Скотт Вуди, генеральный директор и сооснователь Metronome – Интервью

Скотт Вуди, генеральный директор и сооснователь Metronome, провел свою карьеру, создавая продукты, которые сочетают техническую глубину с практическим воздействием. До запуска Metronome он занимал ключевые руководящие должности в Dropbox, где он вырос от инженера до директора по инженерии, формируя основную инфраструктуру и масштабируя операции на миллионы пользователей. Ранее он стал сооснователем Foundry Hiring, интуитивной системы отслеживания заявок, и начал свою профессиональную карьеру в D. E. Shaw & Co., где он разработал стратегии набора персонала, основанные на данных. Его многодисциплинарный опыт – от научного моделирования до крупномасштабного программного обеспечения – является основой его способности возглавлять Metronome на пересечении технологий, данных и бизнес-трансформации.

Metronome предоставляет современную инфраструктуру выставления счетов, предназначенную для поддержки моделей ценообразования на основе использования и гибридных моделей ценообразования для инновационных компаний по разработке программного обеспечения. Платформа позволяет осуществлять бесперебойное измерение, выставление счетов и признание доходов с точностью данных в режиме реального времени, что позволяет финансовым и инженерным командам согласовываться на едином источнике информации. Отвлекая сложность создания внутренних систем выставления счетов, Metronome помогает быстро растущим компаниям, таким как OpenAI, Databricks и Anthropic, масштабировать свои стратегии монетизации без жертвования гибкостью или прозрачностью.

Вы стали сооснователем Metronome в 2019 году – какую проблему вы изначально пытались решить, и как эволюционировала эта миссия по мере ускорения внедрения ИИ?

Когда мы начали Metronome, проблема была простой: современные программные бизнесы должны двигаться невероятно быстро в плане ценообразования и упаковки, но их системы выставления счетов не могут за ними угнаться. В Dropbox мы хотели запустить эксперимент по ценообразованию, и на это ушло бы шесть месяцев, чтобы просто внести изменения в систему выставления счетов. Система выставления счетов стала основной проблемой практически для всего, что мы делали в этом бизнесе.

Мы поставили цель построить инфраструктуру монетизации. Metronome был создан, чтобы привнести скорость и гибкость в современные программные бизнесы – сделать изменения ценообразования и упаковки быстрыми и легкими, а не инженерными проектами.

ИИ ускорил эту миссию двумя критическими способами. Во-первых, он делает больше мира основанным на использовании, что является нашим основным хлебом и маслом. Но что более важно, ИИ создал гиперконкуренцию. Разные компании постоянно борются друг с другом и пытаются использовать ценообразование и упаковку как способ дифференциации.

Это означает, что программное обеспечение, которое мы изначально построили – что-то, что делает ценообразование и упаковку легко и быстро изменяемыми – теперь является базовым требованием. Если вы не воспользуетесь этой гибкостью, ваши конкуренты сделают это. Ценообразование и упаковка стали полем битвы дарвиновской конкуренции, что означает, что необходимость Metronome увеличивается по мере усиления конкуренции.

Вы только что объявили о новых возможностях, таких как кредиты на основе мест и унифицированное выставление счетов. Как они вписываются в эту концепцию?

Да, сегодня мы объявили о значительном расширении ценообразования, выставления счетов и опыта клиентов – фактически о следующей главе инфраструктуры монетизации для ИИ.

В центре находится наша новая возможность кредитов на основе мест, которая позволяет компаниям запускать гибридные модели ценообразования, сочетающие предсказуемость подписки с ростом на основе использования. То, что мы наблюдаем, заключается в том, что многие компании, созданные в 2010-х годах – например, Dropbox, Figma, Notion – в основном монетизируются на основе платы за место. Чем больше людей в вашей компании используют продукт, тем больше вы платите. Это хорошо – это легко, предсказуемо и масштабируется по мере роста вашего бизнеса.

Но эти компании сейчас добавляют функции ИИ в свои продукты и осознают, что ценность их продукта не масштабируется с местами. Она фактически масштабируется с использованием этих функций ИИ. Им нужна коммерческая модель, которая масштабируется с ценностью, которую предоставляет их продукт. Кредиты на основе мест – это очень конкретный способ сделать это – вы получаете преимущества мест с потенциалом использования. Это становится де-факто моделью для几乎 каждой компании SaaS в мире.

Вторая функция, которую мы подчеркиваем, – это унифицированное выставление счетов на рынках AWS, Azure и GCP, а также введение иерархии учетных записей для выставления счетов в корпоративном секторе. Это означает, что компании теперь могут управлять каждым движением дохода – самообслуживанием, корпоративным сектором и рынком – через одну систему вместо нескольких несвязанных инструментов.

Наши клиенты требуют от нас вариантов оплаты. Эти компании ИИ в основном сразу же входят во все географии, и если вы изучите платежи – особенно международные платежи – вы обнаружите, что разные платежные системы имеют более высокие показатели принятия и более низкие комиссии в разных географиях. По мере роста и созревания нашей клиентской базы они ищут варианты оплаты в разных географиях. Они могут захотеть использовать европейский процессор платежей или процессор платежей США. Позволяя нашим клиентам иметь выбор и гибкость в том, как они получают платежи и выставляют счета, мы предоставляем им больше вариантов для получения платежей в разных географиях. Функция, которую мы запускаем сегодня, является только первым шагом на этом пути – возможностью выставить счет直接 из Metronome и получить платеж с помощью процессора платежей по вашему выбору. Со временем мы будем расширять выбор, доступный в этом слое процессоров платежей.

На стороне опыта клиентов мы выпускаем API предварительного просмотра затрат, выставление счетов в панели управления и уведомления о жизненном цикле. Современное выставление счетов должно быть прозрачным и частью опыта продукта. Эти возможности предоставляют клиентам реальное представление об использовании и расходах, устраняя сюрприз-счета и строя доверие через прозрачность.

Вместе эти объявления отражают нашу убежденность в том, что инфраструктура монетизации должна предоставлять компаниям три вещи: предсказуемость доходов, видимость команд и контроль над эволюцией ценообразования по мере изменения их продуктов.

До Metronome вы провели несколько лет в качестве инженера и позже директора по инженерии в Dropbox. Какие уроки из масштабирования глобальной платформы SaaS повлияли на ваш подход к построению Metronome?

Есть два основных урока из Dropbox, которые сформировали, как мы построили Metronome.

Первый – это важность гибкости при масштабировании. Dropbox был известен своей простой “хорошей, лучшей, лучшей” моделью ценообразования с бесплатным планом – очень простой на поверхности. Но за кулисами, внутри системы выставления счетов, было тысячи разных SKU для тысяч разных конфигураций клиентов. Управление этой сложностью на самом деле довольно сложно.

Мы построили Metronome, чтобы масштабироваться с этой сложностью для очень крупных бизнесов. Вопрос стал: как построить простые абстракции, которые предоставляют клиентам полную силу и гибкость, которую требуют их бизнесы по мере роста и созревания?

Второй урок заключается в обслуживании нескольких персон. Одним из основных разочарований в Dropbox было то, что команда выставления счетов постоянно была перегружена – у них было тысяча дел, и они всегда были отвлечены в разных направлениях, пытаясь помочь финансам, продажам и продукту одновременно.

Мы построили Metronome – как бизнес, так и продукт – чтобы обслуживать несколько разных персон одновременно. Одним из вещей, которые мы делаем лучше всего, является то, что мы являемся внешним партнером для наших клиентов. Если вы один из крупных поставщиков языковых моделей, Metronome служит не только программным обеспечением, но и экспертом по ценообразованию. Мы будем индивидуально помогать поддерживать клиентов очень высокотouch-способами.

Это одна из вещей, которые люди находят действительно заметными при работе с нами – как глубокого партнерства мы формируем. Это гораздо меньше отношений поставщика и клиента и больше истинного партнерства.

Metronome обеспечивает бизнес-модели OpenAI, Anthropic, Databricks и NVIDIA – некоторых из наиболее влиятельных игроков в ИИ. Что у них общего, что сделало ваш подход к динамическому выставлению счетов так ценным?

Есть две или три конкретные вещи, которые эти клиенты имеют общего.

Первое – когда вы достигаете такого размера и масштаба, ваше ценообразование просто сложное. У вас есть много разных продуктов, много разных вкусов клиентов. Необходимая сложность – большое количество SKU, которые вы предлагаете, разные конфигурации ценообразования и упаковки – означает, что вам нужна система, построенная с нуля для обработки такого уровня масштаба и различий между клиентами.

В то же время вы хотите, чтобы абстракции, с которыми вы взаимодействуете, были простыми. Если вы человек, работающий с Metronome, вы не хотите думать о всей этой сложности все время. Сбалансировать эти две вещи – предоставить вам силу и контроль, которые предоставляет Metronome, не перегружая конечного пользователя – это ключевой принцип дизайна, который мы имели при построении продукта.

Другая вещь, которая объединяет всех наших клиентов, заключается в том, что они чрезвычайно ориентированы на конечных клиентов. Мы построили Metronome, чтобы сделать все данные внутри него постоянно доступными для их конечных клиентов. Если вы клиент OpenAI, вы можете проверить свой баланс, установить бюджеты, ограничить себя – все это связано с опытом клиента на основе модели ценообразования на основе потребления, и Metronome является ключевой платформой, которая позволяет это.

Многие основатели фокусируются на инновациях продукта или модели. Вы утверждали, что ценообразование и выставление счетов теперь являются частью стека инфраструктуры ИИ. Почему вы считаете монетизацию фундаментальной для этой новой эры программного обеспечения?

Есть несколько разных причин, почему монетизация так критически важна для инфраструктуры ИИ.

Первая заключается в том, что это возвращается к пункту гиперконкуренции. Эта эра программного обеспечения просто намного более конкурентная. В прошлых эрах вы могли сосредоточиться исключительно на дифференциации продукта – это действительно не работает больше.

Вторая заключается в том, что в каждую эру программного обеспечения крупнейшие и наиболее успешные компании сочетали инновации продукта с инновациями бизнес-модели. Подумайте о Salesforce – они изобрели облачную CRM. CRM-программное обеспечение не было новым, но его развертывание в облаке было. Но они сочетали его с моделью ценообразования на основе подписки, которая масштабировалась по мере роста вашей компании, что было чрезвычайно деструктивным по сравнению с инкумбентом Siebel, который взимал большую фиксированную плату. Вы переходили от платы в 1 миллион долларов в год за Siebel к 100 долларам в месяц за место в Salesforce – совершенно другая ценность для клиентов.

То же самое происходит в ИИ. Но есть еще один основной фактор: ИИ невероятно дорог в эксплуатации. Чем больше ваши клиенты используют ваш продукт, тем дороже он становится. Это означает, что вам, как поставщику, нужна модель ценообразования или бизнес-модели, которая масштабируется с использованием вашего продукта – в противном случае вы рискуете переоценить COGS.

Каковы самые большие технические или культурные проблемы, с которыми сталкиваются компании при переходе от статических подписок к модели ценообразования на основе использования или результата?

Есть две или три основных изменения, которые происходят при переходе от подписки на место к использованию.

Первое заключается в том, что вы переходите от бизнеса, основанного на бронировании, к бизнесу, основанному на NRR. На практике это означает, что в эпоху подписки на место ваша прибыль не всегда связана с ценностью клиента – вы могли подписать их, и если они не начали работать в течение 10 месяцев, вы все равно получите оплату. В бизнесе, основанном на использовании, вы буквально не можете собирать доход, пока клиенты не используют ваш продукт, что означает, что успех клиента и пост-продажный сервис чрезвычайно важны.

Второе заключается в том, что люди недооценивают, что модели ценообразования на основе использования фундаментально переменны, что означает, что клиенты имеют гораздо более высокие ожидания видимости того, как они используют ваш продукт. То, как я люблю это формулировать, заключается в том, что им нужна видимость, прозрачность и контроль над своим бюджетом. Если вы не предоставите им инструменты для этого, они не будут счастливыми клиентами.

Третье заключается в том, что в бизнесе, основанном на использовании, действительно вознаграждает создание того, что я называю ростовыми маховиками – маленькими петлями в вашем продукте, где чем больше вы используете, тем больше вы тратите, тем больше вы хотите использовать. Создавая эти вирусные петли, это похоже на социальные сети, где вирусные петли работают очень хорошо внутри рекламных социальных сетей, потому что чем больше вы строите вирусность в вашем продукте, тем больше рекламного инвентаря вы отображаете, тем больше денег вы зарабатываете.

То же самое верно для модели ценообразования на основе использования. Это не действительно верно для подписки, которая является причиной, по которой вирусные петли в B2B SaaS не были большой вещью, за исключением случаев, таких как Dropbox, где эти вирусные петли были критически важными для распространения. Но в основном вирусность была ограничена рекламными бизнесами. Я фактически считаю, что рост роста в качестве дисциплины – который был открыт Facebook – будет совпадать с ростом ИИ.

Ваш недавний отчет о “Модели оперирования монетизации” описывает, как компании могут согласовать системы доходов с реальной ценностью клиентов. Как эта модель меняет способ мышления ИИ-стартапов о масштабировании?

Это возвращается к тому, что я говорил о вирусных петлях. Когда эти бизнесы, родные для ИИ, находят рыночную нишу, доходы могут масштабироваться чрезвычайно быстро. Вы видите вирусность, которая ранее существовала в социальных сетях, но теперь она напрямую монетизируется.

Это объясняет, почему компания, такая как Cursor, может перейти от нуля к 1 миллиарду долларов в годовой выручке за два года. Они наконец-то согласовали цену и ценность, что является очень мощным разблокированием для бизнеса.

С OpenAI и Anthropic в качестве как клиентов, так и инвесторов, как вы балансируете сотрудничество с независимостью в формировании будущего ИИ-инфраструктуры бизнеса?

Мы рассматриваем эти отношения как партнерства, основанные на решении реальных проблем на переднем крае ИИ. OpenAI и Anthropic определяют следующее поколение программного обеспечения, и мы строим инфраструктуру, которая превращает инновации в масштабируемые, устойчивые бизнес-модели.

В то же время наша миссия шире, чем лаборатории ИИ. Metronome построен, чтобы обслуживать каждую компанию, которая нуждается в модернизации того, как они монетизируют, включая стартапы, родные для ИИ, и компании SaaS, добавляющие модель ценообразования на основе использования к существующим продуктам. Мы сосредоточены на том, чтобы быть лидером в категории инфраструктуры монетизации, а не просто инструментом выставления счетов для одного сегмента.

Как сам ИИ влияет на платформу Metronome – вы используете машинное обучение для оптимизации точности выставления счетов, обнаружения аномалий или прогнозирования тенденций использования?

Мы используем машинное обучение для улучшения обнаружения аномалий, прогнозирования использования и распознавания образов – но мы осознанно применяем его. Выставление счетов требует точности, поэтому ИИ должен улучшать точность, а не вводить абстракцию.

В долгосрочной перспективе мы видим, как ИИ помогает компаниям превратить данные монетизации в стратегическую разведку – понимание того, какие функции стимулируют ценность, определение оптимальных порогов ценообразования и выявление возможностей дохода в реальном времени. Это то, где инфраструктура монетизации становится настоящим двигателем роста.

Metronome стал основой для монетизации на основе результата. Считаете ли вы, что мы приближаемся к миру, где каждая компания программного обеспечения становится, по сути, ИИ-информационным бизнесом?

Моя основная теория заключается в том, что ИИ будет нарушать каждый аспект программного обеспечения и бизнеса. Вы можете увидеть первоначальные нарушения внутри программных бизнесов – разработчики программного обеспечения полностью нарушены ИИ, писатели полностью нарушены ИИ.

Я считаю, что это просто вопрос времени, прежде чем все больше и больше бизнесов будут подвержены влиянию ИИ. Мы видим первоначальные этапы с более легко нарушаемыми частями бизнеса, но вещи, такие как юридические и другие области, будут следовать. Я считаю, что это очевидно, что со временем все больше и больше работ будет подвержено влиянию ИИ – и, следовательно, под влиянием моделей ценообразования на основе использования и результата.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Metronome.