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（對話

OpenAI

營銷副總裁

Krithika Shankarraman片段

2025 年 4 月 11 日 · TED 主舞臺

Sam Altman 在與 Chris Anderson 的對談中拋出一組新數字：“ChatGPT 的周活躍用戶已達到 5 億，而且還在飛速增長?！?/p>

5 億——這是全球互聯網史上前所未有的擴張速度。但臺下最懂這條增長曲線的這個人，卻在提醒我們：“多數人仍不知道 ChatGPT 到底能幫自己做什么。”

她叫 Krithika Shankarraman。

• OpenAI 第一位營銷人員和營銷副總裁（VP of Marketing），親手策劃了 ChatGPT 發布后的首波“出圈”增長；

• 2025 年初，她從 OpenAI 轉身加入 Thrive Capital，輔導 AI 初創團隊把“模型能力”翻譯成“可用場景”。

在昨天這場訪談中，Krithika 拋出一套她屢試不爽的 DATE 框架——

Diagnose (診斷) → Analyze (分析) → Take a different path (采取不同路徑) → (實驗)

她相信，只有把‘ AI 能做什么’，講成‘我為什么現在就該用它’，才能真正打動那些還在猶豫的用戶。

接下來，本文將拆解：

• 痛點透視｜AI 產品為何天然“被高估又被低用”

• DATE 四步｜Krithika 如何把抽象大模型變成日常工具

• 增長閉環｜從 OpenAI × Stripe × Retool ，復盤她的 3 組實戰案例

讀完這篇，或許你會發現：因為真正的增長奇跡，從來不是靠更多預算，而是靠一句能激發頓悟的提示。

第一節｜DATE 框架：4 步讓用戶動手的增長公式

很多人以為 ChatGPT 的增長來自產品本身。

Krithika 給出的答案卻完全不同：

不是誰更智能，而是誰更快讓用戶發現‘我現在就能用它干這個’。

她所做的，不是拉流量，而是拉開一道門——讓用戶第一次真正“動手嘗試”。

為此，她總結出一套 4 步打法，簡稱 DATE 框架：

D 是 Diagnose：不是所有問題都能靠投廣告解決

“創始人經常問我：‘我們是不是該找個增長負責人？投點廣告？’ 我總會反問一句：‘你確定問題出在入口嗎？’”

她在 Retool 做營銷時發現，很多潛在客戶點進來，但最后并沒留下。 原因不是產品不好，而是他們搞不清：

這到底是寫代碼的，還是替我省寫代碼的？

所以她做的第一件事不是找更多用戶，而是把用戶使用的每個步驟都檢查一遍，看哪一步讓人卡住了。

她總結：別急著找人帶流量，先搞清楚你是‘沒人來’，還是‘來了也不會用’。

A 是 Analyze：看別人怎么做，不代表你也該這么做

她一直特別小心分享 OpenAI、Stripe 的經驗。不是因為保密，而是你可能會抄錯。

很多創始人會問她：“你們當時做了什么活動？” 她的回答一如既往：

營銷活動不是重點，重點是我們面臨什么問題、用了什么手段解決它。

她提醒，照搬別人的做法，可能讓你白忙一場：

• 別人做內容，是因為產品有清晰使用場景；

• 你做內容，用戶卻還不知道產品能干嘛。

所以她更建議團隊做的是“問題對照”：

• 別人產品怎么傳達場景感？

• 哪些路徑他們沒走，而你可以試？

T 是 Take a different path：別卷曝光，要卷“讓人想用”

在 Retool，她看到競爭對手大都在投廣告、做 SEO、卷活動。 她反其道而行之，直接干了一件事：

我們讓客戶自己出來講他們怎么用 Retool。

為什么？

用戶最信任的不是你告訴他怎么用，而是別人跟他說：‘我就這么用的?！?/strong>

她策劃了一波“客戶故事計劃”：不是寫 PR 文章，而是拍桌面操作視頻——客戶自己點點點，展示怎么用 Retool 管理運營。

結果是，廣告沒帶來轉化，但這些故事讓潛在客戶產生了關鍵一刻：

原來我也可以這樣干。

這，才是讓人動手的起點。

E 是 Experiment：做了不代表有用，沒驗證就別上大路

“你為一篇內容花了 40 小時，做得再漂亮，它如果沒人用，也毫無意義?！?/p>

Krithika 的團隊不管做什么內容、設計什么功能，都要先試試管不管用，管用才推廣。

她在 OpenAI 做 ChatGPT Enterprise 潛客識別時，團隊人手緊張，她沒等別人開發，而是自己寫了一個 Python 腳本，跑分、打標簽。

那腳本在生產環境用了太久，久到我都有點不好意思。

但結果說明一切：

先試，再放。能放大的，再投資源。不行的，立刻放棄。

她認為，真正的增長靠的是一輪輪驗證出來的“可復制路徑”，不是靈光一現的爆點。

一句話小結：

“DATE 框架的核心不是做營銷，而是做‘用戶第一次開始嘗試的那個瞬間’。”

——Krithika Shankarraman

第二節｜轉化掉線了？你以為是拉新，其實是路徑斷了

很多團隊面對增長難題，第一反應是：“是不是該投廣告了？”

Krithika 的回答：廣告不是萬能的，如果用戶不知道產品能干嘛，廣告只會放大這個困惑。

她稱這類策略為"漏水的漏斗"（leaky funnel）——表面數據好看，實際業務價值很低。

案例一：Retool 的“假繁榮”入口

她回憶，剛加入 Retool 時，公司在很多地方“吸引了一堆人”：

• 文章閱讀量不錯；

• 網站流量穩步增長；

• 用戶注冊數也不算低。

但問題出在關鍵一問上：

這些人注冊之后，接下來做了什么？

答案令人尷尬——幾乎什么都沒做。

注冊后的人沒有啟動項目，沒有配置權限，沒有動手搭建哪怕一個頁面。

Krithika 總結這一現象：

"看起來人很多，但沒人真正買單。"

案例二：ChatGPT Enterprise 爆量背后

在 OpenAI，她策劃了 ChatGPT Enterprise 的第一次對外開放注冊。

上線當晚，申請表單一夜之間涌入了數十萬條數據，表面看是“大獲成功”。

但問題也來了：我們根本分不清這些申請中，誰是想了解、誰是能付費、誰是瞎填的。

沒人愿意篩幾十萬條表格。怎么辦？

Krithika親自上手：

我寫了個 Python 腳本，把字段提取出來，按幾個指標打分排序，誰先聯系、誰打標簽。

這個腳本最后居然在 OpenAI 的銷售流程里用到了半年。

她自嘲：用得比我們預期還久。久到我都想把它產品化了。

但這件事背后透露出她對增長的基本判斷：

當用戶涌進來時，你不是該慶祝，而是該問一句：他們會用嗎？知道怎么操作嗎？

Krithika 提出的判斷方法：別看總量，要看留存

她分享了一個最常用的判斷句式：

如果你招呼了一堆人進門，但他們在屋里轉了一圈就走了，那問題不是人，是屋子。

換句話說：

• 不要只看有多少人點進來，要看有多少人真的開始嘗試；

• 不要只看注冊量，要看有沒有完成一次真正的交互或操作。

她稱這類分析為：找鏈路上的斷點，而不是拍腦袋換入口。所以說最危險的增長錯覺是：我們現在流量還可以。

她解釋：

“流量還可以 ≠ 用戶理解你； 用戶理解你 ≠ 用戶知道怎么開始用?！?/blockquote>

她強調的不是“人來了”，而是：

• 他有沒有學會怎么用了；

• 他是否意識到這個產品解決了他當下的某個問題；

• 他是否愿意一直用下去。

第三節｜增長不是做內容，而是引爆“我可以用”的那一刻

Krithika 說過一句很有意思的話：

做內容不是為了說服別人你很厲害，而是讓他產生一句話：‘啊，原來我可以這樣用?！?/blockquote>

她把這個瞬間稱為“頓悟點”（Aha Moment）。

它不是大段說明，而是一個簡單、精準的操作示例，讓用戶第一次意識到：這玩意兒我能用，而且現在就能試試。

Retool 的頓悟點：沒有講價值，而是演給你看

在 Retool 做營銷時，她發現一個現象：

越是說得復雜，用戶越是不動手。

于是她帶團隊做了一輪“反向內容”實驗：

不是寫案例分析，而是拍視頻。 不是講“Retool 幫你提升效率”，而是讓真實客戶展示——他是怎么用 Retool 搭建內部訂單管理界面的。

這些視頻里沒有特效，沒有配音，只有鼠標在瀏覽器里點來點去，一行行組件被拖拽出來，接 API，點保存。

Krithika 回憶說：“觀眾在第 10 秒開始模仿操作，在第 2 分鐘注冊試用。我們什么都沒說，但一切都發生了”。

這類內容不是用來解釋產品的，而是用來勾起用戶興趣的。

Stripe 的打法：告訴你“做你自己更省事”

Stripe 推出 Connect 產品時，Krithika 面臨的挑戰是：

這是一個為平臺型公司設計的支付工具。 問題是，絕大多數客戶根本不知道自己是不是平臺。

當時市面上的競品都在打一個關鍵詞：PayFac（支付服務提供商），各種文章都在解釋“如何成為 PayFac”。

她沒有直接去競爭搜索排名，而是反其道而行：

她做了一個《成為 PayFac 的完整 checklist》，包括 17 個步驟：

• 獲取許可；

• 搭建清結算流程；

• 審批商戶；

• 合規審計…

這篇 checklist 最后一句話寫著：

如果這些聽起來太復雜，沒關系。Stripe Connect 可以一步搞定。

她稱之為“反向 RFP 內容”：

不是告訴你來用我，而是讓你先看到你自己該干什么。當你意識到這條路太累時，你才會理解 Stripe 的價值。

Krithika 總結：別指望用戶主動理解你的產品

她在訪談中表示：你不需要用戶看完你的內容就馬上購買， 你只需要他心里冒出一句：‘原來我也可以這么干?！?/p>

她稱這類內容為“觸發性內容”（Triggering Content）：

不是傳播故事，而是：

• 還原用戶可能的使用場景；

• 展示實際操作路徑；

• 讓用戶腦中浮現：“我下次就能試試這個?！?/p>

她說得最清晰的一句話是：內容寫得再好，不能觸發動手，就只是‘漂亮的說明書’。

她補了一句：

AI 工具最常見的問題就是這個—— 不管你說得多智能，如果用戶腦中沒出現‘下一步我該干嘛’，就還是廢的。

第四節｜品牌是你每一步都能“讓人走得下去”

Krithika 說：很多人把品牌當成面子工程，但品牌真正的作用，是讓用戶相信：'用你們的產品不會出問題。

在她看來，品牌不是記憶點，而是信任感。

尤其在 AI 產品里，用戶大多是帶著“不確定”開始嘗試的。 所以你要做的不是“讓他震驚”，而是“讓他不想掉頭”。

品牌是一種“走下去的勇氣”

Krithika 認為，品牌真正的價值，在于用戶是否愿意在你這里多花一分鐘。

她舉例：當你用 ChatGPT 打開一個新文檔、上傳一份合同，你心里有沒有冒出過一句話：‘我交給它，靠得住嗎？數據會泄漏嗎？’

她認為，這種猶豫一旦出現，就意味著品牌沒有站穩。

或許你的產品沒問題，但是它讓用戶心里沒底。

Stripe 的品牌秘訣：高標準 + 不意外

在 Stripe，她學到了一套最有效的品牌管理邏輯：

不是做出色的廣告，而是讓用戶在每個細節都覺得你做得更穩。

她回憶，當年 Stripe 出博客、出文檔、出 UI 頁面，甚至發一封支持郵件，都要走評審流程。

很多人不理解，覺得效率低。

Krithika 解釋說：你今天在這里寫錯一個詞，明天用戶可能在結算環節就不敢點確認?！?/p>

她用一句話總結 Stripe 的品牌邏輯：

品牌是當用戶走進一個陌生頁面時，他的第一反應是：‘Stripe 做的，應該靠譜。’

OpenAI 的發布節奏：快，但不“粗糙”

OpenAI 經常被外界認為節奏快、推出速度極高。

但 Krithika 強調：

快，不代表草率。

她舉例說，在發布 ChatGPT Enterprise 時，雖然需求暴漲、團隊人手緊張，但他們仍堅持做兩個動作：

• 每個登陸頁、文檔頁，都至少兩輪審閱；

• 上線前一天，讓非產品成員“假裝客戶”走一遍路徑。

她稱之為“體驗倒推”：不是我們講得多清楚，而是新用戶能不能自己一路走到目標。

這就像你在地圖軟件里輸入一個地址，如果中間路標錯了一個，用戶就會直接放棄。

OpenAI的“品牌三問”，簡單直接

你想知道品牌做得怎么樣？問三個問題就夠了?！?/p>

• 用戶下一步會點哪里？用戶知道嗎？

• 用戶有可能退回上一頁嗎？為什么？

• 這段體驗之后，用戶愿意推薦別人試嗎？

Krithika 認為，只要其中一題回答"不確定"，就不是品牌問題，是產品本身出問題了。

她在訪談中有一段話很值得記?。?/p>

品牌從來不是你給自己的定義，而是別人用完之后會不會說：'我以后還會再用一次。

真正的品牌永遠也不是logo，而是每一步體驗都不掉鏈子，前后一致。

第五節｜AI 工具的勝負，不看功能，看誰設計了“使用入口”

ChatGPT 火了之后，很多人對 AI 工具的認知卡在一個點上：

它應該給我答案。

但 Krithika 的看法恰好相反：用戶不缺答案，他們缺的是：下一步該干嘛？這東西我該怎么開始用？

她指出，大多數 AI 產品的最大誤區是：

默認用戶已經知道自己該怎么用了。

但現實中，用戶打開 ChatGPT 的第一句話通常是：我能讓它干嘛？

問題不是智能不夠，而是入口太模糊

Krithika 曾經做過一個用戶觀察實驗：

她請幾位從未用過 ChatGPT 的人來試用，要求他們在不看任何教程的情況下完成兩個目標：寫簡歷、查政策。

結果是：

• 他們一開始不知道該從哪問起；

• 有人上來一句“你好”打了十秒；

• 用戶輸入一大堆需求，AI 卻回答錯了。

她總結說：

用戶不傻，只是沒人告訴他第一步該做什么。

真正好的 AI 產品，得像“滑動門”而不是“黑盒子”

Krithika 強調，AI 產品不能只追求功能強大，更要讓用戶容易上手。

她比喻道：別讓用戶站在一個看不到門的盒子前發呆。最好的 AI 產品像滑門——你一靠近，它就自動給出一條路。

她舉例說，現在很多 AI 工具在宣傳上講模型、講參數、講 API， 但用戶只想知道：

我寫論文快了嗎？我報銷流程簡化了嗎？

她在 Retool 就推動團隊做了一套新手引導流程：

• 首頁不講 Retool 是什么，而是：你想用 Excel 管業務？來試試這個三步小流程。

• 點擊后，用戶直接看到預設字段，點一下就能改名字、生成按鈕；

• 中間沒有解釋，沒有文案，只有動作。

因此，別嘗試說服用戶，讓他試一次就懂。

營銷的未來：不推功能，推體驗

Krithika 在 Thrive Capital 幫很多早期 AI 創業團隊復盤時，一眼能看穿那些"無效上線功能"：

介紹了一堆功能，但沒告訴用戶第一步怎么做。

AI 工具的關鍵，不是功能多強大，而是用戶能不能快速上手。

整場訪談中，她的核心觀點也是：

AI 工具有沒有用，不看它多聰明，看用戶多快能學會用。

換句話說：別光說 AI 多厲害，要讓用戶真正體驗一次成功。用戶嘗到甜頭了，自然會再來。

結語｜DATE 框架不是營銷方法

ChatGPT 的成功，不只是模型領先，更是因為它讓用戶在生活和工作中真的“動手嘗試產品”了。

Krithika 在 OpenAI 做的事，看起來像營銷，其實是幫用戶從'聽說過'變成'真的會用'。

她從不糾結說得清不清楚，而是追問一句話：

用戶點開后，下一步知道要干嘛嗎？

在 AI 工具扎堆的 2025 年，這才是關鍵：

• 不是你做得多強，而是用戶愿不愿意試一下；

• 不是你講了多少功能，而是用戶能不能跟著做一遍。

所以，DATE 框架的價值不是概念新穎，而是幫 AI 產品團隊看清真正的目標：

不是讓更多人聽說過你，而是讓更多人真的用起來。

這決定了 AI 產品的生死。

本文由AI深度研究院出品，內容自Lenny's Podcast 采訪獨家整理，未經授權，不得轉載。

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原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=QaDsk4iH1aw&t=1954s&ab_channel=Lenny%27sPodcast

來源：官方媒體/網絡新聞，

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈