校招季，如何顺利拿到数据产品经理的offer

数据干饭人 2023-08-01 04:57:49

前段时间参加公司校招面试后，想把面试后的感想分享给大家，一直因为其他事情耽搁了，虽然现在很多大厂秋招都接近尾声，但最近还有不少同学留言问该如何准备面试，有没有书籍资料推荐。还是决定把数据产品经理校招求职建议总结分享给更多要找实习或者春招的同学。找数据产品工作，你是否则经历过以下的困惑?

不清楚数据产品的定位以及发展前景，并不确定要从事数据产品工作，只是作为一个求职方向备选；
不知道数据产品岗位的任职标准，无法get到面试问题的考察点；
虽然知道数据产品的能力要求，但是不知道怎么着手准备；
没有实习经验，面试被反馈缺少产品思维、数据思维。

一、数据产品经理的定位与价值

宏观上，数据成为国家、企业的战略级资产，在数字化转型、数智化运营的过程中，对数据产品的需求日益增长，数据人才市场还处于供不应求的状态。对于个体来说，数据产品经理作为产品经理一个垂直领域的分支，机会多、方向好、薪资高，成了更多人的职业新选择。

1）数据成为战略级资产

大数据时代，各行各业的商业模式、个人思维方式都发生了巨大的变化。数据已经成了新的原油，上升为国家战略级的重要资产。

经过十三五的发展和实践，十四五规划进一步强调了要加快推动数字产业化，培育壮大人工智能、大数据、云计算等新兴数字产业，新基建也把数据中心定位为重要的信息基础。根据工信部数据，“十三五”时期，我国大数据产业增速超30%，2020年产业规模超过了1万亿元人民币。

除了宏观政策利好外，互联网下半场，流量红利逐步褪去，新用户获取成本越来越高，过去粗放式的运营方式已经难以适应市场的激烈竞争，不管是传统企业还是互联网公司纷纷推动数字化转型，期望通过对数据价值的挖掘和应用，提升经营管理决策效率，带来新的增长点。

2）数据价值的发挥离不开数据产品，离不开数据产品经理。

二、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。

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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地思考理解用户问题，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地进行精准营销。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。

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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。

1）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。

2）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。

3）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。

4）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。

5）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。

6）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。

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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。