DigitalRoute 首席技术官 Demed L’Her – 采访系列

Demed L’Her 是 DigitalRoute 的首席技术官，也是一位具有丰富企业软件战略经验的软件高管。他将学术背景与领导和技术的实用方法相结合。

DigitalRoute 提供一套专门设计用于将原始使用数据转换为可计费项目的产品。DigitalRoute Usage Engine™使公司能够采用基于使用的商业模式。超过 400 家公司使用该平台进行基于使用的货币化、报价到现金自动化、财务系统整合和电信调解。该平台帮助企业从使用数据中提取价值以简化其运营。

如何利用 AI 和机器学习来提高从订阅使用数据中获得的价值？

分析使用数据是探索 AI 和机器学习的绝佳机会。使用数据集很大，由许多小的增量数据点组成，只有在聚合后才有意义。我们的核心业务是确保使用数据为分析做好准备，使其成为高质量和多样化的数据。老实说，使用传统的数据分析方法来分析使用数据就像大海捞针。

最终，使用数据非常有价值。使用数据和收入之间有明确的联系，因为任何使用都可能转化为计费事件。但这也意味着任何未处理的使用都可能导致收入泄漏，即公司提供服务但客户不被计费。由于这个挑战，我们使用机器学习来识别使用模式中的异常以识别收入泄漏。我们可以预测可能在月末计费周期、应收账款天数（DSO）和预测使用情况以帮助公司根据未来计费。

您在不同公司（包括 Oracle (ORCL ) 和 SAP）的多样化经验如何影响您在 DigitalRoute 的方法？

当我离开 TIBCO，一家消息和集成的先驱者，加入 Oracle 时，业务正在从数据库公司转变为应用程序供应商，通过重大并购行动。这对我来说是一次非常启发性的经历。我意识到技术在购买决策过程中并不重要。业务效益和应用程序驱动了技术选择，而不是相反。

这种经验是我一直以来所坚持的，并且在我的 DigitalRoute 之旅中至关重要。我们努力在市场上拥有最好的技术来处理使用数据，但我们知道技术并不是人们购买的东西。业务领导者购买业务价值。他们购买易用性；他们购买安心。将尖端技术转化为这些价值是我们在 DigitalRoute 的驱动力。我们致力于解决业务问题。

您也曾在许多不同国家工作。这种经历是否对您目前在 DigitalRoute 的工作有所帮助？

绝对如此。DigitalRoute 在全球拥有九个办事处，我们有全球客户。在过去的几年中，我们大幅度多元化了我们的员工队伍，以反映我们的客户和我们需要的才能的全球性质。今天我们的工程团队遍布三个大陆，包括数十个国家。我已经学会了，您不能简单地将这些角色和他们的才能聚集在一个房间里，并期望一切顺利。企业必须融合技能、期望和工作方式。我发现，在亚洲、欧洲和硅谷工作帮助我做到了这一点。

您实施了哪些关键战略来推动 DigitalRoute 从电信专家转变为多垂直 SaaS 公司？

实现这一转变的首要变化发生在产品管理团队中。电信公司往往非常庞大和苛刻。向电信公司销售的供应商反过来变得非常灵活和对客户需求做出反应，他们的产品路线图主要是为了解决正在进行的项目的需求。相比之下，跨多个垂直领域扩展的关键是要预测和开发基于市场趋势和共同痛点的产品愿景——并预测他们的需求。这听起来像是一种修辞，但在实践中，这是一个非常困难的平衡练习，需要大量的纪律。你需要分配出交付“共同需求”的资源。并且在这些功能被交付之前，会有摩擦和对为什么我们在战术需求上花费资源而不是在愿景上花费资源的质疑。然后你交付并意识到你的努力带来了更大的回报和好处——对每个人来说都是如此！

您在订阅经济中看到的主要趋势是什么，特别是在数据使用和货币化方面？

固定费率的“所有你能吃的”订阅模式一直是增长的强大引擎。但是，它也正在达到其极限，证明自己是一种过于粗糙的工具。消费者和企业都正在遭受“订阅疲劳”。这是因为许多服务被提供为订阅，无论使用频率如何。结果是，每个财务团队都有一个减少或整合这些订阅的议程。

在定价中加入使用组件，无论是通过基于使用的定价还是混合定价（涉及将固定费率订阅与基于使用的可变部分相结合），似乎与客户和服务提供者都很吻合，因为它往往感觉更公平，因为他们不必为几乎不使用的东西支付过高的月费。

虽然从简单订阅转向使用货币化似乎从业务角度来看很明显，但这里有一个重大的技术障碍。要货币化使用，您需要能够准确地衡量使用情况。不幸的是，大多数公司还没有准备好这一点。

您认为 AI 将如何塑造基于订阅的服务的未来？

似乎 AI 将加速我们在 DigitalRoute 鼓励企业采取的转变。有了 AI，订阅公司可以更有效地利用其使用数据。通过更快、更准确地分析使用数据，订阅业务可以做出更明智的计费决策。我认为它将使更多企业能够转向基于使用或混合计费模式，这些模式更透明，更加有利于业务增长。

更重要的是，AI 和自然语言处理能力使我们能够将我们的能力直接交到财务团队的手中。财务团队现在可以提出诸如“预计在 EMEA 地区今年剩余时间内服务使用量增加多少？”这样的查询，而无需通过中间人。

您正在将哪些创新技术整合到 DigitalRoute 的平台中，以保持在竞争市场中的领先地位？

工程团队中常见的一种诅咒是所谓的“不是我们发明的综合征”。这是一种倾向，即工程师认为他们可以建造出比现有产品稍微好一点的东西。最终，这并不总是可能的，即使可能，也可能不值得花费时间来建造和维护。因此，我的团队的座右铭是不要重复发明轮子，如果已经存在，我们就使用它。我们的技术栈不断演变，我们利用所有可用的预建云服务，并定期更换它们以获得更好的服务。这使我们的技术栈保持新鲜。

但更重要的是，这意味着我们将开发周期花在了真正重要的地方——在区别于我们处理使用数据的目标的功能上。我们添加的最新技术包括 AI，包括简单的统计模型和更高级的用于机器学习、数据分析和语言处理的语言模型。

您能分享一个客户通过使用 DigitalRoute 的解决方案显著改善业务成果的成功故事吗？

DigitalRoute 在通过实施 SAP Convergent Mediation by DigitalRoute 来显著改善 Spectrum Reach 的业务成果方面发挥了至关重要的作用。作为 SAP 全面解决方案的一部分，我们的软件解决了他们在多个区域应收账款系统中手动计费的挑战。

通过利用我们的综合解决方案，包括我们的合作伙伴，他们能够简化计费流程，并提供灵活、可定制的计费选项。这种转变导致了一个统一的应收账款平台，提高了员工和客户的效率。通过 DigitalRoute 的 SAP Convergent Mediation 实施，他们能够处理和跟踪大量的媒体使用和交易数据，从而支持更灵活的客户计费运营。

关键成果包括计费流程效率提高 10%，付款申请时间减少 25%，以及能够为每个客户提供单一的发票，无论支出类型或位置如何。

最终，结果是通过使用 DigitalRoute 的 SAP Convergent Mediation，不仅提高了他们的运营能力，还显著改善了客户体验，为竞争激烈的广告领域的持续增长奠定了基础。

您在 LinkedIn 上提到，建立团队是您的热情之一。您如何在您的工程团队中培养创新并确保与市场需求保持一致？

基本配方始终相同：一、找到合适的人才。二、赋予他们权力和自主权。现在，这很容易说，但在人员和“合适”的人才方面总有一些黑魔法。常常被忽视的一点是“合适的人才”的概念会根据公司、文化和团队的成熟阶段而演变。明天的“合适”人与今天的“合适”人并不相同。你是想找到能演变成这种定义的人，还是考虑更短期的任务？

“考虑 AI 例如。仅仅雇佣一位杰出的且急躁的数据科学家，并将他们放在一个已经合作五年的成熟产品团队中，并不是成功的秘诀。你需要不断设计和与公司目标保持一致的个人目标。有时你甚至需要破坏一切，并从无到有创建一个团队——这就是我们在 DigitalRoute 开始使用 AI 的方式。

您如何看待 DigitalRoute 在未来 5-10 年内在订阅经济和基于使用的收入管理中的角色演变？

似乎实施订阅模式对企业来说相对容易。这主要是一种定价和包装练习。但是，基于订阅的企业越来越意识到使用数据的需求。然而，在考虑使用数据带来的机会之前，公司需要能够准确地衡量和报告客户的使用情况。市场上有很少专门且简单的解决方案。然而，DigitalRoute 已经成为使用数据管理的领导者，这是成功地应对订阅经济下一个浪潮——使用经济的关键且必不可少的成分。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 DigitalRoute。