OpenAI 与 Stripe 首任营销人的增长策略

摘要

Krithika Shankarraman 曾是 OpenAI 首位营销人员及营销副总裁、Stripe 首位营销人（三年内唯一的市场营销人员），也曾领导 Retool 和 Dropbox 的营销工作，并在 Google 负责 Android 营销。目前她在 Thrive Capital 担任驻场高管，为投资组合公司的创始人提供营销支持。

在本期对话中，Krithika 系统性地分享了她在多家标杆企业积累的营销方法论：她提出了 DATE 四步诊断框架（诊断 Diagnose、分析 Analyze、走差异化路径 Take a different path、实验 Experiment），强调不存在万能营销手册，必须深入理解客户与产品才能找到正确策略。她以 OpenAI 为例说明"用例顿悟"才是营销的核心价值，而非简单的品牌知名度；以 Retool 为例展示如何用客户故事替代传统内容营销；以 Stripe 为例讲述如何从客户支持工单中挖掘营销内容选题。她还深入探讨了品牌一致性、流程与速度的互补关系、"大写 M"与"小写 m"营销的区别、变色龙 CMO 的职业模型，以及在 AI 时代品味与创造力将变得更加重要而非相反。最后，她分享了 Stripe Relay 失败案例中关于市场时机与用户研究的深刻教训。

正文

OpenAI：当产品已是史上增长最快，营销还能做什么

Krithika 作为 OpenAI 的首位营销人员加入时，ChatGPT 已是全球增长速度最快的产品。面对这样的产品，很多人会问：还需要营销吗？

她的回答直击要害：知名度从来不是 OpenAI 的问题——人人都知道 ChatGPT，但当你"再放大一个层次"去看，真正的问题是"我不知道该拿它做什么"。人们不确定应该用搜索引擎还是 ChatGPT，不确定它究竟能帮自己解决什么问题。因此，营销工作的核心变成了创造一种"用例顿悟（Use Case Epiphany）"——让用户说出"我原来不知道 ChatGPT 还能做这件事"，然后意识到自己也可以把它用在某个具体场景中。

这意味着营销必须非常诊断性地思考：当前阶段，营销到底能为业务贡献什么？而非简单套用传统的漏斗顶部、漏斗中部、转化导向的战术手册。

产品管理与产品营销：不是流水线上的交接，而是三人绑腿跑

Krithika 强调，做得好的产品管理和产品营销应该是最亲密的伙伴。两者的协作不应是"产品做完了，交给营销去推"的流水线式交接，而应是从产品开发最初阶段就开始的三人绑腿跑。这样，产品上市时你就拥有了正确的东西——从客户那里获得的洞察、他们使用的语言，这些本身就是定位和传播信息的"作弊码"。当然，差异化还需要创意的角度，但理想状态是营销与产品始终同步推进。

用消费者营销手法打企业市场：ChatGPT Enterprise 的破局

在典型的企业级营销组织中，B2B 部门通常遵循需求生成（Demand Generation）模式：为销售团队创造需求，把新客户引入公司视野。但在 OpenAI，这同样不是问题所在。当 Krithika 的团队为 ChatGPT Enterprise（ChatGPT 企业版）开通"联系销售"表单时——这是她在公司的首批发布之一——潜在客户线索量一夜之间增长了 40 倍，远超最乐观的预期。

面对如此规模的线索涌入，传统营销手段完全派不上用场。Krithika 亲自坐下来用 ChatGPT 编写了一段 Python 脚本，作为公司的第一个线索资格评分模型（Lead Scoring Model），而且这段脚本在生产环境中运行了"远超我愿意承认的时间"。

反手册哲学：为什么照搬成功公司的打法注定失败

在目前的角色中，Krithika 与大量创始人交流。创始人找她，往往是因为她工作过的公司令人向往，他们想要"那个手册"——"告诉我 Stripe 是怎么做的，告诉我 Retool 是怎么做的，告诉我 OpenAI 是怎么做的。"

但她非常犹豫分享这类细节，因为每一家公司的成功都建立在特定的上下文、竞争格局和整体时代氛围之上。如果只是复制策略的产出和战术的路径，而没有关注输入端——那些驱动策略形成的变量和决定因素——你很可能会误入歧途。那些成功条件可能根本不适用于你的公司。

DATE 框架：营销诊断的四步法

作为一个工程师出身的营销人，Krithika 把工程师思维带入了营销领域，总结出一套四步流程：

第一步：诊断（Diagnose）——找到真正的问题。当创始人说"我们需要一个需求生成负责人"时，她会追问：你的漏斗是什么样的？顶部有多少人进来？进入销售对话后成交率如何？如果你已经在房间里，人们还在转化，那说明你找到了他们最痛的问题、你的方案在解决那个问题——这时往漏斗顶部加注是好策略。但如果你说"我们有很多兴趣，但进入对话后他们问题很多，问竞品对比、问价格"——那说明你的产品市场契合度（Product-Market Fit）还不够，漏斗底部在漏水。此时招聘需求生成人员可能是最糟糕的选择；你需要的是产品营销人员，去解决差异化定位、销售赋能等底部问题。

第二步：分析（Analyze）——研究竞争对手的做法。这不是要你盯着竞争对手不放（那只会导致局部最优），而是通过评估他人在该领域的做法来建立有用基线、发现机会与空白。

第三步：走差异化路径（Take a Different Path）——这是关键一步。你必须有意地走一条与众人不同的路。你不必躲进山洞冥思苦想，可以从自己领域之外寻找灵感，然后把那些想法跨界嫁接、窃取到自己的垂直领域中来。

第四步：实验（Experiment）——测试、验证、规模化有效的东西、放弃无效的。你必须有能力扔掉已经投入大量心力的作品。沉没成本谬误在营销中尤其致命——你倾注了心血的内容如果不起作用，不要加倍投入。给团队心理安全感去失败，找到有效路径后再全力加码。

这四步首字母组成了 DATE 框架——Diagnose、Analyze、Take a different path、Experiment。

关于"更好或更便宜"的差异化策略，Krithika 的观点很明确：更便宜是一场逐底竞争，尤其是在 AI 时代——每家公司都在变成 AI 公司，模型越来越便宜、越来越强，仅靠低价不可能形成持久壁垒。差异化不是为了不同而不同，而是因为人们渴望新颖和独特，他们不是在寻找又一个工具，而是在寻找与自己价值观和目标对齐的东西。

Retool 实战：DATE 框架的落地应用

Retool 的情境与 Stripe 和 OpenAI 截然不同。后两者是"入站型公司"——潜在需求太多，人们排着队要你的产品。而 Retool 面临的挑战是知名度不足：营销部门直接关系着公司收入，必须在企业和开发者社区已经建立产品市场契合度的基础上，主动出击，向外界介绍自己。

诊断阶段，Krithika 的团队审视了已有渠道的线索质量：这些线索是否转化成了销售合格商机（Sales-Qualified Opportunities）？驱动了多少管线（Pipeline）？很多营销指标都是虚荣指标（Vanity Metrics）——点击量、推文浏览量、曝光量——这些在她看来都是"扯淡的数字"。真正要看的是：如果你是自助式产品，看注册量；如果你是 B2B 公司，看销售线索、管线和收入。诊断结果发现，付费社交渠道几乎没有带来实质价值。

分析竞争时，他们看到对手大量投入内容营销和活动策划。如果照搬这些路径，他们可以那样做，但还有一条差异化路径可走。

走差异化路径——他们选择全力押注客户营销和客户故事。Retool 区别于大量模仿者的核心优势在于：拥有真正的大型企业客户——他们付费、信任产品、在产品内持续扩展。让这些客户替 Retool 讲述故事远比任何内容营销更有说服力，而且没有哪家竞争对手能复制 Retool 客户名单上的那些企业。

实验阶段，他们尝试了网络研讨会、不同形式的销售晚宴、不同类型的活动格式，规模化有效的，放弃无效的。

Krithika 特别提醒：对已有渠道要严格审查，因为表面上它们可能在"工作"，但真正驱动管线和收入了吗？不要被虚荣指标蒙蔽。

Stripe：从 Hackpad 积压到多产品营销生态

Krithika 在 Stripe 工作了将近八年半，作为公司首位营销人员从零构建了整个营销职能。她坦言，三年内独自做营销"不推荐任何人尝试"。

她认为 Stripe 真正的首任营销人其实是创始人 John 和 Patrick Collison——他们自己就是开发者，深刻理解开发者社区。当 Stripe 的目标受众 squarely 是开发者时，他们知道如何用真正地道的方式触达这个群体。Krithika 从 Google 和 Dropbox 带来的营销经验在 Stripe 反而需要"忘掉"——要触达开发者，你必须足够真实。

深度产品理解：开发者会挑出营销里的 Bug

Stripe 的经历让 Krithika 深刻认识到深度产品理解的重要性。你不可能装作懂产品——开发者天生就会找 Bug，他们不仅在代码中找 Bug，也在营销内容和博客文章中找 Bug。如果营销物料是用户对产品的第一印象，是产品本身的延伸，你就必须以极高标准来要求你的产品传播。因此，Stripe 在设计工作和打磨上投入了大量资源，确保营销作品与公司使命深度整合，体现产品中的匠人精神。

Stripe 营销的三个篇章

Krithika 在 Stripe 的营销经历了三个明显的篇章：

第一篇章：清积压。她加入时，时任合作伙伴负责人 Cristina Cordova 递给她一个 Hackpad（后来变成 Dropbox Paper 的协作文档）——一个对工程团队保密的文档，记录了所有已经发布但从未向客户传达的功能和产品。在当时的 Stripe，发布就等于代码完成，没有人想到要告诉用户。Krithika 的第一要务就是清理这个积压，并改变公司文化：你的发布不只是代码完成，你必须把产品送到客户面前让他们知晓。使用量（Usage）和参与度（Engagement）成为北极星指标，取代了简单的"上线了没"二元判断。

第二篇章：扩展"发布"的含义。从只在公司 RSS 订阅上发一篇博客，到思考如何通过邮件、其他渠道触达用户，如何投资于那个对产品体验无比狂热的社区。Stripe 组建了开发者体验（Developer Experience）团队，建立了开发者关系（Developer Relations）职能，真正营造社区感。

第三篇章：多产品生态导航。Stripe 从单一支付处理公司成长为拥有多种产品和功能的公司。营销的核心任务变成了：如何帮助用户理解和导航这个多产品生态系统，找到适合自己需求的功能和解决方案组合。

Krithika 强调，在超高速增长的公司中，你必须每三到六个月重新运行一次诊断，因为顶层目标在不断变化——某一刻需要规模化销售团队，下一刻需要拓展国际市场。这意味着团队结构需要 T 型人才——在某个领域有深度，但在不同领域也有广度，能够灵活响应公司需求。

Stripe 的反向 RFP：差异化竞争的经典案例

Stripe Connect 是面向市场平台（如 Uber 和 Airbnb）的产品——这类平台不仅要收款，还要向卖方付款。竞争对手的路径是帮助企业成为支付促进方（PayFac）。帮助公司成为 PayFac 的咨询机构大量使用传统术语和遗留系统的行话。

Stripe 想到了一个巧妙的差异化路径：他们需要为 SEO 术语排名更高，但又不想把自己定位为 PayFac 解决方案。于是他们创建了一个"反向 RFP（Request for Proposal）"系统——一篇内容说"如果你想成为支付促进方，这是秘密手册，你需要做的所有事情。顺便说一句，如果你觉得这很繁重很烦人——确实如此，你应该用 Stripe Connect。"

仍然是在别人直行的地方转弯（Zigging where others zag）。如果 Stripe 走了相同的路——成为帮助公司成为 PayFac 的咨询机构——Connect 的收入规模绝不会达到今天的水平。

客户支持工单：营销选题的金矿

Stripe 有一个在 Krithika 加入之前就存在的优秀实践：所有新员工都要做客户支持轮岗，以建立对客户的同理心。"用户优先"是公司的核心运营原则，全员大约花 20% 的时间与客户、用户和非用户对话，了解他们的需求和痛点。这一传统延续至今。

Krithika 把这称为"作弊码"——与客户对话，使用他们描述问题的语言，这本身就是通往优秀产品营销和传播的捷径。你希望用户在阅读落地页时不停点头。

在支持轮岗中，她发现了反复出现的主题性问题："你们处理订阅付款吗？""我可以用 Stripe 向别人付款吗？"答案是"当然可以"，但用户没有任何渠道知道这一点。这些问题变成了一份优先级排序的落地页积压清单，专门用于教育用户。当你的漏斗顶部需求强劲、团队不想线性扩张时，这些教育资源尤其重要——对开发者而言，最好的营销漏斗往往不是"跟销售谈谈"，而是一个自主导向的学习体验。

流程不是减速带，而是加速器

Krithika 认为好的流程实际上是在加速公司而非拖慢公司。这源于一个核心信念：营销是产品的延伸，是客户与产品的第一个接触点。你在那里设置的期望，应该与用户注册或签约后的实际体验一致。一致性至关重要。

另一个维度是在超高速增长公司中，团队规模化是常态。当你引入新人时，你希望他们在第二周就能和在公司待了两年的人一样高效。这迫使你打破"靠社会积累的资本办事"的模式——知道在哪个会议室门口堵创始人来审核内容，这不可扩展、不可持续。如果你想让新人快速成为有效贡献者，就必须建立从点子到执行的流程，让他们理解"好"是什么样的。

两个简单可落地的流程：

营销评审（Marketing Review）：可以是一小时周会、Slack 频道异步讨论或邮件别名。对所有组织透明，任何人都能参与。这创造了一个"鱼缸"——你看到评审内容时浮现的主题是什么：是在看策略、受众、措辞还是设计？通过观察讨论，人们以潜移默化的方式学习。

两个检查点：20% 完成度时的策略评审——我们想实现什么、为谁做、大致什么方法；80% 完成度时的执行评审——已经做了大量工作，各团队如何协同推向市场。Krithika 特别强调 80% 这个节点：如果你在 99% 时才来评审，只是要一个橡皮图章，没有余量做任何实质修改，那这个评审毫无价值。在 80% 时评审，既保证品牌对外展示的一致性，又让组织中的人互相学习。

品牌不是营销的专利，是整个公司的输出

追求速度的公司往往也重视品牌，但经常把两者视为需要分别投入精力的独立事项。Krithika 认为它们不是互斥的，而是高度关联的。当你理解了品牌的一致性，它实际上赋能组织更快行动——因为你知道品牌希望以什么方式出现在世界上、你希望客户与品牌互动后获得什么体验。

品牌不仅仅是营销作品，它是产品体验，是客户支持团队如何回应工单——是你被在不同团队间踢皮球，还是有人立刻解决你的问题？是候选人来面试时的招聘体验。所有这些触点横跨组织内的不同团队，它们的总和构成了你的品牌。如果把这些当作独立的事情，你在优化错误的指标。

品牌本质上是在受众心中创造的期望。当品牌足够强、信任足够深，一切都会变得更容易——Stripe 推出新的计费服务，人们会说"肯定好用，因为是 Stripe"；OpenAI 发布新产品，人们也有同样的预期。但这种信任也意味着责任：即使在追求速度的同时，有时也需要踩刹车，确保体验质量、确保安全。两家公司的评判标准不同，但对品牌体验的敬畏精神是一致的。

何时引入第一位营销人

Krithika 提出两个前提条件：

第一，已拥有强大的产品市场契合度。你在往火上浇油，但需要判断浇什么类型的油。营销有三大支柱：产品营销（Product Marketing）——当高速迭代的工程和产品团队发布了大量功能，但客户跟不上、新功能参与度不高时，产品营销人员可以带来发布卓越（Launch Excellence）的纪律和客户参与、市场差异化；需求生成（Demand Generation）——当买家旅程更偏向销售驱动时，如何让线索和管线保持强劲；品牌（Brand）和社区（Community）——如何围绕公司构建社区。

第二，区分"大写 M 的营销"和"小写 m 的营销"。大写 M 的营销指营销团队负责的那些渠道、作品和引擎——驱动公司漏斗的专业职能。小写 m 的营销则是整个公司的运动：你作为公司代表什么？创始人对媒体和商业界讲述的故事线是什么？产品团队思考"我们以什么进入市场"，销售团队确定正确的理想客户画像（ICP）和决策者。这是整个组织的合力。

ChatGPT 与 Claude：品牌忠诚度与长期思维

面对"ChatGPT 为何至今主导心智份额"的讨论，Krithika 提出了一个更深层的框架：在大语言模型和 AI 领域，我们仍处于范式转换的最早期。每周都有新的突破，有不断的跑分攀比。但对用户而言，让产品令人愉悦的，和让任何产品令人愉悦的因素是一样的——当你的期望与现实之间的差距越小，当期望被超越时，它就在积累品牌忠诚度；当出现负向差距时，就会侵蚀忠诚度。

简而言之，这些公司必须以更长期的方式思考——这不是最好聊天机器人的竞赛，而是 AI 如何成为对人类有益的力量。这需要大量的变革管理和多方协作，因为 AI 将渗透我们生活的每个层面——个人生活、学术生活、工作生活。她的期望是，这些公司不要只盯着竞争和攀比，而是思考我们的社会需要什么样的范式变革。

OpenAI 内部：温暖、求知与风暴之眼

在 OpenAI 工作最令 Krithika 惊讶的是同事和领导者的温暖与求知欲。"让造福全人类的人工智能"这个使命不是空话，而是每天体现的实践——产品开发和上市策略中的质询、压力测试和严谨程度首屈一指。

挑战则在于身处"飓风之眼"——所有目光时刻聚焦 OpenAI。这对产品影响而言是好事，但也极大提升了运营的审视标准和风险。

关于是否推荐这种高压经历，Krithika 引用了 Stripe 前 COO Claire Hughes Johnson 的"工作-生活融合（Work-Life Blend）"理念：三个要素——人（周围的人是否推动你思考、是否善良、是否有趣）、产品（你是否睡觉时还在想这个产品、醒来就想把它交给更多人）、潜力（不仅指公司的发展潜力，更指你的专业能否影响公司轨迹）。当这三者组合在一起，什么消耗你、什么给你赋能的感知会完全不同。但对自己能量来源的自我认知同样重要——它帮助你对齐公司的需求。

Thrive Capital：投资组合视角的营销

Thrive 是一家非常独特的投资公司，使命是成为对创始人最有意义的伙伴。每年进行少量高集中度、高确信度的投资，且核心团队本身就是创始人出身，投资策略源自亲身经历。

Krithika 的角色是帮助整个投资组合满足营销需求：有时是担任临时 CMO 直到公司找到正式领导者；有时是压力测试战略、确保增长目标足够有野心；有时是审核第二天要上线的落地页 Figma 文件，确保措辞尽可能好。

这种跨行业、跨阶段的多样性——从未注册的公司到 Databricks、Stripe、OpenAI 这样的巨头，覆盖消费、医疗、国防、B2B SaaS、AI——让她从另一个角度强化了自己的信条：作为营销人，你最好的资产是适应力和灵活性。你必须深入战壕理解每家公司的独特上下文、独特关切、独特特征和价值观。创始人找 Thrive 不是因为你们带来过去经验的手册，而是因为他们要做从未做过的事情——在未知领域与创始人并肩建设，才是最令人兴奋的协作。

变色龙 CMO：从 T 型到梳型营销人

传统的 CMO 智慧是做 T 型营销人——在产品营销、需求营销、品牌营销的某个支柱上极度深入，这成为你在市场上的名片。Krithika 提出的"变色龙 CMO"概念则认为，现代营销领导者必须擅长很多不同的事。

他们必须非常善于分析——与数据科学团队成为最佳搭档，理解营销的实际影响。他们当然要带来创意，但创意服务于买家旅程、服务于与销售和产品团队共享的收入目标。营销不再可能独立运营。她建议从 T 型走向梳型——在诊断后根据公司需要，在不同领域更深地进入。

AI 工具正在让这种转型变得更容易。偏品牌的营销人可以让 ChatGPT 帮助分析 CSV 数据——一个"不评判你"的伙伴帮你理解品牌工作背后的数据细节；偏分析的营销人则可以用 AI 做头脑风暴伙伴，推动创意侧的思考。

品味与创造力：AI 时代的分水岭

Krithika 认为，在 AI 时代，品味（Taste）将变得前所未有地重要。因为 AI 可以生成大量平庸内容，这种力量触手可及。但真正脱颖而出的公司，会是那些展现匠心的公司——展现对产品的真正理解、对客户的真正理解，并以有意义的方式将两者连接。如果用 AI 来增强而非替代这些努力，那才是正确的方向。

她分享了 Vercel 的 Guillermo Rauch 提出的"曝光小时（Exposure Hours）"概念：增加对优秀事物的接触时间，这就是建立品味的方式。在 Thrive，团队有一个分享频道，专门分享在世界上看到的东西——不是交易新闻或竞争动态，而是"因为某种原因引起我们共鸣的东西"。

关于早期职业者如何平衡 AI 工具使用与基础能力培养，Krithika 认为营销学科本身正在变化——什么叫做"把一个产品推向市场"、什么叫做"出色的运营者"，这些定义本身在改变。不利用这些工具会让你处于劣势，但理解底层机制仍然不可或缺。她仍然坚定支持 STEM 教育——理解基本概念，然后才有选择和灵活性地应用它们。关键在于学习的心态：如果上学只是为了拿成绩，和为了理解概念并学会应用，是截然不同的心态。正如 Tobi Lutke 所说的最值得培养的品质——好奇心。

AI 产品的定价策略：没有手册，只有实验

Krithika 坦言定价同样没有手册，真正的答案只有实验。她以 Retool 为例讲述了一个大胆的实验：他们将原本销售团队独家控制的自托管版本（Self-Hosted Version）开放为自助式获取——客户不需要跟销售交谈就能使用。这相当于炸开了漏斗：销售团队看到的管线大幅缩减，但同时也让他们能集中精力攻克更高客户终身价值（ACV）的上游大单。这个取舍非常难做，唯一的办法就是通过实验和试点来建立信念。

这个决策背后的两条原则：第一，小客户也有自托管需求——他们可能处于受监管行业或处理高度私密数据，并非只有万人规模的企业才需要自托管；第二，销售团队应该把时间花在更大的客户和更大的单子上。将这两点对齐，就是驱动力。

在 AI 产品定价方面，没有人解决了这个问题。是基于席位（Seat-Based）定价？还是按使用量（Usage-Based）？客户谈论价值的方式可能完全不同——是节省的小时数？还是现在能做而以前做不到的事？尤其是随着 AI 代理（Agent）的出现，如何为 AI 工作者付费将是全新课题。在达成像席位定价或使用量定价那样被内化的标准之前，这将是一片蛮荒之地。

Stripe Relay：一个超前的失败

Krithika 分享了 Stripe Relay 的案例——一个"精彩的失败"。2014 年推出的 Stripe Relay 旨在让电商公司接入社交商务的"购买按钮"。它以大量宣传发布，但最终未能产生预期的收入和数字。

核心教训是市场时机的重要性。你可能有信念要在某个时间点把某个产品推向市场，但市场本身的时机、多方参与者汇聚使平台运转的时机，才是决定性因素。Stripe 当时对市场动态研究不够深入、用户研究不够充分——人们真的想要这个吗？如果想要，他们的替代方案是什么？他们的技术栈是怎样的？他们会采用一个全新工具，还是一个与现有系统（如电商库存管理系统）直接集成的方案？

Relay 超前于市场和时代，但无论投入了多少精力，它就是一个失败。

闪电问答

推荐书籍：专业方面推荐 April Dunford 的《Obviously Awesome》，这本书出色地拆解了如何从零开始定位一个产品；虚构类推荐 Madeline Miller 的《Circe》——希腊神话的重新讲述，散文如诗。

最近的影视：《Severance》，刚追到第一季一半，请勿剧透。

最近喜欢的产品：Granola——用于会议笔记，弥补了她边开会边飞速打字的痛点，让笔记与要点都得到增强。

人生信条：期望与现实之间的差距是不幸福的函数。改变期望比改变现实容易得多，所以她大量精力用于确保期望被正确设定——不只是对外部客户，也包括内部利益相关者、项目伙伴和团队成员。

破折号与牛津逗号：Krithika 不情愿地减少了破折号（Em Dash）的使用，但"从她冰冷死去的手中也无法夺走"。牛津逗号必须保留。这两个是她写作工具箱的核心信条。

结语

如果只有一个收获，Krithika 希望是：营销问题没有唯一正确答案。看起来什么都有手册、什么都有框架，但现实是工作很辛苦——你必须投入时间和精力真正理解你的客户，这一点没有任何替代，AI 的出现也不会改变。同样要深刻理解你的产品——不只是产品本身，还有你公司的价值观、你带到桌面上来的独特方法。在没有这些的时候，没有任何东西能替代这些要素的组合。