货拉拉用户研究面经

1. 请用一分钟自我介绍，突出与你用户研究/数据分析/O2O相关的实践。

2. 你对货拉拉的业务模式、核心用户群（发货用户与司机）、行业位置、竞争优势及未来趋势有何理解？你为什么想加入并能带来什么价值？

3. 回顾一次你主导或深度参与的用户调研项目：你如何从模糊需求澄清成可验证的研究问题？

4. 谈谈你会如何为货拉拉设计一套发货端核心用户分层模型（可含潜在、活跃、价值、高风险流失层）。

5. 如果产品经理提出“司机端体验不好”这类笼统诉求，你会如何拆解并制定混合研究方案？

6. 设想新用户首单转化率下滑，你第一轮会优先获取哪些埋点或运营数据并组合哪些定性手段验证假设？

7. 描述你在定性访谈中减少引导性和社会期许偏差的具体技巧。

8. 当问卷回收率远低于预期，你会采用哪些提升策略并如何控制样本偏差？

9. 如果需要评估一项“下单流程改版”可用性，你会制定怎样的可用性测试指标与任务脚本？

10. 请说明你会怎样从舆情/客服投诉标签中提炼结构化洞察并反馈给产品优先级排序。

11. 设计一份针对司机群体的满意度研究框架：核心指标（如 NPS/推荐意愿）、关键维度及抽样方式。

12. 在什么情况下你会采用日记研究（Diary Study）来理解发货决策链？请简述执行步骤与风险点。

13. 给出一个你会用于衡量研究价值（ROI 或影响力）的量化闭环示例。

14. 如果发现数据分析与访谈结论不一致，你会如何排查并整合形成最终建议？

15. 假设要比较三大竞品的司机激励机制，你会如何构建竞品分析维度与信息获取路径？