Индустрия программного обеспечения переживает фундаментальный сдвиг в том, как продукты цены и продаются. Традиционные модели лицензирования на основе сидений уступают стратегиям на основе использования и результатов, поскольку ИИ преобразует ценностное предложение: ценность программного обеспечения теперь происходит от понимания и автоматизации, а не просто доступа к информации. Эта эволюция представляет как возможности, так и проблемы для компаний, которые стремятся согласовать свои цены с фактической ценностью, которую они предоставляют клиентам.
ИИ создает огромные новые возможности для бизнеса, но когда я слышу, как Сэм Альтман спрашивает своих клиентов в социальных сетях, что должен взимать OpenAI, я знаю, что у нас возникает задача, прежде чем ИИ сможет вести прибыльный бизнес.
Цены на основе сидений доминировали в SAAS в течение многих лет, предлагая простоту и предсказуемость. Тем не менее, эта модель имеет критические ограничения, поскольку AI преобразует программные возможности:
С повышением производительности ИИ, несколько человек могут достичь того, что ранее занимало десятки, что подрывает логику зарядки по количеству пользователей. Что еще более важно, ценообразование на основе сидений не может получить дифференциальное значение, которое пользователи извлекают из вашего продукта. Получает ли ваш 11 -й пользователь то же значение, что и ваш первый или второй пользователь?
Кривая экономической ценности: почему модели, основанные на использовании, выигрывают
Фундаментальный принцип, лежащий в основе этого сдвига, согласуется с кривой экономической ценности. В моделях, основанных на использовании ценообразование, напрямую коррелирует с шаблонами потребления, создавая более точное отражение обмена значениями между поставщиком и клиентом.
Для компаний, охватывающих функциональность ИИ, это выравнивание имеет важное значение. Компоненты искусственного интеллекта вводят значительную волатильность затрат — расходы могут резко колебаться в зависимости от моделей использования, сложности модели и вычисления требований. Создание цен, которая точно отражает эти модели использования, требует значительной гибкости как в стратегии, так и в системах.
ИИ-специфические проблемы с ценообразованием
ИИ представляет несколько различных сложностей цены:
1. Волатильность стоимости модели
Затраты на модель искусственного интеллекта могут резко упасть, когда выпущены новые итерации, иногда по порядку величины или увеличиваться с более сложными моделями, предназначенными для более глубоких рассуждений.
2. Непредсказуемые схемы использования
Прогнозирование потребления клиентов функций искусственного интеллекта является сложной задачей, тем более что их пользователи все еще обнаруживают, как ИИ может повысить ценность своих рабочих процессах.
3. Высокие и переменные Cogs
Продукты, основанные на AI, часто имеют значительные вычислительные затраты, и даже если цены на модель могут упасть, расходы на потребление могут резко возродиться по мере увеличения использования.
4. Развивающиеся восприятия ROI
Рынок все еще определяет истинную ценность возможностей ИИ, поэтому попытка создать статическую модель ценообразования противоречит тому, как ИИ обеспечивает ценность на практике.
Как объяснил мне один клиент во время реализации, «в ИИ поставщики моделей, такие как OpenAI и Anpropic, снижают цену модели 10 раз в течение девяти месяцев». Эта волатильность превращает стратегию ценообразования от ежегодного рассмотрения в текущие, итеративные упражнения.
Цены в потоке: от мест до использования до результатов
Быстрые изменения на рынке искусственного интеллекта подталкивают компании к переработке, как они оценивают свои продукты, но эта эволюция не следует ни за единым путем — оно разветвляется в нескольких направлениях, поскольку организации взвешивают места, используют и результаты, чтобы найти правильный баланс между стоимостью клиента и стоимостью OPEX.
Многие компании сначала переходят на модели, основанные на использовании, которые измеряют и счета за объем деятельности, а не на количество пользователей. Для приложений ИИ это принимает форму:
Эти подходы на основе ресурсов вводят новый уровень сложности в ценообразование продукта, требующие более сложных систем и стратегий.
Подходы, основанные на использовании, все чаще заменяются ценообразой на основе результатов, что напрямую связывает затраты с измеримыми результатами. Рассмотрим платформы опыта работы с клиентами, такие как Intercom и Zendesk, которые могут взимать около 99 центов за успешное отклонение билета. Каждый отклоненный билет экономит клиентам примерно 2,40 долл. сша в команде поддержки, демонстрируя четкую рентабельность инвестиций.
Учитывая, как отрасль очень много находится в этапе перехода, неудивительно, что все эти разные подходы выяснить, что считается ценным в мире ИИ. Но все они полагаются на наличие технической инфраструктуры, которая может отслеживать, измерять и счет за любую стоимость, имеет наибольший смысл для компании и ее клиентов.
Навигация на операционную сложность
Сдвиг в сторону использования и ценообразования на основе результатов создает существенные проблемы для ценовых программных продуктов. Многие компании считают свою ценовую стратегию, ограниченную существующими инструментами, а не бизнес -целями. Я был свидетелем того, как компании принимали решения о ценах на основе ограничений внутренне разработанных инструментов, что приводит к неоптимальным результатам как для бизнеса, так и для клиентов.
Это смещение обычно проявляется как:
Для продуктов с AI эти проблемы увеличиваются за счет быстро смещения затрат. Способность быстро итерации по ценам становится важным конкурентным преимуществом.
Эффективно объяснение стратегического ценообразования
Когда рынок ИИ меняется почти ежедневно, компании должны часто оценивать свои цены, чтобы они могли реагировать на изменения в возможностях и затратах. Это связано с тем, что более мощные модели вводят новые возможности, потенциально за более высокую стоимость. Объяснение этих изменений в ценообразовании для клиентов, поэтому они понимают, что дополнительная ценность, которую они получают от продукта, также важно. При внедрении изменений цены предоставьте предварительное уведомление и четкое обоснование.
1. Баланс простота и точность
Цены никогда не должны быть упражнением для клиентов. Должен быть человек, который понимает цены, когда покупает что -то, и человек, который понимает цены, когда продает их. Держите цену как можно более простыми, а затем упростите их еще дальше.
Логарифмическая кривая скидок может быть математически оптимальной и «справедливой» для компании, продающих услуги, но эта стратегия ценообразования потерпит неудачу, если клиенты и команды продаж не поймут и не могут ее объяснить. Модели ценообразования на полевых тестах с представителями торговли и собирают отзывы от первоначальных разговоров с клиентами перед полным развертыванием. Используйте инструменты, которые могут моделировать использование реальных исторических данных об использовании, чтобы определить, как изменение цены повлияет на конкретного клиента, и могут анализировать различные модели ценообразования, чтобы наилучшим образом соответствовать моделям использования клиента, и найти наилучшее соответствие между ценами и затратами на инфраструктуру.
2. Предоставьте варианты и контроль
При переходе с существующими клиентами предоставьте значимый выбор:
Предоставление клиентам ощущение контроля (и контекста) снижает сопротивление изменениям. Одним из особенно эффективных подходов является реализация «предварительного просмотра выставления счетов», показывая клиентам, какие затраты будут под новой моделью, в то же время взимая их с существующей.
3. Используйте несколько каналов связи
Сообщения об изменениях ценообразования должны проходить через несколько каналов: блоги компании, внутренние электронные письма, информационные материалы для продуктов и социальные сети (управляемые компании и лидерство). Убедитесь, что клиенты понимают дополнительную ценность, обеспечиваемую любые изменения цен, и могут увидеть, как инвестиции будут способствовать росту их бизнеса. Используйте эти двусторонние каналы, чтобы оценить реакцию рынка на изменения цен.
Соединение связи и технической инфраструктуры
Эффективное ценовое общение зависит от поддержки инфраструктуры, которая предоставляет точную, своевременную информацию. Наиболее прозрачная ценовая связь не работает, если базовые системы не могут надежно отслеживать, рассчитать и сообщать о моделях использования.
Эта связь между коммуникацией и техническими возможностями особенно важна для продуктов с AI, где модели использования резко колеблется, и затраты быстро изменяются. Когда клиент спрашивает: «Почему мой счет увеличился в этом месяце?» Ваша команда нуждается в немедленном доступе к гранулярным данным об использовании, которые четко объясняют изменение.
Клиенты примут изменения в ценах, когда они их поймут, но понимание требует видимости, и это полностью зависит от надежности ваших технических фондов.
Технические требования для современных моделей ценообразования
Создание мощной модели ценообразования требует технической инфраструктуры, которая обеспечивает прибыльный выставление счетов при сохранении гибкости для адаптации к изменениям рынка.
1. Захват данных: фундамент
«Вы не можете выставить счет за то, что не отслеживаете», имеет основополагающее значение для современных цен. Организации должны:
Эффективное отслеживание использования захватывает несколько измерений каждого взаимодействия, например:
Для продуктов с AI этот размерный подход имеет решающее значение. Компания может начать с взимания за базовые вызовы API, но более позднее перейти к выставлению счетов на основе результатов. Правильная инфраструктура данных делает возможным эти повороты без существенных усилий по реинжиниринге.
2. Системы, разработанные для экспериментов
Современная ценовая инфраструктура должна поддерживать:
Финансовым командам часто необходимы задним числом контрактов к дням или неделям. С непрерывными потоками данных обработка недель пропущенных данных становится сложной задачей разработки данных, которая требует надежных систем, предназначенных для таких операций.
3. Итеративный подход к реализации
Наиболее успешные организации подходят к эволюции ценообразования как продолжающееся путешествие:
Цены как стратегическое преимущество
Ценовая революция в программном обеспечении — это не просто использование различных методов выставления счетов — я думаю, что это основное изменение обмена ценностями между поставщиками и клиентами. Компании, которые преуспевают в этой новой парадигме, будут рассматривать цены как постоянный разговор, а не статическое решение. Они будут развернуть технические системы, способные адаптироваться так же быстро, как и сам ИИ, сохраняя при этом каналы связи, которые сохраняют доверие через изменения.
Будущее монетизации программного обеспечения не будет найдено ни в одной модели, а скорее в организационной способности развивать цены так же постоянно, как и сами продукты — измерение, общение и корректировку в бесконечном цикле уточнения, который поддерживает темп с ускоряющей эволюцией технологии ИИ.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Альваро Моралес является соучредителем и генеральным директором ORB, ведущей платформы выставления счетов и монетизации, позволяющей компаниям SAAS и Genai принять гибкие, основанные на использовании и ориентированные на результаты модели ценообразования. С момента основания ORB в 2021 году он помог предприятиям переходить от традиционного … Подробнее от Alvaro Morales
