金九银十,数据产品面试题答题思路与逻辑解析

以一位同学近期地面试问题为例:

某美妆品牌(可以限定品类为面霜)计划推出一款新面霜产品,目标消费者为95后年轻女性,但不知道推出什么样的产品可能受欢迎;如果我们要做一个数据产品/工具,基于数据帮助品牌做出面霜产品决策,那我们的数据产品/工具应该包括什么样的功能

一、面试问题思考流程和角度

首先,拿到一个面试题,就像做高考题一样,要系统化地思考这个问题,而不是上来就直接回答,想哪说哪,没有逻辑(俗称产品思维),对于这种情景模拟题,面试官是会允许你思考1~2分钟再回答的,就像MBB公司面试的Case interview,会给你思考和准备的时间,千万不能拿到问题就口若悬河,这样会被直接打上不严谨,缺乏思考的标签。

产品经理情景面试题的答题流程:

1. 审题环节

为什么要问这个问题,面试官问的问题是带着特定的考察点的,就像中学做阅读理解,你的答案命中的出题者设计点越多得分越高,踩点给分嘛。以这个题目为例,主要考察点:数据分析思路、产品规划设设计能力、数据基础知识(如数据源、数据埋点采集到产品化的流程)、其他软性的逻辑和表达能力、思考的角度、深度等。

2. 思考环节

有一本适合产品经理看的书叫《学会提问》,作为回答者,需要针对问题进行分析,麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在《金字塔原理》中提出,SCQA模型是一个典型的结构化思考和表达的工具。

S:问题的情景

美妆品牌公司的生产部门想要推出新品类(新产品),比如面霜,产品定位的目标消费者是95后年轻女性

C:冲突或矛盾

现在经济大环境不好,试错成本非常高,生产部门不知道该推出什么产品才能热销

Q:问题

是否可以通过大数据、AI的能力,帮助生产部门快速确定推出哪一款产品才能取得成功

A:答案

先跳出问题文字的本身,思考想要成功推出一款新产品,需要具备哪些条件?天时、地利、人和的本质是供需关系。新产品的需求怎么样(市场潜力、用户需求),新产品的供给如何(竞争格局、4P因素(产品、价格、渠道、营销)。对于新产品的决策者,需要从战略到落地执行都能够有数据分析或产品的支持。就像现在很多人创业无门或者失败,主要原因是不了解目前市场缺什么,用户需要什么,怎样才能找到目标用户,把产品成功销售给目标客户。

所以,针对怎样推出新产品业务需求,梳理需要解决的痛点问题如下:

1)市场空间与增长潜力

市场空间是万亿千亿还是几百万的生意,是处于高速增长期,还是已经开始衰退了。如果市场已经萎缩了,不管不顾,还是直接推出新产品,失败的概率极大。所以任何商业的分析,大的前提都是市场方面的战略分析(PEST)

2)竞争格局怎么样

市场大,增长快,但是现在竞争对手有哪些,各自在什么细分领域有优劣势,知彼知己才能百战不殆。不了解竞对,推出新产品,用户凭什么买你的,价格战现如今已经不香了,现在90后、Z时代购物,融入了很多情怀因素。

3)用户是谁需求是什么

现在年轻人流行什么面霜?哪些属性的面霜卖的比较好?

4)产品如何匹配用户需求

95后、年轻用户在哪里,喜欢什么功效、包装、肤质的面霜?他们的购物习惯、消费能力是什么

针对这些具体的问题的解决方案,就是数据产品所需要的功能点,该产品用户侧的核心功能是趋势分析,功能主要包括:

新品推荐

基于业务规则或算法模型,推荐市场空间大、增长潜力快的面霜产品属性,如包装、功效、适用肤质、净含量、成分等,任何智能化的产品都是锦上添花,前期产品迭代需要把基础的分析能力建设好,中长期版本再开始一些规则沉淀或者智能化推荐。因为职责不同,新品引入需要商业分析&战略分析人员大量的分析工作,数据产品本质是工具,提升他们的工作效率,如果直接拿来注意,如果算法推荐不准,带来的决策失误,是谁的锅?

市场分析:

对应待解决的问题就是帮助生产部门了解现在市场空间是否够大,是告诉增长还是已经衰退,可以从面霜产品GMV及增长率(同比、环比),以及不同属性(肤质、功效等)的面霜市场占比及增速来提供一些数据可视化的展现形式,支持筛选、排序等常用的交互操作。

竞争格局:

现在生意不好做本质就是你能想到的赚钱的方法,别人已经早就做过千百万次了,想要成功,只能尽量找差异化,人无我有,人有我优。所以产品功能上,需要能够支持分析面霜产品主要竞对,各自的销量、增速、用户群体。

用户需求

市场营销理论从4P转向4C核心就是从产品为中心到用户为中心,也就是过去是先有产品,再卖给用户,现在是先有用户需求,再去造产品。所以数据需要具备识别用户需求的能力,比如分析面霜产品不同属性的销量占比、销量增速,挖掘高潜需求空间

用户画像

虽然题目中的目标用户是95后女性群体,但是从产品功能上需要考虑扩展性,所以需要具备针对不同属性面霜产品的用户群体画像,比如:面霜产品的用户性别、年龄、地域、肤质、消费水平(价格带)、购物渠道偏好(线下、电商、直播等)、功效偏好、包装偏好、成分偏好

商品清单

基于市场、竞对数据提供头部或竞对热门商品清单,可以帮助生产部门快速定位具体的竞品,进行跟进。

此外,数据产品需要考虑数据的采集和获取,否则就是无源之水,巧妇难为无米之炊。数据采集、权限管理是数据产品必须要要考虑的因素,而新品效果监控是为了产品上线后进行跟踪监控,形成产品闭环。否则只是提供上新工具,但是上线后,效果如何不知道,就不能进行PDCA的持续迭代。

二、产品表达的逻辑

介绍产品或者项目时,通用的结构化的逻辑线是:Who、Why、How、What

  • Who:产品的核心用户是谁,在什么情况下,遇到了什么问题,提了什么样的需求
  • Why:为什么要做这个产品,业务背景及对应的痛点问题是什么?也就是要能一句话清楚地描述产品地核心定位
  • How:针对这些痛点问题,你是怎么做的,头痛不能医脚,需要针对问题(需求),按照优先级重要程度一一给出对应的解决方案
  • What:最后才是产品功能,按照用户体验五要素理论,表现层是最后一个层级,所以如果一上来就讲这个产品主要包括:A、B、C功能,就缺少了灵魂和骨架,而且枚举地功能越多,越容易听走神、记不住,一般能够记住地要点为3-5个

经过前面的SCQA的思考过程,可以组织最终表达的故事线。

Step 1:问题的澄清和产品用户、定位介绍

您提的这个问题,是想要帮助业务部门构建一个快速辅助决策推出新产品的数据产品/工具。这个数据产品核心用户是业务生产部门,产品定位是为他们日常新品引入提供数据决策能力支持,我们可以先把这个产品叫做:新品趋势洞察。

Step2:待解决的业务问题总结

对于新品引入这个场景来说,需要解决业务部门以下几个问题:

(1)市场环境分析

XXXX

(2)竞争对手分析

XXX

Step3:产品规划及功能介绍

针对需要解决的主要痛点,新品趋势洞察分析将包含新品推荐、市场分析、竞对分析、用户画像、用户需求、商品清单等数据分析能力,此外,需要通过权限管理控制页面、数据、功能权限,保障数据安全,最后考虑到新品推出后,需要跟进效果来不断优化投入、运营策略,还可以在V2、V3的版本中,增加新品效果分析等功能。

接下来,我将对趋势分析的核心页面做个系统的介绍。

第一个,市场分析主要解决的问题是,核心功能点包括XXX,可以通过XX可视化方式进行呈现;

第二个页面是XX,XXX

Step4:数据获取思路介绍

产品功能规划的同时,要考虑数据的可得、可用情况,例如,可以通过外部数据爬取、内部数据采集、XX等渠道获取产品销量、用户相关的数据,作为后期分析的数据源

Step5:总结收尾

总结下来,想要为业务部门构建一款辅助新品推出决策的数据产品,需要从业务场景、分析流程、要解决的痛点角度,进行数据产品功能的规划和设计,同时需要考虑数据获取、数据安全等问题。有了初步方案后,可以和业务进行评审确认,最终推动产品进入开发排期流程。

以上是我的设计思路,谢谢

切记,面试是否通过不是你回答的答案本身,而是你的思考过程和表达逻辑。问你北京一共有多少个加油站,绝对不是想听到你告诉ta一个准确的数字3000个。

附chatGPT的回答,可以对比感受下。

作者

数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。

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