Chris Bishop, BillingPlatform के CEO – साक्षात्कार श्रृंखला

Chris Bishop, BillingPlatform के CEO, SaaS, राजस्व संचालन, ग्राहक सफलता, पेशेवर सेवाएँ, और बाजार‑परिचालन नेतृत्व में दो दशकों से अधिक अनुभव वाले एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर कार्यकारी हैं। 2026 में BillingPlatform के CEO बनने से पहले, Bishop ने Conga में लगभग सात वर्ष बिताए, जहाँ उन्होंने मुख्य ग्राहक अधिकारी, मुख्य राजस्व अधिकारी, और मुख्य विपणन अधिकारी सहित वरिष्ठ पदों पर कार्य किया, और कंपनी को परिवर्तन और एकीकरण के चरण से गुज़रने में मदद की। इससे पहले, उन्होंने Plex Systems में ग्लोबल सर्विसेज के समूह उपाध्यक्ष के रूप में कार्य किया और MIPRO Consulting की स्थापना की, जो PeopleSoft और Oracle प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता रखने वाली एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन परामर्श फर्म है। उनका करियर PeopleSoft और Oracle में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाओं को भी शामिल करता है, जहाँ उन्होंने 230 से अधिक परामर्शकों की उत्तर अमेरिकी सप्लाई चेन प्रबंधन प्रैक्टिस का नेतृत्व किया, साथ ही Ford Motor Company में प्रक्रिया पुनःइंजीनियरिंग कार्य भी किया।

BillingPlatform एक एंटरप्राइज़ राजस्व जीवन‑चक्र प्रबंधन और मोनेटाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर कंपनी है जो व्यवसायों को जटिल मूल्य निर्धारण और बिलिंग मॉडलों को संभालने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है। 2012 में स्थापित, कंपनी एक क्लाउड‑आधारित प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है जो ऑर्डर कैप्चर, सब्सक्रिप्शन और उपयोग‑आधारित बिलिंग, इनवॉइसिंग, भुगतान, खातों की प्राप्ति स्वचालन, राजस्व पहचान, और वित्तीय प्रबंधन को कवर करता है। इसकी तकनीक आवर्ती, उपभोग‑आधारित, हाइब्रिड और अन्य कॉन्फ़िगरेबल मूल्य निर्धारण मॉडलों का समर्थन करती है, जबकि इसकी उपयोग मध्यस्थता क्षमता API कॉल, लेन‑देन, सीट, बैंडविड्थ या अन्य उपभोग घटनाओं जैसे डेटा को इनजेस्ट करके बिल योग्य रिकॉर्ड में बदल सकती है। BillingPlatform के अनुसार, उसके सिस्टम प्रतिदिन 50,000 से अधिक इनवॉइस और मासिक $4 बिलियन से अधिक बिलिंग प्रक्रिया करते हैं, जिससे प्लेटफ़ॉर्म उन एंटरप्राइज़ के लिए वित्तीय बुनियादी ढांचा बन जाता है जो पारंपरिक फिक्स्ड‑प्राइस और सब्सक्रिप्शन मॉडलों से आगे बढ़ रहे हैं।

आपका करियर Ford में प्रक्रिया पुनःइंजीनियरिंग और PeopleSoft और Oracle में एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन से शुरू होकर MIPRO Consulting की स्थापना और Plex Systems तथा Conga में ग्राहक, राजस्व और विपणन कार्यों के नेतृत्व तक पहुँच गया है। इन अनुभवों ने BillingPlatform के CEO के रूप में आपकी प्राथमिकताओं को, विशेषकर मिशन‑क्रिटिकल वित्तीय संचालन में AI को पेश करने के संदर्भ में, कैसे आकार दिया?

मैं अपने करियर के प्रत्येक चरण को मिशन‑क्रिटिकल अनुभव मानता हूँ। Ford में निर्माण प्रक्रिया, PeopleSoft और Oracle में वित्तीय और सप्लाई चेन प्रबंधन, बीच के परामर्श वर्ष, Plex में ERP, और Conga में राजस्व जीवन‑चक्र प्रबंधन। जब ऐसे सिस्टम में त्रुटियाँ आती हैं या कोई लाइन रुक जाती है, तो कोई भुगतान नहीं प्राप्त करता, या कोई सौदा बंद नहीं होता। यह अधिकांश सॉफ़्टवेयर की तुलना में त्रुटि सहनशीलता को बहुत कम रखता है।

दूसरा पहलू यह है कि मूल्य आपके द्वारा प्राप्त किए गए परिणामों द्वारा निर्धारित होता है, न कि आप जो बाजार में पेश करते हैं। Plex और Conga में ग्राहक और राजस्व कार्यों का स्वामित्व वह बिंदु था जहाँ यह मेरे लिए स्पष्ट हो गया, जो बेचे गए और ग्राहक को प्राप्त हुए के बीच के अंतर में स्थित था।

दोनों पहलू वित्तीय संचालन में AI के लिए एक ही बिंदु पर मिलते हैं। डेमो में 99.5% सही होना शानदार लग सकता है, लेकिन यह फिर भी एक विफलता है। हम उन कंपनियों के लिए बिलिंग चलाते हैं जिनके लाखों सब्सक्राइबर हैं। उस पैमाने पर, आधा प्रतिशत त्रुटि दर का मतलब एक महीने में दसियों हजार गलत इनवॉइस, दसियों हजार ग्राहक वार्तालाप जो किसी ने योजना नहीं बनाई थी, और एक क्रेडिट प्रक्रिया जो टीम को दबा देती है। ग्राहक ने सभी को सही होने की उम्मीद की थी, इसलिए 99.5% ने वह परिणाम नहीं दिया जो उन्होंने खरीदा था।

इसीलिए हम AI के वित्तीय पहलुओं में प्रयोग को सावधानीपूर्वक देखते हैं और कार्यस्थल में उसके उपयोग को सक्रिय रूप से अपनाते हैं। AI कॉन्फ़िगरेशन, विश्लेषण और जांच करता है। गणना निर्धारक बनी रहती है। मैं प्रत्येक AI फीचर पर यह परीक्षण लागू करता हूँ कि क्या नियंत्रक आउटपुट को ऑडिटर को इस तरह समझा सकता है कि मॉडल ने उसे उसके लिए तय किया, ऐसा न कहे।

कई एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर विक्रेता मौजूदा उत्पादों में AI सहायक जोड़ रहे हैं। BillingPlatform अपने AI को राजस्व जीवन‑चक्र का मूलभूत हिस्सा और एकीकृत, स्वयं‑वर्णनात्मक मेटाडाटा मॉडल पर निर्मित बताता है। यह वास्तुकला पारंपरिक AI लेयर जो लेगेसी बिलिंग सॉफ़्टवेयर में जोड़ी जाती है, उससे क्या हासिल कर सकती है?

हमारा प्लेटफ़ॉर्म स्वयं को इस प्रकार वर्णित करता है। संस्थाएँ, फ़ील्ड, मूल्य निर्धारण नियम, वर्कफ़्लो और अनुमोदन सभी मेटाडाटा हैं जिन्हें सिस्टम रन‑टाइम पर पढ़ सकता है। इसका अर्थ है कि हमारा AI आपकी वास्तविक कॉन्फ़िगरेशन को पढ़ रहा है, न कि कोई सामान्य उत्पाद स्कीमा, और वह उस कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तन का प्रस्ताव कर सकता है क्योंकि कॉन्फ़िगरेशन डेटा है, कोड नहीं।

लेगेसी बिलिंग सॉफ़्टवेयर पर जोड़ा गया सहायक एक अलग समस्या रखता है। उन सिस्टमों में ग्राहक‑विशिष्ट लॉजिक कस्टम कोड, स्टोर्ड प्रोसिजर और इंटीग्रेशन मिडलवेयर में रहता है। सहायक दस्तावेज़ीकरण से संबंधित प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। आपके इंस्टेंस के वास्तविक व्यवहार से संबंधित कोई भी विशिष्ट बात उस कोड से पढ़ी जानी चाहिए, और उसे बदलना वार्तालाप की बजाय विकास चक्र की आवश्यकता रखता है।

दूसरी समस्या यह है कि मीटरिंग, बिलिंग और राजस्व पहचान आमतौर पर अलग‑अलग सिस्टमों में अलग‑अलग डेटाबेस के साथ स्थित होते हैं। इन कार्यों के ऊपर कोई भी AI एक समन्वयन प्रक्रिया पर तर्क करता है, इसलिए उसका उत्तर केवल पिछले रात के बैच जॉब जितना ही सटीक होता है। हम सभी तीन क्षेत्रों को एक ही मॉडल पर चलाते हैं, इसलिए उपयोग इवेंट से जर्नल एंट्री तक एक ही श्रृंखला होती है। AI उसी रिकॉर्ड से उत्तर दे रहा है जिससे इनवॉइस बनाया गया था, जो अत्यंत महत्वपूर्ण है।

जैसे कंपनियां उपयोग-आधारित, परिणाम-आधारित और मिश्रित व्यापार मॉडल अपनाती हैं, एआई कैसे उत्पादों और सेवाओं को पैकेज करने, मूल्य निर्धारण करने और राजस्व उत्पन्न करने के तरीके को बदल रहा है?

दो चीजें बदल रही हैं। पहली यह है कि मूल्य इकाई सीटों से हटकर पूर्ण किए गए कार्य की ओर जा रही है, इसलिए कंपनियां समाधान, संसाधित दस्तावेज़, पूर्ण किए गए कार्य या प्रदान किए गए परिणामों की कीमत तय कर रही हैं। दूसरी यह है कि मूल्य निर्धारण अब वार्षिक के बजाय त्रैमासिक रूप से पुनः मूल्यांकन किया जाता है, क्योंकि एआई उत्पाद के नीचे की लागत वक्र इतनी तेज़ी से बदलती है।

हमारे अनुभव में, एआई विश्लेषण पक्ष में रचनात्मक पक्ष की तुलना में अधिक मदद करता है। यदि आपका लेनदेन इतिहास एक ही स्थान पर संग्रहीत है, तो आप प्रस्तावित मूल्य परिवर्तन को वास्तविक ग्राहक व्यवहार के विरुद्ध मिनटों में मॉडल कर सकते हैं, और उदाहरण के तौर पर यह पूर्वानुमान लगा सकते हैं कि यह मार्जिन या ग्राहक हटने पर कैसे प्रभाव डालेगा। यह पहले कई हफ़्तों की वित्तीय प्रक्रिया होती थी।

मैं एक चेतावनी भी जोड़ूँगा। उपभोग या परिणाम-आधारित मूल्य निर्धारण की ओर बढ़ रही अधिकांश कंपनियां अभी यह नहीं बता सकतीं कि एक इकाई को सेवा देने की लागत कितनी है। उस संख्या के बिना, कंपनी न्यूनतम मूल्य और छूट अधिकार के बारे में अनुमान लगाती है। इसलिए अधिकांश उद्यम एक मिश्रित दृष्टिकोण अपनाते हैं—भविष्यवाणी के लिए एक प्रतिबद्ध प्लेटफ़ॉर्म शुल्क, संरेखण के लिए उपभोग, और एक परिणाम घटक जहाँ मूल्य वास्तविक रूप से मापनीय हो।

एआई उत्पाद टोकन, मॉडल, इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रत्येक अनुरोध की जटिलता के आधार पर अत्यधिक परिवर्तनीय लागत उत्पन्न कर सकते हैं। कंपनियों को एआई सेवाओं को सटीक रूप से मोनेटाइज़ करने के लिए कौन सी नई मीटरिंग और बिलिंग क्षमताओं की आवश्यकता है, ताकि वे अप्रत्याशित मार्जिन के जोखिम से बच सकें?

मैं सुझाव दूँगा कि मीटरिंग को लागत चालक की सूक्ष्मता पर शुरू किया जाए और घटनाओं को संरक्षित रखा जाए। यदि आप ग्राहक के अनुसार दैनिक कुल को पूर्व-संकलित करते हैं, तो आप यह देखने की क्षमता खो देते हैं कि कौन सा कार्यप्रवाह महंगे मॉडल पर चल रहा है।

उसके बाद, चार क्षमताएँ वास्तविक कार्य करती हैं:

1. समान घटना पर वस्तु की लागत को संलग्न करें जो राजस्व लेती है, ताकि अवधि के दौरान ग्राहक, फीचर और मॉडल के अनुसार मार्जिन दिखाई दे, न कि केवल समाप्ति पर।
2. मध्य-अवधि में बदलने वाली दर संरचनाओं का समर्थन करें, क्योंकि मॉडल प्रतिस्थापन और विक्रेता की कीमत कटौती कंपनी के नवीनीकरण कैलेंडर का इंतजार नहीं करेंगी।
3. ग्राहकों को प्रतिबद्धताएँ, पूर्वभुगतान शेष, सीमा और निकासी प्रदान करें, क्योंकि भविष्यवाणीयोग्यता एक उत्पाद विशेषता है और यह कंपनी को अप्रत्याशित बिल से भी बचाती है।
4. और अंत में, जब कीमत बदलती है या मध्यस्थता गलत होती है, तो इतिहास को पुनः मूल्यांकित करने में सक्षम रहें, बिना मैनुअल क्रेडिट प्रक्रिया के।

एआई उत्पादों में मार्जिन सुरक्षा एक मीटरिंग और मूल्य निर्धारण डिजाइन समस्या है। यदि आप इसे वित्तीय रिपोर्टिंग समस्या के रूप में देखते हैं, तो आपको इसकी जानकारी 40 दिन बाद मिलती है।

BillingPlatform टीमों को उत्पाद, मूल्य निर्धारण नियम और बिलिंग वर्कफ़्लो को संवादात्मक रूप से कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है। कौन से निर्णय सुरक्षित रूप से एआई को सौंपे जा सकते हैं, और कहाँ मानव समीक्षा और अनुमोदन अनिवार्य रहना चाहिए?

मैं कहूँगा कि कार्य को सौंपें लेकिन निर्णय मानवों के लिए रखें।

एआई सुरक्षित रूप से मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन को पढ़ और समझा सकता है, सैंडबॉक्स में नई कॉन्फ़िगरेशन का मसौदा तैयार कर सकता है, परीक्षण डेटा और टेस्ट केस उत्पन्न कर सकता है, उपयोग या बिलिंग रन में असामान्यताओं का पता लगा सकता है, मूल्यांकन विवाद को स्रोत घटना तक जांच सकता है, और माइग्रेशन के लिए प्रथम-स्तर का मैपिंग बना सकता है। यह बिलिंग टीम के सप्ताह के कई घंटे का बड़ा हिस्सा है और जोखिम में से लगभग शून्य रखता है।

मानव अनुमोदन अनिवार्य है किसी भी चीज़ पर जो ग्राहक के बिल में परिवर्तन या उत्पादन में राजस्व की मान्यता को बदलती है। इसमें कीमत और दर परिवर्तन, अनुबंध शर्तें, क्रेडिट और समायोजन, राजस्व मान्यता नीति और स्वतंत्र बिक्री मूल्य निर्णय, GL मैपिंग, कर स्थितियां, और अवधि समाप्ति शामिल हैं। साथ ही, पहली बार ग्राहक के सामने दिखाई देने वाली किसी भी चीज़ में मानवों को शामिल होना चाहिए।

ऑपरेटिंग नियम यह है कि एआई प्रस्तावित करता है, वास्तविक अधिकार वाला व्यक्ति अनुमोदित करता है, और अनुमोदन परिवर्तन के विरुद्ध दर्ज किया जाता है। अनुमोदन और भूमिका-आधारित अनुमतियां पहले से ही प्लेटफ़ॉर्म में थीं, इसलिए एजेंट उन्हें अपनाते हैं न कि उनके आसपास रूट करते हैं।

वित्तीय प्रणालियों में भ्रम या अस्पष्ट निर्णयों की जगह बहुत कम होती है। BillingPlatform एआई तर्क को निर्धारक निष्पादन के साथ कैसे संयोजित करता है ताकि चालान, राजस्व गणनाएँ और लेखा कार्य सटीक और पुनरुत्पादनीय रहें?

हम व्याख्या को निष्पादन से अलग करते हैं। मॉडल इरादे को समझता है और कॉन्फ़िगरेशन, क्वेरी या प्रस्तावित परिवर्तन उत्पन्न करता है। फिर रेटिंग और लेखा इंजन निष्पादित करता है। वह इंजन वही कोड पाथ है चाहे कोई व्यक्ति इसे UI में कॉन्फ़िगर करे या कोई एजेंट हमारे एआई के माध्यम से कॉन्फ़िगर करे, इसलिए समान इनपुट हर बार समान चालान उत्पन्न करते हैं, और आप बंद अवधि को पुनः चलाकर समान उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

चालान पर कोई भी संख्या इनवॉइस समय भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न नहीं होती। एआई जो बनाता है वह एक कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तन है, और वह परिवर्तन संस्करण, लेखक और टाइमस्टैंप ले जाता है, जैसे सिस्टम में कोई अन्य परिवर्तन। यदि कोई ऑडिटर पूछता है कि कोई शुल्क क्यों है, तो उत्तर मूल्य निर्धारण रिकॉर्ड से उपयोग घटना तक वापस जाता है, न कि किसी प्रॉम्प्ट तक।

अंतिम भाग यह है कि प्रस्ताव लागू होने से पहले समीक्षा योग्य होते हैं। आप एआई द्वारा बनायी जाने वाली विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन को स्पष्ट रूप में देखते हैं, और आप इसे स्वीकृत या अस्वीकार कर सकते हैं।

BillingPlatform मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल, एजेंट-टू-एजेंट प्रोटोकॉल और बाहरी एंटरप्राइज़ AI टूल्स के साथ कनेक्शन का समर्थन करता है। कंपनियां स्वायत्त एजेंटों को बिलिंग संचालन तक पहुंच कैसे दे सकती हैं जबकि अनधिकृत कार्यों, डेटा एक्सपोज़र या अनट्रेसेबल परिवर्तन को रोकें?

MCP और A2A ट्रांसपोर्ट हैं, और एक एजेंट को दरवाज़े तक पहुँचाते हैं। कंट्रोल प्लेन आपका परमिशन मॉडल है, और वहीं वास्तविक कार्य स्थित होता है।

हमारे मामले में, एक एजेंट उपयोगकर्ता के रूप में प्रमाणित होता है और वही भूमिका, फ़ील्ड-स्तर और रिकॉर्ड-स्तर की अनुमतियाँ प्राप्त करता है जो कोई भी कर्मचारी प्राप्त करेगा। कोई एजेंट बायपास नहीं है। इसके अलावा, कुछ प्रथाएँ लागू रहती हैं। प्रत्येक एजेंट को उसका अपना स्कोप्ड सर्विस अकाउंट कम से कम विशेषाधिकारों के साथ दें, जब तक प्रमाणित न हो जाए तब तक केवल-पढ़ने योग्य रखें, ताकि ऑडिट लॉग आपको बता सके कि कौन सा एजेंट क्या कर रहा था। लेखन कार्यों को डॉलर और वॉल्यूम थ्रेशोल्ड वाले अनुमोदन वर्कफ़्लो के माध्यम से गेट करें। आपको उन्हें रेट-लिमिट भी करना चाहिए, क्योंकि लूप में एक एजेंट की विफलता व्यक्ति की गलती से अलग होती है। यह भी महत्वपूर्ण है कि हर कॉल को लॉग किया जाए, न कि केवल उन कॉलों को जो कुछ बदलते हैं। और केवल वही फ़ील्ड लौटाएँ जो कार्य को आवश्यक हैं, क्योंकि ग्राहक डेटा लीक करने का सबसे तेज़ तरीका अत्यधिक व्यापक पढ़ना है।

इस वर्ष मैं बाजार में देखी जाने वाली गलती यह है कि कंपनियां एजेंट को मानव प्रशासक क्रेडेंशियल देती हैं क्योंकि यह सही ढंग से स्कोप करने की तुलना में आसान था।

BillingPlatform कहता है कि AI कार्यान्वयन को तिमाहियों से हफ्तों में घटा सकता है। आवश्यकताओं के संग्रह, कॉन्फ़िगरेशन, परीक्षण और माइग्रेशन के कौन से भाग आज AI स्वचालित कर सकता है, और कौन से भाग अभी भी अनुभवी बिलिंग और वित्त पेशेवरों की आवश्यकता रखते हैं?

AI वास्तव में दस्तावेज़ीकृत मूल्य निर्धारण को कॉन्फ़िगरेशन में बदलने, ज्ञात पैटर्न की लाइब्रेरी के विरुद्ध गैप विश्लेषण चलाने, परीक्षण केस उत्पन्न करने और रिग्रेशन निष्पादित करने, माइग्रेशन के लिए लेगेसी डेटा को मैप और साफ़ करने, और दस्तावेज़ तैयार करने में कुशल है। ये वही क्षेत्र हैं जहाँ कार्य तिमाहियों से हफ्तों में घटाया जाता है।

हालांकि, निर्णय‑लेना अभी भी अनुभवी बिलिंग और वित्त पेशेवरों की आवश्यकता रखता है। कुछ उदाहरण जहाँ अभी भी अनुभवी लोगों की जरूरत होती है, उनमें ग्राहक को उनके अपने मूल्य निर्धारण नियमों और राजस्व नीति पर सहमत कराना, अनुबंधों से शर्तों को पुनः निर्मित करना, अनडॉक्यूमेंटेड व्यवहार वाले सिस्टम के साथ इंटीग्रेशन, और बहु‑तत्वीय व्यवस्था पर राजस्व उपचार का निर्णय शामिल है। संक्षेप में, परिवर्तन प्रबंधन सॉफ़्टवेयर पर प्रतिक्रिया नहीं देता।

एकीकृत मॉडल जो मीटरिंग, बिलिंग और राजस्व मान्यता को सम्मिलित करता है, अनुपालन, ऑडिटबिलिटी और वित्तीय रिपोर्टिंग को विशेष रूप से उन संगठनों के लिए कैसे सुधार सकता है, संचालन कर रहेजटिल राजस्व मान्यता आवश्यकताओं के तहत?

ऑडिटर्स हमेशा दो चीज़ों के बारे में पूछते हैं: मुझे दिखाएँ कि आप इस संख्या तक कैसे पहुँचे और मुझे दिखाएँ कि आपने समान उपचार लगातार लागू किया। यदि आपके मीटरिंग, बिलिंग और राजस्व मान्यता सिस्टम सभी अलग-अलग मौजूद हैं, तो इसका उत्तर देने के लिए आपको तीन डेटाबेस और एक मानव‑निर्मित स्प्रेडशीट के माध्यम से गहराई से जाना पड़ेगा ताकि सभी को मिलान किया जा सके।

जब यह सब एक ही मॉडल में हो, तो वह पूरी प्रक्रिया गायब हो जाती है। उपयोग इवेंट, चार्ज, इनवॉइस लाइन, और जर्नल एंट्री सभी एक ही रिकॉर्ड हैं, जो बस अपने अगले चरण में आगे बढ़ते हैं। आप इसे आगे या पीछे ट्रेस कर सकते हैं बिना किसी मध्यवर्ती मिलान चरण के, क्योंकि मिलान करने के लिए कुछ नहीं है। जब कोई अनुबंध बदलता है, तो आप वही लेन‑देन डेटा मूल्यांकन कर रहे होते हैं जिससे मूल रूप से इनवॉइस उत्पन्न हुआ था। आपका स्वतंत्र सेलिंग प्राइस और आवंटन उस घटित घटना से आएगा।

यह सबसे अधिक उन कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो ASC 606 या IFRS 15 के तहत परिवर्तनीय विचारधारा से निपटती हैं, जहाँ आपको अपना कार्य दिखाना होता है और एक वर्ष बाद फिर से दिखाने में सक्षम होना चाहिए।

BillingPlatform ने हाल ही में अपने AI‑नेटिव रणनीति को स्केल करने के दौरान एक नया मुख्य वित्तीय अधिकारी, मुख्य उत्पाद अधिकारी और मुख्य ग्राहक अधिकारी जोड़ने की घोषणा की है। ये नेता तकनीकी नवाचार को वित्तीय रूप से स्थायी वृद्धि और एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए मापनीय परिणामों में कैसे परिवर्तित करेंगे?

मुख्य उत्पाद अधिकारी के रूप में, Rob Zwiebach सुनिश्चित करते हैं कि हमारा उत्पाद विशिष्ट और वितरित हो। उन्होंने Workday में वित्तीय उत्पाद रोडमैप चलाया और Oracle में 17 वर्ष बिताए, इसलिए उन्हें उन सिस्टमों की जानकारी है जो हमारे खरीदार पहले से उपयोग करते हैं और उनके साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए क्या चाहिए। मुख्य ग्राहक अधिकारी के रूप में, Chris King इस बात के जिम्मेदार हैं कि ग्राहक मूल्य को महसूस करें, अर्थात् वैल्यू तक पहुँचने का समय, डिलीवरी स्थिरता, प्रतिधारण और विस्तार। उन्होंने Medidata और Salesforce में सेवाओं और सफलता का नेतृत्व किया और इस उद्योग में Zuora से शुरुआत की, इसलिए उन्होंने बड़े पैमाने पर दोनों अच्छे और खराब एंटरप्राइज़ डिलीवरी देखी है। हमारे मुख्य वित्तीय अधिकारी, Steven Springsteel, अर्थशास्त्र के प्रभारी हैं, और वे Recurly में CFO पद से हमारे पास आए हैं, इसलिए उनके पास बिलिंग कंपनी के वित्तीय कार्य को चलाने का प्रत्यक्ष अनुभव है।

जहाँ उन्हें वास्तव में एक समूह के रूप में साथ काम करना चाहिए, वह है वह संख्या जिस पर मुझे सबसे अधिक ध्यान है। अर्थात्, एक एंटरप्राइज़ ग्राहक को लाइव और उत्पादक बनाने में कितना खर्च आता है और कितना समय लगता है, और उस कार्य पर मार्जिन क्या है। यह एक उत्पाद निर्णय, डिलीवरी निर्णय, और मापन निर्णय है, और ऐतिहासिक रूप से यह वह जगह रही है जहाँ एंटरप्राइज़ बिलिंग प्रोजेक्ट्स गलत होते हैं। यह कहना कि आप AI‑नेटिव हैं, आपके आर्किटेक्चर के बारे में एक दावा है। यह केवल तब व्यवसाय बनता है जब यह कार्यान्वयन लागत, विस्तार दर, और ग्रॉस मार्जिन में परिलक्षित होता है। ये वही तीन संख्याएँ हैं जिनमें Rob, Chris, और Steven प्रत्येक का एक हिस्सा है।

उत्कृष्ट साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें BillingPlatform पर जाना चाहिए।