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AI應(yīng)用商業(yè)化正逐步形成以訂閱模式為主的趨勢，而其中免費版本和基于用戶數(shù)量的定價策略廣受歡迎，但是同時也為創(chuàng)新定價模式提供了廣闊空間。

上周，烏鴉君分享了AI應(yīng)用兩種主流的變現(xiàn)方式，并分析兩種選擇的利弊。

今天，借著Kyle Poyar和Palle Broe的另一篇文章，烏鴉君繼續(xù)圍繞AI應(yīng)用商業(yè)化的話題，給大家介紹當(dāng)下頭部AI產(chǎn)品在商業(yè)化上的最新趨勢。

在這次文章里，Kyle Poyar和Palle Broe研究了40個原生AI應(yīng)用產(chǎn)品的定價模式，涵蓋定價模式、價值指標(biāo)、公開宣傳、免費版本和定價透明度的公開信息，總結(jié)了一些頭部AI應(yīng)用在定價方向的趨勢。

選擇產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)是融資和行業(yè)影響力，比如《福布斯》AI 50 強(qiáng)榜單和紅杉的生成式 AI市場地圖。這 40 家公司包括營銷工具（例如：Jasper、Copy.ai）、生產(chǎn)力應(yīng)用程序（例如：Tome、Glean）、垂直特定產(chǎn)品（例如：Harvey、Co:Helm）和其他公司（例如：Synthesia、HeyGen）。

通過這份報告，我們將能更清楚地了解AI產(chǎn)品在定價方面的趨勢。以下為原文翻譯：

一、40款領(lǐng)先AI應(yīng)用的定價趨勢

我們發(fā)現(xiàn)以下五點值得關(guān)注：

1. 定價創(chuàng)新有限——七成的公司采用訂閱模式，很少有公司提供純粹基于使用量或按使用量付費的定價模式。
2. 大多數(shù)公司都是根據(jù)用戶數(shù)量收費的——這與人工智能應(yīng)用程序作為“副駕駛”（協(xié)助人們）而不是數(shù)字“工作者”的概念一致。
3. 免費版本在最初采用時非常受歡迎——一半的人提供免費計劃，另外五分之一的人提供免費試用。
4. 在套餐/層級方面存在“好-更好-最佳”范式。
5. 定價透明度不同——三分之二的供應(yīng)商采用公開定價。

您可以自行探索完整的定價數(shù)據(jù)：

二、缺乏定價創(chuàng)新為第二波人工智能應(yīng)用提供了機(jī)會

軟件公司歷來傾向于訂閱和按用戶收費模式（盡管有跡象表明正在轉(zhuǎn)向基于使用和混合模式）。在第一波突破性的人工智能應(yīng)用中，情況仍然如此。

我們看到第二波人工智能公司中出現(xiàn)了非常創(chuàng)新的定價結(jié)構(gòu)的跡象。這些定價模式可以加快客戶采用速度，同時獲得更多總體收入，甚至微軟也在為其新的 AI Copilot for Security測試創(chuàng)新的隨用隨付定價。

Fin (Intercom)、EvenUp 、Chargeflow （OpenView 投資組合公司）和11x.ai （之前在Growth Unhinged中介紹過）是實施基于成功（或基于結(jié)果）定價模式的公司的例子，客戶只需為成功的結(jié)果付費。

Chargeflow 的定價是基于退款以賣家利益為前提的成功率

對客戶來說，這種付費方式很有吸引力，因為這建立了雙贏的合作伙伴關(guān)系。只有客戶成功，供應(yīng)商才會成功。這種付費模式加大了客戶的付費意愿。

這與許多現(xiàn)有的 SaaS 提供商形成了鮮明對比。在這些提供商中，客戶最終購買的資源往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其實際需要。

也就是說，客戶為他們獲得東西支付了溢價。所以我們預(yù)計，隨著AI產(chǎn)品為結(jié)果付費模式的流行，傳統(tǒng)訂閱模式的壓力將會越來越大。

發(fā)現(xiàn) 1：定價創(chuàng)新有限

在我們研究的 AI 應(yīng)用中，絕大多數(shù)（71%）采用了傳統(tǒng)的 SaaS 訂閱定價模式。10 家公司（26%）采用了訂閱費用和使用費相結(jié)合的混合定價模式。PolyAI是唯一一家（3%）采用純基于使用量模式的公司。

雖然支持這些應(yīng)用程序的基礎(chǔ)設(shè)施幾乎完全根據(jù)使用情況定價（LLM 和基礎(chǔ)設(shè)施），但這種定價模式并沒有體現(xiàn)在AI應(yīng)用上。

我們認(rèn)為有以下幾個原因：

1. 保持簡單：大多數(shù)AI應(yīng)用的核心目標(biāo)是讓用戶使用產(chǎn)品。用戶更熟悉傳統(tǒng)的 SaaS 訂閱定價模式。
2. 基于使用量的定價很難實現(xiàn)。基于使用量的定價并不容易實現(xiàn)。例如，它需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而這是許多初創(chuàng)公司早期所不具備的。
3. 尚難量化價值：一些人工智能應(yīng)用很可能通過這種方式創(chuàng)造的價值超過了它們收取的價格。但對于許多人工智能公司來說，他們?nèi)匀缓茈y確切了解他們創(chuàng)造了多少價值以及如何最好地獲取這些價值。
4. 不想限制采用：定價創(chuàng)新可能會限制產(chǎn)品的采用。目前，初創(chuàng)公司希望在開發(fā)產(chǎn)品時獲得盡可能多的使用量。
5. 不注重盈利：雖然零利率政策時代已經(jīng)結(jié)束，但許多人工智能初創(chuàng)企業(yè)的目標(biāo)不是盈利，而是證明他們可以賺錢并與客戶一起成長。

我們確實看到一些公司（尤其是營銷、視頻和語音生成領(lǐng)域的公司）采用基于使用量的定價模式，例如字?jǐn)?shù)、視頻字符分鐘數(shù)。Copy.ai 就是一個很好的例子。

Copy.ai 的示例同時應(yīng)用了月度訂閱費和以信用形式應(yīng)用的基于使用情況的組件

發(fā)現(xiàn) 2：大多數(shù)公司都是根據(jù)用戶數(shù)量收費

AI 應(yīng)用的主要價值指標(biāo)仍以用戶為中心。這是 SaaS 領(lǐng)域非常著名的價值指標(biāo)，也是購買和銷售軟件的最直接方式之一，對買家來說具有高度的可預(yù)測性。

大約有十幾家公司正在使用基于每個用戶及其使用情況的付費模式，或者純粹基于使用情況的模型，并使用以下價值指標(biāo)：積分、角色、視頻分鐘數(shù)、字幕或運行時間。

由于人工智能最終會取代人類勞動力，按用戶定價模式可能會適得其反，因為用戶數(shù)量會隨著時間的推移而減少。這為第二波人工智能應(yīng)用帶來了顛覆性的機(jī)會。

發(fā)現(xiàn) 3：免費版本在最初采用時很受歡迎

我們研究的 AI 應(yīng)用中約有 70% 都存在免費增值模式。我們看到的三種免費增值模式如下：

1. 免費版本（47%）：“永久免費”的版本，通常功能有限，但允許用戶試用其功能/產(chǎn)品。
2. 免費版本但使用量受到限制（3%）：免費版本，但產(chǎn)品的使用量受到限制。
3. 免費限時試用（16%）：免費且具有基本功能但僅限 7 天或 14 天的版本。

AI 應(yīng)用往往能快速為新用戶帶來價值。隨著這些公司繼續(xù)迭代產(chǎn)品，免費增值產(chǎn)品有助于促進(jìn)早期采用和使用。

在面向企業(yè)的應(yīng)用程序中，免費增值模式并不那么普遍。這些產(chǎn)品通常需要支付實施費用和平臺費用才能使用。據(jù)了解，企業(yè)版免費增值模式似乎是免費試用，客戶可以在一段時間內(nèi)（通常為 3 個月）試用產(chǎn)品，然后做出購買決定。

發(fā)現(xiàn) 4：在套餐/層級方面存在“好-更好-最好”范式

當(dāng)我們與早期創(chuàng)業(yè)公司交談時，我們通常建議從“好-更好-最好”產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的變體開始。

它允許公司根據(jù)客戶差異化產(chǎn)品，并創(chuàng)建清晰的追加銷售路徑。層級數(shù)量因公司而異，從兩層到五層不等（包括免費增值版和企業(yè)版）。在大多數(shù)情況下，層級之間的差異基于產(chǎn)品功能和用途。

營銷策略，通常是隨著產(chǎn)品的成熟和功能的發(fā)展而逐漸形成的。早期，你通常沒有太多東西可以營銷，因為你不知道你的客戶到底是誰，也不知道應(yīng)該如何細(xì)分你的產(chǎn)品。

以 Browse AI 為例，它提供五個不同的層級，并結(jié)合了訂閱和基于使用情況的定價

發(fā)現(xiàn) 5：定價透明度程度不同

目前，約有三分之二的公司在其網(wǎng)站上公布價格。透明定價往往是面向個人或?qū)I(yè)消費者的應(yīng)用程序的常態(tài)，而非面向企業(yè)的應(yīng)用程序。

大多數(shù)企業(yè) AI 應(yīng)用并未透露任何定價細(xì)節(jié)。他們這樣做可能出于以下幾個原因：

1. 這是一個競爭激烈的領(lǐng)域：競爭日趨激烈，公司不想向潛在競爭對手提供任何東西，也不想允許他們基于價格進(jìn)行競爭。
2. 定制：他們根據(jù)每個客戶的具體情況定制價格，并確定可以收取的價格的上限。
3. 更大的靈活性：其中許多類別仍處于起步階段，價格尚未確定。隱藏價格為供應(yīng)商在未來的變更提供了更大的靈活性。

隨著Vendr或Tropic等價格基準(zhǔn)測試供應(yīng)商的崛起，這些定價信息很可能會隨著時間的推移而公開。

三、最后的話

我們正處于人工智能應(yīng)用的早期階段。許多公司仍在尋求產(chǎn)品與市場的契合度（即使他們已經(jīng)籌集了大量資金），并希望證明市場需求。定價模式的創(chuàng)新很難，而且可以理解的是，最初并不是核心重點。

目前的游戲規(guī)則似乎是：(1) 讓定價可預(yù)測，(2) 不要讓定價成為使用產(chǎn)品的障礙。以下是確定從哪里開始的框架。