嘴上说要认真面试，身体却在偷懒，这样好么？

　　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！
　　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：
　　我简历上写的很全了，让我毫无保留的告诉你；
　　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：
　　确认简历的真实性；
　　挖掘面试者经历背后的能力；
　　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STAR5W1H
　　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STAR5W1H，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：
　　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QA，以下拿T举个栗子：
　　TWHAT：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。
　　TWHERE：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）
　　TWHEN：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。
　　TWHO：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。
　　TWHY：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。
　　THOW：如何提高数据分析效率？
　　要对需收集的数据进行分类梳理；
　　访谈使用方对数据需求的优先级；
　　选择数据的输出方式和呈现样式，力求准确、直观、便于操作；
　　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QA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STAR5W1H，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QA，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