שאלות ראיון מנהל מוצר ב-Netflix: מה התהליך בעצם בודק

שאלות ראיון מנהל מוצר ב-Netflix בנויות סביב תיאור החברה שלה כיצד היא פועלת: חופש ואחריות, הקשר במקום שליטה, ושיקול דעת על פני כללים. לפני שאתה מכין תשובות בודדות, זה עוזר להבין שזה לא רק שקופית ערכים מאימון חדשים. זה משפיע על מה זה נשמע כמו "תשובה טובה" בכל סבב.

**שיקול דעת על פני תהליך.** Netflix לא רוצה PM שיכול לדקלם מסגרת. זה רוצה PM שיכול להסתכל במצב מבולבל וaver, כגון כותרת בתי הספר בהצלחה באזור אחד או בדיקת ממשק עם תוצאות מעורבות, ולהנות קריאה הגנה עם מידע לא שלם. משאלים מאזינים כיצד אתה חושב, לא אם אתה מנחת על התשובה "הנכונה", כי רוב ההנחות הללו לא יש אחד.

**בהירות בכתיבה.** Netflix מפורסמת על כך שהיא פועלת על מכתבים במקום סיפוריות. החלטות בתוכן מתוகחות בפרוזה, לעתים קרובות משותפות מראש כדי שפגישה יכולה להתחיל עם חילוקי דעות מודעים במקום קריאה ראשונה. ההרגל הזה צץ בראיונות כהעדפה לחברים שיכולים להצהיר נקודה ברורה תחילה, ואז תומכים בה, במקום לספר את דרכם לכיוון מסקנה.

**כנות וכשירות למשוב ישיר.** משאלים עשויים לדחוף קשה על תשובה רק כדי לראות איך אתה מגיב. תרבות Netflix בהצהרה מתגמלת אנשים שנותנים ומקבלים משוב קריטי ללא הרכת זה, ו-PM חברים שמתבלבלים בעד אתגר ישיר, או שפשוט נרתעים מעמדה ברגע שהוא מועלה בשאלה, נראים כמו שיבוץ תרבות חלש גם אם הלוגיקה מוצרית בסיסית הייתה קולית.

**טעם מוצר על פני סוג ספציפי של מוצר.** משטח המוצר הליבה של Netflix הוא בעגמומית צר: חוויית גלישה מתאימה לשורה, מערכת המלצות וודירוג, וחוויית הצגה. ל-PMs צפויים להיות דעות אמיתיות על למה משטח זה עובד בדרך זו, לא דעות גנריות על אפליקציות צרכן בכלל.

לפני הראיונות שלך, בנה שתיים או שלוש סיפורים מעבודתך שלך: החלטה שקיבלת עם מידע לא שלם, זמן שלא הסכמת עם עמית וכיצד זה היה נפתר, ומקרה שבו מדד שאתה אופטימי עבור התברר שהיה זה הלא נכון אחד. נושאים אלה חוזרים על עצמם על כל סבב, אז חוויה אמיתית מנצחת דקלום תיאוריה.

שאלות חוש מוצר ב-Netflix נוטות להתמקד בחוויית הגלישה והגילוי, התאמה אישית, והשטח הצגה, במקום להנחות פתוחות "תכנן אפליקציה כלשהי". דוגמאות כוללות:

- "כיצד תשפר את חוויית הגלישה עבור מישהו שצפה בכל מה שהם מעוניינים בחודש זה?"

- "תכנן תכונה כדי לעזור לבית עם ארבעה פרופילים למצוא משהו שכולם רוצים לצפות ביחד."

- "מה היית משנה לגבי כיצד Netflix משטחים הוצאות חדשות כדי להפחית את הזמן שלוקח לחבר להתחיל לצפות?"

- "כיצד היית מתכנן מחדש את חוויית הטריילר או התצוגה המקדימה בדף פרטי הכותרת?"

תשובה חלשה קופצת ישר לרעיון תכונה: "הייתי מוסיף כפתור הצבעה לצפייה בקבוצה." תשובה חזקה תחילה שמות את החברה הספציפית ואת רגע הסיכול הספציפי, ואז מציעה פתרון קשור להיתוך, ואז שמות מדד.

עבור הנתון משק בית משותף, מבנה חזק נראה כך: "הייתי מתמקד במשקי בית בהם קיימים פרופילים אך טעם שונה חדה, למשל הורה ובן נוער חולקים חשבון. הסיכול אינו חוסר בתוכן, זה שגלישה ביחד פירושה שהשורות האישיות של פרופיל לא מייצגות את הקבוצה, אז אנשים ברירת מחדל לצפייה חוזרת במשהו מוכר במקום גילוי משהו חדש ביחד. הייתי בודק מצב קל של 'צפייה ביחד' המשלב את אותות הטעם של הפרופילים הפעילים לסת סשן יחיד בלבד, ללא שינוי של כל פרופיל אישי אחד המלצות דרגות. המדד הייתי צופה הוא התחלות כותרות ברמת סושן מהמלצות מיזוג לעומת משורות ברירת מחדל של פרופיל יחיד, עם שיעור השלמה כמעצור כדי שאנחנו לא רק מגנים התחלות שנעזבים."

תשובה זו עובדת כי היא שמות מצב חברה אמיתי, כבד שההתאמה האישית היא נכס ליבה שמגנים, ובוחרת מדד המבודד את השאלה בפועל בדיקה גם אם הוא וניטי מספר כמו סה"כ לחיצות.

שאלות ראיון מנהל מוצר Netflix על מדדים כמעט תמיד מפרידות שלוש דברים שחברים נוטים להטשטש יחד: רכישה, אתגור, ושמירה על משתמשים. שאלה נפוצה נראית כמו: "שעות צפייה לקטגוריית כותרת ירדה ב-12% חודש מחודש באזור אחד. איך אתה חוקר?" או "כיצד היית מודד אם מודל התאמה אישית חדש באמת עובד?"

הצעד הראשון משאלים רוצה לראות הוא פילוח לפני הסבר. שבור את המדד בעזרת אזור, מכשיר, משך של חברה, רמת תוכנית, ואם הירידה עולה בקנה אחד עם שינוי משימה, ניסוי ממשק, או שחרור יוקרתי של מתחרה. ירידה רוכזת בחברים חדשים במהלך ימי 30 הראשונים שלהם הוא בעיה שונה מאוד מאשר אותה ירידה להתפזר באופן שווה על פני בסיס חברה עוקב, והוא מצביע על צוותים שונים ותיקונים שונים.

עבור התאמה אישית במיוחד, Netflix מבחינה בין מדדי אתגור (שעות צפויות, התחלות סושן, שיעור השלמה כותרת) ומדדי שמירה על משתמשים (חידוש מנוי, רדידות התנדבות, שיעור הפעלה חוזרת). שינוי המלצה יכול להרים שעות צפויות בטווח הקצר באמצעות חדשות בעודו לא עושה כלום להיתוך, או אפילו לפגוע בו אם המלצות חדשות מרגישות פחות רלוונטיות לאורך זמן. חברה חזקה דגלים זה במפורש: "איני היה סומך על הרמה בתקופה של שתיים שבועות בשעות צפויות כראיות המודל טוב יותר. הייתי רוצה לראות את ההשפעה להחזיק ב-60 עד 90 ימים, והייתי רוצה שמירה על משתמשים כמדד שבאמת מסדר את הוויכוח, כי זה מה העסק מתבסס על."

חברים יצא להיות מוכנים גם כדי להבין על מדדים קשורים הוצאות של Netflix פי יותר עדכני: אתגור ועומס מודעות איזון על רמת תומכים, וכיצד חלקים שלם משתנים במכנה אתה משתמש בעת חישוב אתגור לכל משק בית. משאלים פחות מעוניינים בשאלה אם אתה יודע את המספרים בדיוק הנוכחי ויותר מעוניינים בשאלה אם אתה מבין למה מדדים צורכים מכנים שונים מאשר מוצר יחיד תוכנית, זה פחות ממוצא קודם היה.

Netflix פועל אחד מהארגונים מוצרים ניסוי-כבד ביותר בטק צרכנית, ושאלות ראיון מנהל מוצר Netflix משקפות זה ישירות. צפה להנחות כמו: "כיצד היית בודק אלגוריתם דירוג חדש עבור דף גלישה?" או "בדיקת A/B מראה שתכונה חדשה גבוה אתגור אבל שמירה על משתמשים שטוח. האם אתה משלח את זה?"

תשובה חזקה לשאלת אלגוריתם דירוג הוא הליכות דרך מכניקה וקבע מסגרת שם. אתה היה רוצה החזקה אקראית של חברים שהמשיכו לראות את הדירוג הנוכחי, קבוצת טיפול על המודל החדש, ומדד ראשוני רשום מראש, כרוב שעות צפויות או שיעור השלמה בהולדת זמן קבוע, עם שמירה על משתמשים כמעצור ארוכה-הולדת מאז דירוג שינויים יכול לקחת זמן רב יותר מאשר שתיים שבועות כדי להראות את השפעה שלהם שמירה על משתמשים אמיתי. אתה היה גם רוצה לצפות עבור אפקט חדשות: חברים חוקרים משטח שינה פשוט כי זה שונה, לא כי המלצות בפועל טובות יותר, וזה למה ניסויים Netflix לעתים קרובות פעיל מספיק זמן כדי לתת חדשות ריקבון לפני החלטה נעשית.

עבור "אתגור עד, שמירה על משתמשים שטוח" שאלה, התשובה כנה היא שזה תלוי על למה. אם הרמה באה מהשטח תוכן זה באמת התאמה טובה יותר, שמירה על משתמשים צריך בסופו של דבר עקוב גם אם זה לא מראה עד כמה בחלון בדיקה. אם הרמה באה מתוך משהו גבוה אתגור עם אשר לא שיפור הבסיס המלצות איכות, כמו תמונה מתמבנת תשומת לב יותר שמוביל יותר משחקים נעזבו, משלח זה יכול לפגוע אמון ארוך טווח במוצר. חברה טוב אומר הם צפויים משנית אותות לפני ההחלטה: שיעור השלמה על צפיות תוספות הטיפול שנוצר, ואם הרמה persists לתוך שבועות שלוש וארבע של בדיקה במקום רכוז בימים ראשונים כמה.

משאלים גם מקשיבים אם אתה מבין artwork מותאם אישי ובדיקת תמונה כמשמעת אמיתית ב-Netflix, לא פרט קטן. להיות מסוגל לדבר בעיוניות על בדיקה תמונה שונה וריאנטים לכל חברה, ועל המתח בין תמונה שמנהל לחיצות ולעומת אחד שנקבע ציפיות הנכונות עבור תוכן, אותות שאתה חשבת על מכניקה מוצר Netflix ספציפי במקום תאוריה בדיקה גנרית.

תהליך ראיון Netflix מתייחס זיווג תרבות כקריטריון הערכה מדרגה ראשונה, לא על וסיום רך לאחר שאלות מוצר "אמיתי". משאלים מאומנים במיוחד כדי לחקור כנות, והוא נפוץ להיות דחוף על תשובה גם אחרי שנתת אחד סביר, רק כדי לראות אם אתה להחזיק עמדתך עם ראיות או קפל תחת לחץ.

הכנה השימושית ביותר היא מבנה. מדינה הנקודה שלך תחילה, בשורה אחת או שתיים, לפני שאתה להסביר הטיעון שלך. זה משקף את התרבות ממו-ראשונה ב-Netflix, שבו קורא מצפה מסקנה תקדימה ולאחר מכן הטיעון כדי עקוב, במקום בנייה שמגיע למסקנה בסוף. משאלים שלהם משימה לקרוא שישה דף ממו יודעים לשים לב, וגמול, חברה שעונה בדרך זו תחת לחץ מדברות.

צפה לפחות רגע אחד בו משאלת בכוונת לא יוצא עם אתה על מטרה. זה לעתים קרובות נקרא "חקלאות עבור חילוקי דעות" פנימי, בכוונת משטח חילוקי דעות מוקדי כדי הרעיון טוב ביותר מנצח את קול כי הביותר כיר. כאשר זה קורה בראיון, התשובה הלא נכונה היא להיות מיד להקדיש או להיות מכונן. התשובה הנכונה היא מדינה מחדש הטיעון שלך, שאול מה במיוחד הם ראו שונה, ועדכון הנקודה שלך רק אם הנקודה שלהם באמת שינויים ניתוח, לא רק כי דחפו חוזרה.

אתה גם צריך להכין סיפור אמיתי על נותן או קבלה קשה, כנות משוב, אידאלית משוב שהייתה לא נוח ברגע אבל שימושי בהשקף. משאלים Netflix להשתמש זה כדי להבחין חברים שלעתים קרובות סדר ישיר משוב מחברים שפעילות להדור זה, מאז קבוצה שנייה נוטה להנחות החלטות מהר יותר בארגון עם פחות שכבות אישור.

שאלות התנהגות בראיונות מוצר מנהל Netflix עקוב פורמטים מוכרים, אבל החומר משאלים מאזינים כדי כיול ל-Netflix שלה פעולה מיוחדת סגנון. הנחות נפוצות כוללות:

- "ספר לי על זמן שלא הסכמת החלטה הצוות שלך היה כבר עשה. מה עשית?"

- "תאר החלטת מוצר שגנבת עם נתונים לא שלם, וזה היית לעשות שונה עכשיו."

- "ספר לי על זמן שנתת לאחד משוב זה היה קשה להעביר."

- "תאר מצב שם מדד אתה היה אופטימי עבור התברר שהוא מטעה."

השתמש STAR כתומך, לא כתוך כל התשובה. סעיף הפעולה צריך להראות תהליך החלטה בפועל שלך: מה חלופות אתה שקולה, מה ראיות נשא משקל רוב, ומי דחף חוזרה ולמה. עבור שאלת חילוקי דעות, משאלים Netflix במיוחד רוצה לשמוע כיצד אתה השפעה תוצאה דרך טיעון וראיות במקום דרך הסלמה ל-מנהל, מאז תרבות בהצהרה מנע כנס חילוקי דעות על ראש של מישהו לפני ניסיון כנות תחילה.

עבור שאלת מדד מטעה, תשובה חזקה שמות המדד הספציפי, מסביר מה זה נראה זה היה אמור להגיד לך, ואז מסביר מה שינה דעת שלך, אידאלית משנית אותות או זמן ארוך יותר שחשף הראשון היה קרא לא שלם. משאלים אלרטיים של התנהגות תשובות שהן כמעט נקי. חברה שמודה חוסר ודאות אמיתי, וקטן כיצד לפתור, קורא כמו אעורית יותר מאשר אחד שתביעה החלטה היה ברור בהשקף.

הכנה עבור סוג ראיון זה עובד הטוב ביותר כאשר זה הלכת מעבר מסגרות PM גנרית ובנויים זרמיות אמיתי עם Netflix ספציפי מוצר ותרבות.

**קרא את תרבות ממו בעיון, יותר מפעם אחת.** Netflix פרסום פילוסופיה תרבות פנימית שלה גלומות שנים. החברים רוב זלם זה. הואחדים יתברר לעמוד להתחברת ערך ספציפי, כמו הקשר לא שליטה, כדי תשובה ספציפית הם נתנו בחוש מוצר או סבב התנהגות.

**לימוד מוצר כחברה, בקריטיקה.** שים לב לסשנים גלישה שלך שלך: כאשר אתה גלול קצה עשרה שורות ללא לחיצה משחק, כאשר עדכון תמונה שינויים החלטה שלך, כאשר App להציע משהו היה דחה בעבר. תצפיות קטנות אלה החומר גלם עבור שאלות חוש מוצר אמיתו.

**קרא מכתבים מניות עדכניות ושיחות קריאות משקיעים.** Netflix חברה פומית ודנים עדכני שלה אסטרטגי עדיפויות, כולל רמת תומך, חלקים שלם, משחק, וחיים ארוע, בדיבור פשוט כל רבעון. התייחסות הקשר זה, בדיוק וללא overstate ודאות שלך, אות בהכנה אמיתי.

**rehearse נקודה-ראשונה תשובה מבנה בקול.** בגלל Netflix גמול סיום-ראשונה התקשורת, תרגול דחיסת כותרת תשובה ל- משפט אחד לפני להפרט. זה הרגל שקשה לבנות בשקט; זה צריך להיות מתורגל על ידי דיבור, לא רק כתוב על נייר.

**בנה סיפור אחד על מקבל ישיר משוב טוב.** מאז כנות הערך בהצהרה, להכין דוגמה ספציפיות, כנה במקום גנריקה אחד בנוגע "פתוח ל-Feedback."

SayNow AI יכול לעזור להוכיח שאלות ראיון מנהל מוצר Netflix בקול, כולל חוש מוצר הנחות, מדד אבחנת תרחישים, והתנהגות שאלות זה בדיקה כנות ושיקול דעת, עם עקוב שאלות שדחף חוזרת האופן אמיתי משאלת היה. תרגול תחת סוג לחץ, במקום רק חשיבה דרך תשובות בראש שלך, זה מה עושה נקודת ראשונה, ראיות-תמוך התקשורת סגנון להרגיש טבעי במקום rehearsed.