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繼前篇面試題分享和分析后，作者在產品群中又收集了一些產品面試中遇到的問題，希望對你有幫助。

之前寫過一些產品面試中遇到的問題，但還沒有覆蓋完全，還是有小伙伴斷斷續續的在群中咨詢，那就在產品群中又收集了一波。

希望我的回答能幫助到小伙伴們快速找到工作！！

一、業主需求反復修改怎么辦？

首先確認這個反復修改什么階段發生的，如果是需求收集確認階段，是正常的，如果是已經投入開發階段了，雖然也會遇到中途需求變更，但是不會很頻繁，如果還是會發生頻繁修改的情況就屬于產品經理前期需求確認的問題了。

按照正常的產品流程，前期的需求收集，業主表達出自己的需求后，產品經理要確認這些需求的業務場景，使用人群是什么？是個人特例還是普遍問題？了解需求提出的真實原因，而不是說客戶要做什么功能，產品經理不加思考直接就按照客戶做什么功能，這樣就會導致后期需求反復修改的情況。

并且產品經理也要懂得引導客戶，引導客戶哪些能做？哪些不能做？不能做的原因是什么？如果不能做，替代方案是什么？

一方面我們要從客戶的角度思考問題，用產品來解決他們的核心需求，一方面也要從公司成本考慮這個需求的可行性，再能解決客戶的核心需求的前提下，爭取找到成本最低的方案。

需求確認之后，會出功能清單，找業主確認簽字，然后產品經理設計原型，原型設計完成后，對照需求清單和原型設計，找業主確認，如果業主確認沒問題，即可進行UI設計，UI設計完成，找業主確認UI設計，確認完成后即可交付開發。

經過這三次確認，需求基本不會出現反復修改的情況。

二、如何快速的了解一個你不熟悉的項目或系統，說說你的方法論？

其實這種情況我在工作中遇到很多次了，我一般會用以下四個方法：

1. 收集相關資料，了解產品

收集關于項目、系統的所有文檔，比如需求文檔、設計文檔、用戶手冊、技術架構圖、宣傳ppt等相關資料，通過仔細閱讀，可以對項目系統有一個整體的認識，可以了解到項目背景、服務人群、需求、設計思路和預期效果。

2. 了解行業

通過大量閱讀行業報告和規范，并且多參與專業會議和論壇，可以獲取更多關于項目所在領域的背景知識、行業趨勢以及競爭對手的情況。這將有助于我更好地理解項目的市場環境和商業價值。

3. 體驗產品

從用戶角度去體驗發現產品的優缺點，并且自己會用xmind梳理產品功能，用流程圖梳理核心業務流程，記錄自己的使用感受和相關問題。

4. 團隊溝通

在初步了解項目后，我會和相關用戶、部門人員、相關市場人員溝通，可以了解他們的需求和期望，從而更準確地把握項目的關鍵點和優先級。

三、競品分析都是怎么做的？

其實說實話C端的競品數不勝數，但是B端和G端來說因為行業性質，不像C端競品獲取的那么容易，但是也是有方法和渠道的。

①參加行業展會，相關企業會分享自己的產品

②裝作客戶，去到相關公司，獲得相關產品介紹資料和平臺試用賬號。

③跟市場部的相關同事溝通，他們一般接觸的客戶和項目比較多，手里面都會有不少平臺賬號。

有了競品平臺之后，我們要確認產品所處的階段，不同的階段，競品分析的目標也不同。

產品概念階段，我們需要找到產品機會和定位；在產品規劃階段，我們需要建立產品差異化特點；在產品研發階段，我們需要找到產品優化方向；在產品運營階段，我們需要分析產品運營策略。

確定目標后，一般會從目標用戶群體、產品架構、產品功能、亮點功能、產品優劣勢、商業模式等方面輸出競品分析報告，來指導產品之后的目標和規劃。

四、你覺得你做的這個產品或者項目和其他的產品對比最大的亮點和突出點是什么？

這個就是競品分析，基本面試必問的一個問題，就算沒有，編也要編幾個自己產品相比于競品的亮點和突出點。

我拿我現在負責的林業生物多樣性綜合管理平臺舉個例子。

在過去生物多樣性的調查，大多使用人工現場采集紙質記錄數據，并且只是人工記錄的數據，導致數據比較難以統計規整，并且數據來源相對比較單一，不利用數據的整合和分析，針對用戶的這些痛點，我們開發了生物多樣性綜合管理平臺。

生物多樣性綜合管理平臺，是一款專業的生物多樣性快速調查平臺，通過人工、紅外相機設備、聲紋設備、環境因子監測設備等方式對數據進行采集、管理和應用，平臺具備GiS一張圖、物種資源庫、物種統計分析、AI物種識別、物種名錄制作、預警推送、專業報表一鍵導出等功能，幫助提高野外生物多樣性調查速度和工作效率。

我們的產品相比于競品最大的亮點在于數據的全面整合和AI識別。

數據整合，競品的生物多樣性平臺，大部分只接入了人工調查的數據，有些會有紅外相機平臺和環境監測平臺，但因為不在一個平臺當中，數據的割裂導致生物多樣性的分析還是較為困難。

我們將這三個平臺整體納入，并且將重要的聲紋數據也納入到平臺進行統一管理，這樣基本包含了所有生物多樣性的數據來源，然后將以上平臺數據進行統一整理，并進行可視化的分析，并且一鍵生成行業研究報告，極大的節省了時間成本，提供了工作研究的效率。

AI識別，分為圖像和聲紋。

圖像識別其實并不罕見，技術也相對比較成熟，比如百度就開放有相關物種識別的API接口，但是百度的數據大多來源于爬蟲或者網友上傳，那些比較常見的物種識別率很高，但是針對那些比較稀有，不常見的物種識別率就大大降低，而我們因為做相關物種項目的原因，能拿到很多珍貴保密的物種圖片，這樣就大大提升了我們對一些物種的識別率，并且還支持無網環境下進行快速識別。

聲紋識別，本身市面上做聲紋識別的都比較少，而我們因為團隊多年從事林業行業，有豐富的聲音資源，有助于我們對于聲紋的識別。

五、你經歷的最大挑戰是什么？

這個問題其實可以引到第二個問題，可以說最大的挑戰就是進入一個完全不了解的行業或者接手一個全新的項目和系統。

六、你上份工作最大收獲是什么？

①了解了這個行業，發現這個行業的有趣，很有成就感，做的產品是實實在在解決了用戶的需求和痛點。

②慢慢形成自己的產品方法論，比如怎么設計大屏，從用戶使用場景和習慣、參數指標收集、可視化展示形式等方面進行可視化大屏的思考。

③提升了語言表達能力，經常和領導、研發、客戶進行需求的傳達和匯報，鍛煉了我們的文字組織和表達的能力。

④結識了一群志同道合的小伙伴，和部門的小伙伴打成一片，關系都比較密切，多了一些可傾訴的朋友。