Как монетизировать фичи искусственного интеллекта?

В этой статье автор разберет, как ведущие технологические компании подходят к монетизации ИИ-фич. Рассмотрит текущие тенденции, прямые и косвенные стратегии монетизации и поделится структурой, которая поможет вам принимать обоснованные решения при ценообразовании ваших собственных ИИ-продуктов и фич.

Автор: Палле Бро

Ценообразование и искусственный интеллект: по отдельности это две самые загадочные темы для создателей продуктов. А когда они еще и объединяются, то ситуация становится еще более запутанной.

Чтобы разобраться в вопросе максимально полно, Палле Бро проанализировал подходы ведущих технологических компаний к ценообразованию на ИИ и создал на основе этого структуру, которая поможет вам принимать решения о ценообразовании ваших собственных продуктов и фич с ИИ.

Палле Бро был частью ранней команды, создававшей Uber в Сан-Франциско и Великобритании, а затем пять лет занимал различные операционные, стратегические и продуктовые роли в компании. Он возглавлял стратегию ценообразования в Uber (B2C), а затем в Templafy (B2B SaaS) и консультировал более 20 быстрорастущих стартапов в области технологий (от посевной стадии до серии D) по вопросам стратегии монетизации, улучшения упаковки продуктов, сокращения скидок и создания более веских бизнес-кейсов и обоснований окупаемости инвестиций (ROI).

Фичи и продукты на основе искусственного интеллекта это совершенно новые вызовы в области ценообразования для компаний. Я посвятил последнее десятилетие разработке стратегий монетизации в таких местах, как Uber и Templafy, а также консультированию более 20 технологических компаний по их подходам. И то, что я наблюдаю вокруг продуктов с ИИ, значительно отличается от старых технологий. В отличие от традиционных продуктов SaaS, компании, которые хотят интегрировать ИИ-продукты и фичи, должны учитывать реальные, базовые затраты на вычисления генеративного ИИ и интенсивное конкурентное давление на рынке ИИ, одновременно фокусируясь на принятии технологий и новых бизнес-моделях. Чтобы обеспечить долгосрочную окупаемость инвестиций (ROI), компании всегда должны были тщательно продумывать, как и когда монетизировать, но ИИ требует еще более глубокого анализа.

Во время звонка Alphabet о доходах за 2-й квартал 2024 года многие вопросы от инвесторов касались ROI на инвестиции компании в ИИ, составившие $12 миллиардов, что стало значительным сдвигом по сравнению с предыдущим кварталом. Ясно, что фокус инвесторов меняется с чистого принятия технологий на то, как крупные технологические компании будут монетизировать свои инновации.

Это заставило меня задуматься: как технологические компании монетизируют свои новые фичи с ИИ? И что мы можем узнать из этих данных? Чтобы ответить на это, я исследовал стратегии ценообразования и пакетирования 44 ведущих технологических компаний. Я сосредоточился на «прикладном уровне» — компаниях, которые разрабатывают конечные продукты для пользователей (например, Figma), а не на базовых моделях (например, языковые модели OpenAI) или инфраструктуре (например, Azure). Мы изучили открытые данные о моделях ценообразования, показателях ценности, пакетировании и бесплатных версиях, чтобы выявить текущие тенденции. Основываясь на этих данных и моем собственном опыте в ценообразовании, я разработал структуру, которая поможет вам принимать стратегические решения для ваших собственных ИИ-продуктов и фич.

В общем, компании могут использовать два метода для монетизации фич искусственного интеллекта: прямую и косвенную монетизацию. Прямая монетизация включает в себя взимание платы непосредственно за фичу или повышение стоимости вашего продукта после добавления новой фичи. Напротив, косвенная монетизация предполагает интеграцию фичи в существующий пакет без изменения цены или предложение этой фичи отдельно, но бесплатно.

Основной стратегией, которую мы обнаружили в данных, было объединение фич ИИ с уже существующими пакетами (этот путь выбрали 59% компаний). Такой подход позволяет текущим подписчикам использовать возможности ИИ. В некоторых случаях это сопровождалось повышением цены или ценообразованием на основе использования ИИ фич — это делало стратегию прямой. В других случаях фича добавлялась без изменения существующей структуры ценообразования — это косвенный подход. Добавление ИИ фичи в существующий пакет может использоваться как временная стратегия для быстрого запуска с последующим тщательным обдумыванием монетизации после того, как будут собраны данные об использовании этой фичи.

Вторым по популярности подходом является прямая стратегия: предложение ИИ фичи в качестве дополнения с отдельной стоимостью (этот путь выбрали 23% компаний). Стратегия дополнений — это «чистейшая» форма прямой монетизации, обеспечивающая наиболее прозрачные данные с точки зрения принятия и монетизации. Кроме того, возможность отслеживать прямое влияние вашей ИИ фичи поможет понять готовность клиентов платить и предоставит важную обратную связь для дорожной карты продукта и его разработки.

Некоторые компании (18% из рассмотренных) разрабатывают отдельные продукты на основе ИИ, которые доступны для покупки независимо от любых существующих подписок, особенно это характерно для компаний, разрабатывающих крупные языковые модели (LLM).

Существует причина, по которой большинство компаний, которые мы изучали, использовали прямую стратегию монетизации. В общем, прямая монетизация является оптимальной, будь то предложение новой фичи/ИИ продукта в качестве дополнения или интеграция в существующий план с увеличением цены (или компонентом, зависящим от использования). Именно этот путь выбрали многие крупнейшие технологические компании. Одной из ключевых проблем применения косвенной монетизации является сложность отслеживания и точных атрибутов ценности от повышенной удерживаемости и допродаж.

Прямая монетизация, вероятно, будет правильным выбором, если у вашей компании:

• Высокие переменные затраты: Переменные затраты, связанные с генеративным ИИ, значительны и не могут быть компенсированы косвенными доходами, например, затраты на вычисления, пропускную способность, хранение данных, безопасность и соответствие требованиям, а также обслуживание и обновления. Такие LLM, как ChatGPT, Gemini и Claude, требуют высоких затрат на вычисления, а компании, использующие LLM, такие как Airtable, платят за каждый случай использования их ИИ фичи.
• Очевидная ценность для клиентов: Клиенты четко осознают добавленную ценность, которую приносят фичи генеративного ИИ, и готовы за них платить, например, GitHub с его кодинговым Copilot или AI-бот Fin от Intercom.

Косвенная стратегия монетизации (например, включение в план без повышения цены или бесплатное предоставление) может быть успешной, если фичи генеративного ИИ значительно увеличивают использование, конверсию или удержание основного продукта. Это приводит к косвенным доходам, которые превышают затраты на эти фичи, особенно когда ценообразование основано на использовании или когда ИИ фича значительно повышает общую конверсию или удержание клиентов. Примеры компаний, использующих эту стратегию, включают Zoom и Shopify. Иногда это временная стратегия для получения обратной связи от пользователей перед внедрением повышения цены, когда ценность для пользователя станет более понятной. Повышение цен для широкой клиентской базы — сложная задача, требующая тщательного подхода. В моем опыте и в данных косвенная монетизация обычно является менее привлекательным вариантом, особенно в долгосрочной перспективе.

На практике очень немногие компании могут выбирать свою стратегию монетизации в изоляции. Если конкурент запускает аналогичную ИИ фичу, но выбирает косвенную стратегию монетизации, вам придется учитывать это наряду с другими переменными. Это может быть правильным решением для поддержания конкурентоспособности, но окончательный выбор будет зависеть от множества факторов, которые здесь не обсуждаются подробно.

Теперь давайте углубимся в три основные стратегии прямой монетизации (дополнение, самостоятельный продукт и включение в план с увеличением цены) и рассмотрим, какой путь может быть наилучшим для вашей компании. Обычно необходимо учитывать ценность, которую ваша ИИ фич приносит пользователю и вашему бизнесу, лучший подход к пакетированию и оптимальное распределение фич по различным уровням пакетов.

Рассмотрите следующие вопросы:

• Будет ли эта фича широко использоваться широкой аудиторией? Или она предназначена для определенных персон (см. ось y ниже)? В большинстве компаний, с которыми я работал, критерием для включения фичи в стандартный пакет или в качестве дополнения является следующий: если более 70% пользователей, вероятно, будут использовать эту фичу, рекомендуется включить ее в стандартный пакет. Если ожидается, что использование будет ниже 70%, следует тщательно подумать, имеет ли смысл включать ее в качестве дополнения, особенно если фича имеет высокую ценность для небольшой группы пользователей.
• Будет ли критическая масса людей готова платить за эту фичу (см. ось x ниже)? Необходимо понять, является ли ваша фичия приятным дополнением или важной необходимостью. Лучший способ получить это понимание — поговорить с вашими пользователями. Вы можете сделать это через бета-программу, чтобы собрать данные об использовании, а также спросить потенциальных клиентов об их готовности платить за фичи.

Когда вы получите ответы на эти вопросы, вы сможете разместить фичи на карте ниже, чтобы определить лучший путь для интеграции вашей фичи ИИ в пакет. Например, если ваша ИИ фича широко используется пользователями (более 70%) и значительно повышает ценность их работы, она является "ведущей" фичей в вашем пакете и, вероятно, может привести к повышению цены. С другой стороны, если ваша она используется относительно небольшим количеством пользователей в компании (скажем, 20%), но эти пользователи любят эту фичу, ее следует сделать "дополнением" к вашему пакету.

Мы подготовили комплексный курс по agile, где вы:
Научитесь профессионально использовать Agile, Scrum и Kanban, выстраивать эффективную работу команды, быстро реагировать на изменения, визуализировать рабочие процессы и точно оценивать время выполнения задач.

В результате обучения вы:

• Освоите принципы Agile и откроете для себя мир гибкого управления
• Узнаете как управлять проектами и продуктами в условиях неопределенности с помощью гибких подходов
• Выясните для себя, как внедрить Agile в своей компании

На курсе мы разберем

• Как применять Scrum и Kanban на практике
• Как улучшить процессы своей команды и ускорить разработку продуктов
• Как претендовать на карьерное продвижение и многое другое!

В обучение входят:

• 17 занятий с практической отработкой
• 9 практикумов
• Шаблоны для эффективной работы с проектами и командами
• Бесплатная премиум подписка на Kaiten
• международный сертификат от консорциума ICAgile
• сертификат от Product Lab