Geçen hafta a16z, Workday hakkında keskin bir analiz yayınladı. Başlık doğrudan: "Workday's Last Workday?"
Workday 400 milyon dolar AI ARR açıklamış. Kulağa iyi geliyor. Ama rakamın altına bakınca tuhaf bir şey çıkıyor. Müşteriler "Flex Credits" satın alıyor. Workday bunu AI geliri olarak kaydediyor. Hangi agent hangi işi yapacak sorusu cevapsız kalıyor. Her iki taraf KPI'ını göstermiş oluyor. Hiçbir şey production'a geçmiyor.
Bu sadece Workday'in sorunu değil.
Geçen ay bir müşteri görüşmesinde benzer bir şeyle karşılaştım. Klinik yazılımımızda AI tabanlı hatırlatma özelliği aktifleştirilmişti. Pakete dahildi. Müşteri aylık 1.920 TL ödüyordu. Özelliği açmıştı. Altı haftadır kullanmamıştı.
Sorduğumda yanıt neredeyse kelimesi kelimesine şuydu: "Vardı, aç dediler, açtım. Ne yapacağını tam bilmiyorum."
Yani: satıldı. Etkinleştirildi. Kullanılmadı.
Bu mu adoption? Hayır. Biz bunu metrik olarak nereye yazıyoruz?
AI ARR ile AI adoption arasındaki uçurum tam burada açılıyor.
ARR bilanço rakamı. "Bu müşteri AI modülünü satın aldı" ya da "AI paketi bundle'a dahil ve müşteri bundle'ı aktifleştirdi" şeklinde hesaplanıyor. Finance için doğru. Ürün kararları için anlamsız.
Adoption farklı bir şey. "Gerçek bir kullanıcı, gerçek bir iş çıktısı üretmek için bu özelliği düzenli olarak kullandı" demek. Ve bu iki rakamın birbirinden ne kadar uzak olabileceğini çoğu PM ölçmüyor.
Workday'in 400 milyon dolarlık AI gelirinin ne kadarı gerçek, tekrarlayan kullanıma dönüşüyor? Bilinmiyor. Workday da bilmiyor olabilir.
Neden bu PM'in problemi?
Çünkü sayılar iyi göründüğünde sormayı bırakıyoruz.
AI özelliği satıldı — ✓ Aktif olarak değer üretiyor mu? — cevap yok.
Feature acquisition ile feature engagement farklı kavramlar. Biz genellikle ilkini ölçüyoruz, ikincisini atlıyoruz. AI ürünlerinde bu fark kritik çünkü kullanılmayan bir AI özelliğinde iki şey aynı anda bozuluyor.
Birincisi, kullanıcı değer görmüyor. Değer görmeyince churn riski artar. Ama ARR grafiğine bakıyoruz, her şey yerli yerinde duruyor.
İkincisi, model iyileşmiyor. AI sistemleri gerçek kullanıcı sinyalinden öğreniyor. Kullanılmayan AI özelliği donup kalıyor. Hiç büyümeyen bir şeyin büyüyeceğini düşünmek yanılsama.
"AI wash" gerçek bir pattern. Şirketler AI roadmap açıklıyor, AI bundle satıyor, AI ARR raporluyor. Hangi müşteri gerçekten ne kullanıyor? Belirsiz.
PM olarak sormamız gereken soru şu değil: "Kaç müşteri AI özelliğimizi satın aldı?"
Şu olmalı: "Kaç müşteri bu özelliği son 30 günde en az üç kez, gerçek bir iş çıktısı üretmek için kullandı?"
Bu soruyu sormak garip hissettiriyor bazen. Çünkü cevap hemen hemen her zaman beklediğinizden çok daha düşük çıkıyor.
Ama o soruyu sormamak daha tehlikeli. Çünkü o zaman hem kullanıcıyı hem ürünü hem de kendi roadmap'inizi göremezsiniz.
Workday'in durumu münferit değil. Salesforce, SAP, büyük B2B SaaS oyuncularının çoğu benzer bir paradokste oturuyor. AI geliri açıklıyorlar. Müşteriler satın alıyor. Gerçek kullanım verileri farklı bir hikaye anlatıyor.
Bu iki hikayeyi aynı anda en net kim görebilir?
PM.
Çünkü hem ARR tablosuna hem de kullanım verisine bakabilen tek kişi o. İkisini yan yana koyduğunda aradaki mesafe görünür hale geliyor.
Görünür kılmak da işin parçası.