Griffin Parry, CEO al m3ter – Seria de interviuri

Griffin Parry este CEO și co-fondator al m3ter. Acesta este al doilea său startup, după ce a co-fondat și condus GameSparks, o companie de servicii cloud achiziționată de Amazon (AMZN ) în 2017, după care a petrecut 3 ani lucrând în roluri senior de produs și teritoriu la AWS. A început cariera în sectorul media (Sky, News International) axat pe strategie digitală și dezvoltare de produse digitale, inclusiv lansarea și conducerea portofoliului online de televiziune Sky.

m3ter este o platformă SaaS proiectată pentru a ajuta companiile să implementeze și să gestioneze prețuri complexe bazate pe utilizare, acționând ca o infrastructură de măsurare și facturare care se află lângă sistemele existente, cum ar fi CRM și ERP. Acesta ingerează date brute de utilizare a produsului, aplică logica de preț flexibilă și automatizează întregul proces de la citare la încasare, permițând companiilor să genereze facturi precise și în timp real, reducând pierderile de venituri și cheltuielile operaționale. Prin decuplarea facturării de la sistemele principale, m3ter permite companiilor să experimenteze cu modele de preț, să lanseze noi produse mai rapid și să obțină o vizibilitate mai profundă asupra utilizării și fluxurilor de venituri ale clienților, făcându-l deosebit de valoros pentru companiile de software moderne care se îndreaptă către modele de afaceri bazate pe consum.

Ați fondat și extins GameSparks până la achiziție, apoi ați ales să începeți m3ter, concentrându-vă în mod special pe infrastructura de facturare și monetizare modernă. Ce v-a atras către acest spațiu de problemă pentru a doua companie și cum a influențat experiența dvs. anterioară de fondator această decizie?

Suntem un caz clasic de fondatori care rezolvă o problemă pe care au experimentat-o ei înșiși. La GameSparks, am avut o strategie de monetizare modernă – prețuri bazate pe utilizare – pentru că a funcționat pentru tipul de afacere în care eram (infrastructură cloud). A fost cheia succesului nostru, dar a cauzat și multe dureri operaționale și de lansare pe piață. Apoi, la AWS, o afacere de infrastructură cloud, deși mult mai mare, am văzut că au aceleași probleme. Am văzut, de asemenea, cât efort au depus pentru a le rezolva, deoarece era esențial pentru afacerea lor. Am ajuns la concluzia că, într-o lume bazată pe utilizare, infrastructura de facturare este o capacitate strategică pe care majoritatea companiilor nu o pot dezvolta, așa că am fondat m3ter pentru a schimba acest lucru.

Produsele native AI pot avea costuri imprevizibile de infrastructură legate de inferență, utilizarea de tokenuri sau reîncărcarea modelului. Cum ar trebui să gândească fondatorii despre alinierea prețurilor cu valoarea, protejând în același timp marjele brute?

Produsele SaaS tradiționale aveau, în general, costuri marginale de utilizare aproape de zero. În alte cuvinte, cantitatea pe care clientul o utiliza din produsul dvs. nu afecta costul dvs. de a-l servi. Acest lucru nu este valabil pentru produsele AI, deoarece utilizarea lor conduce la costuri, cum ar fi consumul de tokenuri. Dacă prețurile dvs. sunt fixe, aceasta înseamnă că marjele brute pot varia semnificativ de la un client la altul, în funcție de utilizarea lor. Acest lucru, la rândul său, face ca strategiile de preț bazate pe utilizare să fie aproape inevitabile: acestea aliniază veniturile cu costurile și stabilizează marjele brute.

Pe măsură ce AI devine încorporat în categoriile de software existente, vă așteptați ca majoritatea companiilor să adauge componente de utilizare la abonamente sau vedea apariția unor noi cadre de monetizare?

Nu mă aștept la nimic cu adevărat nou – doar la o reinventare a modelelor de preț pe care le-am văzut anterior. Veți vedea întregul spectru, de la abonamente pure la modele bazate pe rezultate. Dar cel mai mare cluster va fi hibrid: elemente recurente fixe pentru previzibilitate, combinate cu o metrică variabilă care funcționează atât pentru clienți (ei o asociază cu succesul), cât și pentru furnizori (este suficient de aliniată cu costurile pentru a proteja marjele lor).

Există o discuție în creștere în jurul prețurilor bazate pe rezultate în era AI. Unde vedeți apariția unei tracțiuni reale și unde credeți că modelul devine prea complex pentru a fi implementat eficient?

Provocarea cu prețurile bazate pe rezultate este atribuirea – pentru ca aceasta să funcționeze, un rezultat măsurabil trebuie să fie condus în mod neechivoc de produsul furnizorului. Uneori, acest lucru este posibil – plățile sunt un exemplu, în care furnizorii iau o cotă din tranzacție, și acest lucru pare corect. Dar, în experiența mea, astfel de situații sunt relativ rare, și companiile tind să recurgă la metrici de preț care sunt mai degrabă proxy-uri pentru valoare – de exemplu, pentru un agent de suport clienți AI, apelurile rezolvate fără intervenție umană. Din nou, vor exista multe soluții de-a lungul spectrului de la prețuri bazate pe utilizare, prin proxy-uri de valoare, la prețuri bazate pe rezultate – depinde de cazul de utilizare. Ceea ce au în comun toate acestea este că trebuie să fie numărate și să li se aplice prețuri, ceea ce este unde intervine m3ter.

Când se definește valoarea în produsele alimentate de AI, care sunt metricile practice pe care companiile ar trebui să se concentreze ca proxy-uri realiste pentru rezultate?

Acesta este un răspuns dificil, deoarece este foarte specific cazului de utilizare. Există câteva considerații „întotdeauna” – este metrica simplă, previzibilă, asociată cu valoarea și suficient de aliniată cu costurile pentru a servi? Dar metrica însăși depinde de ceea ce face produsul. „Tokenuri utilizate” funcționează pentru un model LLM. „Documente procesate” funcționează pentru analiză de contract. „Interogări executate” funcționează pentru căutare enterprise. „Conversații gestionate (fără intervenție umană) funcționează pentru suport clienți.

Care sunt cele mai comune provocări operaționale și tehnice cu care se confruntă companiile atunci când trec de la modele de abonament exclusiv la prețuri hibride sau bazate pe utilizare?

Punctele cheie de durere sunt în jurul scurgerii de venituri, experiențelor slabe ale clienților și lipsei de agilitate a prețurilor care împiedică departamentele de Produs și Vânzări. Cauzele sunt înrădăcinate în fundațiile operaționale greșite. Capabilitățile cheie (noi) necesare atunci când se trece de la abonamente exclusive la prețuri hibride sau bazate pe utilizare sunt procesarea datelor de utilizare, calculul avansat (și continuu) al facturilor și conexiunile automate între sistemele CRM, facturare și ERP.

Multe întreprinderi sunt profund angajate în sisteme precum Salesforce (CRM ) și NetSuite. Cum modernizează m3ter infrastructura de monetizare fără a forța companiile să-și reorganizeze stiva existentă?

Instrumentele de citare la plată stabilite, cum ar fi Salesforce și NetSuite, presupun o lume de abonamente. Acest lucru nu înseamnă că nu pot funcționa bine pentru abordări moderne de monetizare – trebuie doar să completați lacunele critice, ceea ce face m3ter. Ne concentrăm exact pe ceea ce lipsește: procesarea datelor de utilizare, tarifarea avansată și automatizarea fluxurilor de date între sistemele de citare la plată.

Pierderea de venituri este adesea subestimată. Cât de semnificativ este acest problema în afacerile SaaS moderne și ce cauzează de obicei?

Pierderea de venituri este valoarea pe care ați câștigat-o (ați vândut-o și ați livrat-o), dar care nu a fost colectată din cauza inexactităților de facturare – facturile dvs. nu captează pe deplin toate utilizările clienților sau nu aplică termenii comerciali corecți. Acesta este un lucru mare – echipa de Integritate a Veniturilor PwC estimează că este de 4-7%, și cu cât prețurile sunt mai complexe, cu atât este mai probabil. Cauza de bază se reduce la sisteme și controale: nu capturați eficient datele de utilizare; nu aveți conexiuni automate între sursele de adevăr pentru prețuri și mecanismul de calcul al facturii; și mecanismul de calcul al facturii nu este suficient de sofisticat pentru a gestiona complexitatea (de exemplu, se bazează pe foi de calcul).

Cum influențează flexibilitatea prețurilor mai mare inovația produsului și strategia de vânzări în cadrul organizațiilor de software?

Simplu – cu cât aveți mai multă agilitate a prețurilor, cu atât puteți lansa mai repede noi produse și cu atât mai ușor puteți adapta prețurile la nevoile și dorințele clienților, inclusiv în acorduri de preț private care ajută Vânzările să câștige. Acesta este un avantaj strategic pentru afacere. Dar nu puteți avea flexibilitate fără automatizare și control. Altfel, veți obține erori de facturare, pierderi de venituri și provocări de conformitate.

Privind înainte, vedeți AI-ul jucând un rol în optimizarea dinamică a modelelor de preț în timp real și ce ar trebui să fie în loc pentru ca acest lucru să funcționeze fiabil la scară?

Sunt cu siguranță foarte entuziasmat de potențialul AI-ului în optimizarea prețurilor. Dar sunt mai puțin convins de aspectul în timp real, cel puțin pentru afacerile de software sau soluții ca serviciu. Dacă vindeți camere de hotel sau bilete de avion, prețurile dinamice funcționează pentru că este o tranzacție unică. Dar furnizorii de software B2B doresc relații cu clienții care durează, și clienții nu doresc ca prețurile să se schimbe imprevizibil de la o zi la alta. Prin urmare, optimizarea prețurilor se va concentra în schimb pe crearea de prețuri personalizate pentru acorduri pe termen lung – prețuri proiectate pentru a oferi cele mai bune rezultate atât pentru furnizor, cât și pentru client, pe relații pe mai mulți ani.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre m3ter.