江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

「人人都是产品经理」四象限选拔法：从面试官角度，看数据产品经理的面试和选拔


我总结了一套四象限选拔方法 ， 作为每次提问和评估的提纲 ， 与候选人进行面试沟通 。 今天分享给同行面试官做一些参考 ， 也分享给想转行和应聘数据产品经理的同学 ， 看看面试官可能提哪些问题 ， 提前做好面试准备 。

「人人都是产品经理」四象限选拔法：从面试官角度，看数据产品经理的面试和选拔
本文插图

近3年 ， 在负责数据产品团队的时间里 ， 我进行了社招、校招等面试不下百场 ， 也经常跟其他面试官讨论 ， 如何通过面试选拔数据产品经理 ， 以及面试过程中应该问哪些问题 。
这是一个很难的问题 ， 因为对数据产品经理能力、知识、技能的综合要求 ， 相比其他方向产品经理要高很多 ， 相比分析师、开发等其他岗位又更全面 。 而通过看简历、加1-2小时的面试 ， 选拔出优秀的数据产品经理或好苗子 ， 更是难上加难 。
经过很多尝试 ， 我总结了一套四象限选拔方法 ， 作为每次提问和评估的提纲 ， 与候选人进行面试沟通 。 今天分享给同行面试官做一些参考 ， 也分享给想转行和应聘数据产品经理的同学 ， 看看面试官可能提哪些问题 ， 提前做好面试准备 。
数据产品经理的四象限选拔方法：

【「人人都是产品经理」四象限选拔法：从面试官角度，看数据产品经理的面试和选拔】「人人都是产品经理」四象限选拔法：从面试官角度，看数据产品经理的面试和选拔
本文插图

顾名思义 ， 四象限选拔方法把对人的评估分为四个部分 ， 按照由浅入深的顺序分别是：第一象限：知识和技能 。 是指通过学习、培训可以快速掌握的知识、技能和经验 。 对数据产品经理来讲 ， 需要掌握商业知识、数据仓库、数理统计等专业知识 ， 以及需求调研、产品设计、数据分析等技能 。 第二象限：通用能力 。 是指无法通过学习、培训等方式快速获取 ， 而必须通过刻意练习、长期锤炼打磨 ， 才能内化和外显出来的能力 。 对数据产品经理来讲 ， 商业洞察力、决策能力、学习能力、沟通协调、处理冲突、深度思考等 ， 都是核心的能力项 。 第三象限：性格和兴趣 。 是指个人的性格特点和兴趣方向 ， 放到职业和工作上 ， 就是对数据产品经理这个工作的兴趣和意愿 ， 是否喜欢、愿意长期从事这个岗位工作 ， 至少在职业发展初期 ， 作为成长历练的路径选择 。 第四象限：驱动力 。 是指对人生的目标和追求 ， 内心真正渴望的是什么 。 到人才选拔上 ， 就是看候选人是否追求卓越 ， 追求人生的自我实现 ， 追求荣誉和成就感 。
在实际面试的过程中 ， 对每一方面的提问和考察 ， 都有一些可借鉴的套路 ， 可以帮助面试官在有限的时间里 ， 尽可能了解候选人 。
根据四象限选拔方法 ， 面试过程可以分为五部分：
第一部分：请候选人进行自我介绍
这部分主要观察候选人积累的工作经验、掌握的专业技能和知识 。 对数据产品经理来讲 ， 主要看3个核心点：
（1）数据产品项目经验
负责过哪些数据产品项目 ， 对数据产品的工作过程、设计理念、原则、价值评估有什么思考？
（2）产品技能
对某个数据产品项目的展开介绍 ， 通过STAR原则进行了解和提问；或者开放性的问题 ， 对某个产品的设计优缺点和改进建议 ， 对用户需求、痛点的洞察 ， 对解决思路的设想和思考 。 正向表现：有「以用户为中心」「以业务为中心」「追求价值创造」的思考出发点；对问题的分析逻辑有点线面体的系统性、结构化梳理 ， 关注项目落地后拿到切实的收益 ， 有依靠数据决策和量化评估的意识；负向表现：不关注用户 ， 接到需求后只讲对接和推进 ， 缺少思考和思辨 ， 缺少深刻洞察和认识 ， 缺少使用数据和量化的习惯、敏感性 。
（3）数据技能和知识
掌握SQL、数据仓库、数据挖掘、数理统计、数据分析等知识和技能 ， 需要关注候选人掌握到了什么程度 ， 有哪些实践经验 ， 有没有遇到难点和进阶计划 。 正向表现：讲明白学了什么具体内容、有什么收获、有什么具体实践 ， 越具体越好 ， 对实践过程中的难点描述的越具体越好；负向表现：掌握了皮毛、想学但还没开始、掌握了一些概念但没有实践、没有进阶的想法和行动 。


推荐阅读


上一篇：爱集微@强悍的配置和性能！OPPO Ace2正式发布

下一篇：「Miao」LG透露了其即将推出的手机的名字:LG天鹅绒