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Tiktok求职:4类常见的Product Sense问题及解题框架(一)
Tiktok求职:4类常见的Product Sense问题及解题框架(一)
篱笆资讯
Tiktok求职:4类常见的Product Sense问题及解题框架(一)
—— Diagnosing a Problem(指标异动排查)

在DA/DS面试中,对候选人Product Sense的考察是绝对绕不开的,而这类问题对于实际工作经验较少的我们来说,确实比较难以回答。因此,我们结合篱笆导师的实际工作经验、面试经验以及各位学员的面试反馈,帮助大家总结梳理了Product Sense类问题的主要题型,并提供相应的解题思路供大家参考。但无论是什么样的解题方法,大家一定要注意多多练习。想要提升自己对于Product Sense类问题的掌控,是需要通过不断的模拟面试、总结提炼和再应用的循环过程的,因此一定一定要多多练习。
在包括本篇在内的共四篇文章中,我们会分别向大家介绍4类最常见的Product Sense类考题及相对合理的答题框架,希望大家紧跟我们一起练习。
 
问题定义及常见考题
Diagnosing Problems,其实我更愿意称它为“异动排查”,通常的case是,某产品的某个指标出现了负向或正向的变化(通常都是负向),该如何定位原因。以下是一些问题事例:
(1)How to investigate a 10% DAU drop in Facebook/Tiktok/?
(2)The usage of our product has a 20% drop. What is going on? 
 
     解题框架
其实无论是什么样的框架,最重要的,是要给你的面试官呈现出一个系统的方法,所以切忌将自己想到的所有观点都抛出来,尽量先和面试官沟通好一个回答问题的框架,然后再在框架里面填充自己的观点。下面的这个步骤,是比较通用的一个框架,大家可以尝试模仿

  1. 明确指标定义
比如上面的第2题,在开始思考框架前,是需要和面试官明确好,怎么定义“usage”,是通过用户每天的使用时长,还是通过使用次数,亦或是其他的指标
  1. 确定时间因素的影响
指标在时间维度上的变化无非是突然变化和逐渐变化。如果是突然变化,那大概率是突发的内部事件,比如生产数据的ETL或底层数据源;但如果是逐渐变化,那更大的可能是各类外部因素,比如seasonal factors、industry trend、competitors、external campaign等,或者是其他特殊事件,比如disasters、politics,这种可以通过其他产品或功能等变化来佐证。当然,面试官问这个问题,肯定不完全是想听你对外部事件的分析,她/他一定是希望听到更完整的解题思路,所以接下来的环节就更为重要
  1. 对用户进行分析
按人口统计和行为特征(例如用户年龄组、地区、语言和平台)对用户进行细分。例如,下降是否发生在一个某个区域,某类系统(ios/android),亦或是具有某种特征的人群身上?另外,除了维度上的筛选,还可以进行公式拆解,比如DAU = 现有用户 + 新用户 + 复活用户 - 流失用户,GMV=GPM * UV * PV
 
以上,是关于diagnosing a problem这一类题型,比较常见的一种解题思路,感谢大家阅读,希望对大家有帮助
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