實作自動化對接。
- 效果回報：對營運效果進行分析，及時調整條件，提高轉化。形成營運閉環。
- 系統管理：标簽權限、人群權限管理，搞資料的要時刻注意資料安全問題權限設計是資料産品的重要組成部分。
以上是智能營銷平台的核心功能，随着業務應用廣泛，産品功能會逐漸完善，例如人群分析功能，智能擴充功能等。
第三步，方案設計及評審。将需求轉化産品規劃，規劃設計成産品功能方案後，要再次和使用者評審确認，并和開發溝通确認方案可行性。
第四步：開發排期。通過項目啟動會、開發評審會以及項目管理方式，跟進産品方案落地。
第五步：上線營運，産品上線後，找到種子使用者進行試用，并對收集需求時的使用者重點跟進。由點到面讓産品投産使用，收集使用者新需求新回報，持續疊代優化。以上這幾個步驟就是拿到一個問題時，可以展現産品思維能力的一個思路示例。實際回答時，可能并沒有那麼多知識儲備展開，但看重的隻是你的思路，而不是要面面俱到全部覆寫。你看，産品思維是不是就是一種可以訓練抽象的一種解決問題的流程化思考方式呢。
3.産品能力
産品經理要求的能力包括：需求分析、産品規劃、産品設計、溝通協調、項目管理、産品營運能力。
需求分析
在上面那個假設情景的案例子，你拿到問題多去問問什麼其實就有所展現了。主要就是考察你接收一個新需求後，是如何分析處理的，直接上來就是幹，還是刨根問題，挖掘真實需求。
産品規劃能力
主要是産品架構性思維，從目标出發，到産品功能子產品，由總到分的邏輯，而不是想到一個點說一個點。
産品設計
一般是具體的方案設計效果了，比如原型工具使用能力，審美能力，這方面不太好通過溝通的方式考察，一般是現場畫草圖，或者事後發過去的demo案例。對于工具主要是Axure和Mind等常用産品設計工具。Axure基礎功能非常簡單，會用PPT就一定會使用Axure。
溝通協調
面試過程自我介紹，回答問題語言，可以展現出表達的邏輯思維。有時也會給個沖突場景，看你處理方式，例如，當你設計的産品方案在開發評審時，被很多人質疑時，你會怎麼處理。
項目管理
為了讓産品按時保質保量完成上線，你有哪些項目管理手段?可以把過去做過的學校項目或者實習項目提前總結，融入幹系人管理、需求管理、進度管理、溝通管理等方法，展現項目管理的意識。
産品營運能力
有哪些方法可以讓資料産品更多人用，更好用?例如，産品上線宣講教育訓練，核心使用者群營運，使用者需求回報通道建設，問卷調研等
4.資料思維
資料産品肯定和資料有直接或間接的關系，比C端産品經理對資料思維的要求更高。主要是指資料分析思維，以及用資料分析的方法解決問題的思維。例如，讓你估算下，北京一共有多少個加油站。這個問題是看分析思路而不是準确結果，百度了一個準确數字沒用。首先，明确問題：求北京地區加油站的數量。然後建立拆解公式，加油站是供給方，車是需求方，我們可以從需求方去估算加油站數量。加油站的數量=每天需要加油的車輛數/每個加油站每天可加油的車輛數，接着又可以進一步拆分，每天需要加油的車數量=北京汽車保有量/平均每輛車加油周期。假設北京人口兩千萬，平均每個家庭有4口人，每家庭有一輛車。以此類推，通過名額拆解和數值估算假設方式得出估算結果即可。
5.資料産品崗位知識
- 對資料産品的了解，即使很多有過資料産品實習經驗的同學，對資料産品的了解也僅局限于自己負責的單一子產品，如資料可視化報表産品。
- 對資料産品工作流程的了解，一個需求從産生到結束，要經曆的過程以及産品經理在其中承擔的職責。
- 對資料産品崗位的了解，能力要求，與C端産品經理的差異
- 資料與業務結合的應用場景和案例,不能單純的埋頭做工具做平台
- 資料分析方法，使用者行為分析方法，如事件分析、漏鬥分析、留存分析、路徑分析等。
- 資料化營運方法論，名額體系構模組化型，如北極星名額選擇，基于OSM和UJM、AARRR模型的名額體系建構方法。使用者畫像标簽體系建設方法，RFM模型等。
- 資料技術知識，如SQL基礎。資料采集埋點方案，大資料技術基礎。大資料元件相關的主要是對偏底層開發工具類的産品要求更高，上層資料分析、資料應用類的産品相對要求更低，找工作以這一層切入難度小一些，但競争也大。
三、通過什麼方法途徑更好地提升相關技能
- 《寫給資料産品新人的工作筆記》，作為資料産品經理的入門科普還是非常不錯的，可以全面了解資料産品工作内容,資料産品經理實戰進階也可以看一看.
- 《大資料之路》，非常經典的阿裡大資料實踐總結，涉及的知識面非常廣泛，從資料采集，資料技術，資料産品。看完這本書對大資料生态，資料流轉流程就非常清楚了。
- 《SQL必知必會》，掌握資料查詢相關的章節就可以了，感興趣可以深入了解原理。部分資料pdf版本已免費分享給知識星球使用者了.
四、關于面試回答的邏輯性
先GET問題的目的，再組織語言回答。面試問題一般是為了驗證某項能力，提問的問題會遵循star法則。所謂STAR原則，即Situation(情景)、Task(任務)、Action(行動)和Result(結果)，是結構化面試當中非常重要的一個理論。按照這個理論去回答問題，也會更容易切中面試者的目的。
S:這個項目、需求或産品是在什麼場景下發發生的?
T:你要從事的工作任務是什麼?
A:接到任務後你怎麼辦?你用了多長時間獲得完成該任務所必須的知識?------深層次了解員工學習能力等你在這個過程中遇見困難了嗎?-----了解堅韌性，以及處理事件的靈活性
R:你最後完成任務的情況如何?
五、總結
對于想找資料産品經理工作的同學，首先要對資料産品，崗位的能力要求，面試的評價次元非常清楚，知彼知己才能百戰不殆，才能有的放矢的準備。羅馬不是一天建成的，要針對各項能力要求不斷學習補充，日積月累，産品思維、資料思維、資料産品各項能力就會逐漸固化。最後，祝願每一個有志于從事資料産品的同學，都可以順利拿到自己心儀的offer。大環境不好,需要做好持久戰的準備,珍惜每一次面試機會.