美团数据产品面经(123面详细复盘版)
本人情况:港硕+1段大厂实习 当时收到了飞书的暑期offer ,所以忍痛拒掉了,后来hr也来加我争取了一下,并且问了一些面试中还可以完善的点,所以整理下来和各位牛友一起分享,希望能对大家有所帮助!
美团数据产品一面,mentor,50分钟
Q:在跨部门的对接中,是如何解决沟通的问题的?
我的回答:1. 信任感的建立:日常工作交付、态度 2. 核心指标的对齐 3. 自己内容的整理、数据支撑
Q:你觉得美团和大众点评的区别是什么?(用一个大区别场景去切-到店)
我的回答:
- 产品定位:美团是综合***平台,点评是吃喝玩乐的社区。
- 用户场景:美团:到店+非到店场景,覆盖面更广,用户的需求较明确,而大众点评主要针对的是前期的种草,然后到店的本地生活场景,再鼓励生成UGC内容,种草其他用户形成闭环。
- 功能上:美团涵盖的范围更加广泛:外卖、酒旅、民宿、医药,满足的需求更加全面,包括线上的外卖、跑腿,线下的到店(餐饮的团购、电影票预定),但点评主要是吃喝玩乐的到店,区别在于有更多的UGC内容以及各种吃喝玩乐的榜单,更能满足用户在需求不明确,比如出去玩不知道吃什么 -> 打开榜单去看餐厅。
Q:你觉得小红书和大众点评在UGC上有什么区别?
我的回答:
- 使用场景:小红书是在消费后,对图文进行整理甚至p图后的种草和分享行为,具有滞后性。大众点评是在到店消费后进行消费评价或者是自发点评,及时性更强。
- 用户动机:以美食举例,小红书用户更多是基于记录生活、获取关注的心理来发的,点评用户更多是基于对服务的评价、或者是到店餐饮一些小吃的赠送。(小红书希望更多人看,点评更多是基于任务的完成)
- 内容上:小红书的内容会更精致,打磨的更深,甚至结合自拍和风景;点评是以菜品和餐厅为主的点评,更加客观,且每个菜品和餐厅都能直接跳转到该商家,更有利于转化。(大众点评的真实性、时效性会高于小红书)
Q:估算上海有多少个产品经理?
我的回答:上海的公司 - 上海互联网公司 - 大/中/小 - 每个对应多少个岗位? - 产品占比多少 - sum(base在上海的app数量 - 量级分 - 7:2:1
Q:你对产品经理的理解?你做数据产品的优势?
我的理解:
- 需求分析
- 竞品分析、用研
- 项目管理和落地
我的优势:
1. 数据sense
2. 逻辑能力,去梳理搭建数据产品,支撑业务
3. 沟通能力
反思:(应该从业务工作、能力模型去分开回答)
Q:你做过哪些竞品分析?
我的回答:前几天在面字节的飞书,做了飞书和钉钉、企微,飞书文档和腾讯文档、石墨文档的竞品分析
Q:字节的飞书和美团的数据产品你更想去哪个?
我的回答:
- 基于自身背景:数据科学,更加适合
- 基于行业发展:腾讯IEG的数据产品、微信小游戏的数据产品、阿里的小旺神数据产品,数据产品是热点趋势,有很大发展空间
美团数据产品,二面+三面
Q:自己挑一个收获和成长最大的项目讲讲?最有挑战的地方?
我的回答:自己的校园项目。
Q:共享单车数量估算?
我的回答:用户侧:有车(有车但骑车)、没车 -> 频次 -> 每个单车每天能被使用多少次
Q:如果我们想知道内部员工每天开会时长,但是没有相关数据记录,我们想通过问卷的形式去估计,这个样本应该选择多少才能反映总体呢?
我的回答:(置信度的问题,t-分布)
Q:疫情下,设计一个数据产品?
我的回答:
用户的需求:
- 日常生活(买菜、生活用品)-> 地点和人流量可视化
- 测核酸 -> 地点和人流量可视化
- 查看中高风险地区 -> 地点和人流量可视化
挑战:
1. 业务的理解 (哪些地方要埋点,怎么做成工具)-> 跨部门复杂的思考和交流
2. 数据口径的制定、解析(没有埋点的怎么办)
3. 评估:降本提效