摘要：OpenAI 的首位营销负责人 Krithika Shankarraman 给出的回答是，依然需要。但核心并不再是提高知名度，而是「用例的顿悟」，帮助用户理解产品的实际应用场景和价值。
一款周活过 4 亿的产品，如何做营销？需要做营销吗？
OpenAI 的首位营销负责人 Krithika Shankarraman 给出的回答是，依然需要。但核心并不再是提高知名度，而是「用例的顿悟」，帮助用户理解产品的实际应用场景和价值。
让用户意识到「原来 ChatGPT 还能这样用」，并真正体会到它在生活或工作中的实际价值。
在 Krithika 看来，「 真正有效的营销，是全公司层面的协同，而不仅仅是营销部门的单点发力。 」在产品开发的一开始阶段，营销就应该介入。
而且，只有在产品找到了 PMF 的基础上，营销才真正有价值。
在与「Lenny's Podcast」播客对谈中，Krithika 分享了她在 OpenAI、Stripe 等公司积累的核心营销经验，包括营销四步诊断法、「反操作手册」理念、B2B 公司能从消费者营销中学到什么等。
对于今天的 AI 产品来说，有很多很实用的指导。
嘉宾介绍：
Krithika Shankarraman：硅谷非常有影响力的营销领导者，在任职 OpenAI 营销负责人之前，她曾是 Stripe 的营销一号人物，独自承担了三年的营销工作，也曾在 Retool 和 Dropbox 担任早期营销负责人，并在谷歌负责 Android 的营销。目前，Krithika 在 Thrive Capital 任职营销工作。
Krithika 也分享了一些非共识观点：
即使是像 ChatGPT 这样知名度极高的产品，仍然需要营销。但营销的核心是创造「用例的顿悟」，帮助用户理解产品的实际应用场景和价值，而非仅仅提升知名度。
不存在放之四海而皆准的营销法则：像 OpenAI 和 Stripe 这样最成功的公司，并未遵循现成的套路，而是根据自身产品特性、客户需求和市场环境，开创了独具特色的营销策略。
营销的前提是产品已经明确实现了 PMF。只有在这个基础上，营销的投入才真正有价值。
产品管理与产品营销两个部门应该从产品开发的最初阶段就紧密合作，而不是等产品做完才「交给」营销部门。
每家公司的成功都是特定环境下的产物，简单复制他人的营销「操作手册」很可能「水土不服」。「诊断式思维框架」的核心在于先厘清你面对的问题到底是什么，再思考适合的策略，而不是直接套用他人的成功路径。
打价格战是死路一条，尤其在 AI 的趋势之下，模型成本越来越低，「更便宜」的策略注定难以持续。差异化不应该只是为了和别人不同，而是满足用户对「新鲜感」和「独特价值」的渴望。
良好甚至是「适度」的流程，实际上能加速公司的发展，而不是拖慢节奏。因为适度的内部评审流程能确保营销与产品的一致性，让团队新成员快速融入，以及为用户设定稳定的预期。
进入 AI 时代之后，「品味」会变得比以往更加重要。AI 只是工具，真正能脱颖而出的是那些带有「工匠精神」、懂产品、懂客户的公司。
01ChatGPT 营销的核心
是让用户理解怎么用
主持人：你认同 ChatGPT 是史上增长速度最快的产品之一吗？
Krithka ： 我认同，但这绝不是我的功劳。
主持人：像 ChatGPT 这样的顶尖产品，还需要营销吗？营销的价值是什么？
Krithka ： ChatGP T 在 「漏斗顶端」 ——也就是知名 度这一层，确实不是问题，几乎所有人都听说过。但再往下看，就会发现用户的一个关键痛点是：「我不知道怎么用它」，「它可以替代什么工具？我该拿它来搜索信息还是干点别的？」、「它具体能帮我做什么？」 所以营销的核心工作其实是创造「用例顿悟」，即让用户意识到「原来 ChatGPT 还能这样用」，并真正体会到它在生活或工作中的实际价值。
漏斗顶端：指营销漏斗中的最上层，代表品牌曝光和用户知晓阶段，是获取潜在用户的初始阶段。
要做到这一点，营销就需要有「诊断式」的思维方式：识别出我们真正要解决的问题是什么，而不是简单套用「知名度 → 考虑 → 转化」这种标准流程。
主持人 ： 有段话很重要：营销的核心，是帮助用户理解产品能干什么、有哪些使用场景。这对产品人来说是很有价值的洞察，清楚自己在哪方面需要营销团队的协助。
Krithka ： 完全同意。在理想状态下，产品管理与产品营销应该是最亲密的合作伙伴。 两个部门要从产品开发的最初阶段就开始协作，而不是等产品做完才「交给」营销部门。 如果一开始两个部门之间配合一起工作，产品更够能精准敲定定位：通过利用客户洞察获得真实反馈，为产品传递和定位打下基础，同时，利用创意来实现在市场环境下的差异化。
主持人：在 ChatGPT 营销中有另外一个很特别的点是：用「面向消费者」的营销策略去推广企业级产品。在 ChatGPT 营销中， B2B 产品如何借鉴 C 端营销策略？
Krithka ： 是的。在我之前主导的 B2B 团队中，营销通常围绕「需求生成」来开展，即为销售团队带来线索，让新客户进入销售流程。但在 OpenAI，情况完全不同。我们对外上线 ChatGPT Enterprise 的「联系销售」表单后，线索数量在一夜之间暴增了 40 倍，远远超出了我们的预期。
所以我不得不尝试一些非常规的方式来应对，比如我自己用 ChatGPT 写了段 Python 脚本，开发了我们第一个线索筛选与打分模型，而且这个模型在生产环境中用得比我原本设想的时间还要久。
主持人 ： ChatGPT 刚发布的时候，很多人都在问 OpenAI 到底怎么赚钱？你怎么看，OpenAI 的盈利模式是如何探索的？
Krithka ： 确实如此，OpenAI 的盈利模式一开始并不清晰。很多 AI 公司现在都在探索到底该采用什么样的定价机制。 AI 所创造的价值，并不像传统 SaaS 可以按照「用户数」或「使用量」来定价那么简单 ，这里面还有很多不确定性。我们仍然在不断探索：价值的本质是什么？不同的组织、企业甚至个人用户，是如何感知和衡量价值的？这已经超出了传统 KPI 优化的范畴。
主持人 ： 如今 ChatGPT 的定价模式已经逐渐清晰了，比如 ChatGPT Plus 的月付订阅和使用额度限制。但在最初，「如何赚钱」是未知数。
Krithka ： 是的，毕竟最初这只是一个「研究预览」性质的产品。
主持人 ： 什么时候是一个公司引入专业营销人员的关键节点？换句话说，当一群聪明人做出了优秀的产品，什么时候会意识到「我们需要懂营销的人」？
Krithka ： 最关键的标准是： 已经明确实现了 PMF，在这个节点引入营销，就像「给火焰加燃料」一样。 不过，需要根据具体需求来决定加什么类型的燃料：
如果工程和产品团队在飞速迭代，但用户跟不上节奏，新功能的使用率远低于核心功能，那可能更需要产品营销人员，用专业的发布流程、客户参与策略和市场定位来提升用户体验；
如果业务依赖销售驱动，需要持续、稳定地获取销售线索，那可能需要一个销售需求线索团队；
如果公司非常重视品牌影响力和社区建设，那就应该强化品牌营销的投入。
但不论是哪种情况，前提是产品已经明确实现了 PMF。只有在这个基础上，营销的投入才真正有价值。
另一个重要的区分是「大写的营销」（Capital M Marketing）与「小写的营销」（lowercase m marketing）：
「大写的营销」是指公司内专门的营销职能，包括渠道策略、宣传物料和增长引擎等；
而「小写的营销」是一种公司整体的市场意识，比如创始人面对媒体讲故事的方式、产品团队对「如何推向市场」的思考，以及销售团队如何定义目标客户画像（ICP，Ideal Customer Profile）等。
真正有效的营销，是全公司层面的协同，而不仅仅是营销部门的单点发力。
主持人 ： 为什么 ChatGPT 成为 AI 代名词，是先发优势还是其他因素？
Krithka ： 首先，人工智能仍处于一个范式变革的早期阶段。每周几乎都有新突破出现，各家实验室在各种技术指标上都在追赶。但对于用户来说，决定是否喜欢一个产品的标准，其实和其他产品差不多：当他们的期望值与实际体验的差距越小，甚至被超出预期，就越容易建立起品牌忠诚；反过来，如果体验与期待落差大，那就会消耗用户的信任。
所以从长期来看，AI 公司需要有一个更宏观的视角：这不是在比谁做出「最好的聊天机器人」，而是在回答「如何让 AI 成为人类的正向力量」这一命题。实现这一目标需要大量的变革管理和跨组织的协作，因为 AI 会深刻影响我们的生活、教育和工作。我希望这些公司在竞争的同时，也能认真思考这场社会级别的范式转变。
02营销没有「标准手册」，
没法照搬
主持人 ： 回到你提到的「无营销手册」，为什么照搬他人方法行不通？
Krithka ： 我现在经常会和一些创业者交流，他们很多人会因为我曾在他们心仪的公司工作而来问我：「能不能告诉我 Stripe 是怎么做的？OpenAI 是怎么做的？」他们想要一本「操作手册」。但我每次分享时都会犹豫，因为每家公司的成功都是特定环境下的产物，受到背景、竞争格局、技术演进等诸多因素的影响，这些因素决定了制定策略时的微妙差异。如果你只是复制了别人的方法，却没有理解它背后的前提条件和关键变量，那最终很可能是「水土不服」。
所以，我更倾向于分享的是一个「诊断式思维框架」—— 先厘清你面对的问题到底是什么，再思考适合的策略，而不是直接套用他人的成功路径。 因为那些路径很可能并不适合你的场景。
主持人 ： 所以说，大家都想找「手册」，而你的建议是「别照搬」。那如何找到适合自己产品的营销和增长方法？
Krithka ： 我做营销之前是个工程师，所以我比较习惯用工程师的方式来看待营销。我总结出了一个很实用的四步法：
第一步：诊断问题
举个例子，创始人说「我们要招个负责需求生成的人」。那我首先会问：「你现在的增长漏斗是怎样的？顶端流量足够吗？客户进入销售流程后，转化率怎么样？」如果转化率很高，那说明产品已经找到了真正的市场痛点，有了产品市场契合度（PMF），那就可以考虑加大流量；但如果流量充足却没有转化，那可能是 PMF 没有找到，或者客户还对产品有疑虑，比如价格、竞品比较等。这时问题可能出在产品营销，而不是流量生成方面。因此，诊断的目标，就是找到增长漏斗里到底是哪一层在「漏水」。
第二步：分析竞争对手策略
分析对手并不是为了模仿，而是为了了解行业的基准线，发现差距和潜在机会。如果你只是盯着对手做什么，然后试图做得「更好一点」，那很可能只能达到局部最优，错过真正的创新机会。
第三步：选择一条差异化的路径
这一步至关重要。你必须有意识地选择一条不同的道路，但差异化并不是完全「闭门造车」，而是可以借鉴其他领域的成功经验，把它们应用到你的行业里。 比如 Retool 不是通 过去堆内容营销，而是采用了真实客户故事建立信任。这些企业客户本身就构成了无法被复制的「护城河」。
Retool：一家 SaaS 公司，成立于 2017 年，总部位于美国旧金山。核心产品是一个低代码/可视化平台，开发者可以用它快速构建内部管理工具，如客户支持后台、数据仪表板、订单管理系统等。
第四步：实验、测试和验证
策略确定后，开始做小规模的实验，验证是否有效。有效就扩大投入，无效就果断放弃。别陷入「沉没成本」陷阱，即使你花了很大精力做了一篇文章或一个活动，如果没效果，那就要及时止损。同时，你还要给团队一个「可以失败」的心理安全感，一旦找到正确路径，就可以放心扩展。
主持人 ： 所以在营销前，应该先按照「DATE」框架诊断问题、分析竞争、差异化、实验验证，对吗？
Krithka ： 没错。作为现在彻底转型的营销人，我可以给这个框架取个名字——叫「DATE」：Diagnose（诊断）、Analyze（分析）、Take a different path（差异化）、Experiment（实验）。
主持人 ： 你觉得 Stripe 也是「不能照搬传统支付公司做法」的典型吗？
Krithka ： 如果我们当时选择照搬，那现在可能还在聊：什么是 PCI 合规、和支付网关的区别。
主持人 ： 你和 Wiz 的 Raaz Herzberg 有点相似——她以前是 产品经理 ，而你以前是工程师，非营销出身对你做营销有何不同影响？
Krithka ： 这确实让我对很多营销策略持更怀疑的态度。比如我会问：「开发者真的会点广告吗？他们不是都装了广告屏蔽插件吗？」所以我对内容的质量要求会更高，营销内容必须和产品一样严谨有质量保证，不能只是喊口号。
主持人 ： Ra z z 曾说他们拒绝使用云安全行业的标准术语，而是直接说「我们做什么」，避免被行业语言稀释价值。你怎么看这种差异化？
Krithka ： 是的，我记得 Wiz 给的一双袜子，上面是一个非常别致的 8 位字符图案，在那种千篇一律的 SaaS 大会上简直太吸睛了。
主持人 ： 如何看待「我们更好」或「我们更便宜」这种差异化策略？
Krithka ： 打价格战是死路一条 ，尤其在 AI 的趋势之下，模型成本越来越低，「更便宜」的策略注定难以持续。 我认为， 差异化不应该只是为了和别人不同，而是满足用户对「新鲜感」和「独特价值」的渴望。 用户不需要另一个「差不多」的工具，他们需要一个与自己目标和价值观真正契合的产品。如果你能精准理解他们的需求和问题场景，并将优异的产品体验与相匹配的营销结合，这才是公司的核心优势。
03营销内容也是产品体验的一部分
主持人： 关于四步法， 能否举一个你曾参与过的公司作为案例？
Krithka ： 我立马想到的是 Retool 公司，它和我在 Stripe 与 OpenAI 的经历截然不同——无论好坏，Stripe 和 OpenAI 都属于「内向型」公司，产品本身就拥有极强的市场拉力，用户几乎是「破门而入」来寻找产品。但 Retool 是另一回事，营销直接影响公司的营收：我们在企业客户和开发者社区中已经实现了产品市场契合（PMF），但品牌知名度仍然有限。所以我们不能指望客户主动找上门，而必须积极「走出去」，思考如何建立外向型的获客渠道与需求引擎。
这种情况下，「诊断式」的思维方式就变得非常重要：我们会深入分析销售漏斗中各个阶段的线索是否能真正转化为销售机会？最终驱动了多少 pipeline？很多营销指标其实是「虚荣指标」（比如点击数、推文观看量、曝光量），但我们更关注的是实际拉动了多少用户注册、带来了多少 B2B 线索、影响了多少营收和销售机会。
通过「诊断」，我们发现付费社交渠道表现一般，远未达到我们的预期，因此我们决定投资建立一条全新的获客引擎。在分析竞争对手时，我们注意到他们大多在重金押注内容营销和活动运营，而我们选择了差异化路径 —— 全力投入客户营销，讲述真实的客户故事。Retool 与市场上其他的「模仿者」不同，我们拥有一批真正为产品付费、信任我们、并持续扩大使用规模的企业客户。让这些客户为我们代言，远比我们自己夸夸其谈更具说服力，而且这些资源也是竞争对手难以复制的。
于是我们尝试了多种形式的客户故事讲述：从线上研讨会、客户晚宴，到一对一访谈等。每一个方式我们都会进行小规模实验，验证其效果。有效的就扩大投入，无效的就果断放弃。
主持人 ： 这里面有很多很实用的洞见。比如说，在诊断阶段，或许可以关注一个潜在的线索：已经起作用的渠道到底是什么？像你们发现，许多用户并不是通过广告，而是通过某个知名客户（比如 Netflix 正在使用 Retool）而认识了你们。这说明，不应该盲目通过各种渠道「堆流量」，而是应该评估：哪些渠道真正推动了 pipeline 和营收。很多「看起来很漂亮」的数据，其实只是虚荣指标，并不会转化为实际线索。
那在分析竞品时，只「做得更好」是一条可行路径吗？
Krithka ： 我认为仍然要有意识地走一条差异化的路线。比如我记得 Stripe 的一个案例很典型：产品 Stripe Connect 是为了像 Uber、Airbnb 这样的平台设计的，帮助他们同时完成收款和付款。我们的潜在竞争对手不是某个具体公司，而是客户自己是否会选择「变成支付服务商」（Payfac）。我的意思是，他们有可能完全可以选择自己搭建一套支付体系，而不依赖 Stripe。
当时市面上有很多咨询公司帮助企业成为 Payfac，他们的推广内容充满了支付行业的行话和术语。而我们在 Stripe 反其道行之：我们思考，如何在不定位为「Payfac 解决方案」的前提下，让我们在相关 SEO 搜索中脱颖而出？ 于是我们打造了一个「反向 RFP 系统」 ，内容标题是《如果你想成为支付服务商，这是你必须了解的秘密手册》，详细列出成为 Payfac 所需的繁琐流程、法律条款和合规要求。最后我们明确地告诉用户：「如果你觉得这些太麻烦，不如直接用 Stripe Connect。」
这种逆向思维的策略，让 Stripe Connect 的营收表现远超那些模仿传统路径的竞品。
主持人 ： 你曾经是 Stripe 的第一位营销人员，而且独自扛了三年的营销工作。在 Stripe 的营销经历里，有哪些你觉得对其他营销人或创业者特别有启发的洞察？
Krithka ： 说来话长。我的 Stripe 生涯长达八年半，从第一位营销人员的身份出发，亲手搭建了整个营销体系。我也有幸能和创始人 John 和 Patrick 密切合作。其实，他们才是真正意义上的「第一代营销人」——他们本身就是开发者，也深刻理解开发者这个群体。
Stripe 的早期目标用户是开发者，而他们知道怎么用诚恳的方式去触达这些人。对我来说，这意味着我得暂时放下在 Google 和 Dropbox 学到的营销技巧，重新学习如何「真正地」去接触开发者。
这段经历让我意识到 「深入理解产品」是绝对必要的。 你无法假装自己懂产品，尤其面对开发者这类用户，他们极其擅长识别漏洞——不只是代码上的漏洞，也包括营销内容中的细节错误。如果你的营销内容是用户第一次接触产品的方式，那么这就不仅仅是「营销」，而是产品体验的一部分。基于这个认知，我们在内容和设计上投入了巨大心力，确保每一条对外输出的内容都能传递出我们追求高质量和对于使命的执着。这是我在 Stripe 学到的最核心的教训之一。
主持人 ： 很多人可能会觉得 Stripe 是支付行业的标杆产品，不太「需要」做营销，工程师开发产品，用户集成使用就好。营销对 Stripe 的核心价值到底是什么？
Krithka ： 在 Stripe 的不同阶段，营销的角色有着非常不同的意义。我通常会把它分成几个时期：
第一阶段 ：我刚入职时，时任合作伙伴负责人 Christina Cordova 给了我一个 Hackpad（类似 Notion 的工具），里面列出了我们已经构建但从未对外传达的产品功能。那时候，公司默认「发布」意味着代码写完并上线即可，而不是要去告知用户、鼓励他们使用。我的第一项任务就是清理这些「功能堆积」，推动公司文化转变：代码上线只是起点，真正的「发布」应该是用户知道并愿意尝试这个功能。这时，我们关注的关键指标从「完成交付」变成了「用户使用量和参与度」。
第二阶段 ：我们开始重新定义「发布」的意义。早期我们只向订阅 RSS 的人推送博客，但现在我们要用多渠道触达用户，比如邮件推广，或者建设一个开发者社区生态。我们成立了一个「开发者体验团队」，主动建设并维护与开发者的关系，营造参与感。
第三阶段 ：当 Stripe 从单一支付处理工具扩展为一整套产品生态系统后，营销的任务转变为帮助用户理解产品之间的关系、找到最适合他们的功能组合。这一阶段，信息架构与产品教育变得非常关键。
主持人 ： 这又一次说明了：营销的本质高度依赖「诊断」。公司所处阶段和增长问题如何影响营销策略？
Krithka ： 确实如此。 在高速成长的公司里，你几乎每 3 到 6 个月就要重新「诊断一次」，因为公司的顶层战略目标会不断变化。 举个例子，有一段时间我们需要扩大销售职能，或者推动国际市场的拓展，这些都会改变我们的优先级。因此，灵活应变和「敏捷诊断」特别关键。
此外，我也学到要招聘「T 型人才」 ， 即在某一方面的具备专业深度（纵向），同时又具备一定广度、可以快速适应新任务（横向）的人才。这种人才结构能帮助团队在变化中保持战斗力。
主持人 ： 我听说你在 Stripe 工作时，会把用户最常见的客服问题转化为 问答 内容，比如 FAQ 或 Landing Page ，帮助用户自助解决？
Krithka ： 这其实是我入职前 Stripe 就有的优秀传统：所有新员工都要轮岗做客户支持。这一制度的目的是帮助员工培养用户同理心，并真正理解用户面临的问题。
「用户至上」是 Stripe 最核心的文化之一。我们集体会花大约 20% 的时间与用户沟通，包括已有客户、潜在用户、甚至是不使用我们产品的用户。我们会持续了解他们的困惑、需求和反馈，这一文化至今仍在延续。
轮岗支持带来了很多产品和营销灵感。比如我们发现，很多用户在问：「Stripe 能不能处理订阅或循环支付？」或者「我能不能通过 Stripe 向别人付款？」答案当然是可以，但我们从未明确传达。于是，这些重复被问的问题就成为我们内容策略的优先事项，我们会为这些主题制作专属页面和文档资源。
尤其是在我们顶层流量充足，但人力有限的阶段，这类教育内容的价值极大。对于开发者来说，他们理想的使用路径往往是「自助式」的——不是和销售打交道，而是自己上手、理解和决策。即便进入销售流程，也通常是围绕技术咨询展开的。所以，内容策略就成了快速推动转化的关键路径。
04品牌的核心
是为受众建立「稳定的预期」
主持人 ： 你特别强调内部评审的重要性，为什么初创公司应该坚持「评审流程」而不是追求快速行动呢？
Krithka ： 是的，我一直坚信一个观点： 良好甚至是「适度」的流程，实际上能加速公司的发展，而不是拖慢节奏。 这背后的逻辑，是我们刚才提到的：营销是产品的延伸，是客户接触产品的第一扇门。理想状态下，营销能够设定用户的预期：当他们注册产品、签约使用，或者在公司内部推广这个产品时，能准确知道自己将获得什么体验。而做到这一点，一致性就至关重要。
另一个必须建立流程的原因是：在一家高速成长的公司里，团队扩张几乎是常态。你希望新成员入职没多久，比如第二周，就能像一位在公司工作了两年的老员工那样独立高效。而这并不是靠「天赋」或「撞运气」能做到的。
很多时候，老员工之所以能做得好，是因为他们了解公司里的「潜规则」——比如他们知道要在某个会议室门口偶遇创始人，能抓住机会让他快速审批内容。但这种方式无法复制，也无法规模化的。如果我们希望新成员也能快速做出高质量的贡献，就要用流程告诉他们：从一个想法走到最终上线，要经历哪些步骤。流程既是「赋能」，也是「导航」。没人愿意做错事，但他们需要清晰的「护栏」，去理解公司眼中的「好作品」是什么样的。
主持人 ： 在实际操作中，初创公司如何落地这样的流程？
第一是设立「营销评审」机制。 不需要一开始就搞得很正式，这个机制可以是一小时的每周例会，也可以是一个 Slack 频道，甚至是一个专门的邮箱组。重点是让评审过程对整个组织透明可见。无论是产品团队还是市场团队的人，都可以旁听、参与。它像一个「玻璃鱼缸」——哪怕有人只是静静观察大家在讨论什么（比如，战略定位、受众选择、措辞、设计等），也能从中学习到标准。
第二是每个项目设置两个关键评审节点 ：
20% 阶段评审：聚焦方向和策略——我们想实现什么目标？面向谁？大致采用什么方式？只要团队对这些方向达成共识，就可以放心推进。
80% 阶段评审：这时大部分内容已经准备完成，需要确认跨团队配合细节和上线计划。我们之所以选在 80% 而不是 99%，是因为如果等到最后一刻才请人审稿，一旦需要调整，基本没时间改了，评审就变成走过场。这一节点既能保证品牌信息的一致性，也能让不同团队有机会相互学习。
主持人 ： 为什么你认为在营销传播中的「内容一致性」和「高质量输出」很重要，而不是「先发出来再说」？
Krithka ： 很有趣的是，真正重视「速度」的公司，通常也会非常在意品牌。很多人以为这两者是矛盾的，要么快，要么精致。但我认为它们其实是相辅相成的。 理解品牌一致性，反而能提升团队的执行效率 ——因为大家对「我们想塑造什么形象」、「希望客户有怎样的感受」已经有共识。
品牌并不只是网站上的几句标语或营销手册，它体现在方方面面：产品本身的体验、客服团队的沟通方式（是推给别的部门，还是主动解决问题）、甚至是候选人面试时的感觉。这些交互点共同决定了用户对品牌的整体认知。
如果把这些切割开来，各自为政，最后公司只会在局部优化，而忽略了品牌整体的价值。
主持人 ： 我自己通过写通讯稿也深刻体会到了这一点。我常常担心出错，比如内容跑题、技术问题，或者误发了一封没写完的邮件。我很清楚，用户对我发送的内容已经建立了一种信任。这份信任很珍贵：当我推荐播客、写新内容时，用户愿意尝试，是因为他们相信我的品控。这种信任不能辜负。
Krithka ： 没错，你所做的其实是出于一种对专业的承诺，不光是「怕犯错」。你说得非常准确—— 品牌的核心是为受众建立「稳定的预期」 。当你能持续做到这一点，用户自然会对你发布的下一件事感兴趣。
主持人 ： 是的，比如说，Stripe 推出一个新计费服务，大家会觉得值得试一试；同样，OpenAI 发布新产品，市场也会立刻关注。这是因为用户已经习惯了：这家公司发布的东西，大概率是靠谱的。这份品牌信任，能极大降低增长的摩擦。
Krithka ： 是的，我们必须严肃对待这种信任。在 Stripe，我们知道用户会愿意试用我们发布的任何产品，因此更要确保体验符合预期。而在 OpenAI，虽然公司很重视速度和抢占先机，但我们也经常会踩一脚「刹车」——花时间去优化体验、确保产品安全。虽然两家公司的风格不同，但对品牌体验的重视是一致的。
05AI 时代，
「好品味」变得比以往更加重要
主持人 ： 聊聊你现在工作的 Thrive Capital（一家知名风险投资公司）。你在公司的角色挺特别的——不再聚焦于某一家公司的运营，而是与很多初创企业合作。分享下你在 Thrive Capital 的工作内容和营销经验是怎样的？
Krithka ： 现在知道 Thrive 的人比几年前确实多了很多，这点蛮出乎我意料的，这是一家非常独特的投资公司。我当初转行时，有人问我是不是一直想进投资领域，坦白讲并不是。但在 Thrive 的工作确实带来了完全不同的视角——不管你之前是做市场、增长还是战略财务的，这里能让你成为一个更强的执行者。
Thrive 的使命是成为创始人「最有价值的合作伙伴」，每年只做数量非常有限、但信念很强的投资。它还有个特别之处：背后有一个创业者组成的网络，很多投资决策都来自创始人的真实经历。我的工作是为我们的投资组合公司提供营销支持：有时候我会暂时担任他们的 CMO，直到他们找到合适的营销负责人；有时候我会参与制定战略，确保增长目标足够大胆；有时候我甚至会逐字逐句地打磨一页即将上线的内容。我们服务的公司跨度非常大，从还没注册的初创企业，到 DataBricks、Stripe、OpenAI 等行业头部公司，行业覆盖消费、医疗、国防、B2B SaaS、 AI 等领域……可以说是一个丰富多元的「行业拼图」。
主持人 ： 从专注一家公司到与多家初创合作，你最大的感悟是什么？
Krithka ： 在一家公司做营销负责人时，团队会有一个「北极星」目标，哪怕不断切换场景，但依然是在为同一家公司、同一个产品或客户旅程服务（虽然像 Stripe 和 OpenAI 涵盖了 B2C、B2B、B2D 等多个方向）。
但在 Thrive，如果你真想成为创始人的高价值合作伙伴，就不能只是来参加个 30 分钟的会议，而是要真正理解这家公司的背景。这更让我相信：营销人最关键的能力就是适应性和灵活性。你不能拿一套手册硬套每家公司，而是要深入他们的「战壕」，了解他们独特的环境、担忧、特质与价值观，搞清楚他们想在这个世界上实现什么。
创始人之所以选择和 Thrive 合作，不是看我们过往做过什么，而是因为他们正在做「前所未有」的事。最令人兴奋的，是能和他们一起探索这些未知领域。
主持人 ： 你之前提出了一个「变色龙 CMO」的概念，「变色龙 CMO」的概念是什么？营销人为何应该去思考它？
Krithka ： 传统观念认为 CMO 应该是「T 型人才」——也就是说在一个垂直领域（比如产品营销、需求营销或品牌）非常资深，有明确的标签。比如找品牌专家就想到 A，找增长专家就想到 B。
但现在的营销领导人需要是「变色龙型」的，也就是说你得多面手。 既要懂数据分析（和数据团队合作、衡量营销效果），也得有创造力（为客户旅程服务、配合销售和产品）。今天的营销已经不可能是孤岛，所以从「T 型」变成「多面型」可能更合理——你得在多个领域拥有深度，根据公司当下的需求灵活切换。
主持人 ： 「多面型」这个比喻挺直观的，听起来需要学习太多技能，如何实现？
Krithka ： 其实 AI 是很好的助力。比如品牌营销人可以用 ChatGPT 增强分析能力，即使面对一堆让人头疼的 CSV 数据，也能用 AI 帮你理解其背后的含义；而增长型营销人则可以把 ChatGPT 当成创意搭档，帮助突破原有的创意瓶颈。所以说，成为一个「非典型 T 型人」其实比以前容易多了。
主持人 ： 在 AI 时代，品味、创造力和写作会有什么变化？
Krithka ： 我认为， 进入 AI 时代之后，「品味」会变得比以往更加重要。 因为现在 AI 可以迅速生产大量内容，但其中有太多平庸甚至糟糕的东西。真正能脱颖而出的内容，来自那些带有「工匠精神」的公司——他们真的懂产品，懂客户，也懂如何以有意义的方式把两者连接起来。AI 是非常强大的工具，但应该是协助我们，而不是替代我们。
我觉得培养「品味」的方式有很多，其中一个简单有效的方法就是你在播客中提到过的：「接触优质内容的时长」。Vercel 的 Guillermo 也说过这个观点——你接触好内容的时间越多，品味自然会提升。
在 Thrive，我们有个分享频道，专门用来分享那些打动我们的内容。不为流量，也不是商业目的，只是纯粹的灵感来源。
主持人 ： 你提到「别过度依赖 AI 工具」，这让我想到一些职场新人可能会陷入一种陷阱：比如不主动学习，只靠 ChatGPT 来写邮件和沟通。这方面你有什么建议？怎样才能利用好工具而不过度依赖？
Krithka ： 我觉得有两种观点。一种认为，行业本质没变，只是工具在更新（比如从手动、到自动、到 AI）；另一种是，行业本身正在变化，比如我们怎么推销产品、怎么定义优秀人才。我更倾向于后者。
但重点是：你必须理解背后的概念。这也是我一直支持 STEM 教育的原因。只有掌握了底层逻辑，才能在各种新工具中做出最适合自己的选择。 工具只是手段，核心在于你理解了什么。
主持人 ： 很多学生可能会直接让 AI 写报告，那如何平衡效率与学习？
Krithka ： 我们应该把「学习心态」作为核心价值观。真正的学习是出于成长的动机，而不是只为交差或拿高分。
这让我想起一次和 Shopify 的 Toby Lucky 聊天，他说培养孩子最重要的就是「好奇心」。我觉得同样的道理适用于职场：你若对学习充满好奇，就不会想着逃避学习，反而会主动探索工具背后的逻辑。带着这样的心态进入职场，不只是为了升职加薪，而是为了真正理解「我们在做什么」「客户的真正需求是什么」「有没有什么别人没发现的洞察」。这才是长期的成长之道。
主持人 ： AI 产品应该如何定价？如果有人正在为自己的 AI 产品制定定价策略，你会给出什么建议或框架？
Krithka ： 我还是得说—— 没有固定手册。 这听起来像是没回答问题，但其实这就是事实。我们在 Stripe 和 Retool 都验证过这一点。
比如我们曾经调整过免费产品的结构，让更多用户接触到核心功能；还有一次，我们做了一个很有争议的决定：把 Retool 的自托管版本直接开放给所有用户使用，不再需要通过销售。这改变了整个漏斗结构：销售 pipeline 明显减少了，但也让销售更专注于高价值客户。这种取舍很难，但也只有通过实验才能找到最合适的路径。
AI 产品也是一样，必须通过测试，再来看看什么对用户最有效 ——是按席位计费？还是按节省的成本？还是按功能模块？现在谁也说不准。尤其是智能体（Agents）出现之后，我们为「AI 劳动力」付费的方式将完全不同。就像过去我们也花了很长时间，才从混乱中走出，形成今天这些「按席位」「按用量」的定价标准。
主持人 ： 深入聊聊 Retool 开放自托管版本的背后洞察，这个决定对定价和试用策略的调整有参考价值。
Krithka ： 有两个关键洞察。第一，我们发现很多时候用户并不需要和销售沟通才能开始使用自托管版本。比如单点登录（SSO）是否真的是一个销售门槛？很多时候不是。
第二，我们意识到：并不是只有大公司才需要自托管版本。很多小公司因为合规、隐私等原因也有这个需求。这改变了我们对目标客户的认知。于是，我们把销售团队的资源重点放在更大的企业和更高价值的交易上，而把自托管的获取方式简化，让更多中小公司也能轻松试用。
主持人 ： 能否分享一个你用 AI 工具提升效率的例子？
Krithka ： 现在已经很难分出「有没有用 AI」，因为基本上所有工作都会用上它。但它的主要作用是加速现有流程。
在 Thrive，我们每周会和几十家投资组合公司沟通，需要快速理解他们的背景、市场和竞争格局。我们开发了一些内部的 AI 工具，来帮我们整合洞察和知识。以前可能需要手动去查很多文档、问很多人，现在我们可以更快地获取关键信息——这几乎是一种「超能力」。
在 OpenAI 工作时，我们也经常建议客户：别一上来就把 AI 应用在用户体验上，而是应该先用 AI 来提升内部效率——这个回报其实是最快、最直接的。
主持人 ： 请你分享一个职业经历中没有达到预期的项目，以及你从中吸取的教训？
Krithka ： Stripe Relay 是一 个典型例子。那是我们在 2014 年做的一个平台，想帮助电商更好地整合社交销售。当时媒体曝光很多，但最终没达到预期的营收和规模。
*Stripe Relay：Stripe 曾推出的一款电商工具，旨在简化社交平台上的商品购买流程，目前已停用。
回头看，我们对市场理解不够，用户调研做得不深：用户真的需要这个工具吗？他们的替代方案是什么？现有的库存系统兼容吗？归根结底，是我们对市场时机判断失误了。
如果听众今天只能记住一点，我希望是： 营销没有标准答案 。虽然市面上有很多「增长手册」和「运营模板」，但 真正能打动用户、实现增长的前提是深入理解客户，这是 AI 无法替代的。 同时，你还要理解产品、公司的价值观和差异化。如果没有这些，就算把所有组合都试一遍，也难以成功。
来源：晚晚的星河日记一点号
