AI의 모든 것이 매우 빠르게 움직이는 상황에서 가격을 책정하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 인공 지능 맞춤형 AI 기능 및 통합 기능을 갖춘 제품 또는 SaaS 도구가 있습니까? 구독, 사용량, 솔루션 또는 완전히 다른 것이어야 합니까? 기업은 이러한 새로운 도구를 출시하기 위해 분투하고 있지만 제품에서 얻는 가치에 대한 신뢰성과 예측 가능성도 원하므로 가격 책정이 매우 어려울 수 있습니다. 

그래서 우리는 Unusual Ventures의 일반 파트너인 전문가 Sandhya Hegde에게 AI 제품 가격 책정 및 패키징에 대한 모범 사례와 추세를 공유해달라고 요청했습니다.  Sandhya는 약 15년 ​​동안 스타트업 생태계에 참여해 왔으며 지난 XNUMX년 동안 주로 애플리케이션 및 엔터프라이즈 소프트웨어 측면에서 AI 기반 스타트업에 대한 투자에 중점을 두었습니다. 지난 한 해 동안 사람들은 AI 제품의 가격 책정과 패키징이 얼마나 어려운지, 그리고 경쟁 압박이 얼마나 어려운지 인식하기 시작했습니다. 가격 책정이 왜 그렇게 까다로운가요? 

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AI 제품 가격 책정의 과제

가격과 포장은 세 가지 이유로 인해 오늘날 더욱 복잡해졌습니다. 

1. 비용은 유동적입니다. 
2. 사용량은 변동적입니다. 
3. ROI는 입증되지 않았습니다. 

각각에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. 

비용은 유동적입니다: 토큰당 달러, 호스팅 비용, 모델 미세 조정 등 실제적이고 실질적인 비용이 있습니다. 풀 스택 또는 모델 회사인 경우 교육, 사전 교육, 재교육, 데이터 자체를 관리하고 해당 데이터를 큐레이팅합니다. 엔지니어링 및 제품 배송 비용은 스타트업의 움직이는 목표입니다. 

휘발성 사용법: 고객이 AI 제품을 사용하는 정도와 관련하여 채택 곡선은 여전히 ​​많이 변화하고 있습니다. 일부 회사에서는 빈도가 매우 낮은 AI 기능을 보유하고 있지만 사용량이 낮게 유지될 것이라고 가정할 수는 없습니다. 예를 들어 Notion을 사용하면 일주일에 한 번 사용할 수 있지만 동일하게 유지될 것이라고 가정할 수는 없습니다. 가장 좋은 경우는 빈도가 올라가는 것입니다. 

특히 사용량 기반 가격 책정과 사기 가능성으로 인해 고객 행동도 까다롭습니다. 가격 책정 및 패키징 전략과 실행을 강력하게 유지하기 위해 해결해야 할 실제 기술 문제입니다. 

입증되지 않은 ROI: 고객 측면에서 가격 책정 및 패키징에 대한 가장 큰 과제 중 하나는 입증되지 않은 ROI입니다. 고객은 "선택 기준이 무엇인지 확신할 수 없을 때 어떻게 대량 구매를 할 수 있을까?"라고 자문할 수 있습니다. 이 투자는 얼마나 신뢰할 수 있나요? 그것이 효과적이며 돈을 절약하거나 벌 수 있습니까? 그리고 얼마입니까? 

이 세 가지 과제의 융합은 시간이 지남에 따라 천천히 개선되고 예측 가능해집니다. 그러나 우리는 확실히 오늘 거기에 없습니다. 

AI 가격 책정 및 패키징을 위한 간단한 설계 프레임워크

제품 및 고객 부문에 가장 적합한 가격과 포장을 결정하는 데 사용할 수 있는 간단한 프레임워크는 다음과 같습니다.

1. 귀사의 모델
2. 훈련할 실제 구조 
3. 가격 책정을 반복, 실험 및 발전시킬 수 있는 작업

비용 변화 속도와 고객이 도구를 채택하는 방식을 고려할 때 이는 오늘날만큼 중요하지 않습니다. 

귀하의 회사를 위한 모델

모델과 관련하여 AI SaaS 회사는 하이브리드로 수렴하고 있으며, 항상 하이브리드(시트 + 일부 사용량)에 대해 이야기했던 방식과는 다릅니다. Enterprise로 올라가는 경우 고객에 따라 여러 가지가 조합될 수 있습니다. 

가장 일반적인 가격 책정 모델은 다음과 같습니다. 

1. 구독 — 시트별 또는 사용자별, 부분 유료화, 추가 기능이 포함된 제품별
2. 소비 — 얼마나 사용하고 있는지. Snowflake는 사용량 기반 가격 책정의 상징입니다. 
3. 해법 — 좌석 + 사용량 + 서비스, 맞춤형 배포, 개인화. 가장 큰 고객이 제품을 채택하려면 수많은 변경 관리와 지원이 필요하기 때문에 엔터프라이즈 소프트웨어 스타트업인 경우 고려해야 할 중요한 요소입니다. 

대부분의 AI SaaS 비즈니스는 위의 가격 모델 중 두 개 또는 모두를 조합한 하이브리드 모델을 보유하고 있다고 보고합니다. Character.AI와 같이 매우 간단한 단일 제품을 제공하는 경우는 예외입니다. 

어디서부터 시작하나요? 귀하의 회사에 적합한 모델은 무엇입니까? 

귀하의 제품에 적합한 가격 모델 선택

두 가지 질문으로 시작하세요. 

1. 당신이 제공하는 가치의 성격은 무엇입니까? 
2. 귀하에게 필요한 지원의 정도는 어느 정도입니까? 

가치를 생각하는 두 가지 간단한 방법이 있습니다. 시간을 절약하고 있나요? 그렇다면, 그 질 높은 자유시간을 현금화할 수 있을까요? AI는 시간을 절약하므로 이는 가치 제안이지만, 가치를 결정하기 위해 스스로에게 물어봐야 할 더 좋은 질문은 '사람을 구하는 시간은 어떻게 되나요?'입니다. 

사람들에게 수익을 창출할 수 있는 시간을 제공할 수 없다면 사용량 기반 가격 책정도 할 수 없습니다. 고객이 고정 비용을 요구하고 확보한 시간으로 더 이상 수익을 창출할 수 없는지, 아니면 더 많은 고객을 지원하거나 수익을 늘리는 데 시간을 확보하여 해당 시간을 수익화할 수 있는지 미리 파악하는 것이 중요합니다. 

당신이 할 수 있는 가장 중요한 일은 고객의 입장에서 생각하고 고객이 무엇을 위해 최적화하는지 물어보는 것입니다. 

• 그들에게 가장 중요한 것은 고정비용일까요? 그렇다면 간단한 구독 모델을 유지하세요. 예측할 수 없고 민감하게 반응하는 변동비를 가질 방법이 없으면 고객이 허용하지 않기 때문에 쉽게 다른 수준으로 실험할 수 없습니다. 
• 고객이 고정 비용보다 고정 ROI에 더 관심을 두나요? 이에 대한 좋은 예는 엔지니어링 및 데이터 인프라의 모든 것입니다. 그들은 비용을 고정시키려고 노력하지 않습니다. 데이터 엔지니어로서 관리하는 데이터의 양이 늘어나면 회사가 성장한다는 의미이므로 기꺼이 비용을 늘리려고 합니다. 
• 예산이 많은 대기업의 경우 작업 완료를 위해 최적화할 수 있습니다. 그들은 프로젝트 실패의 위험을 감수할 수 없으며, 바로 여기서 서비스와 솔루션 패키지가 중요합니다. 좌석이나 사용량에는 관심이 없고 프로젝트가 회사에서 성공적으로 출시되는 것에만 관심이 있을 수 있습니다. 

가격 모델 비교 

세 회사에 대한 사례 연구에서는 가격 모델의 미묘한 차이를 보여줍니다. 

1. Vizcom — 이미지 생성 공간
2. 모자이크 ML — 모델 훈련 및 AI 인프라
3. 작가 — LLM 언어 생성 공간

이 세 AI 회사는 현재 AI의 모든 것의 완벽한 예이며 Enterprise에서 성공을 보고 있습니다. 그러나 각각 가격 책정 모델이 다르며 일부는 다른 가격 책정 모델 다른 고객 세그먼트 같은 내의 제품 같은 기업. 

훈련할 실제 구조 

그래서 모델을 선택하셨습니다. 기본 구조를 이해하고 있나요? 많은 사람들이 가격 책정과 포장을 제품 전략으로 간주하며 제품 또는 GTM이 이를 소유합니다. 그러나 가격 책정과 포장은 회사 전체의 전략입니다. 

모두가 그것을 소유하고 있습니다. 입력되는 내용은 무엇이며, LTV를 결정하는 데 도움이 되는 고객을 위해 창출하는 가치는 무엇입니까? 귀사의 GTM 전략, CAC, 엔지니어링 품질 등은 어떻습니까? 

가격과 포장은 당신이 누구와 차별화하고 거래를 성사시키려고 하는지에 대해 많은 것을 말해주며, 이 모든 것이 표현되어야 합니다. 많은 사람들이 "내 제품은 사람들의 비즈니스 성장에 도움이 되므로 가격을 수익에 맞춰 조정할 수 있어야 합니다."라고 말하는 실수를 범합니다. 

그러나 Salesforce조차도 거래에 따라 비용을 청구하지 않습니다. Salesforce를 사용하는 사람 수에 따라 요금이 청구됩니다. 

AI 도구 Midjourney와 Vizcom에 대한 GTM 전략 비교

두 회사 모두 확산 모델을 사용하여 이미지를 생성합니다. 각각의 가격과 각 세그먼트에 대한 가격은 Enterprise 가치를 보호하는 동시에 Enterprise 내에 소규모 팀을 유치하기 위해 달라집니다. 기업 구매자와 셀프 서비스 구매자가 관심을 두는 부분을 구별해야 합니다. 

Midjourney 가격은 사용자당 월 10달러인 시트 기반인 것으로 보입니다. 그러나 실제로는 사용량 기반 가격입니다. 왜냐하면 패키지 간의 유일한 차이점은 얼마나 많은 GPU 시간을 받는지, 사전에 약정하려는 경우 GPU 시간은 시간당 4달러이기 때문입니다. 이것이 대부분의 가격 책정의 전체 논리입니다. 

큰 질문은, 이것이 팀에서 작동할 수 있나요? Sandhya는 이것이 팀에서는 결코 효과가 없을 것이라고 주장합니다. 당신이 10명의 디자이너를 둔 디자인 매니저라면 월말에 Midjourney 청구서가 어떻게 될지 전혀 알 수 없습니다. 왜냐하면 이는 10명의 디자이너가 시간을 어떻게 투자하는지에 달려 있기 때문입니다. 

이는 리더에게는 끔찍한 일이지만 Enterprise에서는 작동하지 않습니다. 아이러니하게도 사용량 기반 가격 책정은 소비자 제품보다 엔터프라이즈 제품에서 훨씬 더 일반적입니다. 프리랜서와 소규모 팀은 사용한 만큼만 지불하는 이 모델을 좋아하는 반면, 대기업은 신뢰할 수 없기 때문에 이용당하는 것을 두려워합니다. 

Vizcom은 Midjourney와 같은 무료 제품을 제공하며 소규모 팀(주로 개인 전문 창작자)을 위해 월 50달러를 제공합니다. 그러나 고급 시장으로 진출함에 따라 제한이 없는 사용량 기반 가격 책정이 제공되지 않습니다. 무제한 사용량에 대해 더 높은 가격대를 제공할 뿐 아니라 각 회사에 대한 맞춤형 모델이 포함된 Enterprise용 사용량 및 서비스 번들도 제공합니다. 

이것이 바로 기업의 가치입니다. 두 회사 모두 동일한 기본 기술을 활용하고 있지만 고객 부문과 GTM 전략이 다르기 때문에 완전히 다른 가격 모델을 선택했습니다. 

엔지니어링 품질이 가격을 결정합니다

인프라 개발 도구를 사용하는 경우 엔지니어링 투자는 가격과 패키징을 결정하는 가장 중요한 요소입니다. 비용 기준이 낮을수록 무료/평가판 액세스를 더 많이 확장할 수 있으며 팀은 엔터프라이즈 사용 사례를 지원하기 위한 맞춤형 배포를 통해 더욱 민첩하게 대응할 수 있습니다. 

새로운 기능을 출시할 때마다 스스로에게 다음 세 가지 질문을 던져보세요. 

1. ASP나 승률을 높이기 위해 이것을 사용할 건가요? 
2. 무료/평가판 액세스를 확대하기 위해 비용 기준을 낮출 수 있습니까?
3. 기업용으로 빠른 맞춤형 배포를 수행할 수 있습니까? 

모자이크가 이에 대한 좋은 예입니다. 

사용량 기반 가격을 책정하고 모델을 교육합니다. 하지만 속도에 주의하세요. 23년 160월에 그들은 $2.5로 확산 모델을 훈련할 수 있다고 말했습니다. 이는 직접 수행하는 데 드는 비용보다 125배 저렴합니다. 그러다가 160월에 이미 가격이 XNUMX만 달러에서 XNUMX만 XNUMX천 달러로 낮아졌다는 업데이트가 있었습니다. 

이는 AI 인프라 회사에서 수행해야 할 작업과 사용량 기반 가격 책정을 수행하는 경우 예측 가능성을 창출하는 것이 얼마나 중요한지를 보여주는 훌륭한 예입니다. 사람들은 플랫폼에 지출할 금액을 계획할 수 있어야 합니다. 

경쟁적 포지셔닝 및 고객 가치 증대

많은 사람들이 저지르는 실수 중 하나는 무료 버전이 포함된 프리미엄 요금제를 사용하는 것입니다. 무료 버전은 매우 제한적입니다. 그동안 경쟁업체는 자사 제품의 최고 버전에 대한 무료 평가판을 제공하므로 귀하의 도구가 바보처럼 보입니다. 

사람들이 저지르는 또 다른 실수는 무료 대안이 충분할 때 SMB 세그먼트를 추구하는 것입니다. 현실은 SMB-중간 시장 부문에 대한 충분히 좋은 무료 대안이 있는 시장은 매력적인 시장이 아니라는 것입니다. 

전반적으로 모든 회사는 시간이 지남에 따라 고객 가치를 높이려고 노력해야 합니다. 그렇게 하지 않으면 아마도 지속되지 못할 것입니다. 소프트웨어의 중단 주기는 매우 까다롭기 때문에 가격 책정에는 몇 가지 작업이 필요합니다. 

1. 도구 구입 비용은 항상 도구 사용 가치보다 훨씬 낮아야 합니다. 
2. 귀하와 차선책 사이에 충분한 가치 차이를 제공하십시오. 
3. 비용이 단조롭게 증가할 필요는 없습니다. 

때로는 ASP가 아닌 기업 가치를 높이려고 하기 때문에 가격이 인하될 수 있으므로 새로운 기능이 출시될 때마다 성공률을 위해 할지 ASP를 위해 할지를 고려해야 합니다. 이는 위아래로 움직일 수 있으며 항상 반복되어야 합니다. 

주요 요점

• 성공적인 AI 기반 기업은 각 제품, 패키지 및 고객 부문에 대해 서로 다른 가격 모델을 사용하는 완전한 하이브리드 기업입니다. 
• 고객은 일종의 예측 가능성을 원합니다. 비용, ROI, 직업 성공 또는 세 가지 모두의 조합일 수 있습니다. 따라서 해당 고객 세그먼트와 고객이 최적화하려는 대상에 맞게 패키지를 조정하세요. 
• 좋은 포장과 가격은 메시지에 관한 것입니다. 고객이 소프트웨어를 구매하는 방식과 고객에게 적합한 도구를 생각하는 방식에 대한 정신 모델을 일치시켜야 합니다. 
• 가격 책정 및 포장은 회사 전체의 전략입니다. 한 사람에게 위임할 수 없습니다. 이를 위해서는 모든 기능적 전략이 가격 책정 및 패키징과 관련하여 수행 중인 작업과 일치해야 합니다. 
• 반복적이어야합니다. 성장하고 진화하는 가격 책정을 효과적으로 실행하려면 많은 인프라를 마련해야 합니다. 

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