研究了44个AI产品,我发现了AI应用定价的秘密

今年以来,AI应用开始爆发了。

一个明显的变化是,AI投资开始从底座模型向应用侧进行迁移。从二季度开始,投在应用上的金额是去年同期的2倍,Perplexity、Suno等AI应用明星公司都先后拿到不小融资。

当越来越多的钱投向应用端,大家也开始关心一个很现实问题:

这些AI应用到底怎么赚钱?

为了更好地搞清楚这个问题, Palle Broe研究了44个原生AI应用产品的定价策略,涵盖定价模式、价值指标、公开宣传、免费版本和定价透明度的公开信息。

本文作者Palle Broe曾在 Uber (B2C) 和 Templafy (B2B SaaS) 领导定价策略,并为 20 多家科技初创公司 (从种子轮到 D 轮) 提供货币化策略。

透过这份报告,Palle Broe试图回答两个问题:如今科技公司如何利用AI功能赚钱?创业者又能从这些信息中学到什么呢?

一、直接和间接变现,哪个更好?

一般来写,现在AI功能的商业化方式有两种:直接变现和间接变现。

直接变现包括直接对 AI 功能收费,或在添加新的 AI 功能后提高产品价格。相反,间接变现将 AI 功能集成到现有捆绑包中而不改变价格,或者单独提供该功能而无需额外付费。

科技公司推出 AI 功能和产品的五种高级货币化策略概述

根据统计,最常见的商业化策略是将 AI 功能捆绑到现有软件包中(59% 的公司选择了这种方式)。这种方法能让当前订阅的用户从 AI 功能中受益。在部分场景下,增加AI功能会带来服务价格的上涨。

另一部分场景下,在不改变现有定价结构的情况下,加入AI功能。在这种情况下,企业往往会追求快速启动,收集更多有关AI功能使用情况的数据。

第二种最常见的商业化策略是直接策略:以附加功能的形式提供 AI 功能,并标明具体价格(23% 的公司选择了这种方式)。

附加功能策略是直接盈利的“最纯粹”形式,将直接提供AI功能使用和商业化数据,让公司了解终端的付费意愿,并为路线图和产品开发提供重要反馈。

此外,也有一些公司(占受访公司的 18%),尤其是那些拥有大型语言模型 (LLM) 的公司,已经开发出独立的 AI 产品,可供单独购买,不受任何现有订阅的影响。

根据研究,大多数公司都采用直接变现。要么将新的人工智能功能/产品作为附加功能提供,要么将其捆绑在现有计划中并提高价格(或基于使用量的组件)。

原因在于,这种策略能够更好了解,用户的支付意愿和AI功能的潜在成本结构。间接变现的问题是,很难跟踪和准确归因于增加的保留率和追加销售带来的价值。

那么,什么样的AI公司更适合直接变现的模式?高可变成本:与新一代人工智能相关的可变成本非常高昂,无法通过间接收入收益来吸收,例如与计算、带宽、数据存储和标签、安全性和合规性以及维护和升级相关的成本。由于大模型的计算成本非常高,利用大模型的公司需要用户在每次使用其人工智能功能时都要付费。 明确的客户价值:客户清楚地认识到新一代人工智能功能为他们带来的附加价值,因此乐意为此付费——例如 GitHub 的编码 Copilot 或 Intercom 的人工智能机器人 Fin。

当AI 功能显著提升核心产品的使用率、转化率或留存率时,间接变现策略(例如,将其纳入计划而不提价,或免费赠送)更容易取得成功。

比如,对一个按使用量进行付费的产品来说,如果AI功能能够大幅提高整体客户转化率或留存率,那么所带来的收益就会超过这些功能的成本。Zoom 和 Shopify 就是两家采用这一策略的公司。

采用间接变现策略的另一个情况是,需要获得用户对AI功能的更多反馈。对拥有庞大客户规模的产品来说,提高价格并非易事,需要非常谨慎地处理。而且,变现策略的选择也不完全由公司决定,也要考虑竞争因素,比如来自同行的价格战。

二、直接变现策略怎么选?

接下来,我们将深入探讨附加服务、独立产品和包含在计划中涨价三种直接变现策略。

通常,选择变现策略需要考虑的因素是 AI 功能为用户和您的业务带来的价值、最佳捆绑方法以及 AI 功能在不同套餐层级之间的最佳分布。

步骤一:定义AI在产品组合中扮演的角色

需要考虑以下问题:

  1. 这项功能是否会被用户广泛使用?还是只针对特定人群 [下方 y 轴]?是否将某项功能包含在捆绑包中或作为附加组件,一个判断的标准是,用户的使用率。如果超过 70% 的用户可能会使用该功能,则建议将其捆绑在标准包中。如果预计使用率低于 70%,则需要仔细考虑将其作为附加组件包含是否更具有商业意义。
  2. 是否有足够多的人愿意为此功能付费 [下方 x 轴]?企业需要判断,对用户来说,AI功能是锦上添花还是必不可少。企业可以通过产品测试来获取使用数据,也可以询问潜在客户是否愿意为此功能付费。

一旦得到了上述问题的答案,你可以将功能放在下面的地图上,以确定捆绑 AI 功能的最佳路径。

例如,如果AI 功能被用户广泛使用(超过 70%),并且为用户提供了足够多的价值,那么它就成了你捆绑包中的“优先”功能,有机会进一步提高价格。另一方面,如果AI功能只被少数用户使用(例如 20%),那么它应该是产品捆绑包的“附加组件”。

步骤二:评估三种直接变现策略方式

AI 产品的成熟度和功能极大程度地影响了公司对其 AI 能力商业化的方式。有些公司,如 OpenAI,开发了像 ChatGPT 这样的 AI 产品,强大能力足以支撑其作为独立产品变现,不用依赖于现有订阅服务。这些罕见的产品能够针对特定的应用场景,并吸引那些愿意为解决方案付费的买家。

1)独立产品策略

独立AI产品的优势在于,可以灵活设计最合适的定价模式,不受传统定价或捆绑结构的限制。

目前,市场上主要独立 AI 产品是像 ChatGPT 和 Gemini 这样建立在专有LLM基础上的产品。GitHub Copilot 是少数几个非大型语言模型领域内的科技巨头提供的独立 AI 产品之一,展现了科技公司在AI特性商业化方面的另一种可能性。

满足以下条件时,提供独立产品最为合适:AI 产品解决的问题与现有产品不同,新产品与现有解决方案几乎没有重叠。

2)附加功能策略

附加策略与独立策略相似,都需要产品本身具有足够的价值,从而能够单独标价。不同之处在于,附加策略与现有产品捆绑相关,买家可能相同。AI 附加功能应与现有产品组合紧密对齐,解决相关问题,实现无缝集成。

Notion、Microsoft 和 Airtable 等公司采用这种方法,将 AI 产品作为附加功能。例如,Notion 收取10美元来启用其Notion AI功能。

在以下情况下,附加功能方法最为适合:AI 功能为部分客户提供价值,但并非所有买家都想使用或为之付费。AI 功能为现有产品组合增加价值,是解决方案的增强,能帮助客户更好地解决问题。

3)包含在计划中涨价

根据统计,有59%的公司选择将新 AI 功能整合到现有计划中(尽管无法从数据中确定有多少伴随价格上涨)。

AI功能能不能带来涨价,取决于这些功能为客户提供的价值大小。如果这些功能显著提升大多数客户的设计体验,那么提高套餐价格或添加基于使用的定价组件可能是合理的。

需要考虑的一点是,对大客户群提价并非易事,在做出任何变动前都需要仔细思考。在做出涨价决定前,需要与用户进行充分沟通,了解他们的支付意愿。

Canva、Box 和 Grammarly 等公司就是将 AI 功能整合到现有套餐中,并以基于使用的定价方式提价的例子。

上面是Asana的定价方案,它将AI功能添加到现有计划,这种方法最适合以下情况:该功能与套餐的核心价值主张一致,约70%的客户认为它是关键功能。客户不太可能单独购买该功能。单独提供可能被视为过于交易化或对客户斤斤计较。

如果选择将AI功能整合到现有套餐中,关键是要仔细考虑它们在各套餐中的分配。评估各种用例和不同客户的支付意愿,将功能分散到不同价位的各种套餐中,而不是单一套餐中。这种战略性布局确保了功能与客户需求有效对接,同时最大化了收入潜力。

同时,这种方法还有助于创造升级路径,并节省入门级订阅的成本。Canva 就是这方面的一个绝佳例子:

三、AI产品如何定价?

通过研究那些将AI产品作为附加功能或独立产品提供的公司,我们可以了解他们如何为AI 功能定价,并与标准SaaS产品进行比较。(排除了在现有计划中提供AI功能的公司,因为无法准确分配AI功能的价格。)

这能够为其他AI公司进行产品定价提供参考。从目前看,AI 附加功能的定价差异很大,从基础套餐价格的25%(Adobe)到标准SaaS产品成本的4.75倍(GitHub)不等。

以绝对值计算,这些AI产品的每用户月费从4美元到30美元不等。通常,AI产品的定价会低于非AI附加产品。

AI 功能的定价应该与其价值相符。例如,微软为Microsoft 365提供的Copilot按每位用户 30 美元收费,超过了Microsoft 365的订阅费用。同样,GitHub Copilot按每位用户19美元收费,超过了其标准SaaS 订阅成本的4.75倍。

足够优秀的产品价值,支撑了昂贵的定价。

根据报告,Microsoft Copilot可将生产力提高70%,而程序员使用GitHub Copilot可以使任务完成速度提高55%。

作者:乌鸦智能说
人工智能新时代的商业智库和价值灯塔

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