Jak sztuczna inteligencja napędza znaczącą zmianę cen w SaaS

Discover how to deliver better software and systems in rapidly scaling environments. Join our Community

Sztuczna inteligencja napędza zmianę w zakresie cen korporacyjnego SaaS — od modeli opartych na liczbie użytkowników do strategii opartych na zużyciu, oferując zarówno elastyczność, jak i złożoność. W tym artykule omówiono wpływ sztucznej inteligencji na ceny SaaS oraz przedstawiono dostawcom i klientom wskazówki, jak skutecznie poruszać się w tym zmieniającym się środowisku.

Na rynku korporacyjnych usług SaaS od czasu, gdy Salesforce zapoczątkował tę kategorię w 2000 roku, dominuje model „za użytkownika, za miesiąc”. Model ten był korzystny zarówno dla klientów, jak i dostawców. 

Klienci doceniali stałą fakturę, którą można było negocjować z wyprzedzeniem na rok lub dłużej: przewidywalną i przejrzystą. Dostawcom odpowiadał on, ponieważ nie musieli wyposażać swojej usługi w mechanizmy pomiaru zużycia, a także korzystali z tej samej przewidywalności. Umożliwiało to dostawcom skupienie się na wykazywaniu wartości w celu zabezpieczenia odnowienia umowy i, idealnie, „pozyskiwaniu i rozszerzaniu” w ramach organizacji klienta. Jak Marc Benioff od dziesięcioleci uczy, wszystko sprowadza się do zaufania i sukcesu klienta.

W tym artykule przeanalizuję, jak AI podważa dotychczasowy status quo i dlaczego przejście na model cenowy oparty na zużyciu może być nieuniknione — choć z pewnością nie będzie proste.

Ewolucja modeli cenowych SaaS

Dzisiejsze środowisko biznesowe wymusza ponowną ocenę modeli cenowych. Presja ekonomiczna, wzrost produktywności napędzany przez AI oraz zmieniające się oczekiwania klientów podważają opłacalność cen ustalanych na podstawie liczby użytkowników. 

Niestety, gdy gospodarka się kurczy i/lub produktywność rośnie, liczba użytkowników dostępnych w ramach organizacji zmniejsza się. Mniejsza liczba stanowisk oznacza niższe koszty dla kupującego i mniejsze przychody dla dostawcy.

Właśnie to dzieje się obecnie wraz z wprowadzaniem AI do przedsiębiorstw. W odpowiedzi dostawcy będą musieli przeciwdziałać spadkowi liczby stanowisk i przejść na model cenowy oparty na zużyciu (już popularny w branżach takich jak chmura obliczeniowa), aby zwiększać przychody. Nie będzie to jednak łatwe ani przyjemne.

Get Free Access
Get regular tech leadership wisdom for delivering better software and systems.
Get Free Access

Have an account? Log In

Wpływ AI na ceny korporacyjnych usług SaaS

Idea cen ustalanych na podstawie wykorzystania jest prosta. Płacisz tylko za to, czego używasz. Klienci początkowo uważają, że to dobry pomysł, ponieważ mogą zaoszczędzić, korzystając z usługi w mniejszym zakresie. Dostawcy również uważają to za dobry pomysł, ponieważ jeśli potrafią wykazać wartość, klienci będą korzystać z usługi częściej, a ich przychody wzrosną. Niestety, nie jest to aż tak proste.

W Salesforce prowadziłem grupę fokusową z klientami na temat cen opartych na wykorzystaniu. Po kilku minutach rozmowy zdali sobie sprawę, że ich rachunek będzie się różnił w każdym miesiącu i może przekroczyć ich budżet. Doprowadziło to do prośby o ceny oparte na wykorzystaniu z limitami. Innymi słowy: chcę skorzystać z obniżki kosztów, ale jednocześnie zabezpieczyć się przed jakimkolwiek przekroczeniem. Nie jest to dokładnie sytuacja korzystna dla obu stron, ale jest całkowicie zrozumiała.

Kompromisem wobec czystego modelu cenowego opartego na wykorzystaniu są poziomy wielkości przypominające rozmiary koszulek: mały, średni, duży i bardzo duży. Klient szacuje miesięczne zużycie, wybiera rozmiar i działa w jego ramach. Jeśli go przekroczy, dostawca daruje przekroczenie, ale powiadamia klienta, aby w kolejnych miesiącach wybrał odpowiednio większy rozmiar. Powtarzające się przekroczenia bez korekty skutkują ograniczeniem dostępu przez dostawcę do ustalonego limitu. Nie jest to rozwiązanie idealne, ale wiele firm korzysta dziś z tego modelu.

Kolejnym wyzwaniem jest to, co mierzyć. Idealnie byłoby, gdyby wskaźnik korelował z otrzymywaną wartością. Narzędzia testowe naliczają opłaty za minuty użytkowania. Narzędzia AI naliczają opłaty za wygenerowane tokeny. (Token jest mniej więcej odpowiednikiem słowa, ale nie całkiem.) Nawet jeśli korzystasz z poziomów, potrzebujesz wskaźnika.

Wybór właściwego wskaźnika

Z perspektywy dostawcy wskaźnik powinien również korelować z kosztem usługi. Większe wykorzystanie oznacza, że dodatkowe przychody pokrywają dodatkowy koszt. Czasami nie ma idealnego wskaźnika. Na przykład ceny oparte na liczbie wygenerowanych tokenów zachęcają AI do udzielania rozwlekłych odpowiedzi. To tak, jakby płacić politykowi za każde słowo lub minutę jego przemówienia. 

A co z jakością odpowiedzi? Jeśli muszę poprosić o nową odpowiedź, aby skorygować oczywistą „halucynację” w poprzednim wyniku, czy muszę za nią zapłacić? 

Klienci rzadko wiedzą, jak zaplanować budżet na wykorzystanie usługi. Często proszą o narzędzie pozwalające oszacować, jakiego rozmiaru będą potrzebować, ale dostarczenie takiego narzędzia bywa trudne, szczególnie w przypadku nowej usługi. Dlatego wielu dostawców polega na bezpłatnym okresie próbnym, w którym klient może korzystać z usługi w rzeczywistych warunkach i wykorzystać ten okres jako punkt wyjścia do oszacowania zapotrzebowania. 

Dostawcy mogą chcieć zainwestować w szkolenia klientów, aby wyjaśnić użytkownikom i zespołowi finansowemu, jak działa ten model. Stanowi to dodatkowe obciążenie dla obu stron, ale jeśli zostanie przeprowadzone prawidłowo, pozwoli uniknąć emocjonalnego załamania, które ostatecznie nastąpi, gdy rachunek okaże się znacznie wyższy od oczekiwanego.

Ceny oparte na zużyciu zwiększają koszty prowadzenia działalności. Dostawcy muszą mierzyć wykorzystanie, aktualizować produkt, aby zapewnić klientom wgląd w dane w czasie rzeczywistym, a także być może wystawiać comiesięczne faktury w celu potwierdzenia rozliczenia. Żadne z tych działań nie jest konieczne w modelu cenowym opartym na liczbie stanowisk.

More Articles

Rady dla dostawców i klientów

Jeśli to spojrzenie w przyszłość wydaje się większym problemem, niż jest warte, a Twój dostawca stosuje model cenowy oparty na liczbie użytkowników, rozważ pozostanie przy nim, nawet jeśli dostawca będzie musiał podnieść stawki. 

Jeśli Twoja firma potrafi skutecznie przyswoić nowy model cenowy, porozmawiaj z dostawcą i dowiedz się, jak działa rozliczanie na podstawie pomiaru wykorzystania. Bądź otwarty na możliwość, że większe wykorzystanie może wiązać się z większą wartością dla Twojej firmy, i zrozum zwrot z inwestycji wynikający z tej wartości. 

Potraktuj negocjacje tak jak każde inne. Jeśli zwiększenie wydatków przyniesie więcej korzyści niż wynosi inwestycja, bądź gotów wydać więcej.

Przyszłość cen SaaS

W miarę jak dostawcy SaaS i klienci przechodzą z cen opartych na liczbie użytkowników na ceny oparte na zużyciu, staje się jasne, że ta zmiana nie jest pozbawiona wyzwań. Modele oparte na zużyciu mogą zapewniać elastyczność i możliwość obniżenia kosztów, ale wprowadzają również złożoność w zakresie budżetowania, rozliczeń i oceny wartości. 

Dostawcy i firmy zajmujące się tworzeniem rozwiązań SaaS muszą starannie równoważyć potrzebę przewidywalnych przychodów z elastycznością, której oczekują klienci. Klienci również muszą być przygotowani na przyjęcie bardziej dynamicznej struktury cenowej, powiązanej z rzeczywistym wykorzystaniem. Kluczem do sukcesu są przejrzystość, komunikacja i edukacja. Obie strony muszą podchodzić do rozmowy ze wspólnym zrozumieniem tego, jak wykorzystanie przekłada się na wartość.

Przy starannym planowaniu przejście na ceny oparte na zużyciu może się sprawdzić i potencjalnie stworzyć bardziej skalowalny, elastyczny model, który w dłuższej perspektywie przyniesie korzyści zarówno dostawcom, jak i klientom.

Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby uzyskać więcej informacji na temat AI.

David Brooks
David Brooks is Senior Vice President of Evangelism at Copado. A 35-year veteran of Silicon Valley, he joined Copado in 2018 to create the Product Management practice and led the product team for four years. Brooks joined Salesforce.com in 2005 to launch the AppExchange. As Vice President of Product, he led teams that built the Force.com platform during his nine-year tenure at Salesforce.
Follow the author:

You may also like