2024的求职环境可以用"已读不回","石沉大海","岗位缩编"等关键词概括,所以,如果幸运地有目标公司的面试机会,需要多花些心思准备,了解数据产品经理面试考察的目的才能知彼知己,旗开得胜.基于个人10余年的数据产品从业及招聘经历,分享给大家。
一、数据产品经理的选聘维度及应对方案
数据产品是产品经理在数据领域的一个垂直方向，对于候选人的能力要求必然要包括产品思维能力，此外最好还要具备一定的数据思维。
1.求职意愿
对数据产品岗位的意愿度是一个非常重要的标准，如果本来就是可有可无的心理，那即使拿到offer能好好实习或者踏踏实实学习数据产品能力的动力也不高，对于团队来说，更希望选择目标笃定，不断朝着目标努力的人。
2.产品思维
关于产品思维没有标准的定义，总结下来就是可以更深入的思考理解用户问题，给出尽可能全面的解决方案，并推动产品实现预期结果。举个例子，面试时问道，互联网下半场，数据驱动运营是几乎是每个企业的追求，如果让你去做一款智能营销产品，你准备怎么做?不用想，这个问题肯定不会问你简历上有过的实习或项目经历，目的是为了考察面对一个新的问题时，你的解题思路是否清晰，是否体现了产品的思考方式。对于这类场景假设类的问题，可能你连智能营销是啥都不知道，所以不要着急去作答，你可以通过几个为什么了解清楚业务场景，主要用户群体，当前的解决方式是什么，有什么痛点，把问题审清楚。接下来就是解题过程了。
第一步，背景目标。通过需求沟通调研了解到当前产品、运营等业务同学有很多用户分层精细化运营需求，但是目前的方法主要是给数据团队提需求进行数据调取，流程长，效率低，影响营销频次。业务的诉求是希望可以更高效的进行精准营销。由此确定产品的定位是为运营、产品、营销等业务同事提供更加高效智能的精细化运营工具。
第二步，产品规划。结合用户调研结果，以及对竞品的研究，对于一个智能营销平台需要具备的核心功能包括：
标签管理，进行标签的生产和维护，例如标签体系及元数据信息管理，标签查询。
人群圈选，业务运营场景拆分成一个个标签条件，利用标签圈选出目标人群。
营销触达：不同人群利用何种方式进行触达，短信、Push还是红包卡券?和触达通道如何实现自动化对接。
效果反馈：对运营效果进行分析，及时调整条件，提高转化。形成运营闭环。
系统管理：标签权限、人群权限管理，搞数据的要时刻注意数据安全问题权限设计是数据产品的重要组成部分。
以上是智能营销平台的核心功能，随着业务应用广泛，产品功能会逐步完善，例如人群分析功能，智能扩展功能等。
第三步，方案设计及评审。将需求转化产品规划，规划设计成产品功能方案后，要再次和用户评审确认，并和开发沟通确认方案可行性。
第四步：开发排期。通过项目启动会、开发评审会以及项目管理方式，跟进产品方案落地。
第五步：上线运营，产品上线后，找到种子用户进行试用，并对收集需求时的用户重点跟进。由点到面让产品投产使用，收集用户新需求新反馈，持续迭代优化。以上这几个步骤就是拿到一个问题时，可以体现产品思维能力的一个思路示例。实际回答时，可能并没有那么多知识储备展开，但看重的只是你的思路，而不是要面面俱到全部覆盖。你看，产品思维是不是就是一种可以训练抽象的一种解决问题的流程化思考方式呢。
3.产品能力
产品经理要求的能力包括：需求分析、产品规划、产品设计、沟通协调、项目管理、产品运营能力。
需求分析
在上面那个假设情景的案例子，你拿到问题多去问问什么其实就有所体现了。主要就是考察你接收一个新需求后，是如何分析处理的，直接上来就是干，还是刨根问题，挖掘真实需求。
产品规划能力
主要是产品框架性思维，从目标出发，到产品功能模块，由总到分的逻辑，而不是想到一个点说一个点。
产品设计
一般是具体的方案设计效果了，比如原型工具使用能力，审美能力，这方面不太好通过沟通的方式考察，一般是现场画草图，或者事后发过去的demo案例。对于工具主要是Axure和Mind等常用产品设计工具。Axure基础功能非常简单，会用PPT就一定会使用Axure。
沟通协调
面试过程自我介绍，回答问题语言，可以体现出表达的逻辑思维。有时也会给个冲突场景，看你处理方式，例如，当你设计的产品方案在开发评审时，被很多人质疑时，你会怎么处理。
项目管理
为了让产品按时保质保量完成上线，你有哪些项目管理手段?可以把过去做过的学校项目或者实习项目提前总结，融入干系人管理、需求管理、进度管理、沟通管理等方法，体现项目管理的意识。
产品运营能力
有哪些方法可以让数据产品更多人用，更好用?例如，产品上线宣讲培训，核心用户群运营，用户需求反馈通道建设，问卷调研等
4.数据思维
数据产品肯定和数据有直接或间接的关系，比C端产品经理对数据思维的要求更高。主要是指数据分析思维，以及用数据分析的方法解决问题的思维。例如，让你估算下，北京一共有多少个加油站。这个问题是看分析思路而不是准确结果，百度了一个准确数字没用。首先，明确问题：求北京地区加油站的数量。然后建立拆解公式，加油站是供给方，车是需求方，我们可以从需求方去估算加油站数量。加油站的数量=每天需要加油的车辆数/每个加油站每天可加油的车辆数，接着又可以进一步拆分，每天需要加油的车数量=北京汽车保有量/平均每辆车加油周期。假设北京人口两千万，平均每个家庭有4口人，每家庭有一辆车。以此类推，通过指标拆解和数值估算假设方式得出估算结果即可。
5.数据产品岗位知识
对数据产品的了解，即使很多有过数据产品实习经验的同学，对数据产品的了解也仅局限于自己负责的单一模块，如数据可视化报表产品。
对数据产品工作流程的了解，一个需求从产生到结束，要经历的过程以及产品经理在其中承担的职责。
对数据产品岗位的理解，能力要求，与C端产品经理的差异
数据与业务结合的应用场景和案例,不能单纯的埋头做工具做平台
数据分析方法，用户行为分析方法，如事件分析、漏斗分析、留存分析、路径分析等。
数据化运营方法论，指标体系构建模型，如北极星指标选择，基于OSM和UJM、AARRR模型的指标体系构建方法。用户画像标签体系建设方法，RFM模型等。
数据技术知识，如SQL基础。数据采集埋点方案，大数据技术基础。大数据组件相关的主要是对偏底层开发工具类的产品要求更高，上层数据分析、数据应用类的产品相对要求更低，找工作以这一层切入难度小一些，但竞争也大。
三、通过什么方法途径更好地提升相关技能
通过上面对招聘维度的分析，想通过面试拿到offer并不难，最重要的还是要不断学习，真正的吸收、内化成自己的知识和方法，这样才能举一反三。最快的方式是，对每一个能力维度，直接百度查阅相关文章资料，针对性的补充，例如搜索需求分析，有很多的专题文章，看个几篇就可以知道套路方法，再和自己的经历结合一下，形成自己的思考。除此之外，有时间还需要持续补充。重点推荐三本书。
《写给数据产品新人的工作笔记》，作为数据产品经理的入门科普还是非常不错的，可以全面了解数据产品工作内容,数据产品经理实战进阶也可以看一看。
《大数据之路》，非常经典的阿里大数据实践总结，涉及的知识面非常广泛，从数据采集，数据技术，数据产品。看完这本书对大数据生态，数据流转流程就非常清楚了。
《SQL必知必会》，掌握数据查询相关的章节就可以了，感兴趣可以深入了解原理。部分数据pdf版本已免费分享给知识星球用户了。
四、关于面试回答的逻辑性
先GET问题的目的，再组织语言回答。面试问题一般是为了验证某项能力，提问的问题会遵循star法则。所谓STAR原则，即Situation(情景)、Task(任务)、Action(行动)和Result(结果)，是结构化面试当中非常重要的一个理论。按照这个理论去回答问题，也会更容易切中面试者的目的。
S:这个项目、需求或产品是在什么场景下发发生的?
T:你要从事的工作任务是什么?
A:接到任务后你怎么办?你用了多长时间获得完成该任务所必须的知识?------深层次了解员工学习能力等你在这个过程中遇见困难了吗?-----了解坚韧性，以及处理事件的灵活性
R:你最后完成任务的情况如何?
五、总结
对于想找数据产品经理工作的同学，首先要对数据产品，岗位的能力要求，面试的评价维度非常清楚，知彼知己才能百战不殆，才能有的放矢的准备。罗马不是一天建成的，要针对各项能力要求不断学习补充，日积月累，产品思维、数据思维、数据产品各项能力就会逐渐固化。最后，祝愿每一个有志于从事数据产品的同学，都可以顺利拿到自己心仪的offer。大环境不好,需要做好持久战的准备,珍惜每一次面试机会。
