第2章

4. 不关心产品的实际使用场景和用户反馈

如何在面试中展现用户思维？

首先，描述项目经验时，先讲清楚"为什么做这个项目"，而不是直接跳入"怎么做的"。比如："我们发现移动端用户在网络不稳定时频繁遇到提交失败的问题，用户投诉率上升了30%，所以我们开发了离线提交功能..."

其次，讨论技术方案时，主动关联用户价值。例如："我们选择反应。 Native而非原生开发，是因为迭代速度快，可以更快响应用户需求变化，虽然性能有一定损失，但通过优化关键路径，用户感知差异可控制在可接受范围..."

再次，面对技术挑战题，不要急于编码，先厘清用户场景。如："在实现这个缓存系统前，我想先了解一下主要用户场景和性能期望，是偏重读性能还是写一致性？用户能接受的延迟范围是多少？"

最后，在讨论职业规划时，表达你对产品和用户的关注。"我希望不仅提升技术深度，也能参与产品决策，更直接地了解用户需求..."

记住，在互联网公司，最终被提拔的往往不是技术最强的人，而是最理解业务和用户的人。只有将技术与用户价值紧密结合，你才能从众多求职者中脱颖而出。

实际案例：

我曾经面试过两位候选人解决同一个问题："设计一个高性能的商品搜索系统"。

第一位立刻开始描述ElasticSearch集群架构、倒排索引原理和分词算法，从技术角度确实无可挑剔。

第二位却先问了几个问题："这是面向什么类型的电商平台？用户规模和搜索习惯如何？搜索准确性和响应速度哪个更重要？"随后他说："对于服饰类电商，用户搜索'连衣裙'更关注样式和场景匹配，而不仅是关键词精确匹配，所以我会设计一个基于用户行为的语义理解层..."

猜猜哪位获得了报价？当然是后者。因为他不只懂技术，还理解产品的本质是服务用户。

二、数据驱动思维，否则你只是凭感觉工作的"莽夫"

"没有数据支撑的决策就像在黑夜里开车不开大灯。"这是Facebook数据团队的名言。

在互联网行业，任何决策、任何优化，几乎都离不开数据支持。缺乏数据驱动思维，意味着你的工作方向可能全偏离目标，即使技术实现得再美也是徒劳。

记得有位候选人在介绍自己的项目经验时说："我优化了系统性能，页面加载速度提升了。"

当我追问"提升了多少？用什么指标衡量的？对业务有什么实际影响？"他支支吾吾说不出具体数据。

对比另一位候选人："我通过灯塔分析发现首屏渲染时间平均为3.2秒，远高于业内1.5秒的标准，通过实现组件懒加载和图片优化，将首屏时间降至1.4秒，A/B测试显示用户停留时间增加了18%，转化率提升了7个百分点，为公司带来约200万月增收入。"