導語：求職是每一個打工人都要經歷的事情，成功的求職從始于成功的簡歷。簡歷是求職的敲門磚，如何用簡歷打動招聘方呢？從產品思維的角度出發，筆者用CPR模型對簡歷按照產品化方式進行了拆解。

一、產品思維的CPR模型

產品思維是一個老生常談的話題。什么是產品思維？筆者認為：產品思維是以問題為中心、對解決問題的過程和結果進行產品化的一種思維模式。從這個定義中，可以分解出兩個關鍵信息。

其一：問題是中心，即要明確用戶是誰，思考用戶面臨的問題是什么，把問題定義清楚；

其二：有解剖問題、解決問題的方法和能力，能提出解決方案，并將解決方案進行產品化。什么是產品化呢？就是按照做產品的套路來解決問題，將解決問題中所用到的方法、技術、能力等要素按照產品的形態進行定義、設計和輸出。

基于以上理解，我們可以看到，產品思維的核心是：將做產品的方式融入到定義問題、分析問題到解決問題的過程與結果中，完成三個產品化：即認知的產品化、過程的產品化和結果的產品化。

認知的產品化即從問題的視角來理解事物，從角色、場景的角度界定問題能幫助人們形成產品的概念模型；過程的產品化有兩層意思，

一方面是指按照產品的工作流來解決問題；另一方面是指將解決過程中用到的能力、方法等要素進行產品化封裝；結果的產品化是指將問題的解決方案以產品的形態輸出，通過合理的商業模式交付價值，推進產品的迭代升級。這正詮釋了產品思維CPR模型的核心思想。

圖1 產品思維的CPR模型

二、用CPR模型打造一份成功的簡歷

以產品經理求職為例，產品經理可以用產品思維來做簡歷，將簡歷當作一個產品，用CPR模型進行全面的解讀：

圖2 用CPR模型解來設計和制作簡歷

從認知維度來看，每個職場人都是一個產品，都是在職場上輸出工作價值的產品。

同樣的，簡歷也是一個產品，簡歷就是電子化的“我”，是對個人在職場上的“產品使用說明書”，找工作就是推銷自己這個產品。用做產品的思想和套路來做制作簡歷，簡歷是交付給招聘方的一個產品，其目的在于介紹自己、引起招聘方的興趣。

在過程維度上，簡歷的產品化分為三個步驟：需求分析、框架設計和內容填充。

第一步：是簡歷的需求分析，需要分析目標用戶即招聘方是誰、對簡歷有什么樣的需求、是如何使用簡歷的。通常來說，簡歷的目標用戶是招聘方的HR或業務的Team leader，他們的需求是找通過簡歷篩選找到合適的人才。對于HR來說，他們每天都會收到很多份簡歷，停留在每份簡歷上的時間不會太長，一般是10秒鐘內完成一份簡歷的掃描。

總結發現，HR最喜歡的是簡單明了、意向明確、定位清晰、邏輯順暢、有理有據的簡歷，因此，按照這個標準來制作的簡歷，能吸引HR的注意力的概率會高一些。

第二步：是設計簡歷的框架，也就是寫哪些方面的內容。按照以終為始的原則，應基于自身特點與招聘方的偏好來設計簡歷。因此，簡歷可以從基本信息、個人評價、求職意向、職業經歷、項目案例等模塊進行設計，可以參照下面的一個簡歷框架圖；

第三步：是針對每個模塊進行具體的內容填充，應按照結構清晰、層次分明、重點突出的原則來組織文字內容，比如：在寫求職意向時，要言之有物、清晰明確，盡量尋找和求職崗位的契合點，符合招聘方的篩選關鍵詞；在寫項目案例時，采取STAR法則來組織內容，STAR法則是一種常用的、講述故事式的清晰結構。

STAR法則即Situation、Target、Action、Result的縮寫，具體含義是：Situation——事情是在什么情況下發生的，Target——目標和任務是什么，Action:——具體行動是什么，Result——結果怎樣。

基于STAR法則可以對參與過最深、成績亮眼的項目進行提煉總結，介紹項目的名稱和參與的時間段，該產品主要解決用戶的什么問題，產品的優勢和特點是什么，強調個人獨立負責的工作內容和業績數據，突出個人所起到的作用和帶來的變化。

圖3 簡歷的參考框架

在結果維度上，簡歷的產品化輸出有三個方面：版本管理、格式與命名和簡歷應用。

版本管理指為目標招聘方提供定制化的簡歷版本，比如數據分析師版本、數據產品經理版本等；簡歷輸出按形態分為電子版和紙質版，按格式分為PDF版和Word版，一般多推薦使用PDF版本。

簡歷應用指簡歷的線上發布或郵件提交等，如果發郵件形式，則郵件主題的命名格式為：應聘產品經理—姓名—5年工作經驗，簡歷附件的命名格式為：姓名—產品經理—簡歷。如果是在線提交，宜按照網站或APP要求的格式來填充內容。

三、小結

產品無處不在，產品思維也是無處不在的，拆解簡歷只是產品思維一個小小的應用?；贑PR模型來設計和制作一份簡歷，能將簡歷這個產品打造的更符合目標用戶的需求，可以提升簡歷的產品表現力和市場競爭力，提高求職者獲得后續面試機會的概率。

#專欄作家#

黃小剛，微信公眾號：大數據產品設計與運營，人人都是產品經理專欄作家。擁有超過10年的BI應用咨詢與解決方案實戰經驗、5年大數據產品設計與管理經驗。一個非主流的大數據應用專家，一個非著名的數據產品經理。

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