Scott Woody, CEO und Mitgründer von Metronome – Interview-Serie

Scott Woody, CEO und Mitgründer von Metronome, hat sein Berufsleben damit verbracht, Produkte zu entwickeln, die technische Tiefe mit praktischer Wirkung verbinden. Bevor er Metronome gründete, hatte er wichtige Führungspositionen bei Dropbox inne, wo er von Ingenieur zum Director of Engineering aufstieg und die Kerninfrastruktur formte und den Betrieb über Millionen von Nutzern hinweg skalierte. Zuvor war er Mitgründer von Foundry Hiring, einem intuitiven Bewerber-Management-System, und begann seine berufliche Laufbahn bei D. E. Shaw & Co., wo er datengetriebene Rekrutierungsstrategien entwickelte. Sein multidisziplinärer Hintergrund – von wissenschaftlichem Modellieren bis hin zu großem Software-Engineering – untermauert seine Fähigkeit, Metronome an der Schnittstelle zwischen Technologie, Daten und Geschäftstransformation zu führen.

Metronome bietet eine moderne Abrechnungsinfrastruktur, die für innovative Softwareunternehmen konzipiert ist und nutzungs- und hybride Preismodelle unterstützt. Die Plattform ermöglicht eine nahtlose Messung, Abrechnung und Umsatzrealisierung mit Echtzeit-Datengenauigkeit und ermöglicht es Finanz- und Ingenieurteams, sich auf eine einzige Wahrheitsquelle zu einigen. Durch die Entkopplung der Komplexität von Eigenentwicklungen von Abrechnungssystemen hilft Metronome wachstumsstarken Unternehmen wie OpenAI, Databricks und Anthropic, ihre Monetarisierungsstrategien ohne Kompromisse bei Flexibilität oder Transparenz zu skalieren.

Sie haben Metronome 2019 mitgegründet – welches Problem wollten Sie ursprünglich lösen, und wie hat sich diese Mission im Zuge der Beschleunigung der KI-Adoption entwickelt?

Als wir Metronome gründeten, war das ursprüngliche Problem einfach: Moderne Softwareunternehmen müssen unglaublich schnell auf Preise und Verpackung reagieren, aber ihre Abrechnungssysteme können nicht mithalten. Bei Dropbox wollten wir beispielsweise ein Preisexperiment durchführen, und es dauerte sechs Monate, bis es nur in das Abrechnungssystem kodiert wurde. Das Abrechnungssystem wurde zum langen Pol für fast alles, was wir in diesem Geschäft taten.

Wir setzten uns das Ziel, Monetisierungsinfrastruktur zu bauen. Metronome wurde entwickelt, um modernen Softwareunternehmen Geschwindigkeit und Agilität zu verleihen – Preise und Verpackungen schnell und einfach zu ändern, anstatt Ingenieursprojekte zu sein.

KI hat diese Mission auf zwei wichtige Weise beschleunigt. Erstens macht sie mehr von der Welt nutzungsabhängig, was unser Kerngeschäft ist. Aber wichtiger ist, dass KI Hyperwettbewerb geschaffen hat. Verschiedene Unternehmen kämpfen ständig miteinander und versuchen, Preise und Verpackungen als Mittel zur Differenzierung zu nutzen.

Das bedeutet, dass die Software, die wir ursprünglich entwickelt haben – etwas, das es wirklich einfach und schnell macht, Preise und Verpackungen zu ändern – jetzt zum Pflichtprogramm gehört. Wenn Sie diese Flexibilität nicht nutzen, werden Ihre Wettbewerber es tun. Preise und Verpackungen sind zu einem Schlachtfeld des darwinistischen Wettbewerbs geworden, was bedeutet, dass der Bedarf an Metronome mit zunehmender Intensität des Wettbewerbs steigt.

Sie haben gerade neue Funktionen wie Sitz-basierte Gutschriften und einheitliche Rechnungsstellung angekündigt. Wie passen diese in diese Vision?

Ja, heute haben wir eine wichtige Erweiterung auf Preise, Rechnungsstellung und Kundenerfahrung angekündigt – wirklich das nächste Kapitel der Monetisierungsinfrastruktur für KI.

Im Mittelpunkt steht unsere neue Sitz-basierte Gutschriftenfunktion, die es Unternehmen ermöglicht, hybride Preismodelle zu betreiben, die die Vorhersehbarkeit von Abonnements mit dem Wachstum der Nutzung verbinden. Was wir sehen, ist, dass viele Unternehmen, die in den 2010er Jahren gegründet wurden – denken Sie an Dropbox, Figma, Notion – hauptsächlich über Sitz-basierte Gebühren monetarisieren. Je mehr Menschen in Ihrem Unternehmen das Produkt verwenden, desto mehr zahlen Sie. Dies ist großartig – es ist einfach, vorhersehbar und skaliert mit dem Wachstum Ihres Unternehmens.

Aber diese Unternehmen fügen jetzt KI-nativen Funktionen in ihre Produkte ein und erkennen, dass der Wert ihres Produkts nicht mehr mit den Sitzen skaliert. Es skaliert tatsächlich mit der Nutzung dieser KI-nativen Funktionen. Sie benötigen ein kommerzielles Modell, das mit dem Wert ihres Produkts skaliert – andernfalls riskieren Sie, auf COGS zu überbuchen.

Die zweite Funktion, die wir hervorheben, ist die einheitliche Rechnungsstellung über AWS-, Azure- und GCP-Marktplätze sowie die Einführung von Kontohierarchien für Unternehmensabrechnungen. Dies bedeutet, dass Unternehmen nun jeden Umsatz – Selbstbedienung, Unternehmen und Marktplatz – über ein System anstelle mehrerer nicht verbundener Tools verwalten können.

Was unsere Kunden verlangen, ist Zahlungsoptionalität. Diese KI-nativen Unternehmen expandieren in alle geografischen Regionen auf einmal, und wenn man internationale Zahlungen studiert, findet man, dass unterschiedliche Zahlungsrails in verschiedenen geografischen Regionen höhere Akzeptanzraten und niedrigere Gebühren haben. Wenn unsere Kundenbasis wächst und reift, suchen sie nach Zahlungsoptionalität in verschiedenen geografischen Regionen. Sie möchten möglicherweise einen europäischen Zahlungsprozessor oder einen US-spezifischen Zahlungsprozessor verwenden. Indem wir unseren Kunden Wahlmöglichkeiten bei der Rechnungsstellung und der Zahlungsabwicklung bieten, geben wir ihnen mehr Optionen, um in verschiedenen geografischen Regionen Zahlungen zu leisten. Die Funktion, die wir heute starten, ist nur der erste Schritt auf dieser Reise – die Fähigkeit, direkt von Metronome aus eine Rechnung auszustellen und mit dem Zahlungsprozessor ihrer Wahl zu bezahlen. Im Laufe der Zeit werden wir die Auswahlmöglichkeiten in dieser Zahlungsprozessorebene erweitern.

Auf der Kundenseite veröffentlichen wir die Cost Preview API, die Rechnungsstellung im Dashboard und Lebenszyklusbenachrichtigungen. Moderne Abrechnung sollte transparent und Teil des Produkt-Erlebnisses sein. Diese Funktionen geben Kunden Echtzeit-Einblick in die Nutzung und Ausgaben, eliminieren unerwartete Rechnungen und bauen Vertrauen durch Transparenz auf.

Zusammen spiegeln diese Ankündigungen unsere Überzeugung wider, dass Monetisierungsinfrastruktur Unternehmen drei Dinge bieten muss: Vorhersehbarkeit in den Einnahmen, Sichtbarkeit über Teams hinweg und Kontrolle, um Preise sicher zu ändern, während sich ihre Produkte verändern.

Bevor Metronome, verbrachten Sie mehrere Jahre als Ingenieur und später als Director of Engineering bei Dropbox. Welche Lektionen aus der Skalierung einer globalen SaaS-Plattform haben Sie bei der Entwicklung von Metronome angewendet?

Es gibt zwei wichtige Lektionen aus Dropbox, die unsere Entwicklung von Metronome geprägt haben.

Erstens ist die Bedeutung von Flexibilität bei der Skalierung zu betonen. Dropbox war bekannt für seine einfache “gut, besser, best” Preisgestaltung mit einem kostenlosen Plan – sehr einfach auf der Oberfläche. Aber hinter den Kulissen, innerhalb des Abrechnungssystems, gab es Tausende von verschiedenen SKUs für Tausende von verschiedenen Kundenkonfigurationen. Die Verwaltung dieser Komplexität ist tatsächlich sehr schwierig.

Wir bauten Metronome, um mit dieser Komplexität für sehr große Unternehmen zu skalen. Die Frage wurde: Wie baut man einfache Abstraktionen, die Kunden die volle Macht und Flexibilität bieten, die ihre Unternehmen verlangen, während sie wachsen und reifen?

Die zweite Lektion betrifft die Bedienung mehrerer Personen. Eine der Hauptfrustrationen bei Dropbox war, dass das Abrechnungsteam ständig überlastet war – sie hatten Tausend Dinge zu tun und wurden ständig in verschiedene Richtungen gezogen, um Finanzen, Vertrieb und Produkt gleichzeitig zu unterstützen.

Wir bauten Metronome – sowohl das Geschäft als auch das Produkt – um mehrere verschiedene Personen gleichzeitig zu bedienen. Eines der Dinge, in denen wir am besten sind, ist, dass wir ein externer Partner für unsere Kunden sind. Wenn Sie einer der großen Sprachmodell-Anbieter sind, dient Metronome nicht nur als Software, sondern auch als Preisexperte. Wir unterstützen unsere Kunden individuell auf sehr persönliche Weise.

Das ist eine der Dinge, die die Menschen wirklich bemerkenswert finden, wenn sie mit uns arbeiten – wie tief die Partnerschaft ist, die wir bilden. Es ist viel weniger ein Verkäufer-Kunden-Verhältnis als eine wahre Partnerschaft.

Metronome treibt die Geschäftsmodelle von OpenAI, Anthropic, Databricks und NVIDIA an – einige der einflussreichsten Spieler in der KI. Was haben sie alle gemeinsam, dass Ihre Herangehensweise an dynamische Abrechnung so wertvoll gemacht hat?

Es gibt zwei oder drei bestimmte Dinge, die diese Kunden gemeinsam haben.

Erstens ist ihre Preisgestaltung einfach komplex. Sie haben viele verschiedene Produkte, viele verschiedene Arten von Kunden. Die notwendige Komplexität – die große Anzahl von SKUs, die sie anbieten, die verschiedenen Preis- und Verpackungskonfigurationen – bedeutet, dass sie ein System benötigen, das von Grund auf für diese Ebene von Skalierung und Unterschieden zwischen Kunden konzipiert ist.

Gleichzeitig möchten sie, dass die Abstraktionen, mit denen sie interagieren, einfach sind. Wenn Sie ein Operationsperson bei Metronome sind, möchten Sie nicht ständig an all diese Komplexität denken. Das Gleichgewicht zwischen diesen beiden Dingen – Ihnen die Macht und Kontrolle zu geben, die Metronome bietet, ohne den Endbenutzer zu überwältigen – ist ein wichtiger Entwurfsgrundsatz, den wir bei der Entwicklung des Produkts verfolgt haben.

Das andere, was alle unsere Kunden vereint, ist, dass sie extrem kundenorientiert sind. Wir bauten Metronome, um all die Daten darin kontinuierlich für ihre Endkunden verfügbar zu machen. Wenn Sie ein OpenAI-Kunde sind, können Sie Ihren Saldo überprüfen, Budgets festlegen, Raten begrenzen – all das ist Teil des Kundenerlebnisses auf Basis eines nutzungsabhängigen Preismodells, und Metronome ist die Schlüsselplattform, die dies ermöglicht.

Viele Gründer konzentrieren sich auf Produkt- oder Modellinnovation. Sie haben argumentiert, dass Preise und Abrechnung jetzt Teil des KI-Infrastruktur-Stacks sind. Warum sehen Sie Monetisierung als grundlegend für diese neue Ära der Software?

Es gibt mehrere Gründe, warum Monetisierung für KI-Infrastruktur so kritisch ist.

Erstens geht es zurück zum Punkt des Hyperwettbewerbs. Diese Ära der Software ist einfach viel, viel wettbewerbsintensiver. In früheren Epochen konnten Sie sich ausschließlich auf Produktinnovation konzentrieren – das funktioniert nicht mehr.

Zweitens haben in jeder Ära der Software die größten, erfolgreichsten Unternehmen Produktinnovation mit Geschäftsmodellinnovation kombiniert. Denken Sie an Salesforce – sie erfanden ein cloudbasiertes CRM. CRM-Software war nicht neu, aber ihre Bereitstellung in der Cloud war es. Aber sie koppelten es mit einem Sitz-basierten Abonnementspreis, der mit dem Wachstum Ihres Unternehmens skalierte, was gegenüber dem etablierten Siebel, der eine große Flatrate verlangte, enorm disruptiv war. Sie gingen von einer Million Dollar pro Jahr bei Siebel zu 100 Dollar pro Monat und Sitz bei Salesforce – ein völlig anderes Wertangebot für Kunden.

Das Gleiche geschieht in der KI. Aber es gibt einen weiteren wichtigen Faktor: KI ist unglaublich teuer in der Ausführung. Je mehr Ihre Kunden Ihr Produkt verwenden, desto teurer wird es. Das bedeutet, dass Sie als Anbieter ein Preismodell oder Geschäftsmodell benötigen, das mit der Nutzung Ihres Produkts skaliert – andernfalls riskieren Sie, auf COGS zu überbuchen.

Was sind die größten technischen oder kulturellen Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Umstellung von statischen Abonnements auf nutzungs- oder ergebnisbasierte Preise gegenübersehen?

Es gibt zwei oder drei wichtige Veränderungen, die mit dem Wechsel von Sitzabonnements zu Nutzung einhergehen.

Erstens wechseln Sie von einem buchbasierten Geschäft zu einem NRR-basierten Geschäft. In der Praxis bedeutet dies, dass in der Ära der Sitzabonnements Ihre Unternehmensergebnisse nicht immer mit dem Kundennutzen verbunden sind – Sie könnten sie unterzeichnen und wenn sie nicht innerhalb von 10 Monaten live gingen, würden Sie dennoch bezahlt. In einem nutzungsabhängigen Geschäft können Sie tatsächlich keine Einnahmen erzielen, bis Kunden Ihr Produkt verwenden, was bedeutet, dass Kundenerfolg und Vertrieb nach dem Verkauf extrem wichtig sind.

Zweitens unterschätzen die Menschen, dass nutzungsabhängige Geschäftsmodelle grundlegend variabel sind, was bedeutet, dass Kunden viel höhere Erwartungen an die Sichtbarkeit ihrer Produktverwendung haben. Wie ich es ausdrücken möchte: Sie benötigen Sichtbarkeit, Transparenz und Kontrolle über ihr Budget. Wenn Sie ihnen keine Werkzeuge geben, um dies zu tun, werden sie nicht zufriedene Kunden sein.

Drittens wird in einem nutzungsabhängigen Geschäft tatsächlich der Aufbau von Wachstumstreibern belohnt – kleine Schleifen in Ihrem Produkt, bei denen die Nutzung zu mehr Ausgaben führt, was wiederum zu mehr Nutzung führt. Durch den Aufbau dieser viralen Schleifen ist es ähnlich wie in sozialen Netzwerken, in denen virale Schleifen in werbebasierenden sozialen Netzwerken gut funktionieren, da die Schaffung von Viralität in Ihrem Produkt dazu führt, dass mehr Werbeinventar angezeigt wird, was wiederum mehr Geld einbringt.

Das Gleiche gilt für nutzungsabhängige Preise. Es ist nicht wirklich wahr in Abonnements, was der Grund ist, warum virale Schleifen in B2B-SaaS nicht groß waren, außer in Fällen wie Dropbox, wo diese viralen Schleifen für die Verteilung kritisch waren. Aber hauptsächlich war Viralität auf werbebasierende Unternehmen beschränkt. Ich denke, der Aufstieg von Wachstum als Disziplin – von Facebook vorangetrieben – wird mit dem Aufstieg der KI zusammenfallen.

Ihre kürzlich veröffentlichte Weißbuch über das “Monetisierungs-Betriebsmodell” beschreibt, wie Unternehmen ihre Umsatzsysteme mit dem tatsächlichen Kundennutzen in Einklang bringen können. Wie ändert sich dadurch die Art und Weise, wie KI-Startups über Skalierung nachdenken?

Es geht zurück zu dem, was ich über virale Schleifen gesagt habe. Wenn diese KI-nativen Unternehmen das Produkt-Markt-Fitting finden, können die Einnahmen extrem schnell skalieren. Sie sehen die Viralität, die es in sozialen Netzwerken gab, aber jetzt ist sie direkt monetarisiert.

Das erklärt kausal, warum ein Unternehmen wie Cursor von Null auf eine Milliarde Dollar Umsatz in ARR in nur zwei Jahren kommen kann. Sie haben Preis und Wert endlich ausgerichtet, was ein sehr mächtiges Entriegelung für Unternehmen ist.

Da OpenAI und Anthropic sowohl Kunden als auch Investoren sind, wie balancieren Sie Zusammenarbeit mit Unabhängigkeit bei der Gestaltung der Zukunft von KI-getriebener Geschäftsinfrastruktur?

Wir sehen diese Beziehungen als Partnerschaften, die darauf abzielen, reale Probleme an der Spitze der KI zu lösen. OpenAI und Anthropic definieren die nächste Generation von Software, und wir bauen die Infrastruktur, die Innovation in skalierbare, nachhaltige Geschäftsmodelle umwandelt.

Gleichzeitig ist unsere Mission breiter als KI-Labore. Metronome ist darauf ausgelegt, jedes Unternehmen zu bedienen, das seine Monetisierung modernisieren muss, einschließlich KI-nativer Startups und SaaS-Unternehmen, die nutzungsabhängige Preise zu etablierten Produkten hinzufügen. Wir konzentrieren uns darauf, der Marktführer in Monetisierungsinfrastruktur zu sein, nicht nur ein Abrechnungstool für einen Segment.

Wie beeinflusst KI selbst die Plattform von Metronome – verwenden Sie maschinelles Lernen, um die Abrechnungsgenauigkeit zu optimieren, Anomalien zu erkennen oder Nutzungsprognosen zu erstellen?

Wir verwenden maschinelles Lernen, um Anomalien-Erkennung, Nutzungsprognose und Mustererkennung zu verbessern – aber wir sind sehr bewusst, wo wir es anwenden. Abrechnung erfordert Präzision, also muss KI die Genauigkeit verbessern, nicht Abstraktion einführen.

Langfristig sehen wir, dass KI Unternehmen helfen kann, Monetisierungsdaten in strategische Intelligenz umzuwandeln – zu verstehen, welche Funktionen den Wert treiben, optimale Preis-Schwellenwerte zu identifizieren und Einnahmechancen in Echtzeit zu identifizieren. Das ist, wo Monetisierungsinfrastruktur zu einem echten Wachstumsmotor wird.

Metronome ist zur Rückgrat für ergebnisbasierte Monetisierung geworden. Glauben Sie, dass wir uns einer Welt nähern, in der jedes Softwareunternehmen im Wesentlichen ein KI-getriebenes Datenunternehmen wird?

Meine grundlegende Theorie ist, dass KI jeden Aspekt von Software und Geschäft disruptieren wird. Sie können die anfänglichen Disruptionen in Softwareunternehmen sehen – Software-Entwickler sind durch KI völlig disruptiert, Schriftsteller sind durch KI völlig disruptiert.

Ich denke, es ist nur eine Frage der Zeit, bevor immer mehr Unternehmen von KI beeinflusst werden. Wir sehen die ersten Stadien mit den leichter zu disruptierenden Teilen des Geschäfts, aber Dinge wie Recht und andere Bereiche werden folgen. Ich denke, es ist offensichtlich, dass im Laufe der Zeit immer mehr Jobs unter den Einfluss von KI und daher unter ergebnisbasierte, nutzungsabhängige Geschäftsmodelle geraten werden.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Metronome besuchen.