用产品思维CPR模型打造一份成功的简历

一、产品思维的CPR模型

产品思维是一个老生常谈的话题。什么是产品思维?笔者认为:产品思维是以问题为中心、对解决问题的过程和结果进行产品化的一种思维模式。从这个定义中,可以分解出两个关键信息。

其一:问题是中心,即要明确用户是谁,思考用户面临的问题是什么,把问题定义清楚;

其二:有解剖问题、解决问题的方法和能力,能提出解决方案,并将解决方案进行产品化。什么是产品化呢?就是按照做产品的套路来解决问题,将解决问题中所用到的方法、技术、能力等要素按照产品的形态进行定义、设计和输出。

基于以上理解,我们可以看到,产品思维的核心是:将做产品的方式融入到定义问题、分析问题到解决问题的过程与结果中,完成三个产品化:即认知的产品化、过程的产品化和结果的产品化。

认知的产品化即从问题的视角来理解事物,从角色、场景的角度界定问题能帮助人们形成产品的概念模型;过程的产品化有两层意思,

一方面是指按照产品的工作流来解决问题;另一方面是指将解决过程中用到的能力、方法等要素进行产品化封装;结果的产品化是指将问题的解决方案以产品的形态输出,通过合理的商业模式交付价值,推进产品的迭代升级。这正诠释了产品思维CPR模型的核心思想。

用产品思维CPR模型打造一份成功的简历

图1 产品思维的CPR模型

二、用CPR模型打造一份成功的简历

以产品经理求职为例,产品经理可以用产品思维来做简历,将简历当作一个产品,用CPR模型进行全面的解读:

用产品思维CPR模型打造一份成功的简历

图2 用CPR模型解来设计和制作简历

从认知维度来看,每个职场人都是一个产品,都是在职场上输出工作价值的产品。

同样的,简历也是一个产品,简历就是电子化的“我”,是对个人在职场上的“产品使用说明书”,找工作就是推销自己这个产品。用做产品的思想和套路来做制作简历,简历是交付给招聘方的一个产品,其目的在于介绍自己、引起招聘方的兴趣。

在过程维度上,简历的产品化分为三个步骤:需求分析、框架设计和内容填充。

第一步:是简历的需求分析,需要分析目标用户即招聘方是谁、对简历有什么样的需求、是如何使用简历的。通常来说,简历的目标用户是招聘方的HR或业务的Team leader,他们的需求是找通过简历筛选找到合适的人才。对于HR来说,他们每天都会收到很多份简历,停留在每份简历上的时间不会太长,一般是10秒钟内完成一份简历的扫描。

总结发现,HR最喜欢的是简单明了、意向明确、定位清晰、逻辑顺畅、有理有据的简历,因此,按照这个标准来制作的简历,能吸引HR的注意力的概率会高一些。

第二步:是设计简历的框架,也就是写哪些方面的内容。按照以终为始的原则,应基于自身特点与招聘方的偏好来设计简历。因此,简历可以从基本信息、个人评价、求职意向、职业经历、项目案例等模块进行设计,可以参照下面的一个简历框架图;

第三步:是针对每个模块进行具体的内容填充,应按照结构清晰、层次分明、重点突出的原则来组织文字内容,比如:在写求职意向时,要言之有物、清晰明确,尽量寻找和求职岗位的契合点,符合招聘方的筛选关键词;在写项目案例时,采取STAR法则来组织内容,STAR法则是一种常用的、讲述故事式的清晰结构。

STAR法则即Situation、Target、Action、Result的缩写,具体含义是:Situation——事情是在什么情况下发生的,Target——目标和任务是什么,Action:——具体行动是什么,Result——结果怎样。

基于STAR法则可以对参与过最深、成绩亮眼的项目进行提炼总结,介绍项目的名称和参与的时间段,该产品主要解决用户的什么问题,产品的优势和特点是什么,强调个人独立负责的工作内容和业绩数据,突出个人所起到的作用和带来的变化。

用产品思维CPR模型打造一份成功的简历

图3 简历的参考框架

在结果维度上,简历的产品化输出有三个方面:版本管理、格式与命名和简历应用。

版本管理指为目标招聘方提供定制化的简历版本,比如数据分析师版本、数据产品经理版本等;简历输出按形态分为电子版和纸质版,按格式分为PDF版和Word版,一般多推荐使用PDF版本。

简历应用指简历的线上发布或邮件提交等,如果发邮件形式,则邮件主题的命名格式为:应聘产品经理—姓名—5年工作经验,简历附件的命名格式为:姓名—产品经理—简历。如果是在线提交,宜按照网站或APP要求的格式来填充内容。

三、小结

产品无处不在,产品思维也是无处不在的,拆解简历只是产品思维一个小小的应用。基于CPR模型来设计和制作一份简历,能将简历这个产品打造的更符合目标用户的需求,可以提升简历的产品表现力和市场竞争力,提高求职者获得后续面试机会的概率。

#作者#

黄小刚,微信公众号:大数据产品设计与运营。拥有超过10年的BI应用咨询与解决方案实战经验、5年大数据产品设计与管理经验。一个非主流的大数据应用专家,一个非著名的数据产品经理。

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