Parker Conrad, veri analitiğinin büyük bir kısmının insan kaynakları yönetim sistemleri içinde yer alması gerektiğini savunuyor. Bu, Rippling’in doğrudan iş zekası araçlarıyla rekabet etmesini sağlıyor; şirket başlangıçta bir İK yazılımı olarak kuruldu.
Modern veri yığını, şirketlerin farklı satıcılardan bir araya getirdiği araçlar galaksisini tek bir sistemde birleştirme iddiasındalar. İşletme sistemlerinden verileri bir veri ambarına taşımak, dev bir endüstri haline geldi; Fivetran ve Airbyte gibi şirketler bununla ilgileniyor. Ardından verilerin saklanması ve sorgulanması gereken bir yer gerekiyor, bu iş için Snowflake gibi çözümler tercih ediliyor. Verilerin dönüştürülmesi ve temizlenmesi için dbt Labs, görselleştirme için ise Tableau gibi araçlar kullanılıyor.
Conrad, Rippling’in bu tüm süreçleri tek bir sistemde birleştirip, diğer sistemlerin eksik olduğu bir unsuru da eklediğini belirtiyor: Organizasyonun sürekli değişen yapı ve raporlama sistemlerinin içsel anlayışı. Bu, resmi olarak Perşembe sabahı tanıtılan Rippling Data Cloud‘un sunduğu bir hizmet.
Rippling’i kendi iş gücünde test ettiklerinde elde ettikleri bulgularla ilgili ekranını paylaşan Conrad, “Çalışanlar ‘Claude benim için çok faydalı; takvimimi ve e-postalarımı analiz edip bir plan hazırlıyor’ diyordu,” şeklinde bir örnek veriyor. “Bu kişi bu hizmet için yıllık 30.000 dolar harcıyordu.”
Herkesin yanlış bir şey yapmadığını ekliyor fakat geri dönüş oranı (ROI) yoktu. Çoğu şirketin bu tür bulguları gün yüzüne çıkarma yöntemi olmadığını söylemekte. Ardından, Rippling AI’ye en son maaş inceleme döngüsünü analiz etmesi için talimat vererek oluşturduğu canlı bir gösterge panelini gösteriyor. Performans değerlendirme dağılımları, departman bazında terfi oranları, maaş oranları gibi verilere ulaşabiliyor; tüm bunlar bireysel seviyeye kadar inilebiliyor. Ayrıca, Salesforce’un destek talep verilerini çalışan programlama verileriyle karşılaştıran başka bir panel de açarak, hangi takımların zorlandığını ve hangilerinin olmadığını anlık olarak görebiliyor. “Kayıt ekibi ciddi şekilde yetersiz,” diyor, “seyahat ekibi ise platform ekibine göre çözülemeyen bilet sayısında iki katından fazla.”
Conrad’ı en çok heyecanlandıran örneklerden biri de, birçok yöneticinin şu anda merak ettiği bir konuyla ilgili: AI token harcamaları. Anthropic’in kullanım kayıtları, GitHub pull request verileri ve Rippling’in kendi performans değerlendirmeleriyle birleşerek, hangi mühendislerin AI araçlarından gerçek değer elde ettiğini ve hangi mühendislerin pek fazla sonuç alamadan para harcadığını gösteren bir gösterge paneli sunuyor.
“Yüksek performans gösterenler en fazla harcamayı yapıyor. Bunu beklemekteyiz,” diyor Conrad. Ancak panel, yüksek harcama ve yüksek meslektaş reddi oranına sahip mühendisleri de işaret ediyor. “Eğer meslektaşlarınız sürekli geri dönüp bunu tekrar yapmanızı istiyorsa, belki de çok fazla gereksiz şey üretiyorsunuzdur,” diye ekliyor.
Bu analiz, Rippling’i belirli çalışanlar için harcama limitlerini düşürmeye yönlendirmiş. Ürün ayrıca, harcama sınırını aşan çalışanların yöneticilerine otomatik olarak bildirim göndermesi veya erişimi kapatması için ayarlanabiliyor.
Rippling’in kendi marjları üzerindeki etkisi hakkında, müşteri token allotment’ını aşınca spesifik rakamlar vermekten kaçınıyor; bu konuda, “henüz erken,” diyor ancak Rippling’in müşteri kullanımını sübvanse ettiği fikrini geri itiyor. “Biz para kaybetmiyoruz,” diyor ve amaçlarının bunu “mümkün olduğunca uygun fiyatlı tutmak” olduğunu ekliyor. Temel SKU, Rippling AI ile birlikte aylık yaklaşık 20 dolar civarında, daha yüksek tüketiciler için kullanım esaslı ücretler devreye giriyor. Şu anda yaklaşık 560 şirket bu ürünü kullanıyor ve yeni gelir, aylık yaklaşık 5 milyon ila 7 milyon dolar arasında.
Rippling’in büyüyen AI suite’ini destekleyen AI modelleri konusunda, Conrad şirketin şu anda yeni bir favorisi olduğunu belirtiyor. “Son zamanlarda birçok şeyi Anthropic’tan OpenAI’ye taşıdık,” diyor ve OpenAI’nin 5.5 modelini, “hem daha iyi hem de maliyet açısından daha etkili” bulduğunu ekliyor. Dikkatle, dengelerin sürekli farklılaştığını ve şirketin farklı görevler için farklı modeller kullandığını da kaydediyor.
Rippling Data Cloud bu haftanın en önemli lansmanı, ama tek değil. Şirket bu hafta ayrıca, aynı gün içerisinde maaş ödemesi ve yüksek getiri sağlayan bir kontrol hesabı sunan Business Banking’i de duyurdu. Conrad, iki zaman çizelgesini aynı anda yönetmenin zihinsel yükünü ortadan kaldırdığını belirtiyor. Çoğu maaş sistemi, işleme başlamadan 2 ila 4 gün önceden gerekli adımları atmayı gerektiriyor; ancak Rippling’in bankacılık ürünü, şirketlerin çalışanların ödeme günü işe geç kalmadan maaşlarını ödemesine izin veriyor ve değişikliklerin bu gün 1 p.m.’ye kadar kabul edildiği bilgisi veriliyor.
Fintechler gibi Ramp’in bu alandaki egemenliğine yönelik bir hamle olan Rippling, 750 milyon dolar toplayarak 44 milyar dolar değerleme üzerinden işlem yapan Ramp ile karşılaştırıldığında, yatırımcılarının geçen yıl şirkete atadığı 16.8 milyar dolarlık değerlemenin neredeyse üç katı. Conrad, bunun bir avantajı olduğunu belirtiyor; “Tüm bunları merkezileştirmenin bazı avantajları var” diyerek soluk bir gülümsemeyle ekliyor.
Conrad, genel olarak Rippling’in hala kârlı nakit akışına ulaşmak için yaklaşık iki yıl uzakta olduğunu, gelirlerinin %45 ila %50’sini araştırma ve geliştirmeye harcadığını belirtiyor; bu oran, Paylocity ve Paycom gibi halka açık İK şirketlerinin harcadığı %8 ila %9’un oldukça üzerinde. İçeride her şeyi inşa etmenin hedef olduğunu ve bunun sonucunda soruları kolayca yanıtlayabilen bir sistem ortaya çıkardıklarını vurguluyor.
Bir IPO hakkında Conrad oldukça net; şu an için aceleleri yok. “Kamusal pazar, yavaş büyüyen şirketler için bir emeklilik topluluğuna döndü,” diyor ve bu konuda çok da inatçı olmadığını ekliyor. Şu an için, “Halka açılmayı düşünmüyoruz. Hatta bu konuda ‘bakalım’ gibi bir durum yok,” diye kapatıyor.
Yazılarımızda yer alan bağlantılardan yapacağınız alışverişlerde ufak bir komisyon alabiliriz. Bu durum, editoryal bağımsızlığımızı etkilemez.
