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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