产品面试问题解析：如何调试和分析根本原因？

调试和根本原因分析问题

• 我们将回答一个最常见的产品面试问题，即调试或根本原因分析问题，听起来像是Uber的取消率上升了，发生了什么？我们将为您提供一个确凿无误的框架，以帮助您在面试中得高分，进而获得这份工作。

• 首先，我们将以Uber的取消率上升为例，展开一个包括五个部分的框架。首先是澄清问题，通过提出一些问题来澄清问题。首先要澄清的是定义实际上升的指标，这将帮助我提出具体的假设。所以，如果他们给出的指标含糊不清，务必进一步提问。比如，在这种情况下，你要问的是取消率的上升是指乘客取消还是司机取消？同时，我们是在讨论取消率百分比还是取消总数？

• 另一个问题是，如果取消总数上升，但预订的乘车次数也在增加，那可能是合理的。让我们假设面试官告诉我们取消率是乘客取消率，这将帮助我专注于某一个领域。需要注意的是，在提问时分享一下你提出问题的思路，因为面试官希望了解你的思考方式。此外，我还想了解这一下降发生在何时，这也将帮助我筛选出可能不太可能的假设。

• 最后，我还想问一下，取消率上升，但相较于我们的基准值，百分比变化是多少？这个问题的答案也将帮助我筛选出假设。当然，诸如10%的上升将比1%的上升大得多。想象一下，他们说我们的取消率平均为5%，然后翻倍到10%。最后一个澄清性问题是，你希望我

调试和根本原因分析问题

问题诊断与用户分析

• 在问题诊断中，重要的是要了解用户是谁以及产品是如何运作的。用户分析涵盖了产品的供求方面，以及用户的流程和行为等。

• 在问题诊断中，我们还需要考虑进行用户分群，例如按地区、日期等因素进行分析，以找出导致问题的可能原因。

• 需要理由来解释为什么选择特定的因素进行分群，这有助于提供更深入的问题诊断和解决方案。

• 当然，如果面试官告诉我们没有特定的地区或日期因素，我们需要考虑其他可能的分析方向，比如是否存在其他外部因素导致问题。

问题诊断与用户分析

分析用户取消订单的可能原因

• 骑手取消订单的百分比在过去两周内上升，并且从5%上升到10%，增幅相当大。

• 没有区域或日期的具体划分，显示这是一个跨区域的问题。

• 第三步是开始假设并找出验证或否定假设的方法。可以利用用户流程来推断订单取消增加的可能原因。

分析用户取消订单的可能原因

对网约车数据的假设与验证

• 首先，我们可以假设竞争对手在过去两周内是否有降价，因为我通常会在 Lyft 和 Uber 之间比较价格，有时在叫了 Uber 后还会去看 Lyft 的价格，如果更便宜的话就会取消 Uber 的行程。也许 Lyft 在过去两周决定提供额外折扣或更低的价格。我们可以验证这一点，通过在特定位置比较 Lyft 和 Uber 的价格。

• 其次，我们可以假设取消订单是否主要集中在司机配对之前的匹配过程中，因为如果取消订单主要发生在匹配司机之前，可能是因为匹配时间太长，这就需要验证供需是否有变化。我们可以通过比较乘客匹配司机的平均时间以及活跃司机和订单数量的变化来验证这一假设。

• 最后，我们可以假设当确认乘车后，乘客看到的预计等待时间过长时会取消订单。我们可以比较两周内和之前的取消订单情况，以及司机到达乘客所需的时间变化来验证这一假设。

对网约车数据的假设与验证

调试根本原因分析

• 在调试根本原因分析中，首先要确定要优先考虑哪个假设，然后花更多的时间验证或否定这些假设，并找出解决方案。

• 作者基于过去两周的数据表现，得出了两个关键假设：一是定价因素，二是等待时间增加会导致乘客取消预约。

• 作者首先淘汰了定位点假设，因为他认为这不会导致取消率翻倍，接着他提出了针对定价及匹配司机与乘客等待时间的解决方案。

• 针对定价问题，作者提出了两个解决方案：与Lyft实现价格匹配或从市场营销角度强调Uber在某些功能上的优势。

• 对于匹配司机与乘客等待时间太长的问题，作者提出了增加司机奖励、发送通知鼓励不活跃司机回到平台以及调整匹配算法等解决方案。

• 最后作者总结了五个解决问题的步骤，指出了在调试根本原因分析中应避免的错误做法。

调试根本原因分析

Conclusion:

通过澄清问题、用户分析、假设与验证、调试根本原因分析，我们可以有效解决产品问题，提出合理解决方案。在面试中，假设及验证方法的运用，以及解决方案的提出将展现您的分析能力和解决问题的思维方式，为您赢得理想的工作提供更多机会。