我这辈子唯一学不会的事情就是放弃！七轮面试 + 一个艰难作业。估值60亿美金的知名外商SaaS设计平台公司发布了产品负责人职位，而我最后竟然是拿到了Offer的那一位！
面对竞争者毕业于常春藤大学（Stanford, UC Berkeley, Princeton..etc.）、甚至拥有在百大企业Google、Airbnb、Amazon、百度、抖音、腾讯、阿里巴巴的多年工作经验，我是如何脱颖而出？到了最终关，我与其他四位学经历都超级优秀的候选人竞争相比，我又是用什么策略，成为最后被选中的那一位？
面试是非常主观的事情，很可能失败或者是拿到Offer后不满意。但是最重要的是每一次的面试经验，都要逼迫自己从中学习到失败经验，让自己下一次的面试表现更好。我过去被猎头／HR主动猎了三次，相信这跟每次都把握面试机会来优化自己的策略有关。
一、仔细阅读Job Description（JD）并为此量身订做一份履历
不要丢一份通用型履历到你非常想要的公司。通用型履历就是：所有公司不管JD怎么写，你的履历都写一样内容。我在过去的公司面试过超过200位候选人（产品经理居多），对于这部分特别有感。
假设今天是面试电子商务的职位，候选人的履历却大部分强调自己之前做相机的工作经历，这部分可能在HR Screening就被刷掉了，到不了业务负责人的手上。所以我自己在找机会时，也特别注意这部分。成功率高的履历，是必须详细阅读目标公司职位的JD，仔细去思考自己是否有相关经历，找出自己的优势点，并能够在自己的履历中呈现，进而得到面试机会。
履历中每一段经历没有必要所有完成的事项都写上，毕竟从履历中的内容就已经开始是面试环节了，公司会开始评断你这个人。过于繁杂没有秩序的履历会被认定是没有逻辑，而且很有可能被定位为没有办法把控内容的质量。
二、“推荐”是个远比自己丢履历，更有效的途径
通过猎头或者认识的人内推，往往会是能够快速通过HR那关的方式。为什么呢？如果是通过自己投递简历到公司网站，HR必须从大量信件中找到你，这是第一个难关。再来就是，没有人认识你！你要如何在没有人给予简短介绍或者说几句跟你合作的经验的情况下，快速获得面试机会？相对来说很难，除非真的特别优秀！但其实，在反馈时间来说，自己投也是慢很多。
有猎头找上门，即便机会不是想要的，也记得保留这个人脉。职场上或者学生时期所认识的人，尽量不要树敌。因为猎头有时甚至会握有不公开招聘的高级职位，可以请他们推荐。以及同领域的人在未来职场上很可能会在你想要的公司工作，这时候如果可以请他们内推，你真的会省很多力气。毕竟连HR都没看上你，更没面试机会了。职场上有贵人真的很重要。
与猎头相处是一套哲学，你要懂得进退。因为常常发生的是，猎头会想尽办法利用你挖出更多有效人脉，让他可以去继续挖。这情况经常发生在你是经历很吻合的候选人，但是没在看机会。Again，跟猎头的关系是一套哲学。
三、跟HR保持良好关系，在筛选阶段就明确这是否是自己想要的职位
在面试的时候，中心思想就是要从HR身上挖取到更多有利于面试的信息。顺道一提：与HR相处时，基本做人道理都要有，不要一副自己高高在上一定会被选上的感觉（别忘了肯定有其他竞争者，你不是唯一，时时刻刻保持谦卑）。更千万不要忘记HR也是有权利决定要不要雇佣你的。有些公司的HR甚至有非常大的权力，即使业务都过关了，HR觉得沟通能力不行、领导能力不行，你就是会被刷掉。
- 跟HR明确面试流程，有几关？大体上会跟哪些面试官进行面试？
- 每位面试官看中的点是什么？他们的地雷误区是什么？
- 尽力获取每位面试官的名字与头衔，在报刊媒体或内容平台搜索他们，仔细听他们的想法与着重的点，以便拟定面试策略。更厉害的就是，找到面试官的专业社交平台账号，仔细研究他们最近在关注什么。
- 这个职位看中更哪些能力？（专业技能中的哪一块？）
- 公司文化要熟读。让自己在面试阶段看起来就是个perfect match。
四、面试阶段（产品经理的面试心得）
面试的目的很单纯，就是要让每一位面试官都喜欢自己。你很难是产品经理全才，如何在面试中对答说出面试官想听的就是核心。对自己的专业能力满意、认为自己是个软硬实力都兼具且适合此职位的候选人。值得一提的是：许多很优秀的人往往败于软实力（沟通能力、团队协作能力），因为被认为个性太独来独往，给人感觉不喜欢团队合作。面试时真的要展现自己很开放，以及喜欢团队合作的心态。
首先谈谈面试基本题：
- Tell me about yourself.（介绍下你自己。）
- Why do you want to work here ?（为什么想在这公司工作？）
- Why do we have to hire you?（我们为什么要雇佣你？）
- What is your biggest weakness?（你最大的弱点是什么？）
- What is your biggest strength?（你最大的优点是什么？）
- If we don’t hire you, what could be the reason?（如果我们不雇佣你，可能会是因为什么原因？）
- Where do you see yourself in 5 years?（你觉得你5年内会如何发展？）
再来是专业题
分析了FANG（Facebook, Amazon, Netflix, Google）的PM面试，归总了产品经理在面试时会被问到以下问题：
绝对不是人人都可以当产品经理，因为以上题目真的千奇百怪超级困难，针对每个题种发展出属于自己的答题框架非常重要，面试已经够紧张了，没有准备的情况下要如何给出Structured Answers？
基本上最安全的方式就是所有面试题目类型都做准备，毕竟它们也是环环相扣彼此影响的。但如果硬要做策略调整，技术解释题可以视面试公司的情况做时间上的分配（建议先探听清楚比重，最好先上Glassdoor，或者利用人脉挖出愈多情报愈好）。
(一) 针对产品策略问题（Product Strategy）
例题：请提升Facebook收入
这样的题目没有明确告诉你要设计什么功能，而是给你一个要提升的业务指标。所以我个人理解，这个题目其实是：创建出一个可以基于的产品策略，然后进行一个产品设计功能，演示给面试官看。
（面试官要看的是你的思考方式，而不是只追求答案。千万不要一开始就只给答案，这是个red flag (警示)，面试官很可能因此就觉得你是个不思考的候选人，而放弃你）
- 确认公司情况
（1）现况：Facebook变现的手法是广告变现。
（2）核心数据LTV, ARPU→人均广告展示数、人均广告点击率影响收入。
- 列下解法
（1）创建在用户旅程中与收入最相关的架构：用户在消息流浏览→看到广告→点击广告。以上的架构就可以是产品设计基于的策略，我们产出的策略就是优化每一个节点的转化率。
（2）脑爆解法（列出两个做示范）：
A. 优化广告展示数：提升日人均看到的广告数→加更多广告位
B. 优化点击广告率：优化广告推荐算法
- 讨论解法
（1）加更多广告位
（2）优化广告推荐算法
→可以使用ICE框架来判断优先级：
✔Impact（影响）
这个解法对于业务指标的完成成绩
✔Confidence（信心）
自己是否有信心这个影响是真的可以成真的？（基于市场竞品的激烈竞争）
✔Ease（成本）
这个解法的开发成本为何？（客户端／服务端／…）
→加更多广告位：
可能导致更打扰用户体验，导致留存下降。虽然开发成本低，但是影响过于负面，所以优先级低。
→优化广告推荐算法：
涉及到ML机器学习（Machine Learning）的话不确定性通常都很高，前期与开发的沟通成本也会高，但是如果能提升个性化广告推荐算法。影响相当高，虽然开发成本也高，但我认为这是一个必然持续该投入成本的方向。
- 结论
（1）产品策略是：用户浏览→广告展示数→广告点击率。基于这样的架构，思考两个转化率要使用怎样的产品设计来优化。
（2）推荐解法是：优化广告推荐算法。
（3）权衡与风险：Machine Learning的不可预测性非常高，排期难以预测。
（4）衡量成功指标：人均广告展示数、人均广告点击率、LTV、ARPU。
LTV（Life-time Value）：生命周期价值
ARPU（Average Revenue Per User）:用户平均价值
以上就是我个人在回答产品策略题时，通常会跟面试官走过的思路。
（二）针对产品设计问题（Product Design）
类型：新功能优化、既有功能优化、挑选最喜欢／最讨厌的产品进行优化。
例题：请替Facebook设计电影功能
BUS框架（公司> 用户> 解法）
针对本类题型，特别推荐使用BUS框架来进行思考。（公司情况 分析用户 设计解法）
相对而言是相同有系统的，而且在紧张的情况下也比较不会过于慌。
- 确认公司情况A. 公司宗旨：
Facebook的目的把人们的距离缩到最短，让彼此随时可以联系感情。
B. 技术情况：
Facebook的最大优势在于它具有人与人之间的社交关系链的数据。
C. 市场情形：
（a）解释自己认为的电影就是视频。而在现在市场上的PGC视频类竞品包含Netflix、Hulu、Amazon等等，面向UGC的视频类竞品包含YouTube等等。
（b）为了做出具备市场独有性的产品，可考虑结合Facebook的社交关系链优势，去设计出电影相关功能。
谈完公司情况后，可以跟面试官说自己认为做电影就是在做视频（把自己如此认为的原因与对方说），并且确认：有没有任何期望自己更专注的数据指标（收入／用户参与率等等）。如果没有，自己会专注于某数据，因为xxx。把自己的思路（原因／结果都明确告知）。
- 分析用户
若是谈到电影，可很快的区分为生产侧与消费侧：
✔生产侧（创造者，Creator）
A. 专业用户：
（a）好莱坞等级的专业用户
（b）KOL／网红等等
B. 一般用户：
（a）高频率使用
（b）低频率使用
✔消费侧（观看者，Viewer）
A. 高频观看者
B. 低频观看者
我个人会选择生产侧的一般用户，除了一般用户的基数比较大，对于影响因为现在Facebook的导航列已经有独立出一个给视频观看功能（2020／07），所以功能整体已经相对完善。但是一般用户创造视频还是没有与社交有任何结合。
✔生产侧一般用户的痛点：
（1）做视频是个很孤单的体验
（2）不知道自己做的视频他人是否喜欢
（3）自己可能只具备做视频的其中一个技巧，缺乏其他的技巧
我选择做视频是个很孤单的体验，因为做视频是最多用户会接触到的场景，对业务指标影响较大。其他两者是基于做完视频后，才会延伸出的需求。
- 设计解法
A. 制作视频时，可以邀请他人一起进行（熟人使用Tag功能进行; 陌生人会出现在Discover模块让其加入）。
B. 在Facebook Event功能中，定制化一个种类让做视频的人群聚。
C. 每当家人与亲密朋友间的纪念日时，把他们从小到大的回忆基于一个视频模板，让自己与他们一起编辑这个视频。
→可以使用ICE框架来判断优先级：
✔Impact（影响）
这个解法对于业务指标的完成成绩
✔Confidence（信心）
自己是否有信心这个影响是真的可以成真的？ (基于市场竞品的激烈竞争)
✔Ease（成本）
这个解法的开发成本为何？（客户端／服务端／…）
→利用框架判断出优先级后，针对选出的解法还要给出以下信息：
✔Trade-off（权衡之处）
很难有解法是完美的。这个解法有哪些需权衡的地方？妥协了什么？造成哪些影响？这些都要思考清楚。
✔Risk Management（风险管理）
这个解法有风险吗？例如说隐私问题？
✔衡量成功的数据指标？可以不只一个指标，但你说出一个指标后就要说出为什么你认为要使用这个指标？（人均月加好友数／使用过功能后的留存）
以上就是我个人在回答产品设计题时，通常会跟面试官走过的思路。
（三）针对数据定义问题
例题：请替Facebook定义数据指标
- Goal今年的业务目标是什么？—假设是收入。
- Action找出与业务目标相关在应用内的行为—观看广告
- Metric根据行为去定义相关数据—
（1）业务关键数据：人均广告展示次数、人均广告点击次数、人均广告点击率、广告主下广告总量等等
（2）整体关键数据：LTV、ARPU等等
- Evaluation衡量以上数据是否够精确或能帮助进行产品决策？—每个数据都要可以进行用户分群各自监测数据：分市场、分新老用户、分高低使用频率用户等等。
（四）针对数据变化问题
例题：Facebook DAU下跌30%，怎么办？
- 确认问题的范围与定义—缩小问题范围
（1）Where—发生在哪个市场？还是全部市场？
（2）When—是一直发生？还是只发生在特定时间区段？
（3）What—是在哪个平台发生？Web端？iOS／Android？是特定版本？
（4）Who—是否是特定的用户群体受到影响而已？还是整体？
- 追根究底找出根本问题
（1）内部问题（Internal）
A. 数据精准度（Data Accuracy）：
数据平台是否精准？数据归因是否正常？
B. 近日版本上线功能品质：
新版功能品质不佳？上线的素材未考虑到文化、宗教造成反弹或抵制？效果不符合适户期待？
C. 稳定性问题（Stability）：
Crash与Bug是否在开发阶段没有测试出呢？
（2）外部问题（External）
A. 用户习惯改变（使用设备、节日、市场需求降低、重大疾病影响等等）
B. 季节性变化（例如：学生大部分暑假跟寒假较活跃，但开学后则降低活跃）
C. 第三方问题（服务端问题“AWS, Azure维护”、数据平台故障等等）
D. 获取用户途径出问题（Google广告推荐算法大变、ASO关键字被抢等等）
E. 出现特别强大的竞争对手
F. 社会变化（例如：新冠肺炎）、政府政策（例如：印度禁止59款大陆应用）、战争等等
- 结论综合上述给出结论：针对Facebook DAU下跌30%的情况，首要先定义问题范围、然后从内部与外部原因去定位问题，进而找出根本原因，进行修正。
（五）针对估算题
这类题目面试官自己也不知道正确答案，他只是想要看你如何分析问题，进而有一个思路去得到一个答案。千万不要直接给一个数字，就算你知道答案。
例题：YouTube每日收入多少？
- Clarify厘清问题
（1）公司目前情况
YouTube目前的商业模式有订阅与广告变现。
（2）确认分析目标
主动询问面试官本题是否可以只考虑广告变现（表现出自己的理解，并且假设自己不是特别懂订阅，可以再有知识盲区的情况下回答）。
（3）确认分析地点
主动询问面试官是否可以只考虑美国？或者要考虑全世界？
- Map out calculation公式化问题
美国广告日收入= DAU（美国）* 人均广告观看次数* 广告展示率* 单个广告观看平均盈利《DAU = Daily Active User（日活跃用户）》
- Round number使用好估算的数字
（1）美国DAU：假设美国总人口为300M (3亿)，我们只考虑0–80岁的人，且人口均匀分布：
《年龄0–20》
300M * (2/8) * 0% (20岁以下不能用YouTube)
《年龄20–30》
300M * (1/8) * 100% = 37.5M
100%代表全体会用YouTube
《年龄30–40》
300M * (1/8) * 100% = 37.5M
100%代表全体会用YouTube
《年龄40–60》
300M * (2/8) * 50% = 37.5M
50%代表一半的人会用YouTube
《年龄60–80》
300M * (2/8) * 50% = 37.5M
50%代表一半的人会用YouTube
→预估出来150M为每天美国日活跃的用户数。
（2）人均广告观看次数：
A. 听音乐的用户可能一天会看20个以上的视频；
B. 看视频的用乎可能一天只会看1个视频；
→基于这种情况，可预估每天人均看10个视频。
（3）广告成功展示率：
不可能每个用户看视频时，都能成功拉到广告展示。
→所以初估50%为广告成功展示率。
（4）单个广告平均盈利：
用户每看一个广告，可以盈利多少→在此可以粗估为0.01USD。
美国广告日收入= DAU(美国) * 人均广告观看次数* 广告展示率
→150M * 10 * 50% * 0.01= 7.5M（USD）
- Summary简短给结论并思考估算数字合理性，并与面试官确认是否有任何疑虑。以上的回答是否是他可以接受的呢？
（六）针对技术解释题
例题：网络是怎么运行的？（常考题）
- Clarify确认问题定义
网络可以是点对点之间的数据传递技术，也可以是区块链（Blockchain）相关技术。比较常见的情况是：在浏览器（Browser）输入一串URL后获得搜索结果。与面试官确认往这方向深入讨论是否可以呢？
这样主动定方向的好处是，可以规避自己不熟悉的技术盲区，通常面试官会乐意接受自己主动去定义方向。但也可能会有面试官拒绝此方向的可能性。
- Step-by-Step一步一步解释
现场面试如果有白板或者任何服务工具，可以画下可视化流程（服务端与客户端交互），方便与面试官沟通。
（1）角色介绍
A. 客户端（Client-end）
用户使用来传输URL的设备，可以是手机或者计算机(PC/Macbook)。
B. 服务端（Server end）
网络数据展示的地方，或者说存储之地。
C. DNS Resolver（Domain Name System）
当客户端传出URL时，DNS会解析这URL，将其变为计算机可阅读的IP地址（Internet Protocol Address）。可以理解为，URL是为了让人类理解的提升可读性，并方便信息互相传递。但是IP地址是独立的，方便让计算机进行处理。
D. 网络（Internet）
客户端与服务端彼此间的交互都通过网络，包含IP地址与数据传递等等。可以理解为网络是个媒介。
（2）实际行为
A. 当客户端在浏览器上输入一个URL，则这个URL会先被DNS Resolver解析为IP地址。
B. IP地址通过网络向服务端发出查询请求。
C. 服务端接受IP地址查询请求。
D. 查询结果完成后，服务端通过网络将结果回传至客户端，进行前端视觉呈现。
也可使用譬喻法辅助：其实网络就像是通过电话簿打电话的概念—
•客户端像是拨电方，拨电方想打电话给Joseph，在电话输入Joseph播出。
•DNS就像是电话簿，Joseph必须通过DNS被解析为一个电话号码。
•电信服务像是网络，这个呼出需求通过电信服务呼出需求给Joseph。
•接听方像是服务端，电信服务送来的接听需求，接了就通过电信服务告知拨电方，并且接通开始对谈
- 结论简短把刚刚说的话用总结的方式再说一次，呈现出自己沟通技巧以及总结能力：当我收入URL，DNS会剖析它成为IP地址，通过网络跟服务端进行交互，如果有结果，就会通过网络返回至客户端，也就是我的设备。
客户端通过网络与服务端交互概念图（七）针对场景题
切记STAR法则，确保自己的回答是有架构的：
- Situation：任务的场景
- Task：明确说出被给予的任务
- Action：执行的事项
- Result：执行的结果、学习到的事物
例题：说明职业生涯中与同事发生冲突的经验？
1.Situation
若干年前，修图产品在日本市场要开发美颜功能
2.Task
开发不懂为什么要花大量资源做这件事，对此任务很抗拒
3.Action
（1）理解开发为何这样思考
他不理解日本市场、也不懂美颜效果背后可以带来的数据意义（留存提升、核心功能带来当时的市场差异）。
（2）利用支持数据来说服开发
说明用户调研数据、市场特性，日本人群体特别在乎大家一样，过于压抑其实大家在社交媒体常常批评彼此，期望在社交媒体是完美的倾向。
（3）A／B Test可验证
核心数据指标为—与开发明确说明，A／B实验可以客观去说明自己的看法，如果真的是负面效果，也可以上线之后撤下。使用过美颜功能的次周留存，以及人均日打开次数等等。
4.Result
（1）结果
美颜效果在日本上线后，非常明显造成数据正面影响。
（2）省思
往后在需求评审会上，多多跟团队人员说明OSM（Objective目的、Strategy策略、Measurement衡量指标），让团队对于完成目标的向心力也可以更强烈。
以上七种产品经理面试中会遇到的题型，都不是特别简单。所以练习真的很重要。不要裸面（没准备就面试），会留下黑历史给企业的数据库。我个人练习花了至少三个周末，而且周末是全天在练习。我个人脸试练习方式如下：
五、其他注意事项
- 面试很看缘分，有时失败了不是你的错，而是面试官跟你对谈的气氛本身已经不对了（换个角度想，你避免了可能不适合你的工作环境）。但是你一定要从每一次的面试中学到东西，避免下次再犯。
- 再次强调：尽量获得面试官的信息（尤其是LinkedIn），并且研究每一位面试官，去定制化应答策略绝对有助于通过面试。
- 多去思考自身优劣势，以及JD上提及的要求。面试过程中要规避自己的弱势，多主动出击掌握话题，凸显自己的优势。记得面试的目的只有一个：要让面试官喜欢自己、认可自己！