1.OpenAI营销副总裁Krithika Shankarraman提出DATE框架，帮助用户从“听说过”变成“真的会用”AI产品。
2.DATE框架包括四个步骤：诊断（Diagnose）、分析（Analyze）、采取不同路径（Take a different path）和实验（Experiment）。
3.Krithika强调，AI产品的胜负不在于功能强大，而在于用户是否能快速上手。
4.为此，她建议AI产品团队关注用户在使用过程中的体验，设计简洁明了的入口和引导流程。
5.同时，Krithika认为，真正的品牌是让用户相信在使用产品时不会出问题，而不是让品牌成为面子工程。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
（对话前OpenAI营销副总裁Krithika Shankarraman片段）
2025 年 4 月 11 日 · TED 主舞台
Sam Altman 在与 Chris Anderson 的对谈中抛出一组新数字：“ChatGPT 的周活跃用户已达到 5 亿，而且还在飞速增长。”
5 亿——这是全球互联网史上前所未有的扩张速度。但台下最懂这条增长曲线的人，却在提醒我们：“多数人仍不知道 ChatGPT 到底能帮自己做什么。”
她叫 Krithika Shankarraman。
OpenAI 第一位营销人和营销副总裁（VP of Marketing），亲手策划了 ChatGPT 发布后的首波“出圈”增长；
2025 年初，她从 OpenAI 转身加入 Thrive Capital，辅导 AI 初创团队把“模型能力”翻译成“可用场景”。
在昨天这场访谈中，Krithika 抛出一套她屡试不爽的 DATE 框架——
Diagnose (诊断) → Analyze (分析) → Take a different path (采取不同路径) → Experiment (实验)
她相信，只有把‘ AI 能做什么’，讲成‘我为什么现在就该用它’，才能真正打动那些还在犹豫的用户。
接下来，本文将拆解：
痛点透视｜AI 产品为何天然“被高估又被低用” DATE 四步｜Krithika 如何把抽象大模型变成日常工具 增长闭环｜从 OpenAI × Stripe × Retool ，复盘她的 3 组实战案例
读完这篇，或许你会发现：因为真正的增长奇迹，从来不是靠更多预算，而是靠一句能激发顿悟的提示。
第一节｜DATE 框架：4 步让用户动手的增长公式
很多人以为 ChatGPT 的增长来自产品本身。
Krithika 给出的答案却完全不同：
不是谁更智能，而是谁更快让用户发现‘我现在就能用它干这个’。
她所做的，不是拉流量，而是拉开一道门——让用户第一次真正“动手尝试”。
为此，她总结出一套 4 步打法，简称 DATE 框架：
🧩 D 是 Diagnose：不是所有问题都能靠投广告解决
“创始人经常问我：‘我们是不是该找个增长负责人？投点广告？’
我总会反问一句：‘你确定问题出在入口吗？’”
她在 Retool 做营销时发现，很多潜在客户点进来，但最后并没留下。 原因不是产品不好，而是他们搞不清：
这到底是写代码的，还是替我省写代码的？
所以她做的第一件事不是找更多用户，而是把用户使用的每个步骤都检查一遍，看哪一步让人卡住了。
她总结：别急着找人带流量，先搞清楚你是‘没人来’，还是‘来了也不会用’。
🧩 A 是 Analyze：看别人怎么做，不代表你也该这么做
她一直特别小心分享 OpenAI、Stripe 的经验。不是因为保密，而是你可能会抄错。
很多创始人会问她：“你们当时做了什么活动？” 她的回答一如既往：
营销活动不是重点，重点是我们面临什么问题、用了什么手段解决它。
她提醒，照搬别人的做法，可能让你白忙一场：
别人做内容，是因为产品有清晰使用场景； 你做内容，用户却还不知道产品能干嘛。
所以她更建议团队做的是“问题对照”：
别人产品怎么传达场景感？ 哪些路径他们没走，而你可以试？
🧩 T 是 Take a different path：别卷曝光，要卷“让人想用”
在 Retool，她看到竞争对手大都在投广告、做 SEO、卷活动。 她反其道而行之，直接干了一件事：
我们让客户自己出来讲他们怎么用 Retool。
为什么？
用户最信任的不是你告诉他怎么用，而是别人跟他说：‘我就这么用的。’
她策划了一波“客户故事计划”：不是写 PR 文章，而是拍桌面操作视频——客户自己点点点，展示怎么用 Retool 管理运营。
结果是，广告没带来转化，但这些故事让潜在客户产生了关键一刻：
原来我也可以这样干。
这，才是让人动手的起点。
🧩 E 是 Experiment：做了不代表有用，没验证就别上大路
“你为一篇内容花了 40 小时，做得再漂亮，它如果没人用，也毫无意义。”
Krithika 的团队不管做什么内容、设计什么功能，都要先试试管不管用，管用才推广。
她在 OpenAI 做 ChatGPT Enterprise 潜客识别时，团队人手紧张，她没等别人开发，而是自己写了一个 Python 脚本，跑分、打标签。
那脚本在生产环境用了太久，久到我都有点不好意思。
但结果说明一切：
先试，再放。能放大的，再投资源。不行的，立刻放弃。
她认为，真正的增长靠的是一轮轮验证出来的“可复制路径”，不是灵光一现的爆点。
📌 一句话小结：
“DATE 框架的核心不是做营销，而是做‘用户第一次开始尝试的那个瞬间’。”
——Krithika Shankarraman
第二节｜转化掉线了？你以为是拉新，其实是路径断了
很多团队面对增长难题，第一反应是：“是不是该投广告了？”
Krithika 的回答：广告不是万能的，如果用户不知道产品能干嘛，广告只会放大这个困惑。
她称这类策略为"漏水的漏斗"（leaky funnel）——表面数据好看，实际业务价值很低。
📌 案例一：Retool 的“假繁荣”入口
她回忆，刚加入 Retool 时，公司在很多地方“吸引了一堆人”：
文章阅读量不错； 网站流量稳步增长； 用户注册数也不算低。
但问题出在关键一问上：
这些人注册之后，接下来做了什么？
答案令人尴尬——几乎什么都没做。
注册后的人没有启动项目，没有配置权限，没有动手搭建哪怕一个页面。
Krithika 总结这一现象：
"看起来人很多，但没人真正买单。"
📌 案例二：ChatGPT Enterprise 爆量背后
在 OpenAI，她策划了 ChatGPT Enterprise 的第一次对外开放注册。
上线当晚，申请表单一夜之间涌入了数十万条数据，表面看是“大获成功”。
但问题也来了：我们根本分不清这些申请中，谁是想了解、谁是能付费、谁是瞎填的。
没人愿意筛几十万条表格。怎么办？
Krithika亲自上手：
我写了个 Python 脚本，把字段提取出来，按几个指标打分排序，谁先联系、谁打标签。
这个脚本最后居然在 OpenAI 的销售流程里用到了半年。
她自嘲：用得比我们预期还久。久到我都想把它产品化了。
但这件事背后透露出她对增长的基本判断：
当用户涌进来时，你不是该庆祝，而是该问一句：他们会用吗？知道怎么操作吗？
🧩 Krithika 提出的判断方法：别看总量，要看留存
她分享了一个最常用的判断句式：
如果你招呼了一堆人进门，但他们在屋里转了一圈就走了，那问题不是人，是屋子。
换句话说：
不要只看有多少人点进来，要看有多少人真的开始尝试； 不要只看注册量，要看有没有完成一次真正的交互或操作。
她称这类分析为：找链路上的断点，而不是拍脑袋换入口。所以说最危险的增长错觉是：我们现在流量还可以。
她解释：
“流量还可以 ≠ 用户理解你；
用户理解你 ≠ 用户知道怎么开始用。”
她强调的不是“人来了”，而是：
他有没有学会怎么用了； 他是否意识到这个产品解决了他当下的某个问题； 他是否愿意一直用下去。
第三节｜增长不是做内容，而是引爆“我可以用”的那一刻
Krithika 说过一句很有意思的话：
做内容不是为了说服别人你很厉害，而是让他产生一句话：‘啊，原来我可以这样用。’
她把这个瞬间称为 “顿悟点”（Aha Moment）。
它不是大段说明，而是一个简单、精准的操作示例，让用户第一次意识到：这玩意儿我能用，而且现在就能试试。
📌 Retool 的顿悟点：没有讲价值，而是演给你看
在 Retool 做营销时，她发现一个现象：
越是说得复杂，用户越是不动手。
于是她带团队做了一轮“反向内容”实验：
不是写案例分析，而是拍视频。 不是讲“Retool 帮你提升效率”，而是让真实客户展示——他是怎么用 Retool 搭建内部订单管理界面的。
这些视频里没有特效，没有配音，只有鼠标在浏览器里点来点去，一行行组件被拖拽出来，接 API，点保存。
Krithika 回忆说：“观众在第 10 秒开始模仿操作，在第 2 分钟注册试用。我们什么都没说，但一切都发生了”。
这类内容不是用来解释产品的，而是用来勾起用户兴趣的。
📌 Stripe 的打法：告诉你“做你自己更省事”
Stripe 推出 Connect 产品时，Krithika 面临的挑战是：
这是一个为平台型公司设计的支付工具。
问题是，绝大多数客户根本不知道自己是不是平台。
当时市面上的竞品都在打一个关键词：PayFac（支付服务提供商），各种文章都在解释“如何成为 PayFac”。
她没有直接去竞争搜索排名，而是反其道而行：
她做了一个《成为 PayFac 的完整 checklist》，包括 17 个步骤：
获取许可； 搭建清结算流程； 审批商户； 合规审计…
这篇 checklist 最后一句话写着：
如果这些听起来太复杂，没关系。Stripe Connect 可以一步搞定。
她称之为“反向 RFP 内容”：
不是告诉你来用我，而是让你先看到你自己该干什么。当你意识到这条路太累时，你才会理解 Stripe 的价值。
📌 Krithika 总结：别指望用户主动理解你的产品
她在访谈中表示：你不需要用户看完你的内容就马上购买， 你只需要他心里冒出一句：‘原来我也可以这么干。’
她称这类内容为“触发性内容”（Triggering Content）：
不是传播故事，而是：
还原用户可能的使用场景； 展示实际操作路径； 让用户脑中浮现：“我下次就能试试这个。”
她说得最清晰的一句话是：内容写得再好，不能触发动手，就只是‘漂亮的说明书’。
她补了一句：
AI 工具最常见的问题就是这个——
不管你说得多智能，如果用户脑中没出现‘下一步我该干嘛’，就还是废的。
第四节｜品牌是你每一步都能“让人走得下去”
Krithika 说：很多人把品牌当成面子工程，但品牌真正的作用，是让用户相信：'用你们的产品不会出问题。
在她看来，品牌不是记忆点，而是信任感。
尤其在 AI 产品里，用户大多是带着“不确定”开始尝试的。 所以你要做的不是“让他震惊”，而是“让他不想掉头”。
📌 品牌是一种“走下去的勇气”
Krithika 认为，品牌真正的价值，在于用户是否愿意在你这里多花一分钟。
她举例：当你用 ChatGPT 打开一个新文档、上传一份合同，你心里有没有冒出过一句话：‘我交给它，靠得住吗？数据会泄漏吗？’
她认为，这种犹豫一旦出现，就意味着品牌没有站稳。
或许你的产品没问题，但是它让用户心里没底。
📌 Stripe 的品牌秘诀：高标准 + 不意外
在 Stripe，她学到了一套最有效的品牌管理逻辑：
不是做出色的广告，而是让用户在每个细节都觉得你做得更稳。
她回忆，当年 Stripe 出博客、出文档、出 UI 页面，甚至发一封支持邮件，都要走评审流程。
很多人不理解，觉得效率低。
Krithika 解释说：你今天在这里写错一个词，明天用户可能在结算环节就不敢点确认。”
她用一句话总结 Stripe 的品牌逻辑：
品牌是当用户走进一个陌生页面时，他的第一反应是：‘Stripe 做的，应该靠谱。’
📌 OpenAI 的发布节奏：快，但不“粗糙”
OpenAI 经常被外界认为节奏快、推出速度极高。
但 Krithika 强调：
快，不代表草率。
她举例说，在发布 ChatGPT Enterprise 时，虽然需求暴涨、团队人手紧张，但他们仍坚持做两个动作：
每个登陆页、文档页，都至少两轮审阅； 上线前一天，让非产品成员“假装客户”走一遍路径。
她称之为“体验倒推”：不是我们讲得多清楚，而是新用户能不能自己一路走到目标。
这就像你在地图软件里输入一个地址，如果中间路标错了一个，用户就会直接放弃。
📌 OpenAI的“品牌三问”，简单直接
你想知道品牌做得怎么样？问三个问题就够了。”
用户下一步会点哪里？用户知道吗？ 用户有可能退回上一页吗？为什么？ 这段体验之后，用户愿意推荐别人试吗？
Krithika 认为，只要其中一题回答"不确定"，就不是品牌问题，是产品本身出问题了。
她在访谈中有一段话很值得记住：
品牌从来不是你给自己的定义，而是别人用完之后会不会说：'我以后还会再用一次。
真正的品牌永远也不是logo，而是每一步体验都不掉链子，前后一致。
第五节｜AI 工具的胜负，不看功能，看谁设计了“使用入口”
ChatGPT 火了之后，很多人对 AI 工具的认知卡在一个点上：
它应该给我答案。
但 Krithika 的看法恰好相反：用户不缺答案，他们缺的是：下一步该干嘛？这东西我该怎么开始用？
她指出，大多数 AI 产品的最大误区是：
默认用户已经知道自己该怎么用了。
但现实中，用户打开 ChatGPT 的第一句话通常是：我能让它干嘛？
📌 问题不是智能不够，而是入口太模糊
Krithika 曾经做过一个用户观察实验：
她请几位从未用过 ChatGPT 的人来试用，要求他们在不看任何教程的情况下完成两个目标：写简历、查政策。
结果是：
他们一开始不知道该从哪问起； 有人上来一句“你好”打了十秒； 用户输入一大堆需求，AI 却回答错了。
她总结说：
用户不傻，只是没人告诉他第一步该做什么。
📌 真正好的 AI 产品，得像“滑动门”而不是“黑盒子”
Krithika 强调，AI 产品不能只追求功能强大，更要让用户容易上手。
她比喻道：别让用户站在一个看不到门的盒子前发呆。最好的 AI 产品像滑门——你一靠近，它就自动给出一条路。
她举例说，现在很多 AI 工具在宣传上讲模型、讲参数、讲 API， 但用户只想知道：
我写论文快了吗？我报销流程简化了吗？
她在 Retool 就推动团队做了一套新手引导流程：
首页不讲 Retool 是什么，而是：你想用 Excel 管业务？来试试这个三步小流程。 点击后，用户直接看到预设字段，点一下就能改名字、生成按钮； 中间没有解释，没有文案，只有动作。
因此，别尝试说服用户，让他试一次就懂。
📌 营销的未来：不推功能，推体验
Krithika 在 Thrive Capital 帮很多早期 AI 创业团队复盘时，一眼能看穿那些"无效上线功能"：
介绍了一堆功能，但没告诉用户第一步怎么做。
AI 工具的关键，不是功能多强大，而是用户能不能快速上手。
整场访谈中，她的核心观点也是：
AI 工具有没有用，不看它多聪明，看用户多快能学会用。
换句话说：别光说 AI 多厉害，要让用户真正体验一次成功。用户尝到甜头了，自然会再来。
🧭 结语｜DATE 框架不是营销方法
ChatGPT 的成功，不只是模型领先，更是因为它让用户在生活和工作中真的“动手尝试产品”了。
Krithika 在 OpenAI 做的事，看起来像营销，其实是帮用户从'听说过'变成'真的会用'。
她从不纠结说得清不清楚，而是追问一句话：
用户点开后，下一步知道要干嘛吗？
在 AI 工具扎堆的 2025 年，这才是关键：
不是你做得多强，而是用户愿不愿意试一下； 不是你讲了多少功能，而是用户能不能跟着做一遍。
所以，DATE 框架的价值不是概念新颖，而是帮 AI 产品团队看清真正的目标：
不是让更多人听说过你，而是让更多人真的用起来。
这决定了 AI 产品的生死。
📮 本文由AI深度研究院出品，内容自Lenny's Podcast 采访独家整理，未经授权，不得转载。
排版：Atlas
编辑：深思
主编：图灵