Scott Woody, Metronome’un CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Scott Woody, Metronome’un CEO’su ve Kurucu Ortağı, kariyerini teknik derinlik ile pratik etkiyi birleştiren ürünler oluşturarak geçirdi. Metronome’u kurmadan önce, Dropbox’ta mühendislikten mühendislik direktörlüğüne kadar çeşitli liderlik rollerinde bulundu ve milyonlarca kullanıcıya hizmet veren temel altyapıyı şekillendirdi ve operasyonları ölçeklendirerek büyüttü. Daha önce, Foundry Hiring adlı bir applicant tracking sistemi kurdu ve profesyonel hayatına D. E. Shaw & Co.’da veri odaklı işe alım stratejileri geliştirerek başladı. Bilimsel modelleme ve büyük ölçekli yazılım mühendisliğinden oluşan çok disiplinli geçmişinin, teknoloji, veri ve iş dönüşümü arasındaki kesişmede Metronome’u liderlik etme yeteneğinin temelini oluşturur.

Metronome, yenilikçi yazılım şirketleri için kullanım tabanlı ve hibrit fiyatlandırma modellerini güçlendirmek üzere tasarlanmış modern bir faturalama altyapısı sağlar. Platform, gerçek zamanlı veri doğruluğu ile sorunsuz ölçme, faturalama ve gelir tanımı sağlar ve finans ve mühendislik ekiplerinin tek bir gerçeklik kaynağı üzerinde anlaşmasını sağlar. Şirketlerin kendi faturalama sistemlerini inşa etmenin karmaşıklığını ortadan kaldırarak, Metronome, OpenAI, Databricks ve Anthropic gibi hızlı büyüyen şirketlerin para kazanma stratejilerini esneklik veya şeffaflık olmadan ölçeklendirmelerine yardımcı olur.

2019’da Metronome’u kurduğunuzda, hangi sorunu çözmeyi amaçladınız ve AI benimsemesinin hızlanmasıyla bu misyon nasıl evrimleşti?

Metronome’u kurduğumuzda, orijinal problem basitti: modern yazılım işleri, fiyatlandırma ve paketleme konusunda çok hızlı hareket etmelidir, ancak faturalama sistemleri bunu takip edemez. Dropbox’ta, bir fiyatlandırma deneyini çalıştırmak istiyorduk ve bunun faturalama sistemine kodlanması altı ay sürüyordu. Faturalama sistemi, temelde yaptığımız her şey için uzun bir sürgü haline geldi.

Para kazanma altyapısı oluşturmaya çalıştık. Metronome, modern yazılım işlerine hız ve esneklik getirmek için inşa edildi – fiyatlandırma ve paketleme değişikliklerini hızlı ve kolay hale getirmek için, mühendislik yoğun projeler haline getirmek yerine.

AI, bu misyonu iki kritik şekilde hızlandırdı. İlk olarak, daha fazla dünyayı kullanım tabanlı hale getiriyor, ki bu bizim temel ekmeğimiz. Ancak daha önemli olarak, AI, hyper-rekabet yaratıyor. Farklı şirketler birbirleriyle sürekli olarak rekabet ediyor ve fiyatlandırma ve paketleme kullanarak birbirlerini ayırmaya çalışıyorlar.

Bu, Metronome’un orijinal olarak inşa edildiği şeyi – fiyatlandırma ve paketleme değişikliklerini gerçekten kolay ve hızlı hale getiren bir şey – artık temel gereksinim haline getiriyor. Eğer bu esneklikten yararlanmazsanız, rakipleriniz yararlanacaktır. Fiyatlandırma ve paketleme, Darwinist rekabetin bir savaş alanı haline geldi, bu da rekabet daha yoğun hale geldikçe Metronome’a olan ihtiyacı artırıyor.

Yeni özellikler gibi koltuk tabanlı krediler ve birleşik faturalama hakkında bize bilgi verebilir misiniz? Bu vizyonun bir parçası olarak nasıl çalışırlar?

Evet, bugün, fiyatlandırma, faturalama ve müşteri deneyimi – temelde AI için para kazanma altyapısının bir sonraki bölümü – konusunda önemli bir genişleme duyurduk.

Merkezinde, koltuk tabanlı krediler yeteneğimiz var, bu da şirketlerin abonelik öngörülebilirliği ile kullanım tabanlı büyümeyi birleştiren hibrit fiyatlandırma modellerini çalıştırmasına olanak tanır. Gördüğümüz şey, 2010’larda kurulan birçok şirketin – Dropbox, Figma, Notion gibi – principalmente koltuk tabanlı bir ücretle para kazanmasıdır. Şirketinizdeki daha fazla kişi ürününüzü kullandıkça, daha fazla ödersiniz. Bu, kolay, öngörülebilir ve işiniz büyüdükçe ölçeklenir.

Ancak bu şirketler şimdi ürünlerine AI yerli özellikler ekliyorlar ve ürünlerinin değerinin koltuklarla ölçeklenmediğini, aslında AI yerli özelliklerinin kullanımıyla ölçeklendiğini fark ediyorlar. Ürünlerinin sağladığı değerle ölçeklenen bir ticari model cầniyorlar. Koltuk tabanlı krediler, bunu yapmak için çok özel bir yol – koltukların faydalarını alırsınız, ancak kullanımın avantajını da elde edersiniz. Bu, dünyanın her yerindeki几乎 her SaaS işinin artık standart modeli haline geliyor.

Vurguladığımız ikinci özellik, AWS, Azure ve GCP marketplaces boyunca birleşik faturalama ve empresa faturalaması için hesap hiyerarşisinin tanıtılmasıdır. Bu, şirketlerin artık tüm gelir hareketlerini – self-serve, empresa ve marketplace – tek bir sistem üzerinden yönetebilmelerini sağlar.

Müşterilerimiz, ödeme seçeneği talep ediyorlar. AI yerli şirketler, tüm coğrafyalara aynı anda gidiyor ve uluslararası ödemeleri incelediğinizde, farklı ödeme raylarının farklı coğrafyalarda daha yüksek kabul oranlarına ve daha düşük ücretlere sahip olduğunu görürsünüz. Müşterilerimizin büyümesi ve olgunlaşmasıyla, farklı coğrafyalarda ödeme seçeneği ve esneklik istediklerini görüyoruz. Bir Avrupa özel ödeme işlemcisini veya ABD özel ödeme işlemcisini kullanmak isteyebilirler. Müşterilerimize, nasıl ödeme aldıklarında ve faturalama yaptıklarında seçim ve esneklik vererek, farklı coğrafyalarda ödeme alma seçenekleri sunuyoruz. Bugün başlattığımız özellik, Metronome’dan doğrudan bir fatura çıkarmak ve tercih ettikleri ödeme işlemcisiyle ödeme almak için ilk adımdır. Zamanla, bu ödeme işlemcisi katmanında उपलब olan seçimleri genişleteceğiz.

Müşteri deneyimi açısından, Cost Preview API, panoda faturalama ve yaşam döngüsü bildirimleri yayınlıyoruz. Modern faturalama, şeffaf ve ürün deneyiminin bir parçası olmalıdır. Bu yetenekler, müşterilere kullanım ve harcama hakkında gerçek zamanlı görünürlük sağlar, sürpriz faturaları ortadan kaldırır ve şeffaflık yoluyla güven oluşturur.

Bu duyurular birlikte, şirketlere üç şey sunan bir para kazanma altyapısı olduğuna inancımızı yansıtıyor: gelir öngörülebilirliği, ekipler arasında görünürlük ve ürününüz değiştikçe fiyatlandırma güvenli bir şekilde evrimleşmesi için kontrol.

Dropbox’ta mühendis ve daha sonra mühendislik direktörü olarak geçirdiğiniz yıllar, Metronome’u inşa etme şeklinizi nasıl etkiledi?

Dropbox’tan Metronome’u inşa etme şeklimizi etkileyen iki ana ders var.

İlki, ölçeklenebilirlikteki esneklik önemlidir. Dropbox, basit “iyi, daha iyi, en iyi” fiyatlandırma ile ünlü oldu – yüzeyde çok basit. Ancak faturalama sisteminin arkasında, binlerce farklı müşteri konfigürasyonu için binlerce farklı SKU vardı. Bu karmaşıklığı yönetmek aslında oldukça zor.

Metronome’u, büyük işletmeler için bu karmaşıklığı ölçeklendirmek üzere inşa ettik. Soru, büyük işletmelerin işlerinin talep ettiği tam güç ve esnekliği sunan basit soyutlamalar nasıl inşa edilebilir?

İkinci ders, birden fazla persona hizmet etmenin önemidir. Dropbox’taki birincil frustrasyon, faturalama ekibinin sürekli olarak aşırı yüklenmesiydi – her zaman farklı yönlerde çekiliyorlardı, finans, satış ve ürün ekiplerine yardım etmeye çalışıyorlardı.

Metronome’u – hem iş hem de ürün – birden fazla farklı persona hizmet etmek üzere inşa ettik. En iyisi, müşterilerimiz için dışsallaştırılmış bir ortak olmak. Eğer büyük dil modeli sağlayıcılarından biriysek, Metronome sadece bir yazılım değil, aynı zamanda bir fiyatlandırma uzmanı olarak hizmet eder. Müşterilerimizi çok yüksek dokunuşlu yollarla bireysel olarak destekleyeceğiz.

İnsanlar Metronome ile çalışırken gerçekten dikkat çeken şey, bizimle ortaklık kurmanın ne kadar derin olduğu.

Metronome, OpenAI, Anthropic, Databricks ve NVIDIA gibi AI’de en etkili oyuncuların iş modellerini güçlendiriyor. Onları ne ortaklaştırıyor ki dinamik faturalandırmaya yaklaşımınız bu kadar değerli hale geldi?

Bu müşterilerin ortaklaşa birkaç şey var.

İlki, bu ölçekte ve büyüklükte olduğunuzda, fiyatlandırmanız sadece karmaşıktır. Çok fazla farklı ürün, çok fazla farklı müşteri türleri vardır. Gerekli karmaşıklık – sunacağınız çok fazla SKU ve farklı fiyatlandırma ve paketleme konfigürasyonları – bunu ele almak üzere inşa edilmiş bir sistem gerektirir.

Aynı zamanda, arayüzlediğiniz soyutlamaların basit olmasını istiyorsunuz. Eğer Metronome ile çalışıyorsanız, tüm bu karmaşıklık hakkında düşünmek istemiyorsunuz. Bu iki şeyi dengelemek – Metronome’un sunduğu güç ve kontrolü sunmak, ancak son kullanıcıyı bunaltmamak – inşa ederken temel bir tasarım ilkesiydi.

Birleştirilen diğer şey, bu müşterilerin hepsi son derece son müşteri merkezli. Metronome’u, içindeki tüm verilerin sürekli olarak son müşterilere açık olacağı şekilde inşa ettik. Eğer OpenAI müşterisiysanız, bakiyenizi kontrol edebilir, bütçeyi ayarlayabilir, kendinizi hız sınırlandırabilirsiniz – tüm bunlar tüketim tabanlı bir fiyatlandırma modeli üzerinde müşteri deneyimiyle ilgilidir ve Metronome, bunu sağlayan temel platformdur.

Çoğu kurucu, ürün veya model yeniliğine odaklanır. Siz ise fiyatlandırma ve faturalamanın artık AI altyapısı yığınının bir parçası olduğuna dair savundunuz. Neden para kazanmayı bu yeni yazılım dönemi için temel olarak görüyorsunuz?

AI altyapısı için para kazanmanın kritik olmasının birkaç farklı nedeni var.

İlki, hyper-rekabet noktasına geri döner. Bu yazılım dönemi çok daha rekabetçi. Geçmişte, yalnızca ürün farklılaşmasına odaklanabilirsiniz – artık bu yeterli değil.

İkincisi, her yazılım döneminde, en büyük ve en başarılı şirketler ürün yeniliğini iş modeli yeniliği ile birleştirdiler. Salesforce’i düşünün – bulut tabanlı bir CRM icat etti. CRM yazılımı yeni değildi, ancak bulutta dağıtmak yeni bir şeydi. Ancak bunu, şirketinizin büyümesiyle ölçeklenen koltuk tabanlı abonelik fiyatlandırması ile birleştirdiler – bu, Siebel gibi yerleşik şirketlere kıyasla çok farklı bir değer önerisiydi.

Aynı şey AI’de đang oluyor. Ancak bir başka önemli faktör daha var: AI çalıştırmak çok pahalı. Müşterileriniz ne kadar çok ürününüzü kullanırsa, o kadar pahalı hale gelir. Bu nedenle, ürününüzün kullanımıyla ölçeklenen bir fiyatlandırma modeli veya iş modeline ihtiyacınız var – yoksa COGS’de aşırı ücretlendirmeye risk edersiniz.

Şirketler, statik aboneliklerden kullanım veya sonuç tabanlı fiyatlandırmaya geçiş yaparken karşılaştıkları en büyük teknik veya kültürel zorluklar nelerdir?

Bu geçişte birkaç büyük değişiklik vardır.

İlki, bir bookings tabanlı işten NRR tabanlı bir işe geçiyorsunuz. Uygulamada, bu, bir koltuk aboneliği döneminde, müşterinizi kaydettiğinizde ve onlar 10 ay sonra faaliyete geçmese bile,仍然 ödenirsiniz demektir. Kullanım tabanlı bir iş modelinde, müşterileriniz ürününüzü kullanana kadar gelir toplayamazsınız, bu da müşteri başarısı ve satış sonrası hizmetlerin çok önemli olduğu anlamına gelir.

İkincisi, insanlar kullanım tabanlı iş modellerinin temel olarak değişken olduğunu küçümsüyorlar, bu da müşterilerin ürününüzü nasıl kullandıklarına dair daha yüksek görünürlük beklentilerine sahip olmaları anlamına gelir. Ben bunu şöyle ifade ediyorum: görünürlük, şeffaflık ve bütçeleri kontrol etme yeteneğine ihtiyaçları vardır. Eğer onlara bu araçları vermezseniz, mutlu müşteriler olmayacaklardır.

Üçüncüsü, bir kullanım tabanlı iş modeli, büyüme için dişlileri oluşturur – ürününüzde küçük döngüler, ne kadar çok kullanırsanız, o kadar çok harcarsınız, o kadar çok kullanmak istersiniz. Bu viral döngüleri oluşturarak, sosyal ağlarda olduğu gibi, reklam tabanlı sosyal ağlarda iyi çalışan viral döngüler gibi, ürününüzü daha fazla kullanmak istersiniz.

Kullanım tabanlı fiyatlandırma da böyledir. Abonelikte değil, ancak Dropbox gibi dağıtım için kritik olan durumlarda, B2B SaaS’te viral döngüler önemli değildir. Ancak büyüme disiplininin yükselişi – Facebook tarafından öncülük edilen – AI’nin yükselişiyle birlikte olacaktır.

Son beyaz kağıdınız, “Para Kazanma İşletme Modeli” hakkında, şirketlerin gelir sistemlerini gerçek müşteri değerleriyle nasıl hizalayabileceğini açıklıyor. Bu model, AI başlangıçlarının büyümesini nasıl değiştiriyor?

Bu, büyüme döngülerine geri döner. AI yerli işler ürün-pazar uyumuna ulaştığında, gelirler çok hızlı ölçeklenebilir. Sosyal medya ağlarında olduğu gibi virallik görürsünüz, ancak şimdi doğrudan para kazanılıyor.

Bu, bir şirketin sıfırdan bir milyar dolarlık yıllık gelire ulaşmasını açıklar – ürün ve değer arasında sonunda bir uyum sağlandığında, bu çok güçlü bir kilittir.

OpenAI ve Anthropic hem müşteriler hem de yatırımcılar olarak, AI tarafından sürülen iş altyapısının geleceğini şekillendirirken, işbirliği ile bağımsızlığı nasıl dengeliyorsunuz?

Bu ilişkileri, gerçek sorunları AI’nin ön saflarında çözmeye dayalı ortaklıklar olarak görüyoruz. OpenAI ve Anthropic, yazılımın bir sonraki neslini tanımlıyor ve biz, bu inovasyonu ölçeklenebilir, sürdürülebilir iş modellerine dönüştüren altyapıyı inşa ediyoruz.

Aynı zamanda, misyonumuz AI laboratuvarlarının ötesine geçer. Metronome, modernleştirmeleri gereken para kazanma yöntemine ihtiyacı olan her şirkete hizmet vermek üzere inşa edilmiştir – AI yerli başlangıçlar ve mevcut ürünlerine kullanım tabanlı fiyatlandırması ekleyen SaaS şirketleri dahil. Monetization altyapısında kategori lideri olmakla ilgileniyoruz, sadece bir segment için bir faturalama aracı değil.

AI itself, Metronome’un kendi platformunu nasıl etkiliyor – faturalama doğruluğunu optimize etmek, anormallikleri tespit etmek veya kullanım eğilimlerini öngörlemek için makine öğrenimini kullanıyor musunuz?

Anormallik tespiti, kullanım tahmini ve model tanıma için makine öğrenimini kullanıyoruz, ancak bunu nerede uyguladığımız konusunda bilinçliyiz. Faturalama, kesinlik gerektirir, bu nedenle AI, soyutlama getirmek yerine doğruluğu geliştirmelidir.

Uzun vadeli olarak, para kazanma verilerini stratejik zeka haline getirmeye AI’nin nasıl yardımcı olabileceğini görüyoruz – hangi özelliklerin değeri sürdüreceğini anlamak, optimal fiyatlandırma eşiğini belirlemek ve gelir fırsatlarını gerçek zamanlı olarak ortaya çıkarmak. Bu, para kazanma altyapısının gerçek bir büyüme motoru haline geldiği yer.

Metronome, sonuç tabanlı para kazanma için bir omurga haline geldi. Her yazılım şirketinin temelde bir AI tarafından sürülen veri şirketi haline geldiğini düşünüyor musunuz?

Temel teorim, AI’nin yazılımı ve işleri her yönüyle bozacağıdır. Yazılım geliştiricilerin AI tarafından tamamen bozulduğunu, yazarların AI tarafından tamamen bozulduğunu görebilirsiniz.

Sanırım AI’nin daha fazla işin altına gireceği sadece bir zaman meselesidir. İlk bozulmaları, işin daha kolay bozulan kısımlarında görüyoruz, ancak hukuk ve diğer alanlar gibi şeyler takip edecek. AI’nin, daha fazla işin AI’nin etkisine ve kullanım tabanlı, sonuç tabanlı iş modellerine girerek zamanla daha fazla işin altına gireceğine inanıyorum.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Metronome‘u ziyaret edebilir.