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์ค์ฝง ์ฐ๋, ๋ฉํธ๋ก๋์ CEO ๋ฐ ๊ณต๋ ์ค๋ฆฝ์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
스콧 우디, 메트로놈의 CEO 및 공동 설립자는, 그의 경력 동안 기술적 깊이와 실제적인 영향을 다룬 제품을 개발해왔다. 메트로놈을 설립하기 전에, 그는 드롭박스에서 핵심 인프라를 구축하고 수백만 명의 사용자에게 운영을 확장하는 등 주요 리더십 역할을 수행했다. 이전에는, 그는 파운드리 하이링(Foundry Hiring), 직관적인 지원자 추적 시스템을 공동 설립했으며, D. E. Shaw & Co.에서 데이터驱动 채용 전략을 개척하면서 그의 전문적인 여정을 시작했다. 그의 다학제적 배경, 즉 과학적 모델링에서 대규모 소프트웨어 엔지니어링까지, 기술, 데이터, 비즈니스 변화를 교차로에서 메트로놈을 이끄는 그의 능력을 뒷받침한다.
메트로놈은 혁신적인 소프트웨어 회사들을 위한 사용량 기반 및 하이브리드 가격 모델을 구동하는 현대적인 청구 인프라를 제공한다. 이 플랫폼은 실시간 데이터 정확성을 통해 무결한 측정, 청구, 수익 인식을 가능하게 하여 재무 및 엔지니어링 팀이 단일 진실의 원천에 맞춰 일할 수 있도록 한다. 자체 청구 시스템을 구축하는 복잡성을 추상화함으로써, 메트로놈은 오픈AI, 데이터브릭스, 앤트로픽 등 빠르게 성장하는 회사들이 유연성이나 투명성을 희생하지 않고 수익화 전략을 확장할 수 있도록 도와준다.
2019년에 메트로놈을 공동 설립했습니다. 원래 어떤 문제를 해결하려고 했으며, AI 채택이 가속화함에 따라 그 임무는 어떻게 진화했나요?
우리가 메트로놈을 시작했을 때, 원래 문제는 간단했습니다. 현대적인 소프트웨어 비즈니스는 가격 및 패키징에 대해 매우 빠르게 움직여야 하지만, 그들의 청구 시스템은 따라가지 못합니다. 드롭박스에서 가격 실험을 실행하고 싶었지만, 청구 시스템에 그것을 코딩하기 위해 6개월이 걸렸습니다. 청구 시스템이 기본적으로 모든 것을 하는 긴 막대기가 되었습니다.
우리는 수익화 인프라를 구축하기로 결정했습니다. 메트로놈은 현대적인 소프트웨어 비즈니스에 속도와 민첩성을 제공하기 위해 구축되었습니다. 가격 및 패키징 변경을 빠르고 쉽게 만들기 위해, 엔지니어링 프로젝트가 아닌 것입니다.
AI는 이 임무를 두 가지 중요한 방식으로 가속화했습니다. 첫째, 사용량 기반의 세계를 더 많이 만듭니다. 이것이 우리의 핵심입니다. 하지만 더 중요한 것은, AI가 초경쟁을 만들었습니다. 다른 회사들은 끊임없이 서로를 물리치고 가격 및 패키징을 차별화하는 방법으로 사용하고 있습니다.
그것은 우리가 원래 구축한 소프트웨어, 즉 가격 및 패키징 변경을 매우 빠르고 쉽게 만드는 것이 이제 표준이 되었다는 것을 의미합니다. यदि 귀하가 그 유연성을 利用하지 않는다면, 귀하의 경쟁자가 그렇게 할 것입니다. 가격 및 패키징은 다윈의 경쟁의 전장이 되었습니다. 즉, 경쟁이 더 심해질수록 메트로놈의 필요성이 증가합니다.
최근에는 시트 기반 크레딧 및 통일된 청구와 같은 새로운 기능을 발표했습니다. 이것들은 비전에 어떻게 맞춰져 있나요?
네, 오늘 우리는 AI를 위한 다음 장의 수익화 인프라, 즉 가격, 청구, 고객 경험에 대한 주요 확장을 발표했습니다.
중심에는 우리의 새로운 시트 기반 크레딧 기능이 있습니다. 이는 회사가 예측 가능한 구독과 사용량 기반 성장을 혼합한 하이브리드 가격 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 많은 회사들이 2010년대에 만들어졌습니다. 드롭박스, 피그마, 노션과 같은 회사들은 주로 시트 기반 요금제로 수익을 창출합니다. 사용하는 사람이 많을수록 더 많이 지불합니다. 이것은 좋습니다. 예측 가능하고 확장 가능합니다.
하지만 이러한 회사는 이제 제품에 AI 네이티브 기능을 추가하고 있으며, 제품의 가치가 더 이상 시트와 함께 확장하지 않는다는 것을 깨닫고 있습니다. 실제로 사용량과 함께 확장합니다. 따라서 그들은 제품에서 제공하는 가치와 함께 확장하는 상업 모델이 필요합니다. 시트 기반 크레딧은 이를 수행하는 매우 구체적인 방법입니다. 시트의 이점과 사용량의 업사를 얻을 수 있습니다. 이것이 거의 모든 SaaS 비즈니스에서 사용하는 모델이 됩니다.
두 번째로 강조하는 기능은 AWS, Azure, GCP 마켓플레이스에서 통일된 청구를 제공하고, 엔터프라이즈 청구를 위한 계층 구조를 도입하는 것입니다. 이는 회사가 이제 자체 서비스, 엔터프라이즈, 마켓플레이스와 같은 모든 수익 동작을 하나의 시스템을 통해 관리할 수 있음을 의미합니다.
고객들은 결제 옵션을 요구하고 있습니다. 이러한 AI 네이티브 회사는 모두 지리적으로 동시에 이동합니다. 지불에 대해 연구하면, 지불 레일이 지리적으로 다른 수수료와 수수료를 가졌다는 것을 알 수 있습니다. 고객이 성장하고 성숙함에 따라, 그들은 지리적으로 다른 지불 프로세서를 사용하여 지불 옵션을 원합니다. 오늘 발표하는 기능은 메트로놈에서 직접 청구서를 발행하고 선택한 지불 프로세서로 지불을 받는 첫 번째 단계입니다. 시간이 지남에 따라, 우리는 지불 프로세서 레이어에서 선택할 수 있는 옵션을 확장할 것입니다.
고객 경험 측면에서, 우리는 비용 미리 보기 API, 대시보드 청구, 수명주기 알림을 출시하고 있습니다. 현대적인 청구는 투명하고 제품 경험의 일부여야 합니다. 이러한 기능은 고객에게 사용량 및 지출에 대한 실시간 가시성을 제공하고, 예상치 못한 청구서를 제거하고, 투명성을 통해 신뢰를 구축합니다.
이gether, 이러한 발표는 수익화 인프라가 회사가 세 가지 것을 제공해야 한다는 우리의 믿음을 반영합니다. 수익에 대한 예측 가능성, 팀 전체에 대한 가시성, 제품이 변경됨에 따라 가격을 안전하게 진화시키기 위한 제어입니다.
메트로놈 이전에, 드롭박스에서 수년간 엔지니어 및 이후 엔지니어링 디렉터로 일했습니다. 글로벌 SaaS 플랫폼을 확장하는 데서 배운 교훈은 메트로놈을 구축하는 데 어떻게 영향을 주었나요?
드롭박스에서 배운 두 가지 주요 교훈이 있습니다.
첫째, 확장성에서 유연성의 중요성입니다. 드롭박스는 단순한 “좋은, 더 좋은, 최고” 가격 체계를 가지고 있었지만, 뒤에서는 청구 시스템이 매우 복잡했습니다. 수천 개의 서로 다른 SKU가 수천 개의 서로 다른 고객 구성에 대해 관리하는 것이 실제로 매우 어렵습니다.
우리는 메트로놈을 매우 큰 비즈니스에서 확장하는 복잡성으로 구축했습니다. 질문은, 고객이 성장하고 성숙함에 따라 비즈니스에 요구되는 모든 권한과 유연성을 제공하는 단순한 추상을 어떻게 구축할 수 있는가입니다.
두 번째 교훈은 여러 페르소나를 서비스하는 것입니다. 드롭박스에서 가장 큰 좌절은 청구 팀이 항상 과부하 상태였다는 것입니다. 그들은 항상 다른 방향으로 끌려가고 재무, 판매, 제품을 모두 동시에 도와주고 있었습니다.
우리는 메트로놈, 즉 비즈니스와 제품을 여러 다른 페르소나를 동시에 서비스하도록 구축했습니다. 우리는 고객에게 매우 높은 터치 방식으로 개별적으로 도와줄 것입니다.
그것은 사람들이 우리와 일할 때真正로 주목하는 것입니다. 그것은 벤더-클라이언트 관계가 아니라真正한 파트너십입니다.
메트로놈은 오픈AI, 앤트로픽, 데이터브릭스, 엔비디아와 같은 AI에서 가장 영향력 있는 플레이어들의 비즈니스 모델을 구동하고 있습니다. 그들이 모두 공통으로 갖는 것은 무엇이며, 왜 동적 청구 접근 방식이 그렇게 귀중했나요?
이 고객들이 공통으로 갖는 두 가지 또는 세 가지 특징이 있습니다.
첫째, 규모와 규모에 도달했을 때, 가격이 단순히 복잡합니다. 많은 다른 제품과 고객의 맛이 있습니다. 필요한 복잡성, 즉 제공하는 SKU의大量, 다양한 가격 및 패키징 구성은, 시스템이 그 수준의 규모와 차이를 처리하도록 구축되어야 함을 의미합니다.
동시에, 인터페이스하는 추상을 단순하게 원합니다. 메트로놈과 함께 작동하는 운영 담당자라면, 항상 그 복잡성을 생각하지 않으려 합니다. 두 가지를 균형잡는 것, 즉 메트로놈이 제공하는 권한과 제어를 제공하면서도 최종 사용자를 압도하지 않는 것이, 우리가 제품을 구축할 때 핵심 설계 원칙이었습니다.
이 고객들이 모두 공통으로 갖는 또 다른 것은, 그들이 매우 최종 고객 중심이라는 것입니다. 우리는 메트로놈을 그들의 최종 고객에게 계속해서 데이터를 제공하도록 구축했습니다. 오픈AI 고객이라면, 잔액을 확인하고, 예산을 설정하고, 속도 제한을 설정할 수 있습니다. 모두 소비 기반 가격 모델 위에 고객 경험에 관한 것입니다. 메트로놈은 이를 가능하게 하는 핵심 플랫폼입니다.
많은 창업자는 제품이나 모델 혁신에 집중합니다. 귀하는 가격 및 청구가 이제 AI 인프라 스택의 일부라는 것을 주장했습니다. 왜 귀하는 수익화를 이 새로운 소프트웨어 시대에 기초적인 것으로 보는지에 대해 설명해 주시겠습니까?
두 가지 다른 이유가 있습니다.
첫째, 超경쟁 지점으로 돌아갑니다. 이 소프트웨어 시대는 훨씬 더 경쟁적입니다. 과거에는 제품 차별화에만 집중할 수 있었습니다. 그것이 더 이상 작동하지 않습니다.
둘째, 모든 소프트웨어 시대에서, 가장 큰, 가장 성공적인 회사는 제품 혁신과 비즈니스 모델 혁신을 결합했습니다. 세일즈포스와 같은 회사를 생각해 보십시오. 클라우드 기반 CRM을 발명했습니다. CRM 소프트웨어는 새로운 것이 아니었지만, 클라우드에 배포하는 것은 새로운 것이었습니다. 하지만, 회사의 성장과 함께 확장하는 시트 기반 구독 가격과 결합했습니다. 이는 기존의 시벨과는 완전히 다른 가치 제안이었습니다.
같은 일이 AI에서 일어나고 있습니다. 하지만, 또 다른 주요 요인이 있습니다. AI는 실행하기 위해非常히 비싼 것입니다. 고객이 귀하의 제품을 사용할수록, 더 비싼 것입니다. 따라서, 귀하는 고객의 제품 사용과 함께 확장하는 가격 모델 또는 비즈니스 모델이 필요합니다. 그렇지 않으면, 귀하는 COGS에 과대 청구할 위험이 있습니다.
정적 구독에서 사용량 기반 또는 결과 기반 가격으로 전환할 때 회사가 직면하는 가장 큰 기술적 또는 문화적 도전은 무엇인가요?
사용량 기반으로 전환할 때 몇 가지 주요 변경이 있습니다.
첫째, 예약 기반 비즈니스에서 NRR 기반 비즈니스로 전환하는 것입니다. 실제로, 이는 시트 구독 시대에 항상 고객 가치와 귀하의 하위 라인이 연결되어 있지 않다는 것을 의미합니다. 고객을 등록하고, 10개월 동안 시작하지 않더라도, 귀하는 여전히 지불을 받습니다. 사용량 기반 비즈니스에서는, 고객이 귀하의 제품을 사용할 때까지, 실제로 수익을 수집할 수 없습니다. 이는 고객 성공과 판매 후가非常히 중요하다는 것을 의미합니다.
둘째, 사용량 기반 비즈니스 모델은 본질적으로 가변적이라는 것을 사람들이 과소평가합니다. 이는 고객이 귀하의 제품을 사용하는 방법에 대한 가시성을 더 높은 것으로 기대한다는 것을 의미합니다. 제가 그것을 표현하는 방법은, 고객이 예산에 대한 가시성, 투명성, 제어를 필요로 한다는 것입니다. 귀하가 고객에게 이러한 도구를 제공하지 않는다면, 고객은 행복하지 않을 것입니다.
사용량 기반 비즈니스에서는 성장 회전목마를 구축하는 것이 보상됩니다. 제품 내에서 작은 루프를 만드는 것입니다. 사용할수록, 지출할수록, 더 많이 사용하고 싶어집니다. 이것은 소셜 네트워크에서 바이럴 루프가 잘 작동하는 것과 같습니다. 제품에 바이럴 루프를 구축함으로써, 귀하는 사용량 기반 가격에서 성공할 수 있습니다.
최근에 “수익화 운영 모델”에 대한 백서를 발표했습니다. 이 모델은 회사가 수익 시스템을 실제 고객 가치와 어떻게 맞춰야 하는지에 대해 설명합니다. 이 모델은 AI 스타트업이 어떻게 성장해야 하는지에 대한 생각을 어떻게 바꾸나요?
그것은 바이럴 루프에 대한 이전의 말로 돌아갑니다. 이러한 AI 네이티브 비즈니스가 제품-시장 적합성을 찾으면, 수익은 매우 빠르게 확장할 수 있습니다. 이전에 소셜 미디어 네트워크에서 보았던 바이럴성이지만, 이제 직접 수익화됩니다.
그것은 Cursor와 같은 회사가 2년 만에 0에서 10억 달러의 연간 재생 수익(ARR)에 도달하는 이유를 설명합니다. 그들은 가격과 가치를终于 맞춤으로써, 비즈니스에 대한 매우 강력한 잠금을 해제했습니다.
오픈AI와 앤트로픽이 고객이자 투자자라는 점을 고려하여, 귀하는 미래의 AI 기반 비즈니스 인프라를 형성하는 데 있어 협력과 독립성을 어떻게 균형을 이루나요?
우리는 이러한 관계를 실제 문제를 해결하는 것을 기반으로 한 파트너십으로 간주합니다. 오픈AI와 앤트로픽은 다음 세대의 소프트웨어를 정의하고 있으며, 우리는 혁신을 확장 가능하고 지속 가능한 비즈니스 모델로 변환하는 인프라를 구축하고 있습니다.
동시에, 우리의 임무는 AI 연구소보다 더 넓습니다. 메트로놈은 수익화를 현대화해야 하는 모든 회사, 즉 AI 네이티브 스타트업과 기존 제품에 사용량 기반 가격을 추가하는 SaaS 회사들을 지원하도록 구축되었습니다. 우리는 수익화 인프라의 카테고리 리더가 되고자 합니다. 한 세그먼트의 청구 도구가 아닌 것입니다.
AI 자체는 메트로놈의 플랫폼에 어떻게 영향을 미치나요? 청구 정확성을 최적화하기 위해, 이상을 감지하기 위해, 사용량 추세를 예측하기 위해 기계 학습을 사용하고 있나요?
우리는 이상 감지, 사용량 예측, 패턴 인식을 개선하기 위해 기계 학습을 사용합니다. 하지만, 우리는 어디에 적용할지에 대해 신중합니다. 청구는 정밀성이 필요하므로, AI는 추상화를 도입하지 않고 정확성을 향상시켜야 합니다.
장기적으로, 우리는 AI가 수익화 데이터를 전략적 지능으로 변환하는 데 도움이 될 것으로 생각합니다. 즉, 가치에 기여하는 기능을 이해하고, 최적의 가격 임계값을 식별하며, 수익 기회를 실시간으로 표시하는 것입니다. 이것이 수익화 인프라가真正한 성장 엔진이 되는 곳입니다.
메트로놈은 결과 기반 수익화의 백본이 되었습니다. 모든 소프트웨어 회사가 본질적으로 AI 기반 데이터 비즈니스로 전환하는 세계로 접근하고 있다고 생각하시나요?
私の基本적인 이론은, AI가 소프트웨어와 비즈니스 모든 측면을 혼란하게 할 것이라는 것입니다. 소프트웨어 개발자들은 완전히 AI에 의해 혼란을 겪고 있으며, 작가들은 완전히 AI에 의해 혼란을 겪고 있습니다.
저는 시간이 지남에 따라, 더 많은 비즈니스들이 AI의 영향을 받을 것이라고 생각합니다. 우리는 법률 및 기타 영역과 같은 비즈니스의 더 쉽게 혼란을 겪는 부분의 초기 단계를 보고 있습니다. 저는 시간이 지남에 따라, 더 많은 일들이 AI의 영향력 아래에 들어갈 것이라고 생각합니다. 따라서, 사용량 기반 비즈니스 모델로 전환할 것입니다.
감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 메트로놈을 방문하십시오.
