1. 指标体系类问题

1.1业务指标体系

常见问法:

  1. 假如你是xx产品分析师,你会从哪些维度建立指标体系?
回答思路

逻辑第一,业务第二。

  • 逻辑:语言表述具有结构性(金字塔原理)。
  • 业务:参考人人都是产品经理,精益数据分析

业务特征回答模板:基础+附加

  • 基础:用户+商业变现
  • 附加:产品具体特征(准备方向:电商、内容、游戏、风控)

细分业务模块指标表达

  • 有清晰逻辑线
  • 用户行为逻辑:判断内容持续创作能力,对用户的吸引力
    发布新内容——内容曝光——内容点击——点击率——浏览时长
  • 无清晰逻辑线
  • 选择核心指标:
    流量:日活、新增用户、留存率、流失率、跳出率、人均浏览页面…

例子:

数据分析面试常见问题 数据分析面试官问题_数据分析面试常见问题

1.2核心指标选择

常见问法:

  • 你会选择哪些指标向CEO汇报
  • 你觉得产品的北极星指标是什么?
回答思路

考虑行业特征+产品所处阶段

  • 行业特征:1.1内容
  • 所处阶段
  • 正常运营阶段:从各个模块中找到1-2个汇总性的指标。
  1. 流量:日活用户数
  2. 收入:日总收入
  3. 内容:新增内容数
  4. 互动:日播放量
  • 初创阶段:从okr进行分析,比如ks对用户、消费、内容攻击更重视,暂未考虑商业变现
  1. 流量:日活用户数、人均消费市场
  2. 内容:新增内容数

2. 费米问题

常见问法:

  • “算一下北京有多少理发店?”
  • “北京一天的燃油税费是多少?”
如何拆解问题

主要从供需关系入手:

类型

例题

思路

整体市场规模

北京每年咖啡店人数

需求端

单店供应能力

星巴克单店每天卖出咖啡数量

供给端

供给数量

北京多少家咖啡店

供需结合

  1. 需求端:估计北京每年的咖啡厅市场规模
    需求端公式:市场规模=用户基数 x 渗透率 x 消费频次 x 单价
    渗透率如何估算
  • 周围人的消费比例估算。
  • 用户画像分维度:具体影响因素,如不同年龄段、不同性别、不同学历等等
    比如这里可以根据年龄段计算不同年龄段的市场规模,最后汇总。年龄段划分时,可以假设数据的基本分布时均匀分布(每个年龄段的人数相同)
  1. 供给端:估计星巴克单店每天卖出咖啡销售收入
    一个错误思路:拆成每天多少个顾客 x 每天买几杯 x 单价。错在每天多少顾客是流动的,是未知数据,无法估算。(北京人口总数的固定值)这就是“整体市场规模”与“单店供给能力”的本质区别。所以无法从需求端直接计算的话,可以从供给端计算,因为长期状态下,供需会达到平衡。
    供给端常用公式: 每天销售收入 = (营业时长 ÷ 单个窗口服务效率)x 服务窗口数量 x 单价。
  2. 供需端:估计北京市有多少个咖啡厅
    供需端公式:北京咖啡厅数量=北京咖啡市场规模/单店每年的销售收入
    将上述分析中的数值带入=1.72亿/(9720x365)=48家