產品經理面試技巧：拿下低於 0.1% 錄取率的知名外商 SaaS 設計平台產品負責人的 Offer!

本篇來自 產品經理喬 PM Joe 觀點分享（原文：超過千人投履歷，低於0.1%的錄取率下，成功拿到知名外商的SaaS設計平台產品負責人的Offer! 產品經理面試技巧分享 (PM專業能力 & 通用能力)）Meet.jobs 經編審刊出，未經授權請勿轉載。

我這輩子唯一學不會的事情就是放棄！七輪面試 + 一個艱難作業。估值 60 億美金的知名外商 SaaS 設計平台公司釋出了產品負責人職位，而我最後竟然是拿到了 Offer 的那一位!

面對競爭者畢業於常春藤大學 (Stanford, UC Berkeley, Princeton..etc.)、甚至擁有在百大企業 Google、Airbnb、Amazon、百度、抖音、騰訊、阿里巴巴的多年工作經驗，我是如何脫穎而出？

而到最終關，我與其他四位學經歷都超級優秀的候選人競爭相比，我具體是用什麼策略，而成為最後被選中的那一位呢？

面試是非常主觀的事情，很可能失敗或者是拿到 Offer 後不滿意。但是最重要的是每一次的面試經驗，都要逼迫自己從中學習到失敗經驗，讓自己下一次的面試表現更好。我過去被獵頭/HR主動獵了三次，相信與每次都把握面試機會來優化自己的面試策略有關。

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一、仔細閱讀 Job Description (JD) 的內容細節，深思自己的工作經歷中是否有獨特成功案例，並且定制化一份履歷 (Resume)！

不要丟一份通用型履歷到你非常想要的公司！通用型履歷就是：所有公司不管 JD 怎麼寫，你的履歷都寫一樣內容。我在過去的公司面試過超過 200 位候選人（產品經理居多），對於這部分特別有感。假設今天是面試電子商務的職位，候選人的履歷卻大部分強調自己之前做相機的工作經歷，這部分可能在 HR Screening 就被刷掉了，到不了業務負責人的手上。

所以我自己在找機會時，也特別注意這部分。成功率高的履歷，是必須詳細閱讀目標公司職位的 JD，仔細去思考自己是否有相關經歷，找出自己的優勢點，並能夠在自己的履歷中呈現，進而得到面試機會的。

履歷中每一段經歷沒有必要所有完成的事項都寫上，畢竟從履歷中的內容就已經開始是面試環節了，公司會開始評斷你這個人。過於繁雜沒有秩序的履歷會被認定是沒有邏輯，而且很有可能被定位為沒有辦法把控內容的質量。

二、永遠記得 “Referral”（推薦）是個遠比自己丟履歷更有效的途徑！

透過獵頭或者認識的人內推，往往會是能夠快速通過 HR 那關的方式。為什麼呢？如果是透過自己投遞簡歷到公司網站，HR 必須從大量信件中找到你，這是第一個難關。再來就是，沒有人認識你！你要如何在沒有人給予簡短介紹或者說幾句跟你合作的經驗的情況下，快速獲得面試機會？相對來說很難！除非真的特別優秀！但其實，在反饋時間來說，自己投也是慢很多！

有獵頭找上門，即便機會不是想要的，也記得保留這個人脈。職場上或者學生時期所認識的人，盡量不要樹敵！因為獵頭有時甚至會握有不公開招聘的高級職位，可以請他們推薦。以及同領域的人在未來職場上很可能會在你想要的公司工作，這時候如果可以請他們內推，你真的會省很多力氣！畢竟連 HR 都沒看上你，更沒面試機會了。職場上有貴人真的很重要。

與獵頭相處是一套哲學，你要懂得進退。因為常常發生的是，獵頭會想盡辦法利用你挖出更多有效人脈，讓他可以去繼續挖。這情況很常發生在你是經歷很吻合的候選人，但是沒在看機會。Again, 跟獵頭的關係是一套哲學。

三、跟 HR 必須保持良好關係，特別在 Screening 階段就明確這是不是自己想要的職位 (Role)，在過程中跟進面試反饋並且時刻調整自我。

在面試的時候，中心思想就是要從 HR 身上挖取到更多有利於面試的資訊。順道一提：與 HR 相處時，基本做人道理都要有，不要一副自己高高在上一定會被面上的感覺（別忘了肯定有其他競爭者，你不是唯一，時時刻刻保持謙卑）。更千萬不要忘記 HR 也是有權利決定要不要雇用你的。有些公司的 HR 甚至有非常大的權力，即使業務都過關了，HR 覺得溝通能力不行、領導能力不行，你就是會被刷掉。

（一）跟 HR 明確面試流程，有幾關？大體上會跟哪些面試官進行面試？

（二）每位面試官的面試看中的點是什麼？他們的地雷誤區是什麼？

（三）盡力獲取每位面試官的名字與頭銜，在報章媒體或內容平台搜尋他們，仔細聽他們的想法與著重點，以便制定面試策略。更厲害的就是，找到面試官的專業社交平台帳號，仔細研究他們最近在關注什麼。

（四）這個職位看中更哪些能力？（專業技能中的哪一塊？）

（五）公司文化要熟讀！讓自己在面試階段看起來就是個 perfect match。

四、產品經理的面試階段與面試心得

面試的目的很單純，就是要讓每一位面試官都喜歡自己。你很難是產品經理全才，如何在面試中對答說出面試官想聽的就是核心。對自己的專業能力滿意、認為自己是個軟硬實力都兼具且適合剛職位的候選人。值得一提的是：許多很優秀的人往往敗於軟實力 (溝通能力、團隊協作能力)，因為被認為個性太獨來獨往，給人感覺不喜歡團隊合作。面試時真的要展現自己很開放以及喜歡團隊合作的心態啊！

首先談談面試基本題：
• Tell me about yourself.（介紹下你自己。）
• Why do you want to work here?（為什麼想在這公司工作？）
• Why do we have to hire you?（我們為什麼要雇用你？）
• What is your biggest weakness?（你最大的弱點是什麼？）
• What is your biggest strength?（你最大的優點是什麼？）
• If we don’t hire you, what could be the reason?（如果我們不雇用你，可能會是因為什麼原因呢？）
• Where do you see yourself in 5 years?（你覺得你五年內如何發展？）

再來是產品經理面試專業題，分析了 FANG (Facebook, Amazon, Netflix, Google) 的 PM 面試，歸總了產品經理的面試基本上會問到以下問題類別：

• 產品策略 (Product Strategy)
• 產品設計 (Product Design)
• 數據定義 (Metric Definition)
• 數據變化 (Metric Change)
• 估算題 (Estimation)
• 技術解釋 (Technical Explanation)
• 情境題 (Behavioral Question)

→ 絕對不是人人都可以當產品經理，因為以上題目真的千奇百怪超級困難，針對每個題種發展出屬於自己的答題框架非常重要，面試已經夠緊張了，沒有準備的情況下要如何給出 Structured Answers。

基本上最安全的方式就是所有面試題目類型都做準備，畢竟它們也是環環相扣彼此影響的。但如果硬要做準備策略調整，技術解釋題可以視面試公司的情況做時間上的分配調整（建議先探聽清楚比重，最好先上 Glassdoor，或者利用人脈挖出越多情報越好）。

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(一) 針對產品策略問題 (Product Strategy)

例題：請提升 Facebook 收入

這樣的題目沒有明確告訴你要設計什麼功能，而是給你一個要提升的業務指標。所以我個人理解，這個題目其實是：建立出一個可以基於的產品策略，然後進行一個產品設計功能，演示給面試官看。

（面試官要看的是你的思考方式，而不是只追求答案。千萬不要一開始就只給答案，這是個 red flag （警示），面試官很可能因此就覺得你是個不思考的候選人，而放棄你）

1. 確認公司情況

(1) 現況：Facebook 變現的手法是廣告變現。
(2) 核心數據 LTV, ARPU → 人均廣告展示數、人均廣告點擊率影響收入。

2.列下解法

(1) 建立在用戶旅程中與收入最相關的架構：

用戶在訊息流瀏覽 → 看到廣告 → 點擊廣告

→ 以上的架構就可以是 產品設計基於的策略，我們產出的策略就是優化每一個節點的轉化率 ；

(2) 腦爆解法 （列出兩個做示範）：
A. 優化廣告展示數：提升日人均看到的廣告數 → 加更多廣告位
B. 優化點擊廣告率：優化廣告推薦演算法

3.討論解法

(1) 加更多廣告位
(2) 優化廣告推薦演算法

→ 可以使用 ICE 框架來判斷優先級：

✔ Impact （影響）：
這個解法對於業務指標的達成成績

✔ Confidence （信心）：
自己是否有信心這個影響是真的可以成真的？（基於市場競品的激烈競爭）

✔ Ease （成本）：
這個解法的開發成本為何？(客戶端／服務端／…..)

→ 加更多廣告位：
可能導致更打擾用戶體驗，導致留存下降。雖然開發成本低，但是影響過於負面，所以優先級低。

→ 優化廣告推薦演算法：
涉及到 ML 機械學習 (Machine Learning) 的話不確定性通常都很高，前期與開發的溝通成本也會高，但是如果能提升個性化廣告推薦演算法。影響相當高，雖然開發成本也高，但我認為這是一個必然持續該投入成本的方向。

4.結論

(1) 產品策略是：

用戶瀏覽 → 廣告展示數 → 廣告點擊率

基於這樣的架構，思考兩個轉化率要使用怎樣的產品設計來優化。

(2) 推薦解法是：優化廣告推薦演算法

(3) 權衡與風險：
Machine Learning 的不可預測性非常高，排期難以預測

(4) 衡量成功指標：
人均廣告展示數、人均廣告點擊率、LTV、ARPU

LTV (Life-time Value): 生命週期價值
ARPU (Average Revenue Per User): 用戶平均價值

以上就是我個人在回答產品策略題時，通常會跟面試官走過的思路。

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(二) 針對產品設計問題 (Product Design)

類型：新功能優化、既有功能優化、挑選最喜歡/最討厭的產品進行優化

例題：請替 Facebook 設計電影功能

針對本類題型，特別推薦使用 BUS框架 來進行思考。
（公司情況 > 分析用戶 > 設計解法）

相對而言是相同有系統的，而且在緊張的情況下也比較不會過於慌。

(1) 確認公司情況 (Business)

A. 公司宗旨：
Facebook 的目的把人們的距離縮到最短，讓彼此隨時可以聯繫感情。

B. 技術情況：
Facebook 的最大優勢在於它具有人與人之間的社交關係鏈的數據。

C. 市場情形：
(a) 解釋自己認為的電影就是影片。而在現在市場上的PGC影片類競品包含 Netflix, Hulu, Amazon 等等，面向 UGC 的影片類競品包含 YouTube等等。

(b) 為了做出具備市場獨有性的產品，可考慮結合 Facebook 的社交關係鏈優勢，去設計出電影相關功能。

→ 談完公司情況後，可以跟面試官說自己認為做電影就是在做影片（把自己如此認為的原因與對方說），並且確認：有沒有任何期望自己更專注的數據指標（收入／用戶參與率等等）。如果沒有，自己會專注於某數據，因為xxx。把自己的思路（原因/結果都明確告知）。

(2) 分析用戶 (User)

→ 若是談到電影，可很快的區分為生產側與消費側：

✔ 生產側 (創造者，Creator)
A. 專業用戶：
(a) 好萊屋等級的專業用戶
(b) KOL/網紅等等

B. 一般用戶：
(a) 高頻率使用
(b) 低頻率使用

✔ 消費側 (觀看者，Viewer)
A. 高頻觀看者
B. 低頻觀看者

→ 我個人會選擇生產側的一般用戶，除了一般用戶的基數比較大，對於影響因為現在 Facebook 的導航列已經有獨立出一個給影片觀看功能 (2020/ 07)，所以功能整體已經相對完善。但是一般用戶創造影片還是沒有與社交有任何結合。

✔ 生產側一般用戶的痛點：

(1) 做影片是個很孤單的體驗
(2) 不知道自己做的影片他人是否喜歡
(3) 自己可能只具備做影片的其中一個技巧，缺乏其他的技巧

→ 我選擇做影片是個很孤單的體驗，因為做影片是最多用戶會接觸到的場景，對業務指標影響較大。其他兩者是基於做完影片後，才會延伸出的需求。

(3) 設計解法 (Solution)

A. 製作影片時，可以邀請他人一起進行 (熟人使用Tag功能進行; 陌生人會出現在 Discover 模塊讓其加入)
B. 在 Facebook Event功能中，定制化一個種類讓做影片的人群聚
C. 每當家人與親密朋友間的紀念日時，把他們從小到大的回憶基於一個影片模板，讓自己與他們一起編輯這個影片。

→ 可以使用 ICE 框架來判斷優先級：

✔ Impact（影響）：
這個解法對於業務指標的達成成績

✔ Confidence（信心）：
自己是否有信心這個影響是真的可以成真的？(基於市場競品的激烈競爭)

✔ Ease（成本）：
這個解法的開發成本為何？（客戶端／服務端／…..）

→ 利用框架判斷出優先級後，針對選出的解法還要給出以下資訊：

✔ Trade-off (權衡之處):
很難有解法是完美的。這個解法有哪些需權衡的地方？妥協了什麼？造成哪些影響？這些都要思考清楚

✔ Risk Management (風險管理):
這個解法有風險嗎？例如說隱私問題？

✔ 衡量成功的數據指標？可以不只一個指標，但你說出一個指標後就要說出為什麼你認為要使用這個指標？(人均月加好友數/使用過功能後的留存)

以上就是我個人在回答產品設計題時，通常會跟面試官走過的思路。

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(三) 針對數據定義問題 (Metric Definition)

例題：請替 Facebook 定義數據指標

1. Goal:
今年的業務目標是什麼？ — 假設是收入。

2. Action:
找出與業務目標相關在應用內的行為 — 觀看廣告

3. Metric:
根據行為去定義相關數據 —
(1) 業務關鍵數據：人均廣告展示次數、人均廣告點擊次數、人均廣告點擊率、廣告主下廣告總量等等
(2) 整體關鍵數據：LTV、ARPU 等等

4. Evaluation:
衡量以上數據是否夠精確或能幫助進行產品決策？ — 每個數據都要可以進行用戶分群各自監測數據：分市場、分新老用戶、分高低使用頻率用戶等等。

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(四) 針對數據變化問題 (Metric Change)

例題：Facebook DAU下跌 30%，怎麼辦？

1. 確認問題的範圍與定義 — 縮小問題範圍

(1) Where — 發生在哪個市場？還是全部市場？
(2) When — 是一直發生？還是只發生在特定時間區段？
(3) What — 是在哪個平台發生？Web端？iOS/Android？是特定版本？
(4) Who — 是否是特定的用戶群體受到影響而已？還是整體？

2. 追根究底找出根本問題 (Root Cause)

(1) 內部問題 (Internal)
A. 數據精準度 (Data Accuracy)：
數據平台是否精準？數據歸因是否正常？

B. 近日版本上線功能品質：
新版功能品質不佳？上線的素材未考慮到文化、宗教造成反彈或抵制？效果不符合用戶期待？

C. 穩定性問題 (Stability)：
Crash 與 Bug 是否在開發階段沒有測試出呢？

(2) 外部問題 (External)
A. 用戶習慣改變（使用裝置、節慶、市場需求降低、重大疾病影響等等）
B. 季節性變化 （例如：學生大部分暑假跟寒假較活躍，但開學後則降低活躍）
C. 第三方問題 （服務端問題 [AWS, Azure 維護]、數據平台故障等等）
D. 獲取用戶途徑出問題（Google廣告推薦演算法大變、ASO關鍵字被搶等等）
E. 出現特別強大的競爭對手
F. 社會變化（例肺炎）、政府政策（例印度禁止 59 款大陸應用）、戰爭等等

3. 結論 (Summary)
綜合上述給出結論：針對 Facebook DAU下跌 30% 的情況，首要先定義問題範圍、然後從內部與外部原因去定位問題，進而找出根本原因，進行修正。

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(五) 針對估算題

這類題目面試官自己也不知道正確答案，他只是想要看你如何分析問題，進而有一個思路去得到一個答案。千萬不要直接給一個數字，就算你知道答案

例題：YouTube每日收入多少？

1. Clarify 釐清問題

(1) 公司目前情況：
YouTube 目前的商業模式有訂閱與廣告變現

(2) 確認分析目標：
主動詢問面試官本題是否可以只考慮廣告變現
(表現出自己的理解，並且假設自己不是特別懂訂閱，可以再有知識盲區的情況下回答)

(3) 確認分析地點：
主動詢問面試官是否可以只考慮美國？或者要考慮全世界？

2. Map out calculation 公式化問題

美國廣告日收入 =
DAU(美國) * 人均廣告觀看次數 * 廣告展示率 * 單個廣告觀看平均盈利

* DAU = Daily Active User (日活躍用戶)

3. Round number 使用好估算的數字

(1) 美國 DAU ：

假設美國總人口為 300M (3億)，我們只考慮 0–80 歲的人，且人口均勻分佈：

年齡 0–20:
300M * (2/8) * 0% (20 歲以下不能用 YouTube)

年齡 20–30:
300M * (1/8) * 100% = 37.5M

100% 代表全體會用 YouTube

年齡 30–40:
300M * (1/8) * 100% = 37.5M

100% 代表全體會用 YouTube

年齡 40–60:
300M * (2/8) * 50% = 37.5M

50% 代表一半的人會用 YouTube

年齡 60–80:
300M * (2/8) * 50% = 37.5M

50% 代表一半的人會用 YouTube

→預估出來 150M 為每天美國日活躍的用戶數。

(2) 人均廣告觀看次數：
A.聽音樂的用戶可能一天會看20個以上的影片；
B.看影片的用乎可能一天只會看1個影片；

→ 基於這種情況，可預估每天人均看10個影片。

(3) 廣告成功展示率：
不可能每個用戶看影片時，都能成功拉到廣告展示。
→ 所以初估 50% 為廣告成功展示率。

(4) 單個廣告平均盈利：
用戶每看一個廣告，可以盈利多少 → 在此可以粗估為 0.01 USD。

美國廣告日收入 = DAU(美國) * 人均廣告觀看次數 * 廣告展示率

→ 150M * 10 * 50% * 0.01= 7.5M (USD)

4. Summary 簡短給結論，並思考估算數字合理性，並與面試官確認是否有任何疑慮。以上的回答是否是他可以接受的呢？

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(六) 針對技術解釋題

例題：網路是怎麼運作的？ (常考題)

1. Clarify 確認問題定義
網路可以是點對點之間的數據傳遞技術，也可以是區塊鏈 (Blockchain) 相關技術。比較常見的情況是：在瀏覽器 (Browser) 輸入一串 URL 後獲得搜尋結果。與面試官確認往這方向深入討論是否可以呢？

這樣主動定方向的好處是，可以規避自己不熟悉的技術盲區，通常面試官會樂意接受自己主動去定義方向。但也可能會有面試官拒絕此方向的可能性。

2. Step-by-Step 一步一步解釋

現場面試如果有白板或者任何服務工具，可以劃下視覺化流程 (服務端與客戶端交互)，方便與面試官溝通。

(1) 角色介紹

A. 客戶端 (Client-end):
用戶使用來傳輸 URL 的裝置，可以是手機或者電腦(PC/Macbook)。

B. 服務端 (Server end):
網路數據展示的地方，或者說存儲之地。

C. DNS Resolver (Domain Name System):
當客戶端傳出 URL 時，DNS 會解析這 URL，將其變為電腦可閱讀的 IP 地址 (Internet Protocol Address)。可以理解為，URL 是為了讓人類理解的提升可讀性，並方便資訊互相傳遞。但是 IP地址 是獨立的，方便讓電腦進行處理。

D. 網路 (Internet)
客戶端與服務端彼此間的互動都透過網路，包含 IP地址與數據傳遞等等。可以理解為網路是個媒介。

(2) 實際行為

A. 當客戶端在瀏覽器上輸入一個 URL，則這個 URL 會先被 DNS Resolver 解析為 IP 地址。

B. IP 地址透過網路向服務端發出查詢請求。

C. 服務端接受 IP地址 查詢請求。

D. 查詢結果完成後，服務端透過網路將結果回傳至客戶端，進行前端視覺呈現。

也可使用譬喻法輔助：
其實網路就像是透過電話簿打電話的概念 —

• 客戶端像是撥電方，撥電方想打電話給 Joseph，在電話輸入 Joseph 播出。
• DNS就像是電話簿，Joseph 必須透過 DNS 被解析為一個電話號碼。
• 電信服務像是網路，這個撥出需求透過電信服務撥出需求給 Joseph。
• 接聽方像是服務端，電信服務送來的接聽需求，接了就透過電信服務告知撥電方，並且接通開始對談

3. 結論
簡短把剛剛說的話用總結的方式再說一次，呈現出自己溝通技巧以及總結能力：當我收入 URL，DNS會剖析它成為 IP 地址，透過網路跟服務端進行交互，如果有結果，就會透過網路返回至客戶端，也就是我的裝置。

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(七) 針對情境題

切記 STAR 法則，確保自己的回答是有架構的：
1. Situation: 任務的場景
2. Task: 明確說出被給予的任務
3. Action: 執行的事項
4. Result: 執行的結果、學習到的事物

例題：說明職涯中與同事發生衝突的經驗？

1. Situation:
若干年前，修圖產品在日本市場要開發美顏功能

2. Task:
開發不懂為什麼要花大量資源做這件事，對此任務很抗拒

3. Action:
(1) 理解開發為何這樣思考：
他不理解日本市場、也不懂美顏效果背後可以帶來的數據意義（留存提升、核心功能帶來當時的市場差異）。

(2) 利用支持數據來說服開發：
說明用戶調研數據、市場特性，日本人群體特別在乎大家一樣，過於壓抑其實大家在社交媒體常常批評彼此，期望在社交媒體是完美的傾向。

(3) A/B Test 可驗證：
核心數據指標為 — 與開發明確說明，A/B實驗可以客觀去說明自己的看法，如果真的是負面效果，也可以上線之後撤下。使用過美顏功能的次週留存，以及人均日開啟次數等等。

4. Result:
(1) 結果：
美顏效果在日本上線後，非常明顯造成數據正面影響。

(2) 省思：
往後在需求評審會上，多多跟團隊人員說明 OSM （Objective 目的、Strategy 策略、Measurement 衡量指標），讓團隊對於達成目標的向心力也可以更強烈。

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以上七種產品經理面試中會遇到的題型，都不是特別簡單。所以練習真的很重要！不要裸面 (沒準備就面試)，會留下黑歷史給企業的資料庫。我個人練習花了至少三個週末，而且週末是全天在練習。

我個人面試練習方式如下：

✔ 針對每一種題型默寫框架，練習直到可以說出每一個題型的框架，這行為必須要跟呼吸一樣自然。我個人每一個框架都至少默寫了60次。

✔ 一定要進行模擬面試，無論是否有對象可以跟你一起！每一種題型都一定要逼自己可以回答的非常順。心態上要調整，不要想要一步登天。我也是練習了三個週末，才在面試中表現比較好。

五、其他注意事項

1. 面試很看緣分，有時失敗了不是你的錯，而是面試官跟你對談的氣氛本身已經不對了（換個角度想，你避免了可能不適合你的工作環境）。但是你一定要從每一次的面試中學到東西，避免下次再犯。

2. 再次強調：盡量獲得面試官的資訊（尤其是 LinkedIn），並且研究每一位面試官，去定製化應答策略絕對有助於通過面試。

3. 多去思考自身優劣勢，以及 JD 上提及的要求。面試過程中要規避自己的弱勢，多主動出擊掌握話題，凸顯自己的優勢。記得面試的目的只有一個：要讓面試官喜歡自己、認可自己！

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若是需要更進一步的PM產品經理面試準備資訊，可參考我為產品經理面試設計的線上課程(附贈我個人整理的題目類型的題目彙整)。

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本篇文章所有權為產品經理喬 Joseph Chen，若需要轉載請 Linkedin 與我聯繫，或者寄信至 pmjoe.business@gmail.com 與我聯繫。

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