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今天分享的是周五晚19：30参加的贝克找房的产品经理岗位的在线笔试，不得不说，贝克找房的笔试题相当专业，分为单选10道，多选10道和简答2道，选择题部分不同于其他笔试考察行测部分，贝壳的选择题没有逻辑图形语言文字等行测内容，综合考察了产品经理需要掌握的方方面面的内容，涉及许多真实业务相关的内容，并考察了知识的广度，有一道题目是问到5G的技术层面相关的一些问题，下列哪一项是错误的。
对于技术盲来说，选择题部分是有一定难度的，平时需要多多关注互联网资讯和科技新闻~（虽然自己回答得不怎么样，但笔试过程发现了自己很多知识点的缺失，笔试体验还是不错的）
简答题分为两道，都是和贝壳找房这款产品强相关的题型，下面按照惯例，将此次笔试题目及其答案分享如下：
Q1：贝壳找房app出现了优质户型这一热搜关键词，分析该关键词背后的具体用户需求。
Q2：链家需要严格规范平台发布的内容，维护房地产市场的秩序，如果是你，如何设计执行方案。
我的思考回答如下：
Q1：贝壳找房app出现了优质户型这一热搜关键词，分析该关键词背后的具体用户需求。
对于一个平台来说，关注用户主动在搜索栏的搜索行为有利于我们发现用户需求，因为相比被动的猜测用户喜欢什么并根据用户使用标签去推荐内容，主动搜索能获取的需求更精准，因此我们需要通过搜索数据来深度挖掘用户需求并更好地打磨产品。那么关注到“优质户型”这一关键词，它出现在热搜中，一方面可能是因为大量用户主动输入关键词进行搜索，另一方面这个关键词出现在热搜中，会吸引更多的用户在进入搜索框搜索的过程中，发现对该关键词感兴趣并点击，再次强化该关键词的频次。
我们可以更深层次的挖掘这个关键词搜索背后的意义。用户搜索该关键词的背后包含着以下信息：
第一，用户可能认为目前的户型不够优质，难以满足自己的需求；
对于这个部分，我们需要通过调研去了解这类用户对于优质的定义具体是什么，将优质拆解成具体的数据指标，比如哪几类户型，坐北朝南，窗户大小，占地面积，小区设施等，深度挖掘用户输入优质二字背后的诉求。这个部分可以通过筛选输入过这个关键词的部分用户邀请参与问卷或者参与用户调研，也可以通过分析输入过该关键词搜索的用户的浏览记录来进行一个优质房源的数据分析。
发现问题之后，我们需要评估该需求是否真实，是否高频，以及投资回报率ROI等参数，去考虑这是一个真实存在的需求还是伪需求。
确认之后，解决问题的主要方法自然是供给侧发力，我们需要去扩大房源的供给，提高优质房源的基数，增加用户可选的优质房源，为其提供更多的优质选择。可以上线专区为“贝壳优选”，专为这类用户打造，精选他们可能感兴趣的优质房源进行集中推荐，提高用户获取信息的效率，提高平台的成交率。
第二，这类主动搜索的用户是快速决策型，有明确的的目的和需求，希望通过主动搜索的方式快速获取自己感兴趣的内容；
对于这个部分的用户我们可以先简单通过搜索这个行为进行用户分层，因为租房找房都是低频需求，因此用户需要多方考虑，少部分用户会直接通过搜索下单，大部分用户还是会大量浏览或者浏览+搜索的方式找到合适房源。主动搜索的用户需求较为明确，需要优化关键词搜索机制帮助他们更快的找到房源，而没有明确需求的用户需要通过浏览的方式找寻合适房源，那么房源的排序以及顶部分类就显得十分重要了。
但需要注意到的是用户主动搜索是否有可能是因为我们首页的推荐或者筛选分类还不够合理，用户不能通过筛选过滤掉大量无效内容，疲于花费大量时间去浏览房源，如果是这样的话，是否通过优化我们的筛选机制来帮用户过滤掉无效信息，更好的进行房源的分类浏览。
第三，用户存在优质户型的需求，而我们目前没有满足到这部分的需求。因为用户输入的并不是某个具体的需求，关于用户对于优质的定义，如同上文提到的，需要结合使用数据去分析。
（选择题里面其实也考到了这个知识点，题目让我们选择对需求的漏斗模型的正确理解是什么。具体选项我记不太清了。但是我们要学会去区分用户的真实需求，用户表达出来的需求，产品经理从用户那里听到的需求，产品经理理解的用户需求，产品经理整理出来的用户需求，产品真正满足的需求，以及这个过程中每一个环节可能产生的对需求的误解和偏差。因此我们需要深层次的去挖掘每一个用户表达出来的需求背后究竟是想要什么。）
那么优质户型首先限定词是优质，关注的是户型。那么我们至少简单可以推测出用户画像是有一定经济能力的上班族，且开始追求生活品质。对于户型的关注背后可能一方面是希望提升生活品质，另一方面有可能是即将面临家庭生活。我们猜测用户使用场景如下：
case1：家里即将迎来新生命，希望换一个更好的生活环境迎接新成员，打开贝壳找房浏览后发现不太满意，主动输入了优质户型关键词；（这个部分可以通过上贝壳优选专区找房送婴儿床的活动来考察这个场景下的需求在整体需求的占比）
case2：最近换了新工作，工资也翻了一倍，不再甘愿蜗居在自己的小房子里，想看看能不能换套大一点的房子，提升生活品质，便打开贝壳找房，点击搜索框，看到下方的“优质户型”关键词，感觉符合自己的需求，便点击了该关键词。（这个部分用户的深层需求可能是提高生活品质，考虑是否可以将其导流到贝壳装修板块通过优化房屋布局以及空间收纳来提升品质）
通过用户场景需求框架，我们细化了用户对于优质户型的诉求，并为其提供潜在的解决方案，后续可以通过数据反馈进行不断地调整，以期给用户更稳定的反馈和更优质的体验。
Q2：链家需要严格规范平台发布的内容，维护房地产市场的秩序，如果是你，如何设计执行方案。
首先明确此次需求，我们需要严格规范平台发布信息的内容。那么如何规范，首先需要定义不规范内容，哪些属于不规范内容，即虚假房源（不存在的房源），房源信息不真实（用其他房源图片冒充真实信息），其他不规范内容（广告，低俗等）。
为什么要规范平台内容？
因为作为一个平台，不仅仅是承接卖方出租和买方租房的需求，除此之外，作为平台，获得了消费者的信任，自然要承担一定的监管责任。特别是对于房屋出售平台而言，因为二手房买卖均属于低频需求，业内有一句话叫做低频需求靠广告，高频需求靠补贴。
对于低频的需求，需要通过广告来树立品牌信任，为品牌背书，例如二手车平台人人车和瓜子网。而对于高频需求，通过烧钱补贴培养用户使用习惯即可，例如滴滴和美团。之所以低频要靠广告，就是因为产品初期很难建立信任，而内容审核不到位很容易将刚刚建立的信任破坏，流失的用户难以再次召回，给平台造成损失。
（这部分的分享灵感来源于白天看到的一篇文章，公众号：晚点latepost发布的美团到店事业群总裁张川关于平台业务的商业分析，文章有点长，我反复读了好几遍，有兴趣的朋友可以去搜一搜这篇文章看看）
所以引入内容审核一方面可以优化产品提高产品体验，另一方面响应政府部门的号召，承担平台的社会责任，维护在消费者心中的形象。
那么此次需求的关键在于建立合理的内容审核机制，如何保证房源信息真实有效，如何同时保障买方卖方和平台的三方利益不冲突。我们分别从这三个方面出发，分为内容的产出者即卖方，内容的审核者即平台，内容的浏览者即买方。
对于内容的产出者，一般是房屋中介或者房屋的拥有人，不得不交代的是，对于平台来说，其实非常依赖这部分人，因为目前各家的核心实力都在于房源，而一个中介手里往往持有多套房源信息，因此我们无法对中介进行过多的约束。但这并不意味着不约束，在卖方发起房源发布信息之后，平台需要约定时间进行审核，并为卖方建立专业的信用系统，录入其个人信息身份证有效信息等。内容提交发布后，首先经过AI的大数据审核，这套房源是否在其他平台发布过，若是，发布的内容照片和联系人是否一致，对关键信息进行比对，确认是否为虚假信息。
通过大数据的检测后，进入到内容的审核方，即平台，平台专人负责房屋的验收，需要去到实地查验房屋信息，这个部分可能工作量较大，后期可以建立各个区的审核小分队，负责审核该地区的真实房源，这部分内容追责到人，后台审核通过之后如果后续出现虚假房源信息追责到审核人，是否审核过程有所纰漏。
最后发布成功进入到内容的浏览者即买方，买方浏览自己感兴趣的房源，如果有意向购买或租房可以联系线下看房，一旦发现有与平台信息不符的内容可以进行反馈，反馈一旦核实可以获得一定的租房补贴作为奖励。被举报过发布不实房源信息的卖方旗下的其他房源也会再次进入审核通道，并且适当降低发布权重以及该卖方的信用评分。
这样，通过引入多方的监督，确保房源信息真实有效，保障了消费者利益，承担平台的责任。这部分我的设计创新点在于引入AI-数据助手来帮助我们对内容进行审核，减少我们平台的人工审核成本，具体的审核关键词以及比对模型可以根据具体条件进行优化。
（正文完）
在笔试前，从牛客网上面找到了往年贝壳找房的笔试分享，大家可以参考看看，基本题型和这次一致，第一道题考察产品思维，第二道题考察方案设计。
1、为贝壳找房app选定一款竞品，从产品定位、使用人群、产品功能、交互设计等方面对比。
2、贝壳找房为毕业生举办 “毕业租房选链家，搬家保洁免费送” 主题的活动，活动定位有没有改善的空间，如何规划与推广？
有不同想法的小伙伴欢迎到公众号（柠檬two）来找我玩~
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