Scott Woody, CEO i współzałożyciel Metronome – seria wywiadów

Scott Woody, CEO i współzałożyciel Metronome, spędził swoją karierę tworząc produkty, które łączą głębię techniczną z praktycznym wpływem. Przed założeniem Metronome, pełnił kluczowe role kierownicze w Dropbox, gdzie awansował od inżyniera do dyrektora ds. inżynierii, kształtując podstawową infrastrukturę i skalując operacje na miliony użytkowników. Wcześniej współzałożył Foundry Hiring, intuicyjny system śledzenia aplikacji, i rozpoczął swoją karierę zawodową w D. E. Shaw & Co., gdzie był pionierem strategii rekrutacji opartych na danych. Jego wielodyscyplinarna historia – od modelowania naukowego do inżynierii oprogramowania w dużym stopniu – jest podstawą jego umiejętności przywódczych w Metronome na styku technologii, danych i transformacji biznesu.

Metronome zapewnia nowoczesną infrastrukturę rozliczeń zaprojektowaną do obsługi modeli cenowych opartych na użyciu i hybrydowych dla innowacyjnych firm oprogramowania. Platforma umożliwia bezproblemowe pomiarowanie, rozliczanie i rozpoznawanie przychodów z dokładnością danych w czasie rzeczywistym, umożliwiając zespołom finansowym i inżynierskim współpracę w oparciu o jeden źródło informacji. Poprzez abstrahowanie złożoności budowy systemów rozliczeń wewnętrznych, Metronome pomaga szybko rozwijającym się firmom, takim jak OpenAI, Databricks i Anthropic, skalować swoje strategie monetizacji bez poświęcania elastyczności czy przejrzystości.

Współzałożyłeś Metronome w 2019 roku – jaki problem chciałeś rozwiązać, i jak ewoluowała Twoja misja wraz ze wzrostem przyjęcia AI?

Kiedy zaczynaliśmy Metronome, problem był prosty: nowoczesne firmy oprogramowania muszą działać niezwykle szybko w kwestii cen i pakietów, ale ich systemy rozliczeń nie mogą dotrzymać tempa. W Dropbox chcieliśmy przeprowadzić eksperyment cenowy, a zajmowało to sześć miesięcy, zanim zostałoby to zakodowane w systemie rozliczeń. System rozliczeń stał się najdłuższym biegunem praktycznie wszystkiego, co robiliśmy w tym biznesie.

Postanowiliśmy zbudować infrastrukturę monetizacji. Metronome został zbudowany, aby przynieść szybkość i elastyczność nowoczesnym firmom oprogramowania – aby zmiany cen i pakietów były szybkie i łatwe, a nie projekty inżynierskie.

AI przyspieszył tę misję na dwa kluczowe sposoby. Po pierwsze, czyni więcej świata opartym na użyciu, co jest naszym podstawowym chlebem powszednim. Ale co więcej, AI stworzył hiperkonkurencję. Różne firmy stale walczą ze sobą i starają się wykorzystać ceny i pakiety jako sposób na różnicowanie.

Oznacza to, że oprogramowanie, które zbudowaliśmy – coś, co sprawia, że zmiany cen i pakietów są naprawdę łatwe i szybkie – jest teraz podstawą. Jeśli nie skorzystasz z tej elastyczności, Twoi konkurenci tak zrobią. Ceny i pakiety stały się bitwą konkurencji darwinowskiej, co oznacza, że potrzeba Metronome rośnie wraz ze wzrostem intensywności konkurencji.

Właśnie ogłosiliście nowe możliwości, takie jak kredyty oparte na miejscach i zjednoczone fakturowanie. Jak te funkcje wpisują się w tę wizję?

Tak, dzisiaj ogłosiliśmy znaczące rozszerzenie cen, fakturowania i doświadczenia klienta – naprawdę następny rozdział infrastruktury monetizacji dla AI.

W centrum jest nasza nowa funkcja kredytów opartych na miejscach, która pozwala firmom prowadzić hybrydowe modele cenowe, które łączą przewidywalność subskrypcji z wzrostem opartym na użyciu. To, co widzimy, to to, że wiele firm utworzonych w latach 2010 – takich jak Dropbox, Figma, Notion – głównie monetyzują się na podstawie opłat za miejsce. Im więcej osób w Twojej firmie używa produktu, tym więcej płacisz. To jest dobrze – jest łatwe, przewidywalne i skaluje się wraz ze wzrostem Twojego biznesu.

Ale te firmy teraz dodają funkcje AI do swoich produktów i zdają sobie sprawę, że wartość ich produktu nie skaluje się z liczbą miejsc. W rzeczywistości skaluje się z użyciem tych funkcji AI. Potrzebują modelu handlowego, który skaluje się z wartością, jaką ich produkt zapewnia. Kredyty oparte na miejscach to bardzo konkretny sposób robienia tego – dostajesz korzyści z miejsc z góry użycia. To staje się modelem de rigeur dla prawie każdej firmy SaaS na świecie.

Druga funkcja, którą podkreślamy, to zjednoczone fakturowanie w ramach platform AWS, Azure i GCP, oraz wprowadzenie hierarchii kont dla fakturowania przedsiębiorstw. Oznacza to, że firmy mogą teraz zarządzać każdym ruchem przychodowym – samoobsługowym, przedsiębiorstwem i rynkiem – za pomocą jednego systemu zamiast kilku niepołączonych narzędzi.

Nasi klienci żądają opcjonalności płatności. Te firmy AI-native tendencję do jednoczesnego wejścia na wszystkie rynki, a jeśli studiujesz płatności – zwłaszcza płatności międzynarodowe – znajdziesz, że różne ścieżki płatnicze mają wyższe wskaźniki akceptacji i niższe opłaty w różnych regionach. W miarę wzrostu i dojrzałości naszej bazy klientów szukają one opcjonalności płatności w różnych regionach. Mogą chcieć użyć europejskiego procesora płatności lub amerykańskiego procesora płatności. Pozwalając naszym klientom na wybór i elastyczność w otrzymywaniu płatności i fakturowaniu, dajemy im więcej opcji na otrzymanie płatności w różnych regionach. Funkcja, którą uruchamiamy dzisiaj, jest tylko pierwszym krokiem w tej podróży – możliwością wystawienia faktury bezpośrednio z Metronome i otrzymania płatności za pomocą wybranego procesora płatności. Wraz z czasem będziemy rozszerzać wybór dostępny w warstwie procesora płatności.

Po stronie doświadczenia klienta wprowadzamy interfejs API podglądu kosztów, fakturowanie wewnątrz pulpitu i powiadomienia o cyklu życia. Nowoczesne fakturowanie powinno być przejrzyste i częścią doświadczenia produktu. Te możliwości zapewniają klientom rzeczywistą widoczność użycia i wydatków, eliminując niespodziewane rachunki i budując zaufanie poprzez przejrzystość.

Wszystkie te ogłoszenia odzwierciedlają naszą wiarę, że infrastruktura monetizacji musi dać firmom trzy rzeczy: przewidywalność przychodu, widoczność w zespołach i kontrolę nad ewolucją cen wraz ze zmianą ich produktów.

Przed Metronome spędziłeś kilka lat jako inżynier i później dyrektor inżynierii w Dropbox. Jakie lekcje ze skalowania globalnej platformy SaaS poinformowały o tym, jak podszedłeś do budowy Metronome?

Istnieją dwie główne lekcje z Dropbox, które ukształtowały, jak zbudowaliśmy Metronome.

Po pierwsze, jest to znaczenie elastyczności w skali. Dropbox był znany z prostych cen “dobry, lepszy, najlepszy” z planem darmowym – bardzo prostym na powierzchni. Ale za kulisami, w systemie rozliczeń, było tysiące różnych jednostek SKU dla tysiąca różnych konfiguracji klientów. Zarządzanie tą złożonością jest naprawdę trudne.

Zbudowaliśmy Metronome, aby skalować tą złożonością dla bardzo dużych firm. Pytanie brzmiało: jak zbudować proste abstrakcje, które dają klientom pełną moc i elastyczność, jakiej ich biznes wymaga w miarę wzrostu i dojrzałości?

Druga lekcja dotyczy obsługi wielu ról. Jedną z głównych frustracji w Dropbox było to, że zespół rozliczeń był stale przeciążony – mieli tysiąc rzeczy do zrobienia, zawsze byli wyciągani w różne strony, starając się pomóc finansom, sprzedaży i produktom jednocześnie.

Zbudowaliśmy Metronome – zarówno biznes, jak i produkt – aby obsługiwać wiele różnych ról jednocześnie. Jedną z rzeczy, w której jesteśmy najlepsi, jest bycie zewnętrznym partnerem dla naszych klientów. Jeśli jesteś jednym z dużych dostawców modeli językowych, Metronome służy nie tylko jako oprogramowanie, ale jako ekspert ds. cen. Indywidualnie pomagamy wspierać klientów w bardzo dotykowych sposób.

To jest jedna z rzeczy, które ludzie uważają za naprawdę godne uwagi w pracy z nami – jak głębokie partnerstwo tworzymy. To jest o wiele mniej relacja sprzedawca-klient, a bardziej prawdziwe partnerstwo.

Metronome napędza modele biznesowe OpenAI, Anthropic, Databricks i NVIDIA – niektóre z najbardziej wpływowych graczy w AI. Co mają one wszystkie wspólnego, co uczyniło Wasz podejście do dynamicznego fakturowania tak cennym?

Istnieją dwie lub trzy specyficzne rzeczy, które te klientów łączą.

Po pierwsze, kiedy osiągasz ten rozmiar i skalę, Twoje ceny są po prostu złożone. Masz wiele różnych produktów, wiele różnych odmian klientów. Konieczna złożoność – duża liczba jednostek SKU, które oferujesz, różne konfiguracje cen i pakietów – oznacza, że potrzebujesz systemu zbudowanego od podstaw, aby obsłużyć ten poziom skali i różnic między klientami.

Jednocześnie chcesz, aby abstrakcje, z którymi współpracujesz, były proste. Jeśli jesteś osobą odpowiedzialną za operacje, pracującą z Metronome, nie chcesz myśleć o tej złożoności cały czas. Balansowanie tych dwóch rzeczy – dawanie Ci mocy i kontroli, jaką Metronome zapewnia, bez przytłaczania użytkownika końcowego – to kluczowy zasada projektowa, którą mieliśmy przy budowaniu produktu.

Inna rzecz, która łączy wszystkich naszych klientów, to to, że są niezwykle ukierunkowani na klienta. Zbudowaliśmy Metronome, aby uczynić wszystkie dane w nim ciągle dostępnymi dla ich klientów końcowych. Jeśli jesteś klientem OpenAI, możesz sprawdzić swój stan konta, ustawić budżety, ograniczyć stawki – wszystko to dotyczy doświadczenia klienta na podstawie modelu cen opartych na użyciu, a Metronome jest kluczową platformą, która umożliwia to.

Wielu założycieli koncentruje się na innowacjach produktu lub modelu. Twierdzisz, że ceny i fakturowanie są teraz częścią infrastruktury AI. Dlaczego uważasz, że monetizacja jest podstawowa dla tej nowej ery oprogramowania?

Istnieją dwa różne powody, dla których monetizacja jest tak krytyczna dla infrastruktury AI.

Po pierwsze, wraca to do punktu hiperkonkurencji. Ta era oprogramowania jest po prostu o wiele bardziej konkurencyjna. W poprzednich erach mogłeś się skoncentrować wyłącznie na różnicowaniu produktu – to naprawdę nie działa już.

Po drugie, w każdej erze oprogramowania największe, najbardziej udane firmy łączyły innowacje produktu z innowacjami modelu biznesu. Pomyśl o Salesforce – wynaleźli CRM oparty na chmurze. Oprogramowanie CRM nie było nowe, ale wdrożenie go w chmurze było. Ale połączyli to z cenami subskrypcyjnymi opartymi na miejscach, które skalowały się wraz ze wzrostem Twojej firmy, co było ogromnie burzliwe w porównaniu z dotychczasowym Siebel, który pobierał dużą opłatę flat. Przeszedłeś od wydawania miliona dolarów rocznie na Siebel do 100 dolarów miesięcznie na miejsce w Salesforce – zupełnie inna propozycja wartości dla klientów.

To samo dzieje się w AI. Ale jest jeszcze jeden główny czynnik: AI jest niezwykle drogi w prowadzeniu. Im więcej Twoi klienci używają Twojego produktu, tym więcej kosztuje. To oznacza, że Ty, jako dostawca, potrzebujesz modelu cenowego lub modelu biznesowego, który skaluje się z użyciem Twojego produktu – w przeciwnym razie ryzykujesz przeszacowanie COGS.

Jakie są największe wyzwania techniczne lub kulturowe, z którymi firmy spotykają się przy przejściu z subskrypcji statycznych na ceny oparte na użyciu lub wynikach?

Istnieją dwa lub trzy główne zmiany, które pojawiają się wraz z przejściem od subskrypcji opartej na miejscach do użycia.

Po pierwsze, przechodzisz od biznesu opartego na rezerwacjach do biznesu opartego na NRR. W praktyce oznacza to, że w erze subskrypcji opartej na miejscach Twoja linia dolna nie jest zawsze związana z wartością klienta – mogłeś ich zapisać, a jeśli nie uruchomili się przez 10 miesięcy, nadal płacisz. W biznesie opartym na użyciu literalnie nie możesz pobierać przychodu, dopóki klienci nie użyją Twojego produktu, co oznacza, że sukces klienta i sprzedaż są super, super ważne.

Po drugie, ludzie niedoceniają, że modele biznesowe oparte na użyciu są fundamentalnie zmiennymi, co oznacza, że klienci mają znacznie wyższe oczekiwania co do widoczności ich użycia Twojego produktu. Jak to mówię: potrzebują widoczności, przejrzystości i kontroli nad swoim budżetem. Jeśli nie dasz im narzędzi do tego, nie będą zadowoleni z klientów.

Trzeci, w biznesie opartym na użyciu naprawdę nagradza się budowanie tego, co nazywam wirami wzrostu – małymi pętlami w Twoim produkcie, gdzie im więcej używasz, tym więcej wydajesz, tym więcej chcesz używać. Tworząc te wiry, jest to jak w sieciach społecznych, gdzie wiry działają naprawdę dobrze w sieciach społecznych opartych na reklamach, ponieważ im więcej budujesz wiry w swoim produkcie, tym więcej wyświetlasz inwentaryzacji reklam, tym więcej pieniędzy zarabiasz.

To samo dotyczy cen opartych na użyciu. Nie jest to naprawdę prawdą w subskrypcji, co jest powodem, dla którego wiry w B2B SaaS nie były dużą rzeczą, z wyjątkiem przypadków takich jak Dropbox, gdzie te wiry były krytyczne dla dystrybucji. Ale głównie wiry były ograniczone do firm opartych na reklamach. Uważam, że wzrost wzrostu jako dyscypliny – zapoczątkowany przez Facebook – będzie się pokrywał z wzrostem AI.

Wasz niedawny biały dokument na temat “Modelu operacyjnego monetizacji” opisuje, jak firmy mogą dopasować systemy przychodu do rzeczywistej wartości klienta. Jak ten model zmienia sposób myślenia o skalowaniu przez startupy AI?

To wraca do tego, co mówiłem o wirach. Kiedy te firmy AI-native znajdują dopasowanie do rynku, przychody mogą skalować się niezwykle szybko. Widzisz wiry, które kiedyś istniały w sieciach społecznych, ale teraz są bezpośrednio monetyzowane.

To przyczynowo wyjaśnia, dlaczego firma taka jak Cursor może przejść od zera do miliarda dolarów w ARR w ciągu dwóch lat. W końcu połączyli cenę i wartość, co jest naprawdę potężnym odblokowaniem dla firm.

Z OpenAI i Anthropic jako klientami i inwestorami, jak balansujesz współpracę z niezależnością w kształtowaniu przyszłości infrastruktury biznesowej napędzanej przez AI?

Widzimy te relacje jako partnerstwa ukorzenione w rozwiązywaniu realnych problemów na granicy AI. OpenAI i Anthropic definiują następną generację oprogramowania, a my budujemy infrastrukturę, która przekształca innowacje w skalowalne, zrównoważone modele biznesowe.

Jednocześnie nasza misja jest szersza niż laboratoria AI. Metronome jest zbudowany, aby służyć każdej firmie, która musi zmodernizować, jak monetyzuje, w tym firmom AI-native i firmom SaaS, które dodają ceny oparte na użyciu do ustanowionych produktów. Jesteśmy skupieni na byciu liderem kategorii w infrastrukturze monetizacji, a nie tylko narzędziem fakturowania dla jednego segmentu.

Jak AI wpływa na samą platformę Metronome – czy używasz uczenia maszynowego do optymalizacji dokładności fakturowania, wykrywania anomalii lub przewidywania trendów użycia?

Używamy uczenia maszynowego do poprawy wykrywania anomalii, prognozowania użycia i rozpoznawania wzorców – ale jesteśmy świadomi, gdzie je stosujemy. Fakturowanie wymaga precyzji, więc AI musi poprawiać dokładność, a nie wprowadzać abstrakcji.

Długoterminowo widzimy, że AI pomoże firmom przekształcić dane monetizacji w strategiczną inteligencję – zrozumienie, które funkcje napędzają wartość, identyfikowanie optymalnych progów cenowych i ujawnianie możliwości przychodu w czasie rzeczywistym. To jest miejsce, w którym infrastruktura monetizacji staje się prawdziwym silnikiem wzrostu.

Metronome stał się kręgosłupem dla monetizacji opartej na wynikach. Czy uważasz, że zbliżamy się do świata, w którym każda firma oprogramowania staje się w istocie firmą danych napędzaną przez AI?

Moja podstawowa teoria jest taka, że AI będzie burzliwie wpływał na każdy aspekt oprogramowania i biznesu. Można zobaczyć początkowe burzliwości w firmach oprogramowania – deweloperzy oprogramowania są kompletnie burzliwi przez AI, pisarze są kompletnie burzliwi przez AI.

Uważam, że to jest tylko kwestia czasu, zanim coraz więcej firm będzie wpływanych przez AI. Widzimy wczesne etapy z bardziej łatwo burzliwymi częściami biznesu, ale rzeczy takie jak prawo i inne obszary będą następne. Uważam, że jest oczywiste, że wraz z czasem coraz więcej pracy będzie podlegać wpływowi AI – a więc i modelom biznesowym opartym na użyciu i wynikach.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Metronome.