继前篇面试题分享和分析后，作者在产品群中又收集了一些产品面试中遇到的问题，希望对你有帮助。

之前写过一些产品面试中遇到的问题，但还没有覆盖完全，还是有小伙伴断断续续的在群中咨询，那就在产品群中又收集了一波。

希望我的回答能帮助到小伙伴们快速找到工作！！

一、业主需求反复修改怎么办？

首先确认这个反复修改什么阶段发生的，如果是需求收集确认阶段，是正常的，如果是已经投入开发阶段了，虽然也会遇到中途需求变更，但是不会很频繁，如果还是会发生频繁修改的情况就属于产品经理前期需求确认的问题了。

按照正常的产品流程，前期的需求收集，业主表达出自己的需求后，产品经理要确认这些需求的业务场景，使用人群是什么？是个人特例还是普遍问题？了解需求提出的真实原因，而不是说客户要做什么功能，产品经理不加思考直接就按照客户做什么功能，这样就会导致后期需求反复修改的情况。

并且产品经理也要懂得引导客户，引导客户哪些能做？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？

一方面我们要从客户的角度思考问题，用产品来解决他们的核心需求，一方面也要从公司成本考虑这个需求的可行性，再能解决客户的核心需求的前提下，争取找到成本最低的方案。

需求确认之后，会出功能清单，找业主确认签字，然后产品经理设计原型，原型设计完成后，对照需求清单和原型设计，找业主确认，如果业主确认没问题，即可进行UI设计，UI设计完成，找业主确认UI设计，确认完成后即可交付开发。

经过这三次确认，需求基本不会出现反复修改的情况。

二、如何快速的了解一个你不熟悉的项目或系统，说说你的方法论？

其实这种情况我在工作中遇到很多次了，我一般会用以下四个方法：

1. 收集相关资料，了解产品

收集关于项目、系统的所有文档，比如需求文档、设计文档、用户手册、技术架构图、宣传ppt等相关资料，通过仔细阅读，可以对项目系统有一个整体的认识，可以了解到项目背景、服务人群、需求、设计思路和预期效果。

2. 了解行业

通过大量阅读行业报告和规范，并且多参与专业会议和论坛，可以获取更多关于项目所在领域的背景知识、行业趋势以及竞争对手的情况。这将有助于我更好地理解项目的市场环境和商业价值。

3. 体验产品

从用户角度去体验发现产品的优缺点，并且自己会用xmind梳理产品功能，用流程图梳理核心业务流程，记录自己的使用感受和相关问题。

4. 团队沟通

在初步了解项目后，我会和相关用户、部门人员、相关市场人员沟通，可以了解他们的需求和期望，从而更准确地把握项目的关键点和优先级。

三、竞品分析都是怎么做的？

其实说实话C端的竞品数不胜数，但是B端和G端来说因为行业性质，不像C端竞品获取的那么容易，但是也是有方法和渠道的。

①参加行业展会，相关企业会分享自己的产品

②装作客户，去到相关公司，获得相关产品介绍资料和平台试用账号。

③跟市场部的相关同事沟通，他们一般接触的客户和项目比较多，手里面都会有不少平台账号。

有了竞品平台之后，我们要确认产品所处的阶段，不同的阶段，竞品分析的目标也不同。

产品概念阶段，我们需要找到产品机会和定位；在产品规划阶段，我们需要建立产品差异化特点；在产品研发阶段，我们需要找到产品优化方向；在产品运营阶段，我们需要分析产品运营策略。

确定目标后，一般会从目标用户群体、产品架构、产品功能、亮点功能、产品优劣势、商业模式等方面输出竞品分析报告，来指导产品之后的目标和规划。

四、你觉得你做的这个产品或者项目和其他的产品对比最大的亮点和突出点是什么？

这个就是竞品分析，基本面试必问的一个问题，就算没有，编也要编几个自己产品相比于竞品的亮点和突出点。

我拿我现在负责的林业生物多样性综合管理平台举个例子。

在过去生物多样性的调查，大多使用人工现场采集纸质记录数据，并且只是人工记录的数据，导致数据比较难以统计规整，并且数据来源相对比较单一，不利用数据的整合和分析，针对用户的这些痛点，我们开发了生物多样性综合管理平台。

生物多样性综合管理平台，是一款专业的生物多样性快速调查平台，通过人工、红外相机设备、声纹设备、环境因子监测设备等方式对数据进行采集、管理和应用，平台具备GiS一张图、物种资源库、物种统计分析、AI物种识别、物种名录制作、预警推送、专业报表一键导出等功能，帮助提高野外生物多样性调查速度和工作效率。

我们的产品相比于竞品最大的亮点在于数据的全面整合和AI识别。

数据整合，竞品的生物多样性平台，大部分只接入了人工调查的数据，有些会有红外相机平台和环境监测平台，但因为不在一个平台当中，数据的割裂导致生物多样性的分析还是较为困难。

我们将这三个平台整体纳入，并且将重要的声纹数据也纳入到平台进行统一管理，这样基本包含了所有生物多样性的数据来源，然后将以上平台数据进行统一整理，并进行可视化的分析，并且一键生成行业研究报告，极大的节省了时间成本，提供了工作研究的效率。

AI识别，分为图像和声纹。

图像识别其实并不罕见，技术也相对比较成熟，比如百度就开放有相关物种识别的API接口，但是百度的数据大多来源于爬虫或者网友上传，那些比较常见的物种识别率很高，但是针对那些比较稀有，不常见的物种识别率就大大降低，而我们因为做相关物种项目的原因，能拿到很多珍贵保密的物种图片，这样就大大提升了我们对一些物种的识别率，并且还支持无网环境下进行快速识别。

声纹识别，本身市面上做声纹识别的都比较少，而我们因为团队多年从事林业行业，有丰富的声音资源，有助于我们对于声纹的识别。

五、你经历的最大挑战是什么？

这个问题其实可以引到第二个问题，可以说最大的挑战就是进入一个完全不了解的行业或者接手一个全新的项目和系统。

六、你上份工作最大收获是什么？

①了解了这个行业，发现这个行业的有趣，很有成就感，做的产品是实实在在解决了用户的需求和痛点。

②慢慢形成自己的产品方法论，比如怎么设计大屏，从用户使用场景和习惯、参数指标收集、可视化展示形式等方面进行可视化大屏的思考。

③提升了语言表达能力，经常和领导、研发、客户进行需求的传达和汇报，锻炼了我们的文字组织和表达的能力。

④结识了一群志同道合的小伙伴，和部门的小伙伴打成一片，关系都比较密切，多了一些可倾诉的朋友。