一句话总结

哔哩哔哩PM面试中，数据分析类题目占比高，重点在于考察候选人通过指标分析解决问题的能力。超60%的顶级科技公司PM面试包含分析/指标类题目，哔哩哔哩也不例外。分析框架如漏斗分析、群组分析和根因调查是面试必备。

适合谁看

本文适合准备参加哔哩哔哩或其他顶级科技公司产品经理面试的候选人，尤其是那些希望深入了解数据分析类题目的考察点和解决策略的学员。同时，对于产品经理培训机构和面试培训教练，也可作为参考材料。

哔哩哔哩面试到底看什么？

深度分析

哔哩哔哩PM面试中的数据分析部分，主要看候选人是否能通过结构化思维，应用如漏斗分析、群组分析和根因调查等框架，对复杂问题进行拆解。据《Lean Analytics》指南，产品分析的核心在于找到正确的指标，并围绕这些指标构建故事和解决方案。面试官希望看到候选人如何利用这些分析工具，回答如“如何提高APP的日活用户率”或“分析某功能的转化率低的原因”等问题。

Levels.fyi 的数据显示，产品经理的薪资与其分析解决问题的能力直接相关。因此，面试官会通过以下几种方式考察：

  1. 指标拆解：给出一个业务目标，要求候选人列出相关指标，并说明如何衡量和优化。例如，如何衡量“提高用户满意度”的效果，候选人可能会拆解为用户反馈率、功能使用满意度调查等指标。

  2. SQL题：提供一个数据库场景，要求写SQL查询解决特定分析问题。StrataScratch 记录的SQL面试题型中，常见题目包括如何查询特定时间段内的活跃用户数、如何分析用户行为路径等。面试官会检查候选人对数据检索和分析的掌握程度。

  3. 案例分析：提供一个真实或模拟的业务场景，要求候选人进行根因分析和提出解决方案。真实debrief中，候选人被问及“如何分析和改进直播房间的用户流失问题”，好的候选人会从用户进入直播房间的漏斗分析开始，逐步拆解每个阶段的用户流失率，找到最关键的瓶颈。

insider观察： 在真实面试中，一位候选人被问到如何提高Bilibili视频的完成率，他应用了漏斗分析，发现大部分用户在视频的前5分钟内流失。通过进一步的群组分析，他找到了原因：视频开头未能抓住用户兴趣。他的解决方案包括推出“开头预览”功能和优化视频内容策略，收到面试官的好评。

来源参考

  • 《Lean Analytics》：Alistair Croll和Benjamin Yoskovitz的这本书，为产品分析提供了系统的指标框架和方法论。
  • Levels.fyi：提供了产品经理薪资与分析能力关系的数据对比。
  • StrataScratch：记录和提供了大量SQL面试题型和解决方案，帮助候选人准备面试。
  • 一亩三分地：有的用户分享了面试经验，提到面试官特别看重候选人对业务指标的理解和运用能力。

这类题为什么会把候选人筛掉？

深度分析

这类题目容易筛掉候选人，主要因为以下几个原因：

  1. 缺乏结构化思维：候选人无法清晰地拆解问题，导致分析方向不明确。例如，在分析用户流失问题时，未能按逻辑顺序进行漏斗分析。

  2. 不擅长运用分析框架：未能正确应用漏斗分析、群组分析或根因调查等框架，导致分析不深入或偏离主题。《Lean Analytics》强调，正确的分析框架能大大提高问题解决的效率。

  3. SQL基础弱：在StrataScratch记录的SQL面试题中，常见的困难包括 JOIN 处理、子查询优化等。若候选人无法写出正确的SQL语句，或无法合理设计查询流程，会直接影响面试成绩。

  4. 无法将分析转化为行动：即使分析正确，但若无法提出可行的解决方案或改进建议，同样会被筛除。面试官希望看到从问题发现到解决方案的完整链条。

insider观察： 一位候选人在面试中被问到如何提高评论区的用户参与度，他虽然列出了多个指标，但在如何通过产品功能或运营活动来提高这些指标方面，提出了太多脱离实际的想法，未能给出具体可测的方案，导致面试官对其执行能力产生怀疑。

来源参考

  • Glassdoor：上的面试反馈显示，很多候选人在数据分析面试中失败的主要原因是缺乏实践经验和结构化思维。
  • Blind：的匿名反馈中，产品经理自称在面试中，最担心的就是数据分析部分，因为这一部分直接关系到候选人对业务的理解和解决问题的能力。

面试官真正想验证什么？

在哔哩哔哩产品经理的面试中，分析/指标类题目不仅是考察候选人的数据分析能力，更是深入探究他们如何运用数据驱动决策、优化产品。面试官真正想验证的，不仅是 техничес技能，还包括候选人对业务的理解、问题解决的方法论以及沟通复杂思路的能力。

根据《Lean Analytics》作者 Alistair Croll 和 Benjamin Yoskovitz 的观点，指标框架不仅是工具，更是思维方式。面试官希望看到候选人如何运用类似的思维，通过漏斗分析、群组分析和根因调查等框架， Systematically 地拆解问题，找到关键的改进点。例如，在讨论如何提高哔哩哔哩视频的观看时长时，候选人应该能清晰地阐述如何使用漏斗分析识别出用户在哪个阶段流失，然后提出基于数据的解决方案。

真实备考中，一位候选人在回答“如何提高APP日活跃用户数”时，仅停留在提出增加推送通知的方案上，没有提供任何数据支持或潜在的测验计划。这种回答显然无法满足面试官的期望，因为它缺乏数据驱动的思维。相反，一位优秀的候选人会引用类似 StrataScratch 记录的SQL面试题型，展示如何通过查询用户行为数据来找出活跃用户的特征，并据此设计有针对性的策略。

普通候选人最容易错在哪里？

普通候选人在面对分析/指标类题目时，最容易的错误包括：

  1. 缺乏数据驱动的思维：直接跳入解决方案，没有提供任何数据支持。根据 Blind 上的匿名反馈，许多候选人在面试中未能展示如何使用数据来验证假设。

  2. 工具使用能力与业务理解脱节：能够写出复杂的SQL查询，却无法解释这些查询如何服务于业务目标。脉脉上有一位前谷歌PM提到，很多候选人在面试中表现出强大的技术能力，但缺乏将技术能力转化为业务价值的能力。

  3. 分析过度简化：忽略了问题的复杂性，给出过于简单或单一维度的分析。例如，在讨论如何提高用户留存率时，仅考虑界面改进而忽略了内容策略、用户反馈等多个维度。

真实面试中，一位候选人被问及“如何评估新推出的推荐算法的效果”时，仅提到“看一下点击率是否提高”，完全忽略了深度指标（如长期用户留存、算法推荐内容的多样性等）的考量，也没有提及如何通过 A/B 测试来系统性评估。

准备清单

  1. 深入学习《Lean Analytics》：特别是指标框架的应用，在不同生命周期阶段如何选择合适的指标。
  2. 在StrataScratch上练习SQL面试题：重点理解如何通过数据查询支持商业决策。
  3. 使用公开数据集练习分析：选择与视频分享平台相关的数据（如YouTube公开数据），练习完整的分析流程，从问题定义到数据收集、分析、结论和建议。
  4. 阅读哔哩哔哩产品发布和更新公告：了解平台的当前重点和挑战，准备相关的案例分析。
  5. 获取并学习《如何从0到1准备硅谷PM面试》：特别是分析/指标类题目的常见模式和期待的回答结构。推荐参考《PM面试宝典》。
  6. 模拟面试：找有经验的PM进行模拟面试，特别关注分析题目的深度和广度。
  7. 在Blind或脉脉等平台上学习他人面试经验：关注哔哩哔哩PM面试的具体问题和面试官反馈。

结论

在哔哩哔哩产品经理的面试中，分析/指标类题目占比超60%，要求候选人具备扎实的数据分析能力。通过《Lean Analytics》指南和StrataScratch的SQL面试题型，我们可以看出，正确应用分析框架（如漏斗分析、群组分析和根因调查）是关键。

常见错误

在哔哩哔哩的真实debrief中，以下错误频繁出现：

  1. 忽略边界条件

    • BAD: 某候选人在分析哔哩哔哩用户增长时，只考虑了注册数增长，忽略了活跃用户和地域分布等因素。
    • GOOD: 应该使用《Lean Analytics》指南，考虑多维度指标，包括但不限于注册数、活跃用户、地域分布和用户留存率。

  2. 不验证假设

    • BAD: 一位候选人假设某功能的低使用率是由于用户不了解其存在，但没有提出验证此假设的方法。
    • GOOD: 应该提议通过A/B测试或用户调查来验证假设，确保解决的是真正的痛点。参考StrataScratch记录的SQL面试题型，强调数据驱动的决策过程。

  3. 分析深度不足

    • BAD: 某候选人在进行漏斗分析时，只停留在了表面层面，未深入探讨各步骤的根因。
    • GOOD: 应该进行根因调查，例如，为什么在观看视频的漏斗中，用户在"开始观看"到"完成观看"这一步流失率最高？需要通过数据挖掘来找出根本原因。

FAQ

  1. Q: 哔哩哔哩PM面试通常有多少轮？
    A: 据一亩三分地论坛分享，哔哩哔哩PM面试通常为5-6轮，包括技术面、产品设计面、分析面等。

  2. Q: 哔哩哔哩PM的总包范围是多少？
    A: 据Blind平台匿名分享，哔哩哔哩PM的总包范围约为¥250,000 - ¥300,000人民币/年，高于行业平均。

  3. Q: 为什么分析/指标类题目占比这么高？
    A: 因为数据驱动的决策在产品管理中至关重要，参照《Lean Analytics》。

  4. Q: 如何准备StrataScratch风格的SQL面试题？
    A: 建议在StrataScratch平台上练习，重点是逻辑清晰、查询效率。

  5. Q: 哔哩哔哩对PM的分析能力有特定要求吗？
    A: 是的，要求能够应用如漏斗分析、群组分析等框架进行深度分析，据脉脉内推帖。

  6. Q: 面试中如何避免常见错误？
    A: 保持思维开放，提问澄清需求，确保覆盖所有关键分析维度，参考Glassdoor上的面经。

对比维度 哔哩哔哩 PM 行业平均 来源
面试轮数 5-6轮 4-6轮 一亩三分地
总包范围 ¥250,000 - ¥300,000 $200K-$250K Blind

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