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大厂P7面试高频100题:如何验证项目数据的好坏?

产品毒思维 | 聊聊关于互联网的那些事情 2022/09/28 10:18

 

非常不幸,很多学员都不具备数据思维。

这可能跟他工作环境有关系,身在小厂,看似很基本的数据,几乎是获取不到的。但这不是借口,大家可以自己培养数据能力。市场要求我们必须要有具备数据思维,而且是严谨的,科学的,结构化的。

如果你没有数据思维,那么,到老王今天分享的题目,你可能压根不会有思路回答。

这道题是面试中,比较常见的问题。它主要考察的是候选人的数据分析能力和项目管理能力。

好和坏,一定是相对的,是有参照物的。基于参照物的指标,评估是好还是坏。那都有哪些指标呢,老王给大家科普下。

1. 基于项目目标

每个项目必须要有目标,c端产品提高点击率或订单转化率,B端指标为了调高使用效率,满意度等。

没有目标的项目,就像海船没有指南针,方寸大乱。基于目标,就会产生具体的数据指标,比如提单率提升10%,配送时效在29min内,这些都是可量化指标。

项目最终产生的结果,需要跟这个指标进行对比。提单率目标提升10%,实际完成20%,那就是超额完成;反之,完成5%,意味着项目失败,未完成指标。

这是一套非常标准且科学的评估方法,大家在回答问题时,优先考虑此项对比,对比项目的核心指标。

2.基于横向的数据对比

除了跟项目指标对比外,还可以跟自己上个周期数据进行对比,或者跟同类产品进行对比。

这个方法,理论上,是不太严谨的。因为在不同周期,不同的产品,影响数据结果的因素非常复杂。比如时间,天气,活动力度,用户量,产品迭代形态等,都可能会最终数据产生影响。

不过,从趋势上来说,可以粗略的将这个对比加入参考,进行优劣的比对。

举个例子,今年我司产品的新用户增长数量为100w,较去年同期增长了2倍,数据增长明显。

或者竞品今年新增用户20w,我们最终增长100w,比多了80w,大幅度领先市场,也同样属于明显增长。

3.基于业务增量

因为你做了某个项目,最终在复盘时发现,该项目能够给业务带来额外的订单量或交易额,这也属于增量。

严格意义上说,属于意外之喜,也跟指标没有关系。但从情理上讲,增长是通过产品的手段达成的,可能当初定的指标并不一定是科学的。

不过,这种情况比较少见,如果有类似的场景的同学,可以考虑将其纳入到自己的话术中。

否则,建议大家,还是慎用的好,毕竟你大概率是说不明白的,容易把自己绕进去。这里切忌胡乱编造数据啊,很可能你的数据是前言不搭后语的,漏洞百出,面试官一戳就破。

今天分享到这~ 

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