ИИ меняет ценообразование софтовых продуктов
И способствует переходу к цене на основе результатов. Это вывод из исследования Andreessen Horowitz.
** Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки**
Это что-то новое?
Изменения ценообразования не являются чем-то новым для индустрии программного обеспечения. Когда SaaS впервые получил известность, мы увидели сейсмический сдвиг в сторону ценообразования на основе рабочих мест, что было совершенно чуждо локальному миру.
Теперь ИИ является движущей силой начала еще одного и, возможно, более радикального изменения ценообразования.
В чем отличия сейчас?
Три ключевых отличия ИИ, которые заставляют по-другому походить к ценообразованию:
1) Софт становится рабочей силой.
ИИ превращает то, что раньше было чистым сервисным бизнесом, в масштабируемые программные игры. Традиционные услуги, которые требовали человеческого труда (например, поддержка клиентов, продажи, маркетинг или управление финансами бэк-офиса), теперь могут быть автоматизированы и упакованы в виде софт продуктов.
ИИ размывает грань между моделями ценообразования программного обеспечения и услуг.
2) Модель Per seat (за рабочее место) больше не является атомарной единицей софта
Если ИИ может справиться с значительной долей поддержки клиентов, компаниям понадобится гораздо меньше агентов поддержки людей, а значит, и меньше рабочих мест с софтом. Это заставляет компании-разработчики софта фундаментально пересмотреть свои модели ценообразования, чтобы они соответствовали ценности, которую они предоставляют, а не количеству людей, которые получают доступ к их софту.
3) Переменные издержки менее предсказуемы
Почти каждый стартап ИИ (например, OpenAI, Anthropic, Mistral) строится на больших моделях , которые имеют значительные переменные издержки, которые масштабируются с использованием модели ИИ.
Каждый вызов API, каждый обработанный токен добавляются к их структуре затрат. Это фундаментальное изменение в базовой экономике единицы ценообразования службы ИИ.
Предельная стоимость дополнительного пользователя или использования не равна нулю и варьируется в зависимости от пользователя. И хотя издержки вывода резко снижаются, задачи, требующие новейших моделей с расширенными возможностями рассуждения, по-прежнему требуют относительно высоких издержек. Компании ИИ склоняются к ценообразованию на основе использования, чтобы учесть это.
Вывод?
Не существует универсального решения для ценообразования или реагирования на эти изменения.
Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!
#продуктовыйподход #productmanagement #productmanager #productledgrowth #techproduct #datadrivenproduct #продуктовый_подход #datainfromedapproach #datainfromedproduct #datadriven_product #aitechproduct #иитехпродукт #техпродукт #бизнесмодель #монетизация #иипродукты #иипродукт #иифичи #aiproducts #модельмонетизации #монетизация #модель_монетизации
Использование искусственного интеллекта для определения цен на товары и услуги - это сложный вопрос. С одной стороны, это может помочь компаниям работать лучше. Но есть и опасность, что это приведет к несправедливости и дискриминации. Было бы неплохо придумать правила, которые будут контролировать использование ИИ в ценообразовании.