Rippling：构建一体化数据平台

从HR软件到数据整合平台

帕克·康拉德希望人们相信，大量数据分析功能应该内置于人力资源管理系统中——这一主张恰好将原本作为HR软件公司起步的Rippling定位为可以直接与专业商业智能工具竞争的竞争者。

打破数据孤岛

康拉德的愿景是将现代数据栈——企业当前从多个供应商拼凑而成的工具群集——整合为一个统一系统。仅将数据从各种业务系统移入数据仓库本身就是一个庞大的行业；这正是Fivetran和Airbyte等公司所做的事情。然后，你需要存储和查询数据的地方，如Snowflake；接着是转换和清理数据的工具，如dbt Labs；最后是顶层的可视化层，如Tableau。

Rippling的创新方案

康拉德认为，Rippling将所有这些功能整合到一个系统中，并包裹了其他工具所缺乏的特性：对组织架构的内置理解、不断变化的报告结构，以及任何指标变动时所有受影响因素。这正是Rippling Data Cloud旨在提供的服务，该产品于周四正式推出。

实际应用案例

为了展示产品功能，康拉德在旧金山的办公室共享了他的屏幕，然后揭示了Rippling将其产品应用于自身员工时发现的情况。

“有员工在使用类似这样的工具：’Claude对我帮助很大——它能分析我的日程安排和电子邮件，并为我制定计划，’他说。”这个人每年为此花费高达3万美元。”

他迅速补充道，没有人做错任何事，但投资回报率并不理想。这是大多数公司目前无法发现的问题类型。

智能数据分析展示

接着，他展示了一个通过简单要求Rippling AI分析公司最近的薪酬审核周期而构建的实时仪表板——绩效评级分布、各部门晋升率、薪资比例，所有数据都可细化到个人级别。然后他调出了另一个仪表板，将Salesforce的支持工单量与员工排班数据交叉引用——足以一目了然地显示哪些团队不堪重负，哪些则游刃有余。他注意到，入职团队人员严重不足。旅行团队未解决的工单数量是平台团队的两倍多。

AI使用价值分析

但康拉德似乎最兴奋的例子与许多高管目前共同关注的问题更接近：AI代币支出。他展示了一个仪表板，结合了Anthropic的使用日志、GitHub拉取请求数据以及Rippling自身的绩效评级，以了解哪些工程师真正从其AI工具中获得了价值，哪些人在花钱却没什么成果。

“表现最佳的人花费最多，这某种程度上是可以预期的，”康拉德说。但该仪表板还标记出那些支出高且同行代码评审拒绝率高的工程师——这些人的同事经常要求他们重做某些事情。”如果你的同伴总是让你回去重做，也许你只是在制造大量无用的工作，”他说。

智能管理与成本控制

这一分析已经促使Rippling削减了某些员工的支出限额。该产品还可以配置为在员工超过支出阈值时向管理者发出警报，或自动关闭访问权限。

市场表现与定价策略

关于客户超过代币配额对Rippling自身利润的影响，康拉德没有给出具体细节——”现在还为时过早，”他说——但他反驳了Rippling正在补贴客户使用的观点。”我们没有亏钱，”他说，并补充说目标是让客户能够”尽可能负担得起”。基础SKU与Rippling AI捆绑售价约为每月20美元，重度用户则需要支付基于使用量的费用。目前约有560家公司正在使用该产品，新业务收入每月约为500万至700万美元。

AI模型选择与银行业务扩展

至于哪些AI模型实际上正在推动Rippling不断增长的AI套件，康拉德表示公司目前有新的最爱。”我们最近实际上已经将很多东西从Anthropic转移到OpenAI，”他说，认为OpenAI的5.5模型对于Rippling所做的任务来说”既更好又更具成本效益”。他也谨慎地指出平衡在不断变化，公司使用不同的模型处理不同的任务。

Rippling Data Cloud是本周最引人注目的发布，但并非唯一产品。本周早些时候，该公司还宣布了企业银行业务，提供高收益支票账户和同日薪资处理功能，康拉德描述这一功能消除了同时管理两个时间线的心理负担。大多数薪资系统需要提前两到四天处理；Rippling的银行产品使公司能够在员工发薪当天运行薪资，并在发薪日当天下午1点前接受变更。

市场竞争与未来展望

这是对Ramp等金融科技公司领域的一次冲击，Ramp最近以440亿美元的估值筹集了7.5亿美元——几乎是Rippling投资者去年为公司设定的16.8亿美元估值的三倍——并且一直将自己定位为帮助公司管理AI成本的金融操作系统。康拉德欢迎这种比较，指出Rippling的银行业务目前远小于Ramp，但”增长非常迅速且表现极佳”，并且”集中管理所有这些内容有一些优势。”

康拉德表示，总体而言，Rippling距离现金流转正仍大约需要两年时间，将收入的45%至50%用于研发，而Paylocity和Paycom等公开市场的HR公司仅将收入的8%至9%用于研发。换句话说，自行构建一切的成本正是重点，回报是一个能够轻松回答问题而无需从四个不同的供应商堆栈中提取数据的系统。

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