高级产品经理面试问题有以下：
1、面试官：你做的最成功的事情(不是产品)是什么?如果再做一次，怎样能做的更好?
考察一个面试者对产品之外事物的专注力，总结能力，考验一个人复盘纠错能力。
回答一般找自己生活学习中的一件事来说，要说出实情的细节，并且明确再做一次的话会更好，那里更好，好在那里。
2、面试官：可能会主动提出一个需求问产品经理有多少种解决办法？(因为产品经理一定是全公司最有办法的人，然后他又会问最好的是什么?
考察产品经理的分析能力，是否会定式思维，是否会目标为导向。
回答时要牢记降维分析法的要点，逐一分析出解决方案，同时找出最佳方案，如果时间仓促，思路比较混乱不妨直接说，一般遇到这种问题我会降维分析，比如：“说一个自己熟悉的需求进行分解”。然后，强调您这个问题给我点时间我来分析一下。同时要记住这里对方还要考察你的目标性，回答的方案不要偏离目标。
3、 面试官会问“你有什么觉得自己与众不同的地方?不管是兴趣爱好、工作经验、离奇的经历。”
考察产品经理的言谈与与沟通能力。
回答时要注意，对方时要考察你这个人说话怎么样，有多虚多实，沟通能力如何，是否很宅。这个过程要注意自己的语言表能力，突出自己兴趣爱好广泛，积极阳光的一面，但不要吹嘘，不要狂傲。产品经理如果是个死宅，或者沉迷于各种名片交流会，只会吹嘘我跟某某很熟，而没有独立的兴趣爱好，没有对这个世界的某些东西特别钻研，没有广泛的阅历，没有各行各业的朋友，说明这个人学习能力差，对新鲜事物没有追求，社交能力一般，永远只能是只青蛙，戳一下跳一下，很难成长。
4、 面试官会问你的优势是什么？用那些案例来证明？
考察面试者对自己的评价能力
回答时要注意有骨有肉，说出自己优势不是靠感念堆砌，一定要有依据讲出故事。比如：说我的思路很开阔，在公司头脑风暴的时候我总可以想出很多点子而且还比较靠谱比如上次XXX头脑风暴会…..。再比如：说我的逻辑能力比较强，某次需求分析时我利用降维分析法将需求的N解决方案都整理出来。
5、 面试官问你觉得自己最得意的产品是什么?为什么?
考察面试者对自己产品认知与熟悉程度
这个时候其实就是在问面试者对自己产品的了解，但是却不是要系统的问一个产品的整体逻辑。回答时我们首先要确定这是自己比较得意的产品（肯定自己），然后要找到优势点（比如某个商业模式，某个功能，某个服务的价值）。然后要记得这个点一定要和自己有关系，是自己的设计的。回答之后做短暂的停顿，示意自己已经说完了，如果对方没有打断自己，那就继续开始从战略层逐步的介绍自己的产品（自己的孩子肯定会涛涛不绝的渴望描述它）
6、 你觉得自己最失败的产品是什么？为什么？
考察面试者对错误的总结能力
这个问题比较烦，因为怎么回答都是再承认自己的失误，不过也避免过于狂妄，说自己没有失败过也不好。说出一个产品的细节然后坦诚说出是自己曾经的疏忽，导致了一些不了想，不过此事至今印象深刻，导致自己之后在产品设计时会额外的注意此错误的不会再发生。
7、 第一批用户怎么获取？（暴露了对方公司可能要做0~1开发）
考察产品经理对自己用户角色的了解以及运营思路
这里首先要介绍自己的产品用户角色定位，他们的特点，他们在那里，然后分析这些用户触达的手段，精准营销购买流量，或者运营微信公众号，小程序先行换取流量，再或者通过鼓励分享病毒传播。说出一些运营拉新的手段。同时要有成本意识，不是疯狂的砸钱。
8、 被同业抄袭了怎样应对?
考察产品经理面对竞争对手的应对策略
主要方式是对竞争对和自己做一次竞品分析，通过SWOT找出自己的优势对手的弱势。优势部分做增值服务拉大优势，弱势部分要做有效的追赶或避重就轻避免正面竞争。积极的寻找差异化，实现差异化竞争。积极建立核心优势壁垒，保持有效的防守位置。
9、你在设计产品过程中是如何获取用户需求的？举例3-5个。
考察产品经理需求获取能力
竞品分析、用户画像群卡片场景分析、用户访谈、数据分析、痛点挖掘、头脑风暴….
10、 你玩过那些游戏，那些地方设计的好，为什么？那些设计的不够好，怎么改的更好？
考察产品经理兴趣爱好是否广泛，对游戏类产中的设计体会
游戏产品的特点是要给用户带来优秀游戏体验（可玩性），遵守为用户带来爽快感、成就感、融入感。因此我们在会这个问题的时候要突出这款游戏中三感的体现。不好要是三感那里表现得不好结合自己得经验来回答。
11、面试官你最近关注了哪些新闻？
考察产品经理得前沿性
回答最近关注得科技类新闻，新软件、新应用、新技术类的，提出自己的看法展望未来的可能的应用场景。
12、面试官：请根据Star「Situation(情景)、Task(任务)、Action(行动)和Result(结果)」原则描述一件你做个的事情。
考察一个面试者综合能力
Situation: 事情是在什么情况下发生。
Task: 你是如何明确你的任务的。
Action: 针对这样的情况分析，你采用了什么行动方式。
Result: 结果怎样，在这样的情况下你学习到了什么。
就是我们经常讲的，“我”遇到了什么问题，“我”怎么想的，“我”怎么做的，“我”做出了什么或有什么成绩。
13、直接被要求按照题目设计APP、网站，画示意图，解释功能。
考察应聘者业务能力
受时间空间的限制，这里我们只能做简单的设计，不过在设计的时候要记住菲茨定律、希克定律、奥卡姆剃刀原理等，突出自己的设计能力与理论基础。
数据产品经理与产品经理之间主要的区别在于其职责和工作重点的不同。1. 职责不同：数据产品经理是负责数据产品的开发、设计和推广，主要关注数据的采集、处理和分析，以及如何将数据应用于产品的优化和改进。产品经理则更侧重于整个产品的规划、市场需求分析、用户研究以及产品的设计、开发和上线等全过程的管理。2. 工作重点不同：数据产品经理更注重数据分析和挖掘，在产品开发和优化过程中充分利用数据，并使用数据来支持决策。而产品经理则更关注整体产品的战略规划、市场竞争力以及用户体验等方面，需要综合考虑市场、用户和技术等多个因素。3. 技能需求不同：数据产品经理需要具备数据分析和处理的专业知识，熟悉相关的数据分析工具和技术，具备一定的数据科学基础。而产品经理则需要具备产品管理、市场分析、用户研究等方面的技能，同时还需要了解产品开发流程和技术知识。总之，数据产品经理与产品经理虽然在产品领域都扮演着重要角色，但其关注点和职责有所不同，需要具备不同的技能和知识背景。在实践中，两者也需要相互合作，以共同推动产品的发展和创新。
Q1.自我介绍
“自我介绍有两个作用，一是破冰，二是引起面试官的兴趣，一般需要准备30s和2min时长两个版本。提炼简历上你想被面试官关注的关键信息，介绍自己与产品相符的性格特质或是着重描述与产品相关的经历。切忌对着简历照本宣科。”
Q2.推荐一款APP，并说明推荐这款APP的原因
这个问题可以同时体现面试者在产品认知上的深度和广度。深度上，可以从产品的内容、UI/UX设计、功能甚至是商业模式等角度切入介绍这款产品的优胜之处；广度上，可以介绍一些新奇有趣的产品。选择小众的产品，即使你说的不好，但是面试管可能也不知道这款产品。
Q3. A、B两款产品你觉得有什么区别？
公司层面，可以分析两款产品之间商业模式、发展趋势等方面的不同（如: 淘宝做平台，京东自运营）；产品层面，可以分析两款产品核心功能、UI/UX设计等方面的不同；用户层面，可以分析两款产品目标用户、使用场景等方面的不同。
Q4.你觉得怎么样的产品才算是一款成功的产品？
每个人对成功的定义都是不一样的，是否满足了用户需求甚至改变了用户习惯，亦或有百万级用户，还是有稳定而有效的盈利模式，都是判断一款产品是否成功的标准之一。在面试回答这个问题时，可以结合一款你熟悉的产品，向面试官展示你思考这个问题的逻辑（如: 我认为滴滴打车算是一款成功的产品，它极大地颠覆了人们的打车方式，虽然现在还在烧钱阶段，但是滴滴打车即将成为腾讯进入车联网领域的重要门票）。
Q5.如何将用户需求转化为产品需求？
这个问题可以在很大程度上反映面试者对用户需求的理解，需求搜集、分析、筛选、验证等方法论都是一个合格的产品经理应该掌握的理论基础。在这个问题中，可以尝试从用户的核心需求切入，参考二八原则，只有少部分产品能满足大部分产品的需求，因此只有用户普遍存在的需求才构成产品需求。在这个基础上，还可以参考less is more法则，专注于某个领域的需求，简化功能保持产品的简洁（如: 之前很火的“脸萌”，专注卡通头像）。
Q6.你觉得你有什么特质，让你比别人更适合产品经理这个职位？
这个问题也可以换成: 你知不知道产品经理是干嘛的，考察的是产品经理的基本素质。抛开绝大多数需要工作之后才能理解的模块不谈，作为一个产品小白，可以从逻辑能力、沟通能力、执行力等与产品经理息息相关的综合能力切入，或是从自己对产品的热爱以及为此做过的努力（写用户体验报告等）切入。
Q7.如果要你从零开始做一款产品，你需要做些什么？
这个问题简单粗暴，就是想问你是否了解产品开发流程，以及你理解中，产品经理在其中扮演的角色。没有实际产品开发经验的话，很难将这个问题拓展开来展示，可简单总结一下产品开发流程的几个阶段，然后就把话题聚焦回需求，从需求搜集、分析、验证等角度切入和面试官分享自己对这些模块的理解。
Q8.如果产品开发过程中有一个需求必须延期，你怎么办？
这个问题和如何将用户需求转化为产品需求有异曲同工之妙，都可以从核心需求的角度切入。如果这个需求是核心需求，那就要尽可能寻找更多的支持和资源完成这个需求；如果这个需求不是核心需求，那就可以考虑将这个需求延期到下一版更新迭代中去。
Q9.如果老板和你产生分歧，不支持你提出的需求，你怎么办？
这个问题是在考察团队沟通技巧。对于产品小白而言，用数据说话是比较容易切入的角度。首先要和老板再一次解释这个需求的由来和场景等等，再次沟通无果的情况下，可以做小型问卷或是AB测试，尝试用数据说服老板。
Q10.你有什么问题想要问我的吗？
可以适当总结一些比较nice的问题，做到加深印象，把面试延长的效果。建议不要问薪资或是私人问题；也不要什么也不问浪费掉一个机会。
金融B端产品经理面试题可以依据五项类别进行总结。1. 了解面向企业的金融产品设计、销售、运营等流程及金融市场基本概念能力；2. 熟知企业应用场景，能够针对不同的企业需求，设计出符合企业要求的金融产品；3. 具备数据分析及研究能力，能够根据市场趋势、竞争对手分析、用户画像等因素来优化产品设计和提升效果；4. 拥有敏锐的市场和用户洞察力，对产品的用户体验以及市场推广具备一定的认知和策略；5. 具备丰富的团队协作经验和良好的沟通能力，能够有效协调项目进度，推动团队持续高效运作。
数据产品经理当产品经理遇上大数据时代，数据产品经理应运而生。
新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维，数据预处理，数据统计，数据挖掘，数据可视化等是产品经理的必备技能。懂产品，懂运营，懂市场，懂表达，懂管理则是数据分析师的技
曾经做过一段时间的数据产品经理，我觉得最终要的是要搞清楚你跟数据分析师的差别！！
要做的不仅仅是分析数据，更重要的是要问自己这个数据分析出来之后，对于产品或者你的业务有什么意义和价值，不要去分析了一堆的数据，而忽略了为什么分析！
另外，你是产品经理，所以我一直倡导的一句话，叫做，数据仅仅能证明你做错了什么，但是其实并不能证明你做对了什么，所以用数据来分析产品是一个验错的机制，而并非能够验对，这两个是有本质区别的。
最后，还是要记住你是产品经理，数据分析是你的长处而并未主业。
1：简述一个采购流程（看你是否能适应本公司的采购流程）
2：做为一名新采购，你觉得你应该怎样着手开展自己的工作（看你的适应能力与开展工作的能力)
3：做为一名采购，如何避免你负责的物料库存过高,如何确保物料及时到位（日常工作能力）
4：你觉得你的优点和缺点是什么？各举三点。（从你的优缺点看你是否适合做采购）
5：拿出一件你负责的物料，让你做成本分析，并报价（成本分析能力，基础市场掌握情况）
前景广阔
数据产品经理岗位仍然有职业前景。随着数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始注重数据的价值，希望能够通过数据来提高业务决策的准确性和效率。数据产品经理作为负责数据产品规划、设计、开发和管理的专业人士，扮演着关键的角色。因此，数据产品经理的职业前景在未来仍然很广阔，并且随着数据产业的蓬勃发展，该职位的需求和薪酬也有望不断提升。
大数据产品经理工作职责：
1.分析业务部门实际需求，规划、推进公司数据平台的建设及维护；--数据平台建设
2.全方面分析客户端数据，对产品改进提供数据支持；--客户端数据分析
3.通过数据挖掘和统计报表，提升业务部门运营数据的透明度，提升运营效率；--数据统计
每个产品经理都知道数据分析很重要，但你能清晰地给出以下这两个问题的答案吗？1. 数据分析到底是什么？2. 数据分析为什么如此重要？如果在这之前你不知道答案也没关系，因为本文会围绕以下几点回答以上两个问题：1. 数据分析到底是什么？2. 数据分析的相关概念3. 如何实施数据分析？4. 如何测量和收集数据？5. 如何做数据分析报告？6. 数据分析与产品的关系
简而言之，数据分析表征产品状态、用户行为和用户所点击的内容等等。虽然数据表征产品状态，但它没有表明产品所处状态的原因。数据分析不能只靠单一的度量数据，应以一系列汇聚的度量数据为前提。例如，如果我们要分析某个物体状态，我们就不能只用物体温度这个单一度量数据，只有结合其他诸如物体位置、速度、组成、环境温度等一系列数据，我们才能实施分析。假设速度是0，物体位置离地面1米，周围温度与物体一样，我们可以分析得出结论——物体处于静止状态。同理，我们在分析产品状态和用户行为时，汇聚的度量数据越多，对我们越有利。
想要从数据分析中获得最大价值，我们需要非常了解数据分析的相关概念。这些概念包括：• 数据点• 用户分群• 漏斗• 时序分群
准确的数据点是我们绘制产品发展趋势图表的前提。
用户分群的依据包括但不限于：• 技术方面（浏览器， 操作系统，设备等）• 行为方面（初次访问，回访等）• 人口统计学方面（语言，国家等）在对用户进行自定义分群时，我们需要依据可以度量的特征。例如，用户性别就是可以度量的特征。只要我们在用户个人资料里添加性别这一项，我们就可以采集到相关数据，这样以性别作为分群依据就不难。我们可以通过用户分群了解用户潜在的行为模式。数据平均值会掩盖这些潜在行为模式。例如，虽然页面平均访问量是2，但是在添加了初次访问vs回访这个细分特征之后，我们发现初次访问者的平均页面浏览量是1.2，而回访者的平均页面浏览量是3.4。如果不进行用户分群，初访者和回访者页面浏览量的差异就会被页面浏览量的平均值所掩盖。通过用户分群，我们可以把数据分析重点集中在主要目标用户群体。例如，我们的主要目标用户分布在华东地区，只要区分华东各省市用户群体并重点分析这些地域的用户行为，就可以优化产品以适应他们的需求，而不是针对全国用户进行产品优化。
为了达到目的，用户会执行一系列操作。例如，在电商平台上，用户为了实现购买的目的，会执行以下操作：
通过漏斗模型，我们可以知道用户在哪一步流失，从而通过调查分析找出用户流失原因。
时序分群有利于我们衡量用户长期价值。时序分群之后可以进行不同的比较，例如，我们可以比较一周前的注册用户和一个月前的注册用户，也可以比较某个特定日期的注册用户。如果我们没有针对一周前和一个月前的用户进行分群，那么新进来的用户会干扰我们分析这两个时间段的用户行为。对某个特定时间段的用户进行比较时，我们可以衡量某个营销活动或者产品某个功能更新后对用户行为产生的影响。
上图是一个基于用户注册时间的留存图。与其他用户群相比，十月八日这一天的用户留存显著增加。当我们看到这个数据时我们可以探索是什么导致了用户留存的改变。
产品经理会接触到海量的数据，那么我们应该如何实施数据分析？我们需要制定如下计划：1. 定义产品愿景2. 定义满足产品愿景的KPI3. 定义允许我们达到KPI的度量指标4. （通过用户行为日志）定义影响度量的漏斗为了更好地制定计划，我们需要了解计划里的相关概念。
产品愿景指产品用途和目标用户，简而言之，“产品为用户解决了什么问题？”没有产品愿景，我们接下来的所有行动都是浪费时间。
KPI衡量产品表现。拉新，留存，活跃，转化等这些都属于KPI的范畴。我们还可以用KPI制定产品发展目标，譬如将用户注册量提高20%或者将购买转化率提高30%。KPI要适合产品所处阶段，如果我们刚开始创业，那么主要KPI就是用户注册量，而不是用户活跃度。
度量指标是达成KPI的手段。度量指标一般有转化率，购买率等等。通过计算两个或多个数据点，我们可以得到度量指标数据。同时，度量指标的变化趋势也是产品改进的依据。
重要的漏斗会以某种方式改变度量指标。在确立产品使用流程/用户行为日志后，我们依据度量指标和用户行为制定相关漏斗模型。以注册率为度量指标和以转化率为度量指标所制作的漏斗模型不可能相同。
获得可测量的数据点对达成KPI, 计算度量指标数据，制作漏斗意义重大。
方法有两种：建立内部分析系统，或者依赖第三方的分析系统。内部分析系统可以根据度量指标进行定制开发。缺点是我们需要耗费资源单独建立和维护。外部分析系统，譬如Google Analytics, Mixpanel, KISSmetrics等都是不错的选择。第三方的分析系统易于实现且不会浪费建立和维护所需要的资源。Cobub Razor是国内一款专业的APP数据统计分析工具，支持私有化部署，数据既灵活又安全，是个不错的选择。
通常我们通过制作比较图表和趋势图表来做数据分析报告。比较图表体现某个度量指标在两个时间点之间的变化，比如某个度量指标在上个星期和这个星期之间的变化。它让我们看到两个时间点之间度量指标是否有较大的波动。趋势图表体现某个度量指标在一段时间内的变化，例如某个度量指标在过去一个月内的变化。它显示度量指标的变化方向，指明产品表现——变好、变差还是保持不变？报告定位出问题，然后通过尝试回答“为什么XX会发生？”“为什么YY会改变？”这些问题，我们可以优化和改进产品。
我们依据数据分析结果改进产品。如果没有数据分析，我们容易盲目改变产品，拍脑袋决策；如果没有数据分析，我们也不能知道产品改变之后所产生的效果。在产品发展的过程中，我们需要不断地进行数据分析，以保证产品按照我们的期望发展。为了保证产品处于领先状态，产品经理必须知道数据分析是什么以及数据分析的重要性。希望本文能对广大产品经理有所帮助。
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大数据产品经理是当今数字化时代中备受追捧的职业之一。随着大数据技术的不断发展和普及，企业对拥有数据分析能力和产品开发经验的专业人士的需求日益增长。对于一名成功的大数据产品经理来说，需要具备多方面的技能和知识，以应对日益复杂和多样化的市场挑战。
成为一名卓越的大数据产品经理需要具备扎实的数据分析能力、产品设计经验、市场洞察力和团队管理技能。同时，不断学习和跟上行业动态也是提升自身竞争力的关键。
1. 数据分析能力：熟练运用数据分析工具和技术，能够从海量数据中提取有用信息和见解。
2. 产品设计经验：具备产品设计和开发经验，能够理解用户需求并将其转化为创新的产品解决方案。
3. 市场洞察力：了解市场趋势和竞争情况，能够准确预测用户需求并做出相应调整。
4. 沟通和团队合作能力：良好的沟通能力和团队合作精神是成为一名成功的大数据产品经理的关键。
大数据产品经理在日常工作中需要处理大量的数据和信息，因此对于数据的敏感性和准确性要求极高。同时，需要能够与各方有效沟通并推动团队协作，以实现产品的成功上线和持续改进。
随着大数据技术的不断成熟和应用，大数据产品经理的职业前景非常广阔。各行各业对数据的需求逐渐增加，需要有能力处理大数据并将其转化为商业机会的专业人士。
大数据产品经理的工作涉及产品规划、市场分析、数据挖掘、用户体验等多个领域，对综合能力和创新思维提出了更高的要求。对于有抱负的从业者来说，不断提升自身的技能和知识，积极跟进行业发展，将有望在这一领域取得更大的成功。
总的来说，作为具备数据分析、产品设计和市场洞察力的专业人士，大数据产品经理在数字化时代扮演着至关重要的角色。随着技术的飞速发展和商业模式的不断创新，大数据产品经理将会成为企业未来发展中不可或缺的关键人才。
