招聘视角,看数据产品经理求职面试技巧

爱数据精选
爱数据精选
爱数据精选
589
文章
0
评论
2021-06-0513:42:51 评论 243 3575字
摘要

你找到心仪的工作了吗?数据产品经理近些年的职位需求不断增加,不少人都想从事这一行业。本文作者将以招聘者的角度,分析数据产品经理求职的面试技巧,希望对你有帮助。

 

近几年负责数据产品团队,经历团队人员的变迁,进行过几百+简历的筛选,近百场社招、校招面试。金三银四的求职/招聘季接近尾声,想把自己招聘数据产品经理的过程进行总结,分享给想找数据产品经理工作的求职者。

一、数据产品经理的能力要求

招聘视角,看数据产品经理求职面试技巧

多数企业数据产品经理要身兼产品经理、项目经理、设计师、QA多职,对产品经理的能力要求比其他产品会更加综合全面,除了数据技能和产品经验外,在需求分析、竞品分析、产品规划、产品设计、文案功底、项目管理方面的能力,也是拉开能力水平的重要维度。

需求分析:数据产品用户以企业内部为主,用户来源于产品、运营、数据开发等不同部门,需求类型也是五花八门,产品经理要充分了解业务工作的背景,当前流程,主要诉求,再去综合判断需求的实现方式,很多产品不会分析和挖掘需求,最终论文需求产品经理(承接和转发需求)

竞品分析:数据产品不像C端产品,各个应用市场搜一下就可以看到新增了功能,企业内部数据产品一般仅限内部用户,外网可以获取的资料有限,目前主要的竞品是来源于商业化版本的数据产品,如用户行为分析系统:神策、GrowingIO;应用统计类产品:百度统计、友盟、talkingData;BI可视化:QuickBI、帆软BI、Tableau、网易有数等;开发套件:阿里dataworks、网易猛犸等

产品规划:数据中台产品是一整套的大数据解决方案,各个系统之间数据流转有着很强的耦合关系,产品规划时,除了自身功能实现外,和外部系统做好联动。

产品设计:数据产品的用户同理心决定产品交互设计的友好性,很多产品会考虑"内部产品能用就行",强调功能先行,忽略产品体验,产品上线后,能用,难用

文案功底:通过友好地文案指引,可以帮助用户快速上手产品,降低学习成本,减少用户咨询响应,尤其是工具类数据产品,见过文案缺失、指意不明的产品,用户使用时各种卡顿

项目推进:数据产品的Deadline一般弱于C端产品(跟着应用商城发版),产品经理通过项目管理手段,推动团队按期保质保量的完成项目。

二、数据产品面试考量维度

不像开发人员面试,可以抛个JVM、多线程、Springboot等具体技术栈的问题,来看候选人的技术能力,产品经理的能力要求,很多都是隐藏在冰山下层的,曾经遇到过一些入职后发现不匹配的情形:

面试时各个方面规划侃侃而谈,很有一番见地,实际工作过程,高不成低不就,小事情不想做,大事做不成

理论、项目经历没问题,产品方案设计粗糙,完整度低,产品上线质量差

知识、技能OK,自我驱动力差,时间管理混乱、项目推动拖沓

产品通用能力良好,但敬业度低,当一天和尚撞一天钟,职场老油条

玻璃心,情绪管理能力差,遇到和需求方、开发意见冲突,难以听取不同评审意见,遇到问题不沟通,自己YY团队成员的想法,问题积压多了,一拍两散

做事过于一本正经,一板一眼,大小事喜欢上纲上线,项目团队人际关系剑拔弩张,私下相互抱怨需求分析转化能力差,缺少独立思考,

用户同理心差,产品设计用户使用成本高

那如何通过1个小时的面试过程,找到更合适的人呢?不可能面面俱到把所有能力项全部聊一遍,一般会分为知识、专业技能、通用能力、行为动机四个维度。

招聘视角,看数据产品经理求职面试技巧

专业知识:知识是指通过学习、培训可以获得知识,是相对容易获得的,比如作为数据产品经理,通过网络课程培训,了解了指标体系建设理论、数据中台OneData理论、Axure高保真设计方法等,是从不知道到知道的过程,知识一般用广度和深度来衡量。

专业技能:技能是指运用知识和经验执行一定活动积累的能力,是行为和认知活动的结合,技能和知识是密不可分的。技能是一种操作能力,一般用熟练度衡量,是对知识的一种运用能力,可以通过不断地练习来提高,熟能生巧一般说的就是技能。例如数据产品项目从0-1的实践经验,需求分析、项目管理的能力

通用能力:是指无法通过学习、培训等方式快速获取,而必须通过刻意练习强化才能内化和外显出来的能力。比如个人的学习能力、沟通表达、产品思维、思考能力

行为动机:个人对工作、对生活的态度,是否自我驱动追求结果,是否有明确的职业发展规划,对数据产品是否长期感兴趣

三、数据产品面试过程

根据数据产品经理的能力要求,形成相对固定的面试流程,可以更加结构化,提问问题主线清晰明确,减少东一榔头西一棒子式的提问。

Part1:自我介绍

目的:通过2~3分钟的自我介绍,了解候选人沟通能力、逻辑表达,以及简历外的其他信息

期待内容:是谁,主要工作经历,典型项目及价值成功,产品技能领域(开发套件、数据资产、BI工具、还是数据应用),其他辅助信息,或简历外的内容

减分项:回答过于简短,几句话结束,或过于啰嗦滔滔不绝,内容组织缺少逻辑性,不符合金字塔原理(总分);背诵简历内容

Part2:技能评估-项目经历

目的:针对具体项目经历,了解候选人在项目实施过程中体现出来的需求分析、产品规划、项目推进等方面表现出来的产品技能

期待内容:为什么做这个项目(解决问题),项目规划思路,项目难点,解决方案,项目数据效果,个人收获,未来规划

减分项:直接讲产品实现,缺少为什么做的介绍,项目成果不具体不量化,流水账式的项目介绍;缺少独立思考,被动执行需求;

面试常用问题

在xx项目中,你遇到的最大困难是什么?如何解决的?

在过去工作经历中,你做过最成功的项目是哪个,为什么?

可以详细介绍下XX项目吗?

Part3:技能评估-情景假设

目的:基于STAR原则进行了解和提问,对某个产品的设计优缺点和改进建议,设计某个产品的设计思路,了解对用户需求、痛点的洞察,对解决思路的设想和思考

期待内容:产品的目标、产品用户、产品功能框架、部分功能的重担阐述

减分项:直接讲细节实现;回答没做过,不太了解;回答完全偏离情景;思路不清晰,没有从需求分析到功能规划到实现的流程主线

面试常用问题

我们想做一个XXX项目,解决XX问题,如果你是产品经理,你准备怎么做?

你了解的XX产品有哪些,如果让你自己设计一款XX产品,你想怎么做?

你觉得XX产品现在有哪些做得好的,以及做得不好地方,为什么

Part4:通用能力

目的:通过直接的问题或者某一项目经历,了解候选人的学习能力、商业理解能力、思考能力等

期待内容:有独立的见解,关注和了解行业趋势,有自己的学习习惯和方法

减分项:除工作外无主动学习习惯、不关注行业、缺少独立思考

面试常用问题

你一般都是什么时间,通过什么方式来学习XX方面的知识?最大的收获是什么

你对近期XX热点怎么看?

Part5:专业知识

目的:了解数据专业知识的了解情况

期待内容:会的可以清楚的表述掌握情况,个人理解,应用场景,不会的坦诚不会

减分项:会的了解不深入,不会的还东拼西凑侃侃而谈

面试常用问题

你的SQL用的多吗,什么场景下会使用?

指标体系怎么理解,你们是怎么解决指标口径不一致的问题的?

数据仓库常用的建模理论了解么?星型、雪花模型有什么优缺点

HadoopXX组件主要用来做什么?

知道哪些数据分析方法?

Part6:行为动机

目的:了解候选人数据产品兴趣意愿,职业发展规划,个人成就动机

期待内容:职业规划是数据产品经理,愿意和数据打交道,希望用数据给业务带来价值

减分项:目标不明确,可以做可以不做,感觉不到数据带来的价值成就感

面试常用问题

数据产品经理和产品经理岗位有什么差异?

职业发展规划是怎样的?

曾经有没有数据指导业务决策,产生价值的案例

过去觉得最成功,和最有挫败感的事情分别是什么?

几段工作经历的离职原因

Part7:候选人提问环节

目的:了解候选对新公司关注的点,看个人期望

期待内容:做的事情是否和个人规划匹配,新公司是否可以解决当前离职的问题

减分项:没有问题(可能无所谓,不是目标岗位),只问加不加班、薪资等,不问其他问题

面试常用问题

当前团队人员结构和分工大概是什么样的?

团队目前主要产品领域,服务业务对象

Part8:辅助信息

目的:通过候选人过去产品设计案例,了解PRD能力,不建议留作业,有的候选人比较反感

期待内容:提供真实的项目PRD案例(数据脱敏),体现真实设计水平

减分项:提供UI设计稿

面试常用问题

1.过去设计的产品PRD方案,有没有可以提供的案例?

四、总结

面试过程多维度评估人岗匹配度,希望更大概率的招到合适的人员,但依然难以避免入职后发现不合适的情况。虽然面试过程是分以上几个环节,但最重要的是行为动机,自驱力强有意愿和兴趣最重要,然后是可以迁移的通用能力,最后才是专业知识和项目经验。

每一个面试官都希望选拔出高潜力、值得长期发展和培养的优秀人才,知识和技能可以快速培养,能力可以持续磨练,行为动机无法轻易改变。

End.

作者:数据干饭人

转载如果涉及作品、版权其他问题请联系我们第一时间删除微信号:lovedata0520)

更多文章前往首页浏览http://www.itongji.cn/

 

  • 我的微信公众号
  • 微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 微信扫一扫
  • weinxin
匿名

发表评论

匿名网友 填写信息

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: