腾讯营销-行业策略产品经理-非闭环电商方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为资深广告产品专家或广告业务线产品负责人，主导更大规模的商业化产品矩阵
• 横向可向AI商业化应用、电商生态策略等前沿领域拓展，成为懂AI与商业变现的复合型人才
• 负责非闭环电商方向的广告产品规划，包括动态商品广告、程序化创意和AI商品广告体系
• 深入分析广告投放机制与人货匹配逻辑，优化商品、人群与出价策略，提升CTR、CVR和ROI
• 协同算法、研发和客户团队推进产品落地，将大模型和Agent能力嵌入实际业务场景以提升效率
• 深刻理解竞价广告机制、程序化广告及效果优化逻辑，具备扎实的数据分析能力
• 具备AI产品实践经验，熟悉大模型、Agent构建、Prompt设计及工具调用等机制
• 出色的跨团队协作与项目推动能力，能在复杂场景下协同多角色实现业务目标

申请策略

• 提前了解腾讯广告在非闭环电商（如跳转至外部电商平台）方向的最新产品动态与战略重点
• 重点突出在广告产品（尤其是程序化广告、DPA、动态创意）方面的项目经验及带来的ROI/CTR提升数据
• 详细展示AI产品实践经验，如如何设计Prompt、构建Agent解决具体业务问题或实现提效的具体案例
• 强调跨团队协作能力，列举推动算法、研发、业务等多角色协同落地复杂项目的成功案例
• 深入学习大模型在广告营销领域的最新应用案例，掌握Agent工作流设计及Prompt工程的高级技巧
• 复习并深化对竞价广告机制、人货匹配逻辑及电商广告转化漏斗的理解，提升数据归因分析能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出数据指标的提升
• 产品思考框架：针对机制优化问题，从用户/客户痛点、底层逻辑（如人货场匹配）、数据指标拆解、策略迭代四个维度展开
• 请分享一个你通过数据分析优化广告产品投放效果（如提升CTR/CVR/ROI）的具体案例
• 在非闭环电商场景下，你认为人货匹配和出价策略的核心难点是什么？你会如何优化？
• 请详细描述一个你将大模型或Agent能力嵌入实际业务场景的产品案例，遇到了哪些挑战？
• 当算法团队提出的方案与业务侧需求存在冲突时，你作为产品经理如何推动解决？
• 准备2-3个深度参与的广告产品优化案例，熟记核心数据指标（如CTR、CVR、ROI）的提升幅度及归因逻辑
• 了解腾讯广告近期在AI营销、大模型应用方面的公开分享或产品发布，形成自己的见解