这位创始人的产品被 5 万个团队使用，因为她预见了 AI 浪潮并精准把握发布时间

大家好，我是暴富。

究竟是什么产品可以迅速获取 5 万个团队客户，实现每月 10 万美元收入？下面为你揭晓：

公司
Kraftful

创始人
Yana Welinder

营收
每月超过 10 万美元

领域：产品管理工具

核心痛点：产品团队需耗费大量时间从多渠道（客服系统、应用商店、用户访谈等）整理用户反馈并转化为可执行方案

Yana Welinder 亲身经历过产品团队面临的痛点。她早早看到 AI 解决这些问题的潜力，创立了 Kraftful 并在 AI 热潮顶峰时推出产品。如今已有 5 万个团队使用她的产品。

以下是 Yana 的成功经验分享 👇

目录

解决切身痛点

5 万个团队

模块化开发

有机增长

保守派客户

从小处着手迭代

未来规划

解决切身痛点

作为 Kraftful 创始人兼 CEO，我同时担任 Pioneer Fund（YC 校友基金）高级风险合伙人和斯坦福互联网与社会中心研究员。业余时间还共同创办了支持 500 多位创业者的非营利组织 VC-Backed Moms。

创立 Kraftful 的想法源自我在产品管理过程中处理用户反馈的切身体验。此前我在多家科技公司负责产品工作 —— 从独角兽企业的第二位产品经理，到管理数百万用户产品的产品团队。

当时最大的困扰是如何从多渠道整理用户洞见并形成可执行方案，而不必花费大量时间处理电子表格。于是我创建了 Kraftful 来简化和优化这个流程。

过去我常以副业形式创业，但这次我几乎立即全身心投入 Kraftful。因为在确定要解决的问题后，我申请了 YC 并顺利通过。当时作为 IFTTT 产品主管，我必须立即辞职加入 YC。

5 万个团队

Kraftful 正在改变产品团队处理用户反馈的方式。我们自动整合来自 Intercom、Zendesk、应用商店、G2、视频会议平台等渠道的反馈，将其转化为可直接同步到 Jira/Linear 的功能需求文档和用户故事。

采用 SaaS 分层定价模式，免费版用户在我们推出 MVP 当天就转化为付费客户，大部分升级用户来自需要处理更大数据量的团队。

目前服务超过 5 万个产品团队，用户包括谷歌、微软、Netflix、Canva 等企业。已分析 2500 万条反馈，为用户节省超过 25 万小时人工处理时间。

模块化开发

初版产品由两位工程师数月内完成，MVP 仅能分析 Zendesk 和应用商店的周度反馈数据。我们优先保证核心提示词质量而非复杂功能，确保快速输出清晰洞见。

上线后立即因 API 调用限制崩溃，但这验证了市场需求。我们保持精简迭代，专注提升使用体验和留存率的技术栈包括：

前端：React + Blitz 实现快速交互

后端：支持持续同步用户反馈的数据库与 API 架构

AI 模块化设计：在分析流程各环节灵活切换最新 LLM 模型（当前使用 o1 和 4o 模型），通过 OpenAI 和 Azure API 实现规模化部署

有机增长

先发优势

我们是最早布局 LLM 的团队，通过精准把握 ChatGPT 热潮的发布时间窗口，在 Product Hunt 发布即获数千用户。

口碑传播

拒绝付费推广，通过以下方式实现自然增长：

创始人亲自周末回复用户咨询

演示视频指导用户使用

用户自发将我们纳入 "十大 AI 工具" 榜单

被遗漏时用户主动留言推荐

公开构建

持续分享产品进展和挑战，与产品领袖社群保持深度互动。

背书效应

早期获得 YC 等顶级投资机构的背书增强了公信力。

保守派客户

尽管已有 5 万先锋团队使用 Kraftful，但说服传统团队改变工作流程仍是最大挑战。我的应对方式是：

现场演示数据对接 - 分析 - 文档生成全流程

展示工作效率提升效果

用户常见反馈："原以为是普通 LLM 套壳，没想到真能解决工作痛点"

当前难点在于如何快速触达更多保守型用户，这需要扩展现有的用户触达方式。

从小处着手迭代

MVP 不需要完美，只要能出色解决一个具体问题。建议：

聚焦真实用户痛点

保持高频用户交流

快速迭代优化产品

未来规划

产品方向：

拓展更多产品团队工作流支持

利用更强大的 AI 模型解决更多痛点

个人计划：

通过 VC-Backed Moms 支持更多被忽视的创业者

持续关注传统领域未被解决的难题

对独立开发者的实战资源

核心经验

MVP 验证策略

用 2 人团队 3 个月打造最小可行性产品

专注单一功能：周度反馈数据分析

通过 API 崩溃事件验证真实需求

增长方法论

借势 Product Hunt 发布窗口（AI 概念爆发期）

创始人亲自参与用户支持（周末即时回复 / 演示）

拒绝付费推广，专注用户自传播

技术架构

模块化 LLM 集成设计（支持随时切换最新模型）

React+Blitz 前端实现快速原型

OpenAI/Azure 双 API 保障服务稳定性

认知突破点

早期用户教育：通过 "功能演示对比表" 破除 "LLM 套壳" 偏见

定价策略：按数据量分层（免费用户自然转化为付费场景）

危机处理：API 崩溃后 72 小时用户补偿方案