AI のすべてが急速に変化する中、価格を設定する最善の方法は何でしょうか Artificial Intelligence カスタム AI 機能と統合を備えた製品または SaaS ツールですか?サブスクリプション、使用法、ソリューション、またはまったく異なるものにする必要がありますか?企業はこうした新しいツールの展開に躍起になっている一方で、製品から得られる価値の信頼性と予測可能性も求めているため、価格設定が非常に困難になる可能性があります。 

そこで私たちは、Unusual Ventures のジェネラル パートナーである専門家、Sandhya Hegde 氏に、AI 製品の価格設定とパッケージ化に関するベスト プラクティスとトレンドを共有してもらいました。  Sandhya 氏はスタートアップ エコシステムに約 15 年間携わっており、過去 XNUMX 年間は主にアプリケーションとエンタープライズ ソフトウェア側で AI ネイティブのスタートアップへの投資に重点を置いています。 過去 1 年間で、人々は AI 製品の価格設定とパッケージングがいかに挑戦的であるか、また競争圧力が高いかを認識し始めました。なぜ価格設定はこれほど難しいのでしょうか? 

[埋め込まれたコンテンツ]

AI 製品の価格設定の課題

現在、価格設定とパッケージングは​​ 3 つの理由からより複雑になっています。 

1. コストは動的に変化します。 
2. 使用状況は不安定です。 
3. ROI は証明されていません。 

それぞれについてさらに詳しく見てみましょう。 

コストは動的です: 実際の目に見えるコストがかかります。トークンあたりのコスト、ホスティングのコスト、モデルの微調整などです。フルスタックまたはモデル会社の場合は、トレーニング、事前トレーニング、再トレーニング、データ自体とそのデータのキュレーション。製品のエンジニアリングと出荷にかかるコストは、スタートアップにとって変動する目標です。 

揮発性の使用法: 顧客が AI 製品をどの程度使用するかに関して、導入曲線は依然として大きく変化しています。一部の企業では AI 機能の使用頻度が非常に低いですが、使用率が低いままであると想定することはできません。たとえば、Notion の場合、週に 1 回使用するかもしれませんが、それが同じままであると想定することはできません。最良のケースは周波数が上がることです。 

顧客の行動も難しく、特に使用量ベースの価格設定と詐欺の可能性が顕著です。これは、価格設定とパッケージングの戦略と実行を強力に保つために解決すべき真の技術的問題です。 

実証されていない ROI: 顧客側にとって、価格設定とパッケージングに関する大きな課題の 1 つは、実証されていない ROI です。顧客は、「何を選択基準にすべきかわからないのに、どうすれば大きな買い物ができるだろうか？」と自問するかもしれません。この投資はどの程度信頼できるのでしょうか?それは効果的で、お金を節約したり儲かったりするのでしょうか？また、どれくらいの費用がかかるのでしょうか？ 

これら 3 つの課題が融合した状況は、時間の経過とともに徐々に改善され、より予測可能になります。しかし、今日は確かにそこにはいません。 

AI の価格設定とパッケージ化のためのシンプルな設計フレームワーク

製品と顧客セグメントに最適な価格設定とパッケージングを決定するために使用できるシンプルなフレームワークは次のとおりです。

1. あなたの会社のモデル
2. トレーニング対象となる実際の構造 
3. 価格設定を反復、実験、進化させるための操作

コストの変化のペースや顧客がツールを採用する方法を考えると、これが今日ほど重要になることは決してありません。 

あなたの会社のモデル

モデルに関して言えば、AI SaaS 企業はハイブリッドに集中しており、必ずしも私たちが常にハイブリッド (シートと一部の使用法) について話してきた方法とは限りません。 Enterprise に移行する場合は、顧客に応じてさまざまなことを組み合わせることができます。 

最も一般的な価格モデルは次のとおりです。 

1. サブスクリプション — シートまたはユーザーごと、フリーミアムごと、アドオンを含む製品ごと
2. 消費 — どれくらい使っているのか。スノーフレークは、使用量ベースの価格設定の象徴です。 
3. ソリューション — シート + 使用法 + サービス、カスタム展開、パーソナライゼーション。エンタープライズ ソフトウェアのスタートアップ企業の場合、これは考慮すべき重要な要素です。最大の顧客が製品を採用できるようにするには、大量の変更管理と管理が必要になるからです。 

AI SaaS ビジネスの大多数は、上記の価格モデルの 2 つまたはすべてを組み合わせたハイブリッド モデルを導入していると報告しています。例外は、Character.AI のような非常にシンプルな単一製品を提供するものです。 

どこから始めますか?あなたの会社にとって適切なモデルは何ですか? 

製品に適した価格モデルの選択

2 つの質問から始めます。 

1. あなたが提供する価値の性質は何ですか? 
2. 必要なサポートのレベルはどれくらいですか? 

価値を考えるには 2 つの簡単な方法があります。時間を節約していますか？もしそうなら、その質の高い自由時間を収益化することはできるでしょうか? AI は時間を節約するので、それは価値につながりますが、価値を判断するために自分自身に問いかける方が良い質問は、人々を救った時間はどうなるのか、ということです。 

収益化できる時間を人々に提供できない場合、使用量に基づいた価格設定はできません。顧客が固定費を必要としていて、その空いた時間をそれ以上収益化できないのか、それともより多くの顧客をサポートしたり収益を増やしたりするために時間を解放することでその時間を収益化できるのかを事前に把握することが重要です。 

あなたができる最も重要なことは、顧客の立場に立って、顧客が何のために最適化しているのかを尋ねることです。 

• 彼らにとって最も重要なものは固定費でしょうか? その場合は、シンプルなサブスクリプション モデルを維持してください。予測できず敏感に反応する変動費を設定する方法がない場合、顧客が許可しないため、他のレベルを簡単に試すことはできません。 
• 顧客は固定費ではなく固定 ROI を重視していますか? この良い例は、エンジニアリングとデータ インフラストラクチャのあらゆるものです。彼らはコストを固定しようとしていません。データ エンジニアは、管理するデータの量が増えれば、会社が成長していることを意味するため、コストを増やすことをいとわないでしょう。 
• 予算が豊富な大企業では、仕事を遂行するために最適化を行う可能性があります。彼らはプロジェクトが失敗するリスクを負うことができません。そこでサービスとソリューションのパッケージが重要になります。彼らは座席や使用状況には関心がなく、プロジェクトが社内で正常に展開されることだけを気にしているかもしれません。 

価格モデルの比較 

3 社のケーススタディでは、価格設定モデルの微妙な違いがわかります。 

1. Vizcom — 画像生成スペース内
2. Mosaic ML — モデルのトレーニングと AI インフラストラクチャ
3. Writer — LLM 言語生成スペース内

これら 3 つの AI 企業は、現在の AI におけるすべての完璧な例であり、エンタープライズで成功を収めています。ただし、それぞれに異なる価格モデルがあり、一部のモデルでは 異なります の価格モデル 異なります の顧客セグメント 同じ 内の製品 同じ 会社。 

トレーニング対象となる実際の構造 

それで、モデルを選択しました。根底にある構造を理解していますか？多くの人は、価格設定とパッケージングを製品戦略として考えており、製品または GTM がそれを所有します。しかし、価格設定とパッケージングは​​完全な企業戦略です。 

誰もがそれを所有しています。 LTV の決定に役立つインプットは何ですか?また、顧客に対して生み出す価値は何ですか? GTM 戦略、CAC、エンジニアリング品質などはどのようなものですか? 

価格設定とパッケージは、誰と差別化して取引を獲得しようとしているのかについて多くを物語っており、これらすべてを表現する必要があります。多くの人が「私の製品は人々のビジネスの成長に貢献しているので、価格を収益に合わせて調整できるはずだ」と言う間違いを犯します。 

しかし、Salesforce でも取引に基づいて料金を請求するわけではありません。 Salesforce を使用している人数に基づいて料金が請求されます。 

AI ツール Midjourney と Vizcom の GTM 戦略の比較

これらの企業は両方とも拡散モデルを使用して画像を生成します。エンタープライズ内の小規模チームを受け入れながら、エンタープライズ価値を保護するために、それぞれの価格とそれぞれのセグメントが異なります。エンタープライズ購入者とセルフサービス購入者が何を重視しているかを区別する必要があります。 

ミッドジャーニーの価格はシートベースのようで、ユーザーあたり月額 10 ドルです。しかし実際には、パッケージ間の唯一の違いは取得できる GPU 時間の違いであるため、使用量ベースの価格設定になっており、事前にコミットする場合は GPU 時間あたり 4 ドルがかかります。それが、ほとんどの価格設定の全体的なロジックです。 

大きな問題は、 これはチームでも機能しますか? Sandhya 氏は、これはチームにとって決してうまくいかないと主張します。あなたが 10 人のデザイナーを抱えるデザイン マネージャーの場合、月末のミッドジャーニーの請求額はわかりません。これは、10 人のデザイナーが時間をどのように使っているかによって決まるためです。 

それはリーダーにとって恐ろしいことであり、エンタープライズにとってはうまくいきません。皮肉なことに、従量制の価格設定は、コンシューマ製品よりもエンタープライズ製品ではるかに一般的です。フリーランサーや小規模チームは、使用した分だけ料金を支払うこのモデルを気に入っていますが、大企業は信頼性が低いため、悪用されることを恐れています。 

Vizcom には Midjourney のような無料サービスがあり、その後、小規模チーム (主に個人のプロのクリエイティブ) 向けに月額 50 ドルが提供されます。ただし、高級品になると、無制限の使用量ベースの価格設定はありません。無制限の使用量に比べて価格が高いだけでなく、各企業のカスタム モデルを備えたエンタープライズ向けの使用量とサービス バンドルも用意されています。 

それがエンタープライズが大切にしていることです。両社は同じ基盤テクノロジーを活用していますが、顧客セグメントと GTM 戦略が異なるため、まったく異なる価格モデルを選択しています。 

エンジニアリングの品質が価格を決定する

インフラストラクチャ開発ツールを使用している場合、エンジニアリングへの投資は、価格とパッケージ化を決定する最も重要なものです。コスト基準が低ければ低いほど、無料/トライアルアクセスを拡張でき、エンタープライズユースケースをサポートするカスタム展開でチームの機敏性が高まります。 

新しい機能をリリースするたびに、次の 3 つの質問を自問してください。 

1. これを ASP や勝率を上げるために使用しますか? 
2. 無料/トライアルアクセスを拡大するためにコストベースを下げることはできますか?
3. エンタープライズ向けのカスタム展開を迅速に実行できますか? 

モザイクはその好例です。 

彼らは使用量に基づいて価格を設定し、モデルをトレーニングします。ただし速度には注意してください。 23 年 160 月、彼らは拡散モデルを 2.5 万ドルでトレーニングできると発表しました。これは、自力で行う場合にかかる費用の 125 分の 160 です。そしてXNUMX月には、価格がXNUMX万ドルからXNUMX万XNUMX千ドルに下がったという最新情報がすでに発表されていた。 

これは、AI インフラストラクチャ企業で何を行う必要があるか、また使用量ベースの価格設定を行う場合には予​​測可能性を生み出すことがいかに重要であるかを示す好例です。人々はあなたのプラットフォームにどれくらい費やすかを計画できる必要があります。 

競争力のある地位を確立し、顧客の価値を高める

多くの人が犯す間違いの 1 つは、無料版付きのプレミアム プランを使用していることですが、その無料版には非常に制限があります。その間、競合他社は自社製品の最高バージョンの無料試用版を提供しているため、ツールがばかげているように見えます。 

人々が犯すもう 1 つの間違いは、十分に優れた無料の代替手段があるにもかかわらず、SMB セグメントを追求することです。現実には、SMB-Mid-Marketセグメントに代わる十分に優れた無料の代替手段がある市場は、魅力的な市場ではありません。 

全体として、どの企業も時間をかけて顧客の価値を高めるよう努めるべきです。そうしないとおそらく続かないでしょう。ソフトウェアの混乱サイクルは猛烈な勢いであるため、価格設定にはいくつかの対策を講じる必要があります。 

1. ツールの購入コストは、ツールを使用する価値よりも常にはるかに低くなければなりません。 
2. 次善の選択肢との間に十分な価値の差を提供します。 
3. コストは単調に増加する必要はありません。 

場合によっては、ASP ではなくエンタープライズ価値を高めようとして価格が下がる場合があるため、新機能がリリースされるたびに、勝率のためなのか ASP のためなのかを検討する必要があります。上がったり下がったりする可能性があり、常に反復する必要があります。 

主要な取り組み

• 成功している AI ネイティブ企業は完全にハイブリッドであり、製品、パッケージ、顧客セグメントごとに異なる価格設定モデルを使用しています。 
• 顧客は、ある種の予測可能性を望んでいます。それは、コスト、ROI、仕事の成功、または 3 つすべての組み合わせである可能性があります。したがって、その顧客セグメントとその顧客が最適化しようとしているものに合わせてパッケージを調整します。 
• 優れたパッケージと価格設定は、すべてメッセージを伝えることです。顧客がどのようにソフトウェアを購入するかについての顧客のメンタルモデルに合わせて、顧客に役立つツールについて考える必要があります。 
• 価格設定とパッケージングは​​全社戦略です。これを一人に委任することはできません。それを機能させるには、すべての機能戦略が、価格設定とパッケージングで行っていることと一致している必要があります。 
• それは反復的でなければなりません。成長し進化する価格設定を適切に実行するには、多くのインフラストラクチャを整備する必要があります。 

[埋め込まれたコンテンツ]

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.saastr.com/how-to-price-and-package-ai-saas-products/