AI 與 SaaS 的結合，有哪些可能性？

今天介紹的這家公司 Day.ai，用 AI 改造 CRM，拿到了紅杉資本領投的 400 萬美元投資。

他們想用 AI 解決 CRM 的根本問題——數據不完整、工作流程復雜、工作成果各自為政，以及擔心潛在客戶流失。

創始人是前 HubSpot 首席產品官 Christopher O'Donnell，他帶領 HubSpot 從一個營銷平臺轉型為廣受歡迎的 CRM，成功挑戰了 Salesforce 的霸主地位。

具體來說，Day.ai 自動為客戶創建一個完善的 CRM 系統，從他們電子郵件和視頻會議中的自然對話中提取信息；每段關系都會被分類和總結，這意味著客戶可以快速建立投資者、銷售潛在客戶或他們現有客戶的名單，而無需告訴 Day.ai 誰是誰。系統會在適當的時間提醒客戶跟進，無需手動創建任務。

Sequoia Capital（紅杉資本）的合伙人 Pat Grady 與 Christopher O'Donnell 進行了深度對談，作為 Day.ai 的創始人，同時也是 HubSpot 的前首席產品官，Christopher 解釋了他的團隊如何構建一個能夠自動捕捉客戶關系完整背景信息的系統，同時賦予用戶透明度和控制權。以及為什么盡管在 AI 時代面臨著快速擴張的壓力，他仍然采取慎重的產品開發方法。

一些有趣的點

• 從我們為之工作的系統轉變為為我們工作的系統：如今的 CRM 存在數據不完整、工作流程混亂以及無法生成有用工作成果的問題。AI 能夠實現徹底的重新構想，自動捕獲完整的關系背景信息，并讓用戶專注于與客戶建立聯系，而不是行政任務。

• 信任和透明度對于AI驅動的自動化至關重要：用戶需要了解系統為何采取某些行動，并具有清晰的出處，可以追溯到源對話和數據。這需要一個全新的 CRM 數據模型，但可以創建一個良性循環，讓 AI 增強而不是取代人類的判斷。

• 放大人為因素：Christopher 強調，AI 應該使客戶關系更加人性化，而不是減少。他秉持美國海豹突擊隊的「慢即是快，穩即是快」的理念，優先構建真正增強用戶體驗的高質量產品。諸如自動會議記錄之類的功能使銷售代表能夠保持眼神交流，并專注于建立真實的聯系。

• 用戶賦權是目標：目標是消除 CRM 用戶普遍存在的「事情被遺漏」的恐懼。通過自動化行政負擔并提供可操作的見解，AI 工具可以幫助用戶在他們的角色中感到更受尊重和重視，同時專注于重要的戰略工作。

• 會創作很重要：Christopher 認為，良好的 UX 文案將是產品設計未來的關鍵。所有團隊成員，尤其是設計師，應該努力成為更好的文案，這比學習編碼更重要。

點擊關注，每天更新深度 AI 行業洞察

01為什么需要 AI-NativeCRM

紅杉：我看到 Day.ai 和 HubSpot 有相似之處，也有不同點。相似的是 PLG，不同的是正面進攻。因為據我了解，Day.ai 不是從邊緣偷偷摸摸然后突然跳出來說「我們是CRM」，而是從一開始就定位于 CRM。先從這里開始聊，為什么世界需要一個AI原生 CRM？

Christopher：如今從零開始做這件事的時機太好了。現有的 CRM 有十多個基本問題，這些問題很難改變，是巨大的缺陷。根本上，這些系統應該是為客戶服務的。但最終我們卻變成了為它們工作。

有幾個核心問題。

首先是數據問題，沒有標準數據。即使是全球最好的 CRM 實施方案，數據覆蓋率可能也只有 40% 到 50%。這是第一個問題：如何填充這個系統，讓它擁有足夠的信息讓你完成工作？

第二個問題是用戶工作流。從哪里開始？怎么完成任務？怎么回答問題？你經常會看到一個重度 CRM 用戶，屏幕上開了 40 個標簽頁，全是 CRM，很容易迷失方向，找不到重點，也無法通過來回操作真正理解一段客戶關系。

這引出了第三個問題：如何能帶著成果離開。

紅杉：是的。

Christopher：CRM 用戶并不是提出問題、得到答案，然后帶著一份出色的內部備忘錄、知識庫文章、郵件草稿或會議準備筆記離開。這些事情可能發生在 Notion 或 Google Docs 上。

CRM 擁有公司和客戶之間所有歷史的完整記錄，起點非常明確，無論是在準備會議、跟進郵件，還是銷售經理回顧所有交易、決定這周做什么、哪里需要深入、哪里需要幫忙，最終都應該有成果。我堅信人們其實很想買東西。

我一直從買家的角度構建銷售和營銷工具。我自己也在那些買家數據庫里。我接到電話的次數比我打出去的多。

人們愛買東西，我也喜歡買東西，我喜歡買 Datadog，配置它，學習如何做更豐富的追蹤。

但對銷售代表來說感覺不是這樣。所以這種對抗性的關系搞亂了一群真誠、善意的人打造的，試圖傳遞價值、推動公司前進的經濟引擎。

其實沒必要這么難。很多問題歸結于信任和改善關系，而這來自于兌現承諾、記住細節。

還有很多恐懼的情緒，銷售是個艱難的工作，經常被拒絕，經常感到失望。這會滲透到生活的方方面面，影響到那個人的家庭。所以我覺得這一切可以更有趣，生活在軟件時代，用很酷的工具工作，和有趣的人聊有趣的事，我們非常幸運，應該能做得更好，而且不需要額外努力。

紅杉：舊金山的 Salesforce 大樓里肯定有人在想：「我們要做AI原生CRM。」你會怎么回應他們？為什么 Salesforce 做不了這個？

Christopher：我認為任何人都能做任何事，沒什么能阻止別的人。反過來說，數據模型真的需要大的改變。我們對傳統的 CRM 可以這樣理解——我們壓縮了數據。如果有很多數據，一種存儲方式是壓縮它，你可以把傳統 CRM 數據想象成一張被降采樣成像素藝術的照片，只有幾個小方塊，就像那些無聊猿 NFT 一樣。

數據被大幅降采樣。為什么？因為這些數據得靠人輸入。所以你能要求的數據非常有限，只有當你覺得有人愿意填寫時，你才會往 CRM 里加字段收集數據。

紅杉：是的。

Christopher：這是基本原則，我認為傳統 CRM 公司能做得不錯，就像把游戲從 8 位升級到 16 位。

但現在有個機會：「我們有能力打造帶光線追蹤的 PlayStation 5 游戲。」這就像從《超級馬里奧兄弟》進化到《艾爾登法環》。我給父母看現代的視頻游戲，他們會以為那是現實。

所以 CRM 的數據解壓縮是怎么工作的？為了理解關系，給人們提供工作流，讓他們能提問并帶著成果離開，你需要盡可能接近對話和關系的真實情況。你需要全景圖，你不僅要發明一臺拍照的相機，還要發明一個 3D 現實掃描儀，還得有存儲方式。

這就涉及幾個要素。

首先，是上下文。如果你想建一個 chatbot 聊天界面，可以向 CRM 提一大堆問題，你用的數據得是特定類型的。數據得非常詳細，得是自然語言，不能預設未來某個場景下什么是有價值的。

過去數據壓縮的主要方式是把它簡化成復選框或下拉菜單。而有了 AI，這些都不需要。你可以直接擁有所有原始對話，也許還能以某種方式轉換它們，讓它們更方便、更便攜。

但這些都得互相鏈接，有引用和來源，得有出處。你得明白一個問題的答案為什么是這樣。比如你問：「我的團隊這季度要做什么？」它給你展示一個圖表，這個圖表可能完美無缺，但如果不能檢查數據、深入細節、理解 AI 的所有假設、追溯所有來源，這個產品就不可用。

如果 CRM 為你生成待辦事項清單，你會問，為什么要生成這個？這個支持收件箱里的 bug 是怎么來的？

我們根據 Slack 消息里某人說的類似內容去重。所以這不是關系數據庫里六個有外鍵互指的表，而是一個由無數互相鏈接的數據點組成的星系，無窮無盡。

所以，為什么別人做不了？他們可以，但數據遷移極其痛苦。大公司，比如市值千億、萬億的公司，像 Netflix、Square，都做過數據遷移。通常是從一種技術遷移到相似的另一種技術。但一家公司的核心數據——記錄系統——的使用場景突然變得如此不同，我覺得還沒有先例。

紅杉：如果我是一個銷售代表，用了AI原生CRM后，我的工作和之前用的 CRM 相比，最大的不同是什么？

Christopher：我覺得可以用會議記錄工具來類比，現在有很多這樣的工具。如果你看用戶評價，大多是五星好評。如果你看具體評論，不是關于這個功能或那個功能，而是「我現在可以在會議上真正專注了」。

這就是收益所在，它展示了一種將貫穿整個業務的收益類型。我認為人們仍然執著于「數據錄入很繁瑣，我們應該改進數據錄入」的想法。這有點像 16 位時代的《吃豆人》游戲。

數據錄入作為一個概念將完全消失。現在我們能夠進行精細調整，比如說：「這段不太對」，或者「我大致同意這里的接管建議」，系統會學習并適應。我們需要控制這些系統，與它們共存、合作，但我們不需要手動輸入這些數據。

所有行政工作都將消失，我們不需要從零開始寫郵件。我們可以審閱郵件，發表意見，甚至可以團隊協作，共同制定我們想要的郵件方式。這一切上升到了一個新的層次。因此，所有事情都變得更具戰略性和意圖性，我們不會遺忘任何事。

紅杉：是的。

Christopher：這是個經典問題。如果你詢問一百位 CRM 用戶，提出經典的用戶訪談問題以挖掘核心痛點，幾乎所有人都會或多或少提到：「我害怕事情會從縫隙中溜走。」

那么，為什么我們在意事情從縫隙中溜走呢？因為這會讓我們看起來很糟糕。我們來工作是想創造價值，但同時也希望得到尊重。這是所有部門共通的需求，從工程到銷售，再到客戶服務。每個人都希望感受到歸屬感，覺得自己有價值，配得上薪水，受到同事尊重，不會被解雇。

而這個全新的世界讓我們能夠在歸屬感和尊重的層面上運作，并在如何推動這些對話的創意發展上發表意見，而不必擔心瑣事。比如記筆記，我在會議上不用記筆記了，可以直視對方的眼睛。我能為下一次會議做好準備，因為我記得所有細節。這些都是非常有價值的背景信息，我可以輕松融入其中，只需問對問題或點擊一個按鈕就能完成會議準備。

所以努力的程度基本降到零，而存在感、人際尊重和自尊感卻大幅提升。我認為這將是最大的變化。

02

創業的轉折點是Claude 3.5 的發布

紅杉：有趣的是，你舉的很多例子都表明AI實際上讓人們感覺和行為更像人類。這是一個很好的例子，展示了 AI 如何賦能人們，為人們提供超能力。

我想問你一個關于 Day.ai 本身的問題，你和 Pici 是在 ChatGPT 熱潮后的五六個月，也就是 2023 年 4 月左右創辦了這家公司。是什么激勵你創業的？你看到了什么？是什么讓你想再次從零開始？

Christopher：早在 2017 年我就公開說過：「沒有 Pici，我絕不會從零開始做一個產品。」所以當他進入就業市場時，我就想辦法讓他加入。ChatGPT 激發了我們的想象力，感覺一切都恰到好處。回想起來，我覺得我們選的時間再好不過了。

2023 年春末，ChatGPT 迎來了它的爆發時刻，但我們在這個行業里做的事情——將自然語言轉化為結構化輸出，然后編輯、更新、再重復利用——當時還不可能實現。這種情況到 2024 年 6 月隨著 Claude 3.5 Sonnet 的出現才成為可能。之前在 GPT-4 和函數調用中能看到一些苗頭，你可以哄著它（AI 模型）返回 JSON 之類的東西。

但我們花了一年時間去理解問題，開始明白 AI 將要發生什么，而當時這些還沒有發生，所以那是個完美的窗口期。就像沖浪，你稍微早點抓住波浪，然后拼命游過去試圖乘上它。

我覺得我們可能有點運氣。我前幾天在清理一些舊代碼時，看到了 ChatGPT 3.5 Turbo 時代的代碼和我們當時的提示詞。全是大寫字母，簡直是在乞求它返回一個類型安全的對象。然后到了去年（2024 年）6 月，這一切變成了可能。

紅杉：是的。

Christopher：現在你可以說：「Claude，這是我們要做的。這是我們的上下文。這是我們需要的那種啟發式輸出類型。」在啟發式和非確定性世界之間來回切換，讓我們的日子既多彩又漫長。

那是 7 月 1 日，因為我在 7 月 4 日假期前幾天休息了一下，我打開筆記本電腦連續工作了 72 小時，開始研究管線和流程相關的東西。

那是我們真正開始發力的時候。在此之前，我們主要在做系統的會議記錄部分，作為用戶工作流的切入點，這是個很好的選擇。我們知道這在戰略上會很有趣，這些很容易被采用，結果證明它們非常有粘性。我們的用戶留存率基本是 100%。

人們會嘗試不同的工具，但因為我們的一些特質以及它能夠深度融入 CRM 技術棧的能力，他們留在了我們這邊。不過主要原因是我們需要捕獲原始數據，處理它、轉化它，然后用它來喂養 CRM。

那段時間我們也在做 Gmail 的數據，Google Calendar 和 Gmail 的數據攝取真的很棘手。后來我們又加了 Slack，繼續增加數據源，但真正開始核心 CRM 是在 2024 年 7 月。

03

目標是成為銷售界的 Spotify

紅杉：你在提到會議記錄、Gmail 和 Slack 時說的基本理念是，要出現在用戶所在的地方，盡可能多地攝取上下文和信息，以便自動填充甚至自動構建他們需要的CRM。這是基本想法嗎？

Christopher：完全正確。Pici 和我很久以來就有個想法：打造銷售界的 Spotify。

對于一個用 Spotify 長大的人來說，你會在這個平臺上買數字 CD，它就是你認為的 CD 的樣子。

那些放在汽車里，裝滿 CD 光盤的小文件夾，我覺得它們將來會顯得很可笑。下一代進入職場的人，不會覺得數據錄入太繁瑣。有人向他們解釋 Salesforce 時，他們會覺得自己被整蠱了：我和客戶開的 Zoom 會議，還有和潛在客戶的私信交流，我需要自己把它們的記錄輸入電腦？這對他們來說完全是瘋了。

所以回到數據攝取，如果你想做到這一點，就像 Spotify 得去簽合同獲取所有數據一樣，對我們來說就是要綁定這些輸入，然后結合我們對 CRM 數據模型的了解進行處理，這一切都是 100% 自動的。

人們只需要注冊我們的系統，邀請幾個同事，授權他們的 Gmail，也許還要把機器人加到 Slack 上，半天之內，整個 CRM 就弄好了。包括聯系人、公司、交易、任務，所有數據。

交易是比較有趣的部分，因為你得有業務流程的上下文，這有點像高級模式。創建公司記錄、聯系人記錄雖然不容易，但主要是看網頁之類的東西，你有域名和郵件地址可以用。

但到了待辦事項、機會管理和其余部分時，就得停下來想想：「『截止日期』是什么意思？A 管道的 B 階段是什么意思？」要做到正確，需要用戶大量輸入，而他們可能一開始并沒有所有答案。

不是每個人一來就可以說：「我們第四階段業務發展合作管道的進入標準是這樣的。」他們一開始不會明確知道。所以你得從他們那里提取這些元數據，隨著事情變化不斷構建數據集，重新評估，把一筆交易從一個階段移到另一個階段。

就像我之前說的，你得證明為什么這么做。然后在此之上，要收集用戶反饋，再進行修正。所以 AI 原生 CRM 底層的運作真的非常非常不同。

從 2025 年新年到現在，我們的重點是那最后 10% 的數據質量，確保不錯判機會，避免假陰性*，把待辦事項——我們叫「行動」——弄對。但更重要的是控制和可配置層。找到兩全其美的平衡：數據是正確的，同時我也能糾正它。我還能理解它為什么是這樣，我能調試它的來源和推理。

「假陰性」（False Negative）通常出現在統計學、數據分析、醫學檢測和機器學習等領域。它指的是一種測試結果錯誤的情況：當某個狀況或特征（例如疾病）實際上存在時，測試結果卻顯示為陰性（不存在）。

一個很簡單的例子是 Perplexity。你在 Perplexity 上搜索，它會顯示它用來構建答案的網頁。

這現在成了所有 AI 原生應用跨領域核心的產品挑戰：管理透明度和控制權。當你提示和使用大語言模型（LLM）時，能否批準輸出，能否對輸出設定規則和指令，讓它符合你的標準。我覺得某種程度上我們都在玩類似的游戲。

04

AI應用的核心矛盾：控制權、透明度與自動化的平衡。

紅杉：歸根結底還是信任問題，你能信任AI代表你做的事嗎？從確定性執行的軟件世界，轉變到部分確定性、部分概率性的軟件世界，這如何改變了構建軟件產品的藝術嗎？

Christopher：我要說，一般來說，軟件工程師不太喜歡這個。

這不是他們期待的那種變化，有方法可以讓它更確定性一些。所以為了日常生存和取得進展，很多時候你會調低模型溫度參數：「處理自然語言時，只要結構化輸出就好」，但它仍然是非確定性的。

我覺得幻覺（hallucination）問題遠沒有我們一年前想的那么嚴重。

一年前聊這個時會說：「這個 ChatGPT 凈說些胡話，我們怎么辦？」但在這種用例中，很多問題都消失了。

如果你說：「這兒有一整段 Gmail 對話，這是促銷郵件嗎？是陌生推銷郵件嗎？發生了什么？有待辦事項嗎？」，幻覺并不多。結果可能略有不同，這確實很難，因為針對非確定性東西的工具不多。我認為從風險投資角度看，新一代工具非常有趣。

紅杉：當然。

Christopher：特別是「評估 ( eval )」這一概念，吸引了眾多參與者。這些工具對于像我們這樣的產品開發者來說非常有價值，未來可期。隨著這些工具的日趨成熟，也將進一步推動相關應用的發展。但如果情況和一年前一樣毫無進展，那就太令人擔憂了。

紅杉：在AI世界中，用戶體驗（UX）模式是如何演變的？

Christopher：關于用戶體驗模式，我想說幾點。

首先是消費級體驗，我們在 B2B SaaS 領域討論「消費級」已經很久了，但實際上我們指的只是一層表面功夫，比如設計系統、在信息架構上投入大量精力，試圖以直觀的方式排列內容等。我們并不是指像 Facebook 那樣的原生移動應用級別的過渡效果、自動滾動之類的東西。

而 Anthropic、ChatGPT、Perplexity 這些公司，他們打造的是消費級產品，這些產品的質量極高。他們資金充裕，擁有頂尖的工程師，很多工程師來自社交媒體和消費級應用領域。我直到最近一個月才完全意識到這一點，因為我開始把我們的產品和市面上的東西對比。

過去，你看看市場上有什么，標桿在哪兒，然后你去超過那個標桿。你可能會需要更重視設計，給設計師更多話語權。現在情況有點不同，產品需要極快、極流暢。

第二點，關于用戶體驗，我認為核心矛盾在于控制權、透明度與自動化的平衡。

如果問用戶是否希望所有操作都自動完成，他們肯定會選擇「是」。但當系統真正自動執行后，用戶會產生諸多疑問，例如為什么會這樣、如何調整等等。這其中存在多個層級。僅僅允許用戶標記錯誤可能價值不大，因為大家都在這樣做。比如，我在 Claude 網頁版上很少會直接點踩，而是會選擇引導系統朝正確的方向發展，或者補充缺失的背景信息。例如，我會粘貼相關文檔來提供更多上下文。

所以你得能做到這些。你得能管理系統使用的上下文。你得能撤銷、糾正數據。

我們內部有個文檔，叫《游戲規則》。其中強調，無論我們做什么，用戶都必須了解 AI 做出特定行為的原因。用戶必須能夠人工干預并覆蓋 AI 的決策，且確保這種干預不會被系統自動撤銷。因為我們經常會遇到這樣的情況：「我將某個項目移至特定階段，因為我認為這樣做是正確的，但 AI 卻又擅自將其移回原處。」

你想要 AI 在用戶介入后還能繼續決策嗎？

有時需要，但并非總是如此。進一步來說，為了向用戶提供一些基礎功能，背后的數據模型構建得非常復雜。比如，「如果我指定某個事物的狀態，系統應該怎么做？是直接更新狀態且不再更改？還是將這個信息納入后續所有狀態的判斷中？」多數情況下，我們可能希望采取后一種方式。

因此，關于控制權的用戶體驗 ( UX ) 設計，需要采用漸進式披露的原則。呈現給用戶的是簡潔、易用、自動化的界面，但同時也要允許用戶深入了解。就像掀開引擎蓋，讓用戶能夠了解系統做出決策的底層邏輯和過程。我認為這種模式會非常具有吸引力。

05

小團隊模式，快速迭代

紅杉：聊聊 Day.ai 這家公司吧。我有兩件事想聊。第一，我覺得你們很好地體現了很多人討論的一個觀點：小團隊能做更多事，尤其是在AI時代。你們的團隊很小，但都是高水平人才，協作非常好。

第二，我很相信辦公室文化。但你們并非都在一個辦公室，卻似乎有極好的協作流。我想知道，你們是怎么做到的？如何讓分散在全國各地的小團隊聚在一起，保持這么好的協作流？

Christopher：這是個好問題。劇透一下，我猜我們最終會回到辦公室。辦公室分布地區少一點，時區少一點通常是好事。有了現在的經歷，進入辦公室后，我想協作流會很不一樣。

就像你說的，這些人水平很高，他們有個特別之處，情商很高，喜歡為了工作本身而工作，每個人都愿意直接面對客戶。

這并不適合所有人。我不會站在高臺上說每個人都該這樣做，但對我們很有效。這是我們想要的團隊類型。

如果有人說：「這是個好主意，能幫我們解決 XX 的問題。」每個人都知道他在說什么，都能跟上思路。

所以，這就像我們之間存在一個不成文的約定： 為了能進行深入的交流，我需要記住大量的客戶對話內容。我發現這讓工作變得更有趣，也讓我們覺得每天的工作都能為他人帶來實際的價值。因為我們做的是軟件，如果能為一位關鍵用戶解決問題，那么解決方案很可能會惠及更多人。

紅杉：如果你們已經明確了公司價值觀，會是什么？對團隊成員來說，他們從體驗上怎么感受到公司對他們的重視？

Christopher：他們的真實體驗是非常直接地以客戶為驅動。

紅杉：有你們的客戶提到過一小時修 bug、當天發布功能的事。反饋循環似乎快得驚人。

Christopher：那就是樂趣所在。如果你要做某件事，而且這是對的，你可以立刻去做，贏得口碑，獲得動力。

這是早期階段的軟件。人們投入時間和精力，我們得回報他們，得讓他們覺得值得。如果我們做到好，對他們也會有趣，他們會覺得自己是某件大事的一部分，他們的反饋在塑造更有價值的東西。

這也是我們一直控制團隊規模的原因之一。因為隨著用戶數量的增長，這種與客戶深入交流的模式就難以維系。當然，我認為大規模的用戶群體也可以做到這一點，但前提是產品已經足夠成熟，并且已經精準鎖定了目標用戶群體。

在過去一年半的時間里，我們一直在努力了解產品對個體經營者的價值。有人建議我們嘗試開發個人客戶關系管理 ( CRM ) 系統，或者面向小型企業創始人的 客戶關系管理 ( CRM ) 產品，甚至可以從風險投資 ( VCs ) 機構入手，因為他們是早期使用者，并且樂于嘗試新事物。因此，我們一直在更新理想客戶畫像 ( ICP )，并始終專注于那些在戰略上對我們最有價值的用戶。我們會認真傾聽這些用戶的需求，并盡全力為他們打造合適的產品。

06

創業：慢即是順，順即是快

紅杉：有些企業的信條，可能是從海豹突擊隊「偷來」的：慢即是順，順即是快。我覺得某種程度上也適用于 Day.ai，你在產品開發上一點也不慢，但你抵制了誘惑，沒有去追求很多讓初創公司感受到壓力的虛假指標。

換句話說，你現在的客戶既是設計伙伴，也是客戶。你非常刻意地打造一個達到高質量標準的產品，然后才推向市場。我的問題是：這個策略從哪兒來的？是AI特有的嗎？還是你喜歡這樣打造產品？「慢即是順，順即是快」背后的哲學是什么？

Christopher：我喜歡 YC 的楔形策略，我喜歡漸進改進，我喜歡廣泛的客戶接觸。但有一種例外，當你做的軟件范圍很廣，風險很高時，用戶要給你反饋需要的投入非常大。

我們要做整個 CRM，每個功能。

YC 的楔形策略（Wedge Strategy），楔形策略的核心思想是，不要試圖一開始就直接占領整個龐大的目標市場，而是要找到一個切入點——一個「楔子」——來打入這個市場。這個楔子通常一個非常具體、狹窄的用戶群體或者一個高度聚焦的初始產品或功能。

紅杉：覆蓋面很大。

Christopher：一切都包括的 AI 原生產品，可能比人們預期的更快出現。

所以，我們一直致力于以特定的客戶需求為基準，來打磨這款記錄系統軟件。

畢竟，如果是做人力資源 ( HR ) 、工資管理、福利等業務，就必須達到一定的完整度，才能真正參與市場競爭。客戶關系管理 ( CRM ) 也有類似的要求。當然，在客戶關系管理 ( CRM ) 領域，我們可以在一些應用場景上采取更靈活的方式。比如，先做一個「會議記錄器」，但同時提供一個聯系人側邊欄，記錄用戶的個人歷史等信息，并將其作為客戶關系管理 ( CRM ) 的一部分，以一種「特洛伊木馬」的方式逐步滲透。

這并不是我一貫的做事風格。但我認為這非常適合我們目前的狀況。而且，我們正在為長遠發展打下基礎。

我們可以做一個思維實驗：如果你的目標是在最短時間內實現百萬美元年度經常性收入 ( ARR )，你會怎么做？也許你會采用 YC 的方法。

好，現在我們換一個目標： 如果你的目標是在最短時間內從零開始實現 1 億美元 ARR，你又會怎么做？你肯定會立刻轉變思路，開始考慮如何打造一款用戶粘性高、 平均銷售價格 ( ASP ) 合理、 具有良好用戶增長模式的產品。這不會讓你偏離 go-to-market 策略，以及 SaaS 模式的基本經濟規律。

現在，如果你的目標是在七年內從零開始實現 100 億美元 ARR，并打破歷史記錄呢？順便說一句，我查了一下相關數據。據我所知，字節跳動 ( ByteDance ) 大約用了八年時間，而 Meta 用了 9 年左右，太瘋狂了。

你的思考方式就會徹底改變。你需要占據整個市場頂端的位置。每一行代碼都應該提升其他代碼的價值，從而實現整體的協同效應。

如果只是以非戰略性的方式進行小修小補，那是不可取的，最終會被淘汰。比如，假設用戶對會議機器人的首要功能需求是輸出模板，原因是其他應用都有類似的功能。但我們可能會拒絕簡單地照搬，因為輸出模板是與大型語言模型 ( LLM ) 交互的核心環節。如果要做，就一定要做到最好，確保它的合理性、 適用性和持久性。這樣，我們才能最終推出用戶期待已久的功能。

你不能只想著「用這個郵件編輯器草擬一封郵件」，而不去考慮營銷郵件、知識庫、網站，甚至內部維基的整合。你必須做好充分的準備，才能以這種方式開展工作。這就是我的風格。我喜歡這樣思考問題，并且堅信「慢工出細活」，「穩扎穩打才能行穩致遠」。

紅杉：最近在 Twitter 上有個爭論：設計師需要會編程嗎？我覺得你很適合回答這個問題，因為我幾乎把你看作一個藝術家，你為產品接收端的人打造恰到好處的體驗。所以我覺得你是帶著很強的設計和產品視角走向工程的。設計師需要會編程嗎？

Christopher：我覺得產品設計領域正在發生翻天覆地的變化，而最大的變化是寫作。我認為這是最重要的事。

關于 UX 內容（用戶體驗文案）是否獨立成一個學科有很大爭論，在 Slack、HubSpot 和其他地方開始組建文案團隊，確保品牌、語氣、聲音、按鈕文本等都恰到好處。這是正確的，這確實是一門真正的學科。

但我認為未來這會是產品設計師工作的重要部分。因為十年前，你會讓設計師在 Sketch——可能是更早的 Photoshop 或其他工具——里設計一個日期選擇器。

現在沒人會去設計日期選擇器，你會用組件庫，有設計系統。這是已解決的問題。如果你的軟件沒做到這個，就不該做軟件。

這也為設計師們騰出了更多的時間和精力，他們需要盡快適應新的工作內容。我認為設計師需要精通內容創作，包括推特文案、 流程設計等。內容創作一直是設計的薄弱環節，而消費者產品在這方面做得更好。所以，產品設計師還應該努力提升交互設計能力。至于編碼，我不太確定。或許未來產品設計師不再需要親自編寫代碼。

紅杉：最后一個問題，你可以選擇一個角度來回答。在你心中，最偉大的產品經理有哪些？

Christopher：這很難，因為得避免拍馬屁的感覺。

對我來說，答案可能是一樣的，我現在還沒資格列這個榜單，但肯定有 Steve Jobs。

他這個人挺復雜的。我最近有機會通過一位共同的朋友更多地了解他，了解他的為人處世，以及和他共事是一種什么樣的體驗。我并不想完全效仿他的領導風格，但他所取得的成就確實令人嘆服，他對事業的投入和對用戶需求的深刻理解也令人印象深刻。不過，他的一些做法可能超出了我的底線，我還是更傾向于多和團隊溝通，了解他們對產品的看法。但毫無疑問，Steve Jobs 絕對是其中一位。