AI 애플리케이션 가격 책정의 새로운 추세: 종량제 결제!

많은 벤처 캐피털 투자자들은 인공지능 스타트업이 전통적인 사용자당 과금(또는 좌석 기반 가격 책정 모델)을 고집하는 대신 사용량 기반 가격 책정(사용 기반 가격 책정)이라는 새로운 비즈니스 모델을 채택하고 있다는 사실을 발견했습니다.

미국 기술 매체의 요약에 따르면 스타트업 Cresta는 처음에는 사용자 지불 모델을 채택했지만 이제는 인공 지능 도구를 사용하여 컨택 센터 직원이 하는 모든 대화에 대해 비용을 청구하는 방식으로 전환했습니다

고객 서비스 기업인 인터콤은 지난 3월 인공지능 챗봇인 핀(Fin)을 출시했는데, 이 가격은 회사의 핵심 고객 서비스 제품인 사용자당 요금을 부과하는 것과 달리 고객 요청당 해결 가능한 가격이 99센트입니다.

표현적 의사소통을 연구하는 연구실이자 인공지능 스타트업인 흄 AI(Hume AI)는 인공지능 기술을 이용해 억양과 표정에 따른 사람들의 감정 변화를 분석하는 것을 목표로 하고 있으며 분당, 댓글당, 단어량당 과금도 시작했습니다. 다음으로 개명: Hume AI는 표현적 의사소통 연구에 중점을 둔 실험실 겸 인공지능 스타트업 회사입니다. 인공지능 기술을 활용해 억양과 표정을 분석해 사람의 감정 변화를 파악한다. 또한 분당, 메모당, 단어 수당 요금이 부과되기 시작했습니다

공개된 정보에 따르면, 사용량 기준 가격 책정(UBP)은 고객이 실제 사용량을 기준으로 비용을 지불할 수 있는 모델입니다. 사용량을 측정하는 지표는 고객이 제품에서 가치를 얻는 방법에 해당합니다

현재 UBP 가격은 "서비스로서의 소프트웨어"(SaaS) 분야에서 점점 더 대중화되고 있으며 구독 및 사용자 좌석을 기반으로 하는 전통적인 가격 모델을 점차 대체하고 있습니다. UBP는 고객이 지불하는 가격을 고객이 받는 제품의 가치와 직접 연결시키기 때문에 이러한 가격 결정 방식은 "가치 기반 가격 책정 모델의 대명사가 될 것"(가치 기반 가격 책정)으로 평가됩니다.

IVP(Institutional Venture Partners)의 파트너인 Karthik Ramakrishnan은 사용량 기반 가격 책정 모델이 AI 스타트업이 제품 가격 책정과 실제로 제공하는 가치를 더 밀접하게 연결하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 클라이언트.

그러나 기존의 사용자별 좌석 과금과 비교할 때 사용량 기반 가격 책정(사용별 과금이라고도 함)은 엔터프라이즈 AI에 초점을 맞춰 예측 가능한 수익 흐름을 생성하는 패키지에 고객을 고정시키지 못할 수 있습니다. 상장 회사이자 인공 지능 애플리케이션 개발자인 이 회사는 UBP 가격 책정으로 전환하면서 매출과 총 이익 마진이 변동하는 딜레마에 직면했습니다.

현재 사용량에 따른 가격 책정 모델은 대략 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

종량제(Pay as you go)는 고객이 실제로 사용하거나 소비한 것에 대해서만 비용을 지불하면 되는 결제 방법입니다. 이 방법은 비즈니스 요구 사항이 크게 변동하는 회사에 매우 적합합니다

고객이 단위당 리소스 사용량을 기준으로 비용을 지불하는 단위당 가격 책정은 보다 세분화된 서비스를 제공하는 클라우드 제공업체에서 선호합니다.

단계별 가격 책정을 통해 고객은 자신의 필요에 맞는 수준을 선택할 수 있습니다. 사용량이 한도를 초과하면 다음 수준 및 더 높은 가격으로 업그레이드됩니다. 일반적으로 무료 등급으로 시작합니다.

재작성: "계량 서비스"라고도 알려진 사용량 기반 가격 책정은 유틸리티 회사에서 전기나 물을 구매하는 계량 서비스 모델과 실제 생활에서 유사합니다. 이 가격 책정 모델은 초기에 SaaS 및 IaaS(Infrastructure-as-a-Service) 클라우드 제공업체가 구독을 위해 선불 비용을 지불할 필요 없이 자연스러운 방식으로 서비스를 소비할 수 있도록 하여 고객을 유지하는 방법으로 선호했습니다

UBP 가격 책정의 장점은 가격 모델의 투명성을 통해 고객의 사용 비용을 공급자의 자원 소비에 직접 연결하는 것이 더 쉽다는 것입니다. 사용자의 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 제품 사용을 시작할 수 있어 채택 저항을 최소화할 수 있습니다. 공급업체의 경우 더 많은 사용자가 동일한 계정 내에서 제품에 액세스할 수 있도록 허용하면 더 많은 새로운 사용 사례가 발생할 수 있으며 심지어 사용자 그룹이 회사 또는 외부 조직 내의 다른 잠재적 사용자와 자신의 경험을 공유하도록 장려하여 전체 시장을 확장할 수 있습니다( TAM).

단점으로는 이 가격 책정 모델은 고객의 변화하는 요구 사항에 의존하므로 공급업체가 재무 데이터를 예측하고 지속 가능한 반복 수익을 얻는 것이 더 어려워지고 심지어 회사의 장기적인 성장에 해를 끼칠 수도 있습니다. 그러나 데이터에 따르면 B2B SaaS 공간에서 UBP 가격 책정 채택이 지난 5년 동안 거의 두 배 증가했으며 5개 회사 중 3개 회사가 어떤 형태로든 UBP 전략을 사용하고 있습니다.

또 다른 벤처 캐피털 회사인 Menlo Ventures의 파트너인 Naomi Pilosof Ionita는 잠재 고객에게 가치를 입증하기 위해 더 빠른 전략이 필요한 것 외에도 인공 지능 스타트업은 직원을 더 효율적으로 만들어 더 적은 직원을 고용하게 될 수도 있다고 지적했습니다. . 이는 기존 구독 모델에서는 AI 회사에 수익을 창출하는 사용자 수가 줄어들 것임을 의미합니다

위의 이유 때문에 AI 스타트업은 새로운 가격 책정 모델을 더 기꺼이 시도하게 됩니다. 동시에 기업 고객이 점점 더 직원을 해고하고 지출을 삭감하고 소프트웨어 구매 결정을 내리는 데 더 오랜 시간이 걸리는 현재 거시경제적 과제 속에서 사용량 기반 가격 책정을 통해 고객이 유연하게 조정할 수 있으므로 기업이 수용하기가 더 쉬울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 지출.

일부 분석가들은 UBP 가격의 상승과 점진적인 인기가 기술 자체의 개발 특성과 밀접한 관련이 있다고 지적했습니다.

자동화: 소프트웨어의 지속적인 개발로 인해 점점 더 많은 수동 프로세스가 자동화될 수 있습니다. 제품이 성공할수록 고객에게 필요한 사용자 시트 수는 줄어들지만, 사용자 시트에 따른 가격 책정은 자동화가 제공하는 가치에 비례하지 않습니다

인공 지능의 발전으로 자동화가 더욱 발전하여 궁극적으로 전체 팀이 지속적으로 작업을 수행할 필요가 없어져 수익 창출이 더 이상 제품 사용자에게만 국한되지 않습니다

가장 빠르게 성장하는 많은 소프트웨어 회사에서 API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 UI(사용자 인터페이스)보다 훨씬 더 가치가 있습니다. API를 사용하면 소프트웨어가 사용자 인터페이스에 의존하지 않고도 다른 소프트웨어와 직접 통신하여 가치를 입증할 수 있습니다

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