Phỏng vấn
Scott Woody, CEO và Đồng sáng lập của Metronome – Loạt phỏng vấn
Scott Woody, CEO và Đồng sáng lập của Metronome, đã dành sự nghiệp của mình để xây dựng các sản phẩm kết nối độ sâu kỹ thuật với tác động thực tế. Trước khi ra mắt Metronome, anh đã giữ các vị trí lãnh đạo quan trọng tại Dropbox, nơi anh đã tiến bộ từ kỹ sư đến Giám đốc Kỹ thuật, định hình cơ sở hạ tầng cốt lõi và mở rộng hoạt động trên hàng triệu người dùng. Trước đó, anh đã đồng sáng lập Foundry Hiring, một hệ thống theo dõi ứng viên trực quan, và bắt đầu hành trình chuyên nghiệp của mình tại D. E. Shaw & Co., nơi anh tiên phong trong các chiến lược tuyển dụng dựa trên dữ liệu. Bối cảnh đa ngành của anh – từ mô hình khoa học đến kỹ thuật phần mềm quy mô lớn – là nền tảng cho khả năng lãnh đạo Metronome tại giao điểm của công nghệ, dữ liệu và chuyển đổi kinh doanh.
Metronome cung cấp một cơ sở hạ tầng hóa đơn hiện đại được thiết kế để cung cấp năng lực định giá dựa trên sử dụng và mô hình định giá hỗn hợp cho các công ty phần mềm sáng tạo. Nền tảng này cho phép đo lường, hóa đơn và công nhận doanh thu một cách liền mạch với độ chính xác dữ liệu thời gian thực, cho phép các đội tài chính và kỹ thuật đồng bộ hóa trên một nguồn thông tin duy nhất. Bằng cách loại bỏ sự phức tạp của việc xây dựng hệ thống hóa đơn nội bộ, Metronome giúp các công ty phát triển nhanh như OpenAI, Databricks và Anthropic mở rộng chiến lược kiếm tiền mà không phải hy sinh tính linh hoạt hoặc minh bạch.
Bạn đã đồng sáng lập Metronome vào năm 2019 – vấn đề mà bạn ban đầu muốn giải quyết là gì, và sứ mệnh đó đã thay đổi như thế nào khi việc áp dụng AI được tăng tốc?
Khi chúng tôi bắt đầu Metronome, vấn đề ban đầu rất đơn giản: các doanh nghiệp phần mềm hiện đại cần di chuyển rất nhanh về giá cả và đóng gói, nhưng hệ thống hóa đơn của họ không thể theo kịp. Tại Dropbox, chúng tôi muốn chạy một thí nghiệm về giá cả và nó sẽ mất sáu tháng chỉ để mã hóa nó vào hệ thống hóa đơn. Hệ thống hóa đơn đã trở thành một yếu tố quan trọng cho hầu như mọi thứ chúng tôi làm trong kinh doanh đó.
Chúng tôi đã thiết lập để xây dựng cơ sở hạ tầng kiếm tiền. Metronome được xây dựng để mang lại tốc độ và sự linh hoạt cho các doanh nghiệp phần mềm hiện đại – để làm cho việc thay đổi giá cả và đóng gói nhanh chóng và dễ dàng thay vì các dự án nặng về kỹ thuật.
AI đã tăng tốc cho sứ mệnh này theo hai cách quan trọng. Đầu tiên, nó đang làm cho nhiều thế giới trở nên dựa trên việc sử dụng, điều này là bánh mì và bơ cốt lõi của chúng tôi. Nhưng quan trọng hơn, AI đã tạo ra sự cạnh tranh siêu cấp. Các công ty khác nhau liên tục cạnh tranh với nhau và cố gắng sử dụng giá cả và đóng gói như một cách để phân biệt.
Điều đó có nghĩa là phần mềm mà chúng tôi ban đầu xây dựng – thứ gì đó làm cho việc thay đổi giá cả và đóng gói trở nên dễ dàng và nhanh chóng – bây giờ là những gì cơ bản. Nếu bạn không tận dụng sự linh hoạt đó, đối thủ cạnh tranh của bạn sẽ. Giá cả và đóng gói đã trở thành một chiến trường cạnh tranh Darwin, điều đó có nghĩa là nhu cầu về Metronome tăng lên khi cạnh tranh trở nên gay gắt hơn.
Bạn vừa công bố các khả năng mới như tín dụng dựa trên chỗ ngồi và hóa đơn thống nhất. Những tính năng này phù hợp với tầm nhìn đó như thế nào?
Vâng, hôm nay chúng tôi đã công bố một sự mở rộng lớn về giá cả, hóa đơn và trải nghiệm khách hàng – thực sự là chương mới của cơ sở hạ tầng kiếm tiền cho AI.
Ở trung tâm là khả năng tín dụng dựa trên chỗ ngồi mới của chúng tôi, cho phép các công ty chạy các mô hình định giá hỗn hợp kết hợp giữa sự dự đoán của đăng ký với sự tăng trưởng dựa trên sử dụng. Điều chúng tôi đang thấy là nhiều công ty được tạo ra trong những năm 2010 – nghĩ về Dropbox, Figma, Notion – chủ yếu kiếm tiền dựa trên phí dựa trên chỗ ngồi. Số người trong công ty của bạn sử dụng sản phẩm, bạn sẽ trả nhiều hơn. Điều này rất tuyệt – nó dễ dàng, dự đoán và tăng trưởng khi kinh doanh của bạn phát triển.
Nhưng những công ty này hiện đang thêm các tính năng bản địa AI vào sản phẩm của họ và họ đang nhận ra rằng giá trị của sản phẩm của họ không tăng trưởng với chỗ ngồi nữa. Nó thực sự tăng trưởng với việc sử dụng các tính năng bản địa AI. Họ cần một mô hình thương mại tăng trưởng với giá trị mà sản phẩm của họ cung cấp. Tín dụng dựa trên chỗ ngồi là một cách rất cụ thể để làm điều này – bạn nhận được lợi ích của chỗ ngồi với sự tăng trưởng của việc sử dụng. Điều này đang trở thành mô hình de rigeur cho hầu như mọi doanh nghiệp SaaS trên thế giới.
Tính năng thứ hai chúng tôi đang nhấn mạnh là hóa đơn thống nhất trên các thị trường AWS, Azure và GCP, và giới thiệu phân cấp tài khoản cho hóa đơn doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là các công ty hiện có thể quản lý mọi chuyển động doanh thu – tự phục vụ, doanh nghiệp và thị trường – thông qua một hệ thống thay vì các công cụ không kết nối riêng biệt.
Điều mà khách hàng của chúng tôi đang yêu cầu là tùy chọn thanh toán. Những công ty bản địa AI này có xu hướng đi đến tất cả các địa lý cùng một lúc, và nếu bạn nghiên cứu các khoản thanh toán – đặc biệt là các khoản thanh toán quốc tế – bạn sẽ tìm thấy các đường ray thanh toán khác nhau có tỷ lệ chấp nhận cao hơn và phí thấp hơn trong các địa lý khác nhau. Khi cơ sở khách hàng của chúng tôi phát triển và trưởng thành, họ đang tìm kiếm tùy chọn thanh toán trong các địa lý khác nhau. Họ có thể muốn sử dụng một bộ xử lý thanh toán cụ thể cho châu Âu hoặc bộ xử lý thanh toán cụ thể cho Mỹ. Bằng cách cho phép khách hàng của chúng tôi có sự lựa chọn và linh hoạt trong cách họ nhận thanh toán và thực hiện hóa đơn, chúng tôi cung cấp cho họ nhiều lựa chọn hơn để nhận thanh toán trong các địa lý khác nhau. Tính năng chúng tôi đang ra mắt hôm nay chỉ là bước đầu tiên trong hành trình đó – khả năng phát hành hóa đơn trực tiếp từ Metronome và nhận thanh toán với bộ xử lý thanh toán của sự lựa chọn của bạn. Theo thời gian, chúng tôi sẽ mở rộng các lựa chọn có sẵn trong lớp bộ xử lý thanh toán đó.
Về phía trải nghiệm khách hàng, chúng tôi đang phát hành API Xem trước Chi phí, hóa đơn trong bảng điều khiển và thông báo chu kỳ sống. Hóa đơn hiện đại nên minh bạch và là một phần của trải nghiệm sản phẩm. Những khả năng này cung cấp cho khách hàng cái nhìn thực tế về việc sử dụng và chi tiêu, loại bỏ hóa đơn bất ngờ và xây dựng niềm tin thông qua minh bạch.
Cùng nhau, những thông báo này phản ánh niềm tin của chúng tôi rằng cơ sở hạ tầng kiếm tiền phải cung cấp cho các công ty ba điều: dự đoán trong doanh thu, khả năng hiển thị trên các đội và kiểm soát để phát triển giá an toàn khi sản phẩm của họ thay đổi.
Trước Metronome, bạn đã dành một số năm làm kỹ sư và sau đó là Giám đốc Kỹ thuật tại Dropbox. Những bài học từ việc mở rộng một nền tảng SaaS toàn cầu đã thông báo cho bạn cách tiếp cận xây dựng Metronome như thế nào?
Có hai bài học chính từ Dropbox đã định hình cách chúng tôi xây dựng Metronome.
Đầu tiên là tầm quan trọng của sự linh hoạt khi mở rộng quy mô. Dropbox nổi tiếng với việc có giá cả “tốt, tốt hơn, tốt nhất” đơn giản – rất đơn giản trên bề mặt. Nhưng đằng sau những cảnh, bên trong hệ thống hóa đơn, có hàng nghìn SKU khác nhau cho hàng nghìn cấu hình khách hàng khác nhau. Quản lý sự phức tạp đó thực sự khá khó.
Chúng tôi đã xây dựng Metronome để mở rộng quy mô với sự phức tạp đó cho các doanh nghiệp rất lớn. Câu hỏi trở thành: làm thế nào bạn xây dựng các trừu tượng đơn giản cung cấp cho khách hàng toàn bộ quyền lực và sự linh hoạt mà doanh nghiệp của họ yêu cầu khi họ phát triển và trưởng thành?
Bài học thứ hai là về việc phục vụ nhiều nhân vật. Một trong những sự thất vọng chính tại Dropbox là nhóm hóa đơn luôn bị quá tải – họ có một nghìn thứ đang xảy ra, luôn bị kéo theo nhiều hướng khác nhau khi cố gắng giúp tài chính, bán hàng và sản phẩm cùng một lúc.
Chúng tôi đã xây dựng Metronome – cả doanh nghiệp và sản phẩm – để phục vụ nhiều nhân vật khác nhau cùng một lúc. Một điều chúng tôi giỏi nhất là trở thành một đối tác bên ngoài cho khách hàng của chúng tôi. Nếu bạn là một trong những nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn, Metronome phục vụ không chỉ là phần mềm, mà còn là một chuyên gia về giá. Chúng tôi sẽ hỗ trợ cá nhân cho khách hàng theo những cách rất cao.
Đó là một trong những điều mà mọi người tìm thấy thực sự đáng chú ý khi làm việc với chúng tôi – mức độ sâu sắc của mối quan hệ đối tác mà chúng tôi hình thành. Nó ít hơn một mối quan hệ nhà cung cấp – khách hàng và nhiều hơn một mối quan hệ đối tác thực sự.
Metronome đang cung cấp các mô hình kinh doanh của OpenAI, Anthropic, Databricks và NVIDIA – một số người chơi có ảnh hưởng nhất trong AI. Những gì họ có chung mà làm cho cách tiếp cận của bạn với hóa đơn động trở nên có giá trị?
Có hai hoặc ba điều cụ thể mà khách hàng của chúng tôi có chung.
Đầu tiên, khi bạn đạt đến quy mô và kích thước đó, giá của bạn chỉ phức tạp. Bạn có rất nhiều sản phẩm khác nhau, rất nhiều hương vị khách hàng khác nhau. Sự phức tạp cần thiết – số lượng SKU lớn mà bạn cung cấp, các cấu hình giá và đóng gói khác nhau – có nghĩa là bạn cần một hệ thống được xây dựng từ đầu để xử lý mức độ quy mô và sự khác biệt đó giữa khách hàng.
Đồng thời, bạn muốn các trừu tượng mà bạn giao tiếp với chúng trở nên đơn giản. Nếu bạn là một người vận hành làm việc với Metronome, bạn không muốn nghĩ về tất cả sự phức tạp đó mọi lúc. Cân bằng giữa hai điều đó – cung cấp cho bạn quyền lực và kiểm soát mà Metronome cung cấp mà không làm cho người dùng cuối cùng bị choáng ngợp – đó là một nguyên tắc thiết kế chính mà chúng tôi đã có khi xây dựng sản phẩm.
Điều khác mà thống nhất tất cả khách hàng của chúng tôi là họ cực kỳ tập trung vào khách hàng cuối cùng. Chúng tôi đã xây dựng Metronome để làm cho tất cả dữ liệu bên trong nó liên tục có sẵn cho khách hàng cuối cùng của họ. Nếu bạn là khách hàng của OpenAI, bạn có thể kiểm tra số dư của mình, đặt ngân sách, giới hạn tỷ lệ của mình – tất cả những điều đó đều về trải nghiệm khách hàng trên một mô hình định giá dựa trên tiêu thụ, và Metronome là nền tảng chính cho phép điều đó.
Nhiều người sáng lập tập trung vào đổi mới sản phẩm hoặc mô hình. Bạn đã lập luận rằng giá cả và hóa đơn hiện là một phần của ngăn xếp cơ sở hạ tầng AI. Tại sao bạn lại coi việc kiếm tiền là nền tảng cho kỷ nguyên phần mềm mới này?
Có một số lý do khác nhau tại sao việc kiếm tiền lại rất quan trọng đối với cơ sở hạ tầng AI.
Đầu tiên, nó quay trở lại điểm cạnh tranh siêu cấp. Kỷ nguyên phần mềm này chỉ cạnh tranh nhiều hơn. Trong các kỷ nguyên trước, bạn có thể tập trung hoàn toàn vào sự khác biệt về sản phẩm – điều đó thực sự không hoạt động nữa.
Thứ hai, trong mỗi kỷ nguyên của phần mềm, các công ty lớn nhất và thành công nhất đã kết hợp đổi mới sản phẩm với đổi mới mô hình kinh doanh. Hãy nghĩ về Salesforce – họ đã phát minh ra một CRM dựa trên đám mây. Phần mềm CRM không mới, nhưng triển khai nó trên đám mây thì mới. Nhưng họ đã kết hợp nó với giá cả đăng ký dựa trên chỗ ngồi mà tăng trưởng khi công ty của bạn phát triển, điều đó đã gây ra sự gián đoạn lớn so với người đi trước là Siebel, người đã tính phí một khoản phí phẳng lớn. Bạn sẽ đi từ việc chi một triệu đô la mỗi năm cho Siebel sang 100 đô la mỗi tháng cho mỗi chỗ ngồi trong Salesforce – một đề xuất giá trị hoàn toàn khác cho khách hàng.
Điều tương tự đang xảy ra trong AI. Nhưng có một yếu tố quan trọng khác: AI cực kỳ tốn kém để chạy. Khi khách hàng của bạn sử dụng sản phẩm của bạn nhiều hơn, nó sẽ trở nên đắt hơn. Điều đó có nghĩa là bạn, với tư cách là nhà cung cấp, cần một mô hình định giá hoặc kinh doanh tăng trưởng với việc sử dụng sản phẩm – nếu không, bạn sẽ có nguy cơ bị đánh giá quá cao về COGS.
Những thách thức kỹ thuật hoặc văn hóa lớn nhất mà các công ty phải đối mặt khi chuyển từ đăng ký tĩnh sang định giá dựa trên sử dụng hoặc kết quả là gì?
Có hai hoặc ba thay đổi chính khi chuyển từ đăng ký dựa trên chỗ ngồi sang dựa trên sử dụng.
Đầu tiên, bạn đang chuyển từ một doanh nghiệp dựa trên đặt hàng sang một doanh nghiệp dựa trên NRR. Trong thực tế, điều này có nghĩa là trong kỷ nguyên đăng ký dựa trên chỗ ngồi, dòng dưới cùng của bạn không phải lúc nào cũng gắn liền với giá trị khách hàng – bạn có thể đăng ký họ và nếu họ không đi trực tiếp trong 10 tháng, bạn vẫn sẽ được trả. Trong một doanh nghiệp dựa trên sử dụng, bạn không thể thu được doanh thu cho đến khi khách hàng của bạn sử dụng sản phẩm của bạn, điều đó có nghĩa là thành công của khách hàng và bán hàng sau là siêu quan trọng.
Thứ hai, mọi người đánh giá thấp rằng các mô hình kinh doanh dựa trên sử dụng cơ bản là biến đổi, điều đó có nghĩa là khách hàng có kỳ vọng cao hơn về khả năng hiển thị vào việc họ sử dụng sản phẩm của bạn. Cách tôi thích đặt nó là: họ cần khả năng hiển thị, minh bạch và kiểm soát ngân sách của họ. Nếu bạn không cung cấp cho họ các công cụ để làm điều đó, họ sẽ không phải là khách hàng hạnh phúc.
Thứ ba, trong một doanh nghiệp dựa trên sử dụng, nó thực sự thưởng cho việc xây dựng những gì tôi nghĩ là các vòng tăng trưởng – các vòng lặp nhỏ trong sản phẩm của bạn nơi bạn sử dụng nhiều hơn, bạn chi tiêu nhiều hơn, bạn muốn sử dụng nhiều hơn. Bằng cách tạo ra những vòng lặp virus này, nó giống như trong các mạng xã hội, nơi các vòng lặp virus hoạt động rất tốt trong các mạng xã hội dựa trên quảng cáo vì bạn xây dựng sự lan truyền vào sản phẩm của mình, bạn hiển thị nhiều hàng tồn kho quảng cáo hơn, bạn kiếm được nhiều tiền hơn.
Điều tương tự cũng đúng trong định giá dựa trên sử dụng. Nó không thực sự đúng trong đăng ký, đó là lý do tại sao các vòng lặp virus trong B2B SaaS chưa phải là một điều lớn, ngoại trừ trong các trường hợp như Dropbox nơi các vòng lặp virus đó rất quan trọng cho phân phối. Nhưng phần lớn, sự lan truyền đã bị giới hạn trong các doanh nghiệp dựa trên quảng cáo. Tôi thực sự nghĩ rằng sự gia tăng của sự tăng trưởng như một kỷ luật – được tiên phong bởi Facebook – sẽ trùng với sự gia tăng của AI.
Bài viết trắng gần đây của bạn về “Mô hình vận hành kiếm tiền” phác thảo cách các công ty có thể căn chỉnh các hệ thống doanh thu với giá trị khách hàng thực sự. Mô hình này thay đổi cách các công ty khởi nghiệp AI nghĩ về việc mở rộng quy mô như thế nào?
Điều đó quay trở lại những gì tôi đã nói về các vòng lặp virus. Khi những doanh nghiệp bản địa AI này tìm thấy sự phù hợp về sản phẩm và thị trường, doanh thu có thể tăng trưởng cực kỳ nhanh. Bạn thấy sự lan truyền mà trước đây tồn tại trong các mạng xã hội, nhưng bây giờ nó được trực tiếp kiếm tiền.
Điều đó giải thích nguyên nhân tại sao một công ty như Cursor có thể đi từ không đến một tỷ đô la doanh thu hàng năm trong hai năm. Họ đã cuối cùng căn chỉnh giá và giá trị, điều đó là một sự mở khóa quyền lực thực sự cho các doanh nghiệp.
Với OpenAI và Anthropic là cả khách hàng và nhà đầu tư, bạn cân bằng sự hợp tác với sự độc lập trong việc định hình tương lai của cơ sở hạ tầng kinh doanh được thúc đẩy bởi AI như thế nào?
Chúng tôi xem những mối quan hệ này là các đối tác có nguồn gốc từ việc giải quyết các vấn đề thực sự ở tiền tuyến của AI. OpenAI và Anthropic đang định nghĩa thế hệ phần mềm tiếp theo, và chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng biến đổi đổi mới thành các mô hình kinh doanh bền vững và có thể mở rộng.
Đồng thời, sứ mệnh của chúng tôi rộng hơn AI lab. Metronome được xây dựng để phục vụ mọi công ty cần hiện đại hóa cách họ kiếm tiền, bao gồm cả các công ty khởi nghiệp bản địa AI và các công ty SaaS thêm định giá dựa trên sử dụng vào các sản phẩm đã thành lập. Chúng tôi tập trung vào việc trở thành người lãnh đạo trong cơ sở hạ tầng kiếm tiền, không chỉ là một công cụ hóa đơn cho một phân khúc.
AI tự nó ảnh hưởng đến nền tảng Metronome như thế nào – bạn có sử dụng học máy để tối ưu hóa độ chính xác của hóa đơn, phát hiện các bất thường hoặc dự đoán xu hướng sử dụng không?
Chúng tôi sử dụng học máy để cải thiện việc phát hiện các bất thường, dự báo sử dụng và nhận dạng mẫu – nhưng chúng tôi có chủ ý về nơi chúng tôi áp dụng nó. Hóa đơn đòi hỏi sự chính xác, vì vậy AI phải tăng cường độ chính xác, không giới thiệu sự trừu tượng.
Dài hạn, chúng tôi thấy AI giúp các công ty chuyển đổi dữ liệu kiếm tiền thành thông tin chiến lược – hiểu các tính năng nào thúc đẩy giá trị, xác định các ngưỡng giá tối ưu và hiển thị các cơ hội doanh thu trong thời gian thực. Đó là nơi cơ sở hạ tầng kiếm tiền trở thành một động cơ tăng trưởng thực sự.
Metronome đã trở thành một xương sống cho việc kiếm tiền dựa trên kết quả. Bạn có nghĩ rằng chúng ta đang tiến tới một thế giới nơi mọi công ty phần mềm đều trở thành, về bản chất, một doanh nghiệp dữ liệu được thúc đẩy bởi AI không?
Lý thuyết cơ bản của tôi là AI sẽ gián đoạn mọi khía cạnh của phần mềm và kinh doanh. Bạn có thể thấy những gián đoạn ban đầu trong các doanh nghiệp phần mềm – các nhà phát triển phần mềm hoàn toàn bị gián đoạn bởi AI, các nhà văn bị gián đoạn hoàn toàn bởi AI.
Tôi nghĩ rằng chỉ là vấn đề thời gian trước khi nhiều doanh nghiệp hơn trở nên bị ảnh hưởng bởi AI. Chúng tôi đang thấy những giai đoạn đầu với những phần kinh doanh dễ bị gián đoạn nhất, nhưng những thứ như pháp lý và các lĩnh vực khác sẽ theo sau. Tôi nghĩ rằng điều đó rõ ràng là theo thời gian, ngày càng nhiều công việc sẽ bị ảnh hưởng bởi AI – và do đó, dưới các mô hình kinh doanh dựa trên kết quả, dựa trên sử dụng.
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Metronome.
