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>近段时间一直在面试，期间有一些小心得，包括：作为面试者，应该如何设问来获取信息进行判断;以及作为被面试者，应该如何回答才更容易击中要害。在此记录成文。
首先强调一下，面试本是缘分，无论是否通过，并不证明你的个人能力强弱，更多的是靠双方交锋时的临场感觉，以及公司实际情况，因此本文内容仅为个人观点，并不代表业内衡量标准哦~
一般我会把我面试时的问题分为3类：开放性问题、案例性问题、设问性问题，下面分别针对每类问题展开讨论，我觉得如果这些问题答的到位，很容易快速形成判断。
1、开放型问题
顾名思义，指那些没有边际，全靠被面试者经验发挥的问题，通常这类问题我想观察被面试者的表达能力，逻辑思维能力和沟通能力。举例来说：
你怎么看XXX行业?
XXX为被面试者之前做的产品所在行业。产品经理需要掌握行业分析能力，一般如果做了1年，应该对某个行业有一定认知，我希望被面试者能在回答这个问题时，不要天马行空想啥说啥，而是有一定条理，有一定论点，有一定论据。比如我做过的红演圈，属于艺人经纪行业，就可以从：
行业当前从业者身份(模特、演员、歌手)
从业者数量(百万级)
行业主要业务范围(选秀、见组面试、试戏、广告拍摄、网红直播)
用户痛点(找到靠谱机会、找到靠谱艺人)
现有解决方案(艺人跑组、经纪公司推荐、海选)
行业入局者有哪些(星云颜值、红演圈、选角、全民造星、美空)
行业发展自己的个人看法(全民娱乐，影视资源丰富，市场前景看好，但从业人员良莠不齐，行业规则混乱，需要良好规范)
以上几个方向来回答。
2、案例型问题
指需要被面试者举出实际工作案例，来证明自己能力的问题。通常我会根据岗位要求，针对简历中描写的项目经历来提问。举例来说：
能否举个例子，来证明你的数据分析工作，对公司，或者对用户产生了价值，以及都产生了哪些价值?
这个问题能快速判断一名产品经理的数据分析能力、需求处理能力、项目把控能力。一方面要清楚为什么要做数据分析，一方面讲清楚如何分析，另一方面还要证明通过推进数据分析项目，实际产生了价值，而不是为了做而做。具体回答时，也建议有一定条理。比如我在网易做数据分析产品时，就可以说：
做项目之前的情况(公司内部数据管理混乱，每个人对同一指标概念不统一，埋点随意，采集的数据分析维度单一，对具体运营编辑无指导意义等)
我都做了什么(规范统计口径，根据统计模型进行可视化界面设计，优化数据传输协使数据记录更全面，从竞品数据对比、分频道热门文章排序、分享传播路径、渠道分组分析等多角度为各身份人群提供定制数据查询功能)
做了之后效果如何(产生竞品意识，编辑推荐文章更符合用户口味，能产出更多具有传播性的内容，渠道价值可量化等)
3、设问性问题
这类问题就是靠面试者根据自身需要，或者简历疑问进行设问了。通常在这方面我会进行“刨根问底”式的追问，通过连续询问“为什么”来挖掘被面试者是否真的理解自己做的东西，或者充分思考过工作中的问题。举例来说：
问：你如何做需求收集的?
答：做需求池，将需求分类放入需求池。
问：你是怎么判断某个需求是否可以入需求池?
答：根据需求是否能解决问题，是否有价值。
问：你如何判断解决这个需求是否有价值?
答：确认当前问题是什么，确认问题发生的原因、场景、行业解决方案、解决的成本、解决后的收益。依此来判断这个需求是否值得做。
通过层层设问，来判断被面试者分析问题解决问题的思路。
最后再从面试者的角度，给大家提些面试时的小建议：
1、面对开放性问题，如果你不直接回答，而是先通过“反问”将答案缩小，会在我这里得到加分哦。
比如听到“介绍下你自己”，先问“你想具体了解我哪方面”，让面试问题聚焦。
2、回答时，切忌自说自话，而是在回答一段后，问一句“我的回答是否是您想问的”，令面试过程互动起来，会得到加分。
3、回答时，尽量采用结构化思维，条理清晰，有理有据，推荐句式：我的观点是、首先、其次、然后;*、第二、第三。尤其在面试策略、后台产品经理时，这样的回答会有加分~
以上就是我对面试产品这一场景的思考，并不全面，只是抛砖引玉，你是如何面试的呢?你又经历了怎样的面试呢?期待你的留言~
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