产品评测 4小时前 114 阅读 0 评论

各厂产品岗面试真题集

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人人都是产品经理

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

本文为你整理了拼多多、字节等大厂的产品岗面试真题,并附上详细的解题思路。从认知理解类到产品设计策略,再到数据分析决策,这些真题和思路将帮助你在面试中脱颖而出,展现你的产品思维和项目经验。

近期整理了几份产品岗面试真题,有读者交流的,朋友提供的,还有网上热议的,我把比较经典的一些问题做了合集,大家可以看看,同时每一题下面我会附上个人的解题思路可供大家参考。

产品岗面试题根据不同业务、级别、面试官都会产生较大差异,学会解题思维才是关键。

拼多多

认知理解类

目的:

1.行业属性相关问题—考察面试者业务知识+产品思维;

2.通用宽泛性问题—考察面试者对于产品主观认知(有公式,多看产品书籍即可)

真题:

1.你觉得一个好产品有什么特点?围绕每个特点可以展开讲讲

思路:具有一定用户价值且具备技术可实现性,同时具备健康的商业模式;用户价值代表有需求有场景,技术可实现性代表能实现不是空想,健康的商业模式代表可持续发展及发展基础;

2.你觉得拼多多相比较于其他电商核心优势和不足分别是什么?

思路:在大的业务分析上,尽量尝试从业务上下游角度及业务核心切入点分析;

商家入驻-佣金政策、商家群体倾向

供应链管理-发货模式、仓储货运

用户切入点-低价策略、社交裂变、权益保护(仅申请退款首创)

品类运营-平台政策、品类维护

以上这些哪怕每个点没有很深入,但如果能说全,基本都会给面试官留下很好的印象,业务只是没有办法帮助你。

产品设计及策略

目的:

临产发挥,较短的时间内考察你产品思维以及过往的项目经验,个人认为是最有效靠擦面试者能力的模块

1.面对用户流失你会怎么做?

思路:我个人一直认为用户流失是结果,单纯的不断push或短时间的优惠召回很难真正实现长期价值,因此确定流失原因,面对暂未流失、可能即将流失、已经流失的用户群体分别采取不同的策略应对。

2.让你设计一个工单系统你会怎么设计,包括功能模块、业务流程、使用效果等方面?

思路:分为内部系统还是外部,内部:标准化、流程化、可追溯;外部:透明、高效;

以内部举例-

功能模块:

工单创建-满足多渠道接入、工单模版

处理和流转-工作台供处理者使用、工作流、分配和转配、优先级标注等

工单可视化管理:全局搜索、可视图片及数据、统计报表

权限管理-角色及权限

使用效果可从首次工单问题解决率、工单量趋势、平均处理时长等维度分析

数据分析及决策

目的:

考验数据能力以及如何利用数据做决策

1.你一般怎么做A/B测试?

思路:提出假设,确定北极星指标——设计方案,确保单变量原则选择合适的样本投放——开放测试版本——统计数据,做出决策(需要关注统计的显著性特点,没有明显差异的情况无法验证假设)

2.GMV下降你会怎么分析?

思路:GMV=流量*转化率*客单价,针对每一个因素进行分析排查,同时每一个因素可能会有多渠道、多场景,比如流量的来源渠道,转化率可能有不同页面不同场景下的,要拆解分析

字节

产品设计及策略

1.客户反馈OKR功能过于庞杂且价格较贵,业务人员想要产研提供轻量级的OKR插件,在现有的产品基础上你会怎么做版本切割和插件定价?

思路:这一题我个人觉得在业务场景中非常经典,比较考验产品经理能力,版本的切割上主要有三点——解耦(OKR核心的模块)、聚焦(插件的客户群体,专注此类客户核心功能模块优化)、集成(将基础能力,例如消息、日历等原有的飞书能力集成于插件上);

商家定价上,每一个版本都会有相应的作用,所以在定价上本质考虑各个版本的用途是什么。

基础能力的免费版,用于引流和意向客户体验

专业版,承接主要客户群体的需求和营收来源

企业版,特大企业以及特殊客群的专项版本,可用于品牌影响力打造和大客户场景

2.若抖音对搜索进行优化,与主流的搜索相比有哪些差异化方向可做?

思路:我个人对这块了解不是很深,简单聊聊

信息差异:传统搜索主要包含网页、图片、文本,信息呈现结构化和非结构化并存;而抖音内容包含直播切片、图文、短视频,内容高度碎片化;

用户需求:传统场景一般是信息查找;抖音则有即时场景、决策参考等,更注重前置场景;

交互体验:短视频的方式与网页、移动端常规搜索不同

本文由人人都是产品经理作者【都市摆渡人】,微信公众号:【都市摆渡人】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!