สก็อตต์ วู้ดดี้ ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Metronome – สัมภาษณ์ ซีรีส์

สก็อตต์ วู้ดดี้ ซีอีโอ และผู้ร่วมก่อตั้ง Metronome มีประสบการณ์ในการสร้างผลิตภัณฑ์ที่เชื่อมโยงความลึกทางเทคนิคกับผลกระทบเชิงปฏิบัติ ก่อนที่จะก่อตั้ง Metronome เขาเคยดำรงตำแหน่งผู้นำสำคัญที่ Dropbox โดยเริ่มจากวิศวกรและก้าวหน้าเป็น ผู้อำนวยการวิศวกรรม โดยมีบทบาทสำคัญในการกำหนดโครงสร้างพื้นฐานหลักและการขยายการดำเนินงานไปสู่ผู้ใช้หลายล้านคน ในช่วงต้นอาชีพของเขา เขาได้ร่วมก่อตั้ง Foundry Hiring ซึ่งเป็นระบบติดตามผู้สมัครที่直관 และเริ่มต้นเส้นทางอาชีพที่ D. E. Shaw & Co. โดยเป็นผู้บุกเบิกกลยุทธ์การสรรหาบุคลากรโดยใช้ข้อมูล

Metronome มีระบบการเรียกเก็บเงินสมัยใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนรูปแบบการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานและแบบผสมผสานสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์นวัตกรรม ระบบนี้ช่วยให้สามารถทำการวัด การเรียกเก็บเงิน และการรับรู้รายได้ได้อย่างราบรื่นพร้อมความแม่นยำของข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทำให้ทีมการเงินและวิศวกรรมสามารถทำงานร่วมกันบนแหล่งข้อมูลเดียวกัน โดยการแยกความซับซ้อนของการสร้างระบบการเรียกเก็บเงินภายในบริษัท Metronome ช่วยให้บริษัทที่เติบโตอย่างรวดเร็ว เช่น OpenAI, Databricks และ Anthropic ขยายกลยุทธ์การสร้างรายได้โดยไม่ต้องเสียสละความยืดหยุ่นหรือความโปร่งใส

คุณร่วมก่อตั้ง Metronome ในปี 2019 เพื่อแก้ปัญหาอะไร และภารกิจของคุณเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้น?

เมื่อเริ่มต้น Metronome ปัญหาเดิมคือเรื่องง่ายๆ คือธุรกิจซอฟต์แวร์สมัยใหม่ต้องเคลื่อนที่เร็วมากในเรื่องราคาและการจัดแพ็คเกจ แต่ระบบการเรียกเก็บเงินของพวกเขาไม่สามารถตามทันได้ ที่ Dropbox เราต้องการทดลองราคาและใช้เวลา 6 เดือนเพียงเพื่อให้เข้ารหัสเข้าไปในระบบการเรียกเก็บเงิน ระบบการเรียกเก็บเงินกลายเป็นปัญหาสำคัญสำหรับทุกสิ่งที่เราทำในธุรกิจนั้น

เราตั้งเป้าที่จะสร้างโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้ Metronome ถูกสร้างขึ้นเพื่อนำความเร็วและความยืดหยุ่นมาให้กับธุรกิจซอฟต์แวร์สมัยใหม่ เพื่อทำให้การเปลี่ยนแปลงราคาและการจัดแพ็คเกจเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็วแทนการเป็นโครงการวิศวกรรมที่หนักหน่วง

AI ได้เร่งการเปลี่ยนแปลงภารกิจนี้ในสองวิธีที่สำคัญ首先 AI ทำให้โลกเป็นแบบใช้งานมากขึ้น ซึ่งเป็นขนมปังและเนยของเรา แต่ที่สำคัญกว่านั้น AI ได้สร้างการแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้น บริษัทต่างๆ ต้องต่อสู้กันอย่างต่อเนื่องและพยายามใช้ราคาและการจัดแพ็คเกจเป็นวิธีการแยกความแตกต่าง

ซึ่งหมายความว่าซอฟต์แวร์ที่เราสร้างขึ้นในตอนแรก ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงราคาและการจัดแพ็คเกจเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็ว ตอนนี้กลายเป็นเรื่องปกติ หากคุณไม่ได้ใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่นนี้ คู่แข่งของคุณจะทำแทน การเรียกเก็บเงินและการจัดแพ็คเกจได้กลายเป็นสนามรบของการแข่งขันที่รุนแรง ซึ่งหมายความว่าความต้องการ Metronome จะเพิ่มขึ้นเมื่อการแข่งขันรุนแรงขึ้น

คุณเพิ่งประกาศความสามารถใหม่ๆ เช่น เครดิตตามที่นั่งและใบเรียกเก็บเงินแบบรวม คุณสามารถอธิบายได้ว่าสิ่งเหล่านี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของคุณได้อย่างไร?

ใช่ วันนี้เราประกาศการขยายตัวครั้งใหญ่ในเรื่องราคา ใบเรียกเก็บเงิน และประสบการณ์ของลูกค้า ซึ่งเป็นบทใหม่ของโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้สำหรับ AI

ที่ศูนย์กลางคือความสามารถใหม่ของเราในการให้เครดิตตามที่นั่ง ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถดำเนินรูปแบบการเรียกเก็บเงินแบบผสมผสานที่รวมความสามารถในการคาดเดาเรื่องการสมัครสมาชิกเข้ากับการเติบโตตามการใช้งาน สิ่งที่เราพบเห็นคือหลายบริษัทที่ก่อตั้งขึ้นในช่วงปี 2010 เช่น Dropbox, Figma, Notion มีการสร้างรายได้หลักจากการเรียกเก็บเงินตามที่นั่ง ซึ่งเป็นเรื่องที่ดีเพราะเป็นเรื่องที่ง่ายและคาดเดาได้ และจะขยายตัวตามการเติบโตของธุรกิจ

แต่บริษัทเหล่านี้กำลังเพิ่มคุณสมบัติ AI ที่เป็นเอกลักษณ์เข้าไปในผลิตภัณฑ์ของตน และพวกเขากำลังตระหนักว่าคุณค่าของผลิตภัณฑ์ของตนไม่ได้ขยายตัวตามจำนวนคนในบริษัทที่ใช้ผลิตภัณฑ์ แต่ขยายตัวตามการใช้งานของคุณลักษณะ AI เหล่านั้น พวกเขาต้องการรูปแบบธุรกิจที่ขยายตัวตามคุณค่าที่ผลิตภัณฑ์ของตนให้ไว้ เครดิตตามที่นั่งเป็นวิธีการทำเช่นนี้โดยเฉพาะ คุณจะได้รับประโยชน์จากที่นั่งพร้อมกับข้อได้เปรียบที่เพิ่มขึ้นจากการใช้งาน

คุณลักษณะที่สองที่เรากำลังเน้นย้ำคือใบเรียกเก็บเงินแบบรวมข้าม AWS, Azure และ GCP Marketplace และเรามีการแนะนำลำดับบัญชีสำหรับการเรียกเก็บเงินขององค์กร ซึ่งหมายความว่าบริษัทสามารถจัดการการเคลื่อนไหวทั้งหมดของรายได้ — การให้บริการตนเอง การให้บริการองค์กร และตลาด — ผ่านระบบเดียวแทนการใช้เครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกันหลายเครื่อง

สิ่งที่ลูกค้าของเราต้องการคือตัวเลือกการชำระเงิน บริษัท AI เหล่านี้มักจะขยายไปทั่วทุกภูมิภาคในครั้งเดียว และหากคุณศึกษาการชำระเงิน — โดยเฉพาะอย่างยิ่งการชำระเงินระหว่างประเทศ — คุณจะพบว่าช่องทางชำระเงินต่างๆ มีอัตราการยอมรับที่สูงขึ้นและค่าธรรมเนียมที่ต่ำกว่าในภูมิภาคต่างๆ เมื่อฐานลูกค้าของเราขยายตัวและเติบโต พวกเขากำลังมองหาตัวเลือกการชำระเงินในภูมิภาคต่างๆ พวกเขาอาจต้องการใช้กระบวนการชำระเงินเฉพาะในยุโรปหรือกระบวนการชำระเงินเฉพาะในสหรัฐฯ โดยการให้ลูกค้าของเรามีทางเลือกและความยืดหยุ่นในการรับและทำใบเรียกเก็บเงิน เราให้พวกเขาได้รับตัวเลือกมากขึ้นในการรับเงินในภูมิภาคต่างๆ คุณลักษณะที่เรากำลังเปิดตัววันนี้คือเพียงขั้นตอนแรกในกระบวนการนี้ — ความสามารถในการออกใบเรียกเก็บเงินโดยตรงจาก Metronome และรับเงินโดยใช้กระบวนการชำระเงินที่คุณเลือก ในระยะยาว เราจะขยายตัวเลือกที่มีอยู่ในระดับกระบวนการชำระเงินนั้น

ด้านประสบการณ์ของลูกค้า เรากำลังเปิดตัว API การแสดงตัวอย่างค่าใช้จ่าย การเรียกเก็บเงินในแดชบอร์ด และการแจ้งเตือนในชีวิตประจำวัน การเรียกเก็บเงินสมัยใหม่ควรเป็นเรื่องที่โปร่งใสและเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ ความสามารถเหล่านี้ให้ลูกค้ามีความสามารถในการมองเห็นการใช้งานและค่าใช้จ่ายในแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถกำจัดใบเรียกเก็บเงินที่ไม่คาดคิดและสร้างความไว้วางใจผ่านความโปร่งใส

เมื่อรวมกันแล้ว การประกาศเหล่านี้สะท้อนถึงความเชื่อของเราว่าโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้จะต้องให้บริษัทได้รับสามสิ่ง — การคาดเดาในรายได้ ความสามารถในการมองเห็นทีม และการควบคุมการเปลี่ยนแปลงราคาอย่างปลอดภัยเมื่อผลิตภัณฑ์ของพวกเขาเปลี่ยนแปลง

ก่อน Metronome คุณใช้เวลาหลายปีในฐานะวิศวกรและผู้อำนวยการวิศวกรรมที่ Dropbox สิ่งที่คุณได้เรียนรู้จากการขยายตัวของแพลตฟอร์ม SaaS ระดับโลกมาใช้ในการสร้าง Metronome อย่างไร?

มีสองสิ่งที่สำคัญที่สุดจาก Dropbox ที่มีอิทธิพลต่อวิธีที่เราสร้าง Metronome

สิ่งแรกคือความสำคัญของความยืดหยุ่นที่ระดับการขยายตัว Dropbox มีชื่อเสียงในเรื่องราคา “ดี ดีกว่า และดีที่สุด” ที่เรียบง่ายบนพื้นผิว แต่เบื้องหลังในระบบการเรียกเก็บเงิน มีสินค้าหลายพันรายการสำหรับการกำหนดค่าลูกค้าหลายพันรายการ การจัดการความซับซ้อนนี้เป็นเรื่องที่ยากมาก

เราสร้าง Metronome เพื่อขยายตัวพร้อมกับความซับซ้อนนี้สำหรับธุรกิจขนาดใหญ่มาก คำถามคือว่าคุณสร้างการสรุปที่เรียบง่ายเพื่อให้ลูกค้ามีอำนาจและความยืดหยุ่นเต็มที่ที่ธุรกิจของพวกเขาต้องการเมื่อเติบโตและเติบโตขึ้นได้อย่างไร

สิ่งที่สองคือเรื่องของการบริการหลายบุคลิกภาพ หนึ่งในความผิดหวังที่ Dropbox คือทีมการเรียกเก็บเงินถูกขอให้ทำหลายสิ่งพร้อมๆ กัน พวกเขามีหลายสิ่งที่เกิดขึ้นและถูกดึงไปในทิศทางต่างๆ ในการช่วยเหลือการเงิน การขาย และผลิตภัณฑ์

เราสร้าง Metronome — ทั้งธุรกิจและผลิตภัณฑ์ — เพื่อบริการบุคลิกภาพที่แตกต่างกันหลายคนในครั้งเดียว สิ่งหนึ่งที่เราทำได้ดีที่สุดคือการเป็นหุ้นส่วนภายนอกสำหรับลูกค้าของเรา หากคุณเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการโมเดลภาษาที่มีชื่อเสียง Metronome ไม่เพียงแต่เป็นซอฟต์แวร์เท่านั้น แต่ยังเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านราคา เราจะช่วยเหลือลูกค้าแต่ละรายด้วยวิธีการสัมผัสสูงมาก

สิ่งนี้เป็นหนึ่งในสิ่งที่ผู้คนพบว่าน่าประทับใจมากเมื่อทำงานกับเรา — วิธีการสร้างหุ้นส่วนลึกๆ ที่เราทำ มันไม่ใช่ความสัมพันธ์ระหว่างผู้ขายและลูกค้า แต่เป็นหุ้นส่วนแท้จริง

Metronome กำลังขับเคลื่อนโมเดลธุรกิจของ OpenAI, Anthropic, Databricks และ NVIDIA — ผู้เล่นที่มีอิทธิพลที่สุดใน AI — สิ่งที่พวกเขาทั้งหมดมีร่วมกันคืออะไรที่ทำให้แนวทางของคุณในการเรียกเก็บเงินแบบไดนามิกมีคุณค่า?

มีสองหรือสามสิ่งที่ลูกค้าเหล่านี้มีร่วมกัน

สิ่งแรกคือเมื่อคุณไปถึงขนาดและระดับนั้น ราคาของคุณซับซ้อนมาก คุณมีผลิตภัณฑ์หลายรายการ มีลูกค้าหลายประเภท ความซับซ้อนที่จำเป็น — จำนวน SKU ที่คุณเสนอ การกำหนดราคาและการจัดแพ็คเกจที่แตกต่างกัน — หมายความว่าคุณต้องการระบบที่สร้างขึ้นจากพื้นฐานเพื่อจัดการระดับนั้นของขนาดและความแตกต่างระหว่างลูกค้า

ในเวลาเดียวกัน คุณต้องการให้การสรุปที่คุณสัมผัสเป็นเรื่องง่าย หากคุณเป็นคนปฏิบัติการที่ทำงานกับ Metronome คุณไม่ต้องการคิดถึงความซับซ้อนทั้งหมดทั้งนั้น การสร้างสมดุลระหว่างสองสิ่งนี้ — การให้อำนาจและควบคุมที่ Metronome ให้ไว้โดยไม่ทำให้ผู้ใช้สิ้นเปลือง — เป็นหลักการออกแบบที่สำคัญที่เรามีในการสร้างผลิตภัณฑ์

สิ่งอื่นที่รวมลูกค้าทั้งหมดเข้าด้วยกันคือพวกเขามุ่งเน้นไปที่ลูกค้าเป็นหลัก เราสร้าง Metronome เพื่อให้ข้อมูลทั้งหมดภายในมีให้ลูกค้าได้ตลอดเวลา หากคุณเป็นลูกค้าของ OpenAI คุณสามารถตรวจสอบยอดคงเหลือ ตั้งงบประมาณ และจำกัดอัตราได้ — ทั้งหมดนี้เกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้าบนโมเดลการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน และ Metronome เป็นแพลตฟอร์มหลักที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้

หลายผู้ก่อตั้งให้ความสำคัญกับการสร้างผลิตภัณฑ์หรือนวัตกรรมแบบจำลอง คุณได้โต้แย้งว่าการเรียกเก็บเงินและการเรียกเก็บเงินเป็นส่วนหนึ่งของสแต็กโครงสร้างพื้นฐาน AI แล้ว ทำไมคุณถึงมองว่าการสร้างรายได้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับยุคซอฟต์แวร์ใหม่นี้?

มีสองสามสิ่งที่แตกต่างกันซึ่งทำให้โครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ AI

สิ่งแรกคือการแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้น ยุคซอฟต์แวร์นี้มีการแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้น ในยุคก่อนๆ คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การแยกความแตกต่างของผลิตภัณฑ์เท่านั้น — สิ่งนี้ไม่ทำงานอีกต่อไป

สิ่งที่สองคือในยุคซอฟต์แวร์ทุกยุค บริษัทที่ใหญ่ที่สุดและประสบความสำเร็จที่สุดจับคู่นวัตกรรมผลิตภัณฑ์กับการสร้างแบบจำลองธุรกิจใหม่ๆ เช่น Salesforce — พวกเขาได้สร้าง CRM บนคลาวด์ ซอฟต์แวร์ CRM ไม่ใช่สิ่งใหม่ แต่การนำไปใช้ในคลาวด์เป็นเรื่องใหม่ แต่พวกเขารวมกับการเรียกเก็บเงินแบบสมัครสมาชิกตามที่นั่งที่ขยายตัวตามขนาดของบริษัทของคุณ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมากเมื่อเทียบกับ Siebel ที่มีอยู่เดิมซึ่งเรียกเก็บเงินเป็นค่าธรรมเนียมใหญ่ๆ คุณจะเปลี่ยนจากการจ่าย 1 ล้านเหรียญต่อปีสำหรับ Siebel ไปเป็น 100 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อที่นั่งบน Salesforce — คุณค่าที่แตกต่างกันมากสำหรับลูกค้า

สิ่งเดียวกันนี้กำลังเกิดขึ้นใน AI แต่มีปัจจัยสำคัญอีกอย่างหนึ่ง — AI มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่สูงมาก เมื่อลูกค้าของคุณใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณมากขึ้น มันจะยิ่งมีค่าใช้จ่ายมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณในฐานะผู้ให้บริการต้องการรูปแบบการเรียกเก็บเงินหรือแบบจำลองธุรกิจที่ขยายตัวตามการใช้งานของผลิตภัณฑ์ — ไม่เช่นนั้นคุณจะเสี่ยงต่อการเกิน COGS

สิ่งที่ท้าทายที่สุดทางเทคนิคหรือวัฒนธรรมที่บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญเมื่อเปลี่ยนจากการสมัครสมาชิกแบบคงที่ไปสู่การเรียกเก็บเงินตามการใช้งานหรือผลลัพธ์?

มีการเปลี่ยนแปลงหลักๆ สองหรือสามประการที่เกิดขึ้นเมื่อเปลี่ยนจากการสมัครสมาชิกตามที่นั่งไปสู่การเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน

สิ่งแรกคือคุณกำลังเปลี่ยนจากธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับการจองไปสู่ธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับ NRR ในทางปฏิบัติ หมายความว่าในยุคการสมัครสมาชิกตามที่นั่ง ด้านล่างของคุณไม่ได้เชื่อมโยงกับคุณค่าของลูกค้าเสมอไป คุณอาจลงนามลูกค้าและหากพวกเขาไม่เริ่มใช้งานภายใน 10 เดือน คุณก็ยังได้รับเงิน ในธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับการใช้งาน คุณไม่สามารถรวบรวมรายได้จนกว่าลูกค้าของคุณใช้ผลิตภัณฑ์ของคุณ ซึ่งหมายความว่าความสำเร็จของลูกค้าและหลังการขายมีความสำคัญมาก

สิ่งที่สองคือคนๆ ต่ำกว่าความจริงที่ว่าการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานเป็นธุรกิจที่มีรายได้ไม่แน่นอน ซึ่งหมายความว่าลูกค้ามีความคาดหวังที่สูงขึ้นเกี่ยวกับการมองเห็นการใช้งานของผลิตภัณฑ์ของคุณ พูดได้ว่าพวกเขาต้องการการมองเห็น ความโปร่งใส และการควบคุมงบประมาณ หากคุณไม่ให้เครื่องมือแก่พวกเขาในการทำเช่นนั้น พวกเขาจะไม่พอใจ

สิ่งที่สามคือในธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับการใช้งาน มันจะให้รางวัลกับการสร้าง “การเติบโตแบบวงล้อ” — วงจรเล็กๆ ในผลิตภัณฑ์ของคุณที่ใช้มากขึ้น คุณจะใช้จ่ายมากขึ้น คุณจะใช้มากขึ้น — มันเหมือนกับในเครือข่ายสังคมที่วงจรไวรัลทำงานได้ดีในเครือข่ายสังคมที่ใช้โฆษณาเพราะเมื่อคุณสร้างไวรัลมากขึ้น คุณจะแสดงโฆษณามากขึ้น คุณจะแสดงโฆษณามากขึ้น คุณจะทำเงินได้มากขึ้น

สิ่งเดียวกันนี้ใช้ได้กับการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน มันไม่ค่อยเป็นเรื่องใหญ่ในธุรกิจ B2B SaaS นอกเหนือจากกรณีเช่น Dropbox ที่วงจรไวรัลมีความสำคัญต่อการกระจายสินค้า แต่โดยทั่วไปแล้ว การสร้างไวรัลถูกจำกัดในธุรกิจที่ใช้โฆษณา ฉันคิดว่าการเติบโตของการเติบโตเป็นวิชาการ — ซึ่งถูกบุกเบิกโดย Facebook — จะเกิดขึ้นพร้อมกับการเติบโตของ AI

เอกสารขาวที่เพิ่งเผยแพร่ของ Metronome เกี่ยวกับ “โมเดลการดำเนินงานการสร้างรายได้” อธิบายว่าบริษัทต่างๆ สามารถจัดแนวระบบรายได้กับคุณค่าของลูกค้าจริงได้อย่างไร โมเดลนี้เปลี่ยนแปลงวิธีคิดของสตาร์ทอัพ AI ในการขยายตัวได้อย่างไร?

มันกลับไปที่สิ่งที่ฉันพูดถึงเกี่ยวกับวงจรไวรัล เมื่อบริษัท AI เหล่านี้พบว่าผลิตภัณฑ์เข้ากันได้ดี รายได้สามารถเติบโตได้อย่างรวดเร็วมาก คุณจะเห็นไวรัลที่เคยพบในเครือข่ายสังคม แต่ตอนนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมและสร้างรายได้โดยตรง

สิ่งนี้อธิบายได้ว่าทำไมบริษัทอย่าง Cursor จึงสามารถเติบโตจากศูนย์เป็น 1 พันล้านดอลลาร์ในรายได้ประจำปีในเวลาเพียงสองปี พวกเขาสามารถจับคู่ราคาและคุณค่าได้สำเร็จ ซึ่งเป็นการปลดล็อกที่มีพลังมากสำหรับธุรกิจ

ด้วย OpenAI และ Anthropic ทั้งเป็นลูกค้าและนักลงทุน คุณสร้างสมดุลระหว่างการทำงานร่วมกันกับความเป็นอิสระในการกำหนดอนาคตของโครงสร้างพื้นฐานธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร?

เรามองเห็นความสัมพันธ์เหล่านี้เป็นหุ้นส่วนในการแก้ปัญหาที่แท้จริงที่แนวหน้าของ AI OpenAI และ Anthropic กำลังกำหนดรุ่นต่อไปของซอฟต์แวร์ และเรากำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เปลี่ยนนวัตกรรมให้เป็นแบบจำลองธุรกิจที่ยั่งยืน

ในเวลาเดียวกัน ภารกิจของเรามีความกว้างกว่า AI Labs Metronome ถูกสร้างขึ้นเพื่อช่วยให้บริษัททุกแห่งที่ต้องการทันสมัยในการสร้างรายได้ รวมถึงสตาร์ทอัพ AI และบริษัท SaaS ที่เพิ่มการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานเข้าไปในผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ เรามุ่งเน้นไปที่การเป็นผู้นำในด้านโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้ ไม่ใช่แค่เครื่องมือการเรียกเก็บเงินสำหรับเซกเตอร์หนึ่ง

AI มีอิทธิพลต่อแพลตฟอร์มของ Metronome อย่างไร — คุณใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการเพิ่มความแม่นยำในการเรียกเก็บเงิน การตรวจจับอาการผิดปกติ หรือการคาดการณ์แนวโน้มการใช้งาน?

เราสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงการตรวจจับอาการผิดปกติ การคาดการณ์การใช้งาน และการรับรู้รูปแบบ — แต่เราต้องระมัดระวังในการใช้งาน การเรียกเก็บเงินต้องการความแม่นยำ ดังนั้น AI ต้องปรับปรุงความแม่นยำ ไม่ใช่การทำให้ความซับซ้อนมากขึ้น

ในระยะยาว เราเห็น AI ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเปลี่ยนข้อมูลการสร้างรายได้ให้เป็นข้อมูลเชิงกลยุทธ์ — เข้าใจคุณลักษณะที่ขับเคลื่อนคุณค่า ระบุระดับราคาที่เหมาะสม และแสดงโอกาสในการสร้างรายได้ในแบบเรียลไทม์ นั่นคือที่ที่โครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้กลายเป็นเครื่องยนต์เติบโตที่แท้จริง

Metronome ได้กลายเป็นกระดูกสันหลังของการสร้างรายได้ตามผลลัพธ์ คุณคิดว่าเรากำลังเข้าสู่โลกที่ทุกบริษัทซอฟต์แวร์กลายเป็นธุรกิจข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือไม่?

ทฤษฎีของฉันคือ AI จะเปลี่ยนแปลงทุกด้านของซอฟต์แวร์และธุรกิจ คุณสามารถเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งแรกในธุรกิจซอฟต์แวร์ — นักพัฒนาซอฟต์แวร์ถูกเปลี่ยนแปลงโดย AI ผู้เขียนถูกเปลี่ยนแปลงโดย AI

ฉันคิดว่ามันเป็นเพียงเรื่องของเวลาเท่านั้นก่อนที่ธุรกิจอื่นๆ จะได้รับอิทธิพลจาก AI สิ่งเหล่านี้รวมถึงส่วนที่อ่อนแอกว่าของธุรกิจ เช่น ส่วนที่เกี่ยวข้องกับกฎหมายและอื่นๆ ฉันคิดว่ามันชัดเจนว่าเมื่อเวลาผ่านไป มีงานมากขึ้นและมากขึ้นที่จะอยู่ภายใต้อิทธิพลของ AI — และด้วยเหตุนี้จึงอยู่ภายใต้รูปแบบธุรกิจที่ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์และการใช้งาน

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Metronome เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม