嘴上说要认真面试,身体却在偷懒,这样好么?

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你是如何去应对面试?将写好的简历再重复一遍,或是精心准备好面试话术和面试官来一场套路的比拼?其实这些都不是面试的正确姿势!

mianshi

面试不是背简历!

这个话题来自这个月经历的咨询案例以及公司里参与的面试。我发现,在如何“售卖自己”这件事上,许多人只是在观念上觉得很重要,然而在行动上却做得非常不到位——甚至根本没有意识到自己做的多差劲。工作这件事本身,带给个人的不仅是工作年限,更多的是能力的增长、环境的影响甚至是工作观的塑造,当然还有最重要的薪水。对于这么重要的一件事,很多人在每次转换跑道时都要考量好久,却在面试这件事上给人留下不认真的印象,实在是太可惜了。

我相信这时候会有人反驳:“我明明非常认真在准备面试!”然而努力不一定有效用,今天就聊一聊最常见的一个面试通病:把面试当做背简历。

我之前以为在校生出现这个问题比较多,后来发现即使是七年工作经验的老鸟也会犯这种初级错误。造成这个错误一般有两种心态:

  1. 我简历上写的很全了,让我毫无保留的告诉你;
  2. 我简历写的很漂亮,是最佳描述范本,让我用精心准备的话术告诉你。

的确,背简历非常省事,并且都是对你最有利的话术,然而背简历会遇见一个非常严重的问题:如果面试官深挖一个层面提问,立刻不知道如何回答,面试气氛立刻凝固,被打断后再一紧张造成忘词,那这个面试就算完了。

知道为啥要面试吗?

如果面试的时候背简历就可以了,那么面试官看看简历就可以做决定了,为毛还要耽误时间去和你面试?

现在我们常用的面试方法都是行为面试,即以行为依据和目标导向进行人才甄选,其假设前提是一个人过去的行为会预示他以后的行为。

面试的目的无非以下三种:

  1. 确认简历的真实性;
  2. 挖掘面试者经历背后的能力;
  3. 确认面试者是否能和现有团队融入

而背简历这种行为,既不能证明简历真实性本身,也不能凸显简历背后的个人能力,更是忽视了面试的互动性,无法营造融洽的面试气氛——面试气氛即未来的工作气氛。

面试的整个过程中,面试官是在挑选希望共事的未来伙伴,你是在展现自己的个人形象(整体形象,不是外貌层面的),要实现双方的目的那就必须有互动,双方要有来有往、有问有答。单纯的背简历,是硬生生放弃了这种互动,失去了进一步让面试官了解自己的机会,更严重的是接到问题以后大脑一片空白,不能好好回答问题,也忘记了之前背的简历,给面试官留下了一个单调刻板、不够灵活的印象。

对策:面试=STAR*5W1H

想象自己是一座冰山,那么简历所展现的只是冰山一角,随着面试的进行,你要展示出的是冰山本身。面对真正想要得到的工作,那么从行动上重视面试的正确方法是:简历上每一个项目都要拓展成STAR*5W1H,穷尽所有面试官提问的可能性。

STAR是简历撰写的基本法则,指的是你经历的每一个项目都需要使用情景(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、Result(结果)这四个要素进行描述。具体如下:

  • Situation: 事情是在什么情况下发生
  • Task: 你是如何明确你的任务的
  • Action: 针对这样的情况分析,你采用了什么行动方式
  • Result: 结果怎样,在这样的情况下你学习到了什么
  • 5W1H又叫六合分析法,是对选定的项目、工序或操作,都要从原因(何因Why)、对象(何事What)、地点(何地Where)、时间(何时When)、人员(何人Who)、方法(何法How)等六个方面提出问题进行思考。

如果你之前看过我关于写简历的文章或课程,那么你简历上的项目应该已经是按照STAR法则表述了。STAR法则的好处是准确概述你的项目,而为了应对面试官的提问,你需要将STAR的每一个要素都问一遍5W1H,并准备好该问题的答案。具体操作如下图所示:

maishi
这坨密密麻麻的线,就是面试官猜不透的心~

举个栗子

假设你是一名要跳槽的产品经理,在之前的工作中设计搭建了一个数据平台,在简历上是这样写的:

DAU突破50万导致数据量激增,为了提高数据分析效率,规划设计网页版数据分析平台,可用于图表化展示用户活跃数据、分层数据并支持输出个性化数据日报,将原有数据分析效率提高了10倍。

这里面的STAR:

  • S:DAU突破50万导致数据量激增
  • T:提高数据分析效率
  • A:规划设计网页版数据分析平台
  • R:可用于图表化展示用户活跃数据、分层数据并支持输出个性化数据日报,将原有数据分析效率提高了10倍

将这4个要素分别组合5W1H,完成Q&A,以下拿T举个栗子:

T*WHAT:提高什么数据分析效率?——两个维度的数据:一是用户本身的数据收集及分析,如性别、年龄、开启频率、登录频率、主要功能参与程度等;二是每日产品数据收集及分析,如每天的PV、UV、登录设备数、用户留存、主要功能参与数据等。

T*WHERE:提高哪里的数据分析效率?——APP产品本身的数据(基本是个无意义问题,可忽略)

T*WHEN:提高什么时间的数据分析效率?——分长期和短期:短期主要是每天都要看的数据日报,其中包括最核心的数据项;长期是指每周、每月甚至更长时间的数据手机及分析,这就要求平台在设计上要考量时间输出方式及常用时间段。

T*WHO:提高对谁的数据分析效率?——现有活跃用户、现有普通用户、潜在可转化的用户。

T*WHY:为什么要提高数据分析效率?——一方面是由于短期内日活激增,导致数据量成倍增长,团队急切需要更规范、更专业的方式,对数据进行统一管理和分析;另一方面,数据量激增导致现有团队成员效率降低、重复性工作增多,不利于团队成员效益最大化。

T*HOW:如何提高数据分析效率?

  1. 要对需收集的数据进行分类梳理;
  2. 访谈使用方对数据需求的优先级;
  3. 选择数据的输出方式和呈现样式,力求准确、直观、便于操作;
  4. 对于不便于标准化输出的数据,提供个性化表单生成功能。

到此,T这个元素与5W1H组合的Q&A已经穷尽,之后同样,将S、A、R等元素也用同样方式组合延伸,穷尽有可能出现的问题并准备好回答。需注意的是,在穷尽的过程中,可能有些组合会重复或者出现毫无意义的问题,那么就直接跳过,无需纠结。

该案例纯属我杜撰,只是为了展示下什么叫STAR*5W1H,如果是你真实经历的项目,应该比我上述撰写的更具体、更细节才对。而我身上真实的案例是:在我当年校招找工作的时候,简历上的每一个项目,背后都有整整一张A4纸的Q&A,字号不大于小五,而这叠4A纸上的每一段话都已经在面试前演练过多次了……

所以,当面霸根本就是个体力活儿啊。

#专栏作家#

莔莔有神(微信号破壳,Pokeclub),人人都是产品经理专栏作者,量化精进法实践者,最接地气的互联网求职培训师。文章专注于互联网求职、产品设计和自我管理。

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评论( 1

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  1. 受益匪浅!马上去核对简历!多谢莔莔大神

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