การทำเงินจาก AI ต้องการการสอดคล้องขององค์กร

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ ความต้องการด้านการกำหนดราคาและการทำเงินของซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว. ธุรกิจต่างพยายามวัดปริมาณข้อมูลอยู่แล้ว ยังไม่ได้รู้ว่าจะเรียกเก็บค่าใช้จ่ายอย่างไร. พวกเขากำลังเปิดตัวฟีเจอร์และผลิตภัณฑ์ที่รวมฟังก์ชัน AI อยู่บ่อยครั้งโดยยังไม่แน่ใจถึงค่าใช้จ่ายจริงหรือผลกระทบต่อกำไรของพวกเขา. พวกเขากำลังปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันของ “SaaSpocalypse” พยายามกำหนดว่าผลกระทบต่อการให้สิทธิ์แบบผู้ใช้และการสูญเสียที่นั่งไลเซนส์ เป็น หรือ ไม่ได้ทำลาย มูลค่าซอฟต์แวร์ระดับองค์กร.

มีบางอย่างขาดหายไป: การสอดคล้องขององค์กรเกี่ยวกับวิธีทำเงินจาก AI, ฟีเจอร์ที่ได้รับการปรับปรุงโดย AI, และคุณค่าที่ AI มอบให้. ส่วนใหญ่ของโครงการทำเงินจาก AI ล้มเหลวก่อนถึงขั้นเรียกเก็บเงิน เนื่องจากไม่มีใครตกลงกันเร็วพอว่า ลูกค้ากำลังซื้ออะไร

ฟีเจอร์หรือความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกเปิดตัวก่อนที่ราคาจะถูกกำหนด รายได้จึงคาดเดาไม่ได้เนื่องจากการใช้งานที่ไม่ได้ควบคุม โมเดลแบบตามที่นั่งล้มเหลวกับเอเย่นต์ AI ค่าใช้จ่าย AI ที่ไม่ได้วัดทำให้กำไรอัดอั้น.

ผลลัพธ์เหล่านี้ไม่ยั่งยืน AI ไม่ได้ทำลายการกำหนดราคาซอฟต์แวร์ แต่เปิดเผยความขัดแย้งภายในองค์กรที่มีอยู่แล้ว ตอนนี้ยิ่งกว่าที่เคย ความถี่ของการเปลี่ยนแปลงต้องการให้การสอดคล้องระหว่างแผนกต่าง ๆ สนับสนุนการมุ่งเน้นขององค์กรต่อสิ่งที่ดีต่อทั้งลูกค้าและธุรกิจ ไม่ใช่แค่ระบบแต่ละระบบเท่านั้น.

การทำเงินจาก AI ไม่ได้เป็นแค่ปัญหาการเรียกเก็บเงินเท่านั้น แต่เป็นความท้าทายด้านการให้สิทธิ์และการควบคุมการใช้งาน เพื่อให้กลยุทธ์การทำเงินจาก AI ทำงานได้ทุกที่ที่นำไปใช้ เช่น การทำเงินจากอุปกรณ์อัจฉริยะ ทั้งองค์กรต้องสอดคล้องกันรอบเป้าหมายร่วมกัน ความท้าทายเชิงปฏิบัติคือการเชื่อมต่อการตัดสินใจสามอย่างที่มักทำแยกกัน: มูลค่าที่ลูกค้าได้รับ, วิธีการวัดมูลค่านั้น, และวิธีที่ธุรกิจเก็บรายได้จากมัน ต่อไปนี้คือวิธีทำให้สำเร็จ.

ปิดช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีและธุรกิจ

เมื่อการใช้ไลเซนส์และสิทธิ์ของซอฟต์แวร์โดยลูกค้าเปลี่ยนแปลง วิธีการเรียกเก็บค่าใช้จ่ายก็ต้องเปลี่ยนตาม โมเดลการทำเงิน—โดยคำนึงถึงการให้สิทธิ์, การกำหนดราคา, และการบรรจุภัณฑ์—ต้องปรับตัวเพื่อสะท้อนไม่เพียงต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับการให้ AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในวิธีการซื้อและใช้ไลเซนส์ โมเดลที่กำลังเกิดขึ้นสำหรับ AI รวมถึง:

• การสมัครสมาชิกผสมกับการใช้งาน (การเข้าถึงหลัก + การบริโภค),
• โมเดลแบบเครดิต, และ
• AI ที่รวมอยู่ในผลิตภัณฑ์ vs เพิ่มเติม vs แยกอิสระ.

สิ่งที่เราเห็นในวันนี้คือด้านเทคโนโลยีมักจะนำหน้ารูปแบบธุรกิจโดยไม่มีโครงสร้างพื้นฐานเพื่อปิดช่องว่าง VDC Strategy รายงานเมื่อเร็ว ๆ นี้ว่า 41% ขององค์กรบอกว่าพวกเขายังกำลังทดลองวิธีการทำเงินจาก AI องค์กรเหล่านี้ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์และโครงการของตนแล้วแต่ยังไม่ได้กำหนดวิธีการเรียกเก็บค่าใช้จ่ายอย่างสม่ำเสมอ ในการสนทนากับลูกค้า รูปแบบมักจะเหมือนกัน: ทีมผลิตภัณฑ์สามารถอธิบายความสามารถของ AI, ทีมวิศวกรรมอธิบายตัวขับเคลื่อนการใช้งาน, ทีมการเงินมองเห็นต้นทุนที่เปิดเผย, และทีมขายต้องการเรื่องราวที่ง่าย ปัญหาคือมุมมองเหล่านี้ไม่ได้รวมกันเสมอก่อนการเปิดตัว.

สอดคล้องทีม

กลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพต้องให้ทุกทีมเข้าร่วมเพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ การส่งมอบคุณค่าให้ลูกค้าต้องให้แน่ใจก่อนว่า ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายในทั้งหมดสอดคล้องกันเกี่ยวกับความต้องการภายในสำหรับการกำหนดราคา (ต้นทุน, จุดราคา, ส่วนลด) และโมเดลการทำเงิน (เช่น แบบถาวร, การสมัครสมาชิก, และแบบชำระล่วงหน้า, หลังการใช้, หรือแบบผสมผสานตามการใช้งาน) กลยุทธ์การทำเงินจาก AI ที่มีประสิทธิภาพไม่เพียงปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้าเท่านั้น แต่ยังสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อการประเมินมูลค่าเมื่อผู้ใช้เข้าใจคุณค่าของผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาซื้ออย่างชัดเจน.

The AI Monetization Cube, เผยโดย Tiffany McCormick, ผู้อำนวยการวิจัยของ IDC ด้านการทำเงินจาก AI, กลยุทธ์การกำหนดราคา, และโมเดลธุรกิจ, ให้วิธีที่ยอดเยี่ยมในการจินตนาการถึงองค์ประกอบที่ต้องพิจารณาสำหรับแนวทางระบบในการทำเงินจาก AI. AI Monetization Cube คือ “กรอบหกมิติที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรจัดการกับความซับซ้อนและการพึ่งพากันของการตัดสินใจกำหนดราคา AI ขณะผ่านขั้นตอนต่าง ๆ ของความเจริญของ AI.” วิธีนี้ต้องประเมินเมตริกการกำหนดราคาของบริษัทซอฟต์แวร์ (สิ่งที่ลูกค้าจ่าย), โมเดลรายได้ (โมเดลการทำเงิน), กลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด, กลยุทธ์ลูกค้า, สัญญาการให้บริการ, และพื้นฐานเทคโนโลยี (รวมถึงความสามารถ AI).

ความสำเร็จถูกวัดโดยว่าบริษัทสอดคล้องกับความต้องการและความชอบในการซื้อของลูกค้าได้ดีแค่ไหน, ส่งมอบคุณค่าให้ลูกค้า, และเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ทำให้ได้รายได้ประจำปี (ARR) ที่มั่นคง ความสำเร็จไม่ได้เกี่ยวกับรายละเอียดของโครงสร้างองค์กร, เป้าหมายของระบบแต่ละระบบ, หรือการแยกส่วนในธุรกิจ.

การทดสอบที่เป็นประโยชน์คือเรียบง่าย: ทุกทีมสามารถอธิบายด้วยภาษาที่เดียวกันว่า ลูกค้าจ่ายเพื่ออะไร, การใช้งานเปลี่ยนต้นทุนการให้บริการอย่างไร, และพฤติกรรมใดควรขยายรายได้?

การสอดคล้องที่แท้จริงต้องรวมทุกคนที่ทำงานในแต่ละพื้นที่โฟกัสเข้าด้วยกัน หลักการชี้นำสำคัญสองประการได้แก่:

ระบุผู้นำด้านการกำหนดราคาที่แข็งแกร่ง. Chief pricing officer (หรือผู้ที่มีบทบาทเทียบเท่า) สามารถช่วยให้แน่ใจว่าทุกทีมสอดคล้องกับเป้าหมายของการกำหนดราคาและการทำเงินจาก AI ในวิธีที่เป็นประโยชน์ต่อทั้งลูกค้าและบริษัท ทีมผลิตภัณฑ์, การเงิน, วิศวกรรม, การเข้าสู่ตลาด, และทีมขายทั้งหมดต้องสอดคล้องกับเป้าหมายร่วมกัน มุมมองที่รวมกัน ไม่ใช่โครงการแยกส่วนของแต่ละแผนก สนับสนุนกลยุทธ์องค์กรที่พิจารณาปัจจัยต่าง ๆ ได้แก่:

• สิ่งที่สัญญาให้ลูกค้าและที่พวกเขาจ่าย,
• ความแม่นยำของโครงสร้างพื้นฐานในการวัดข้อมูลเพื่อเรียกเก็บค่าใช้จ่าย,
• ประสิทธิภาพในการปฏิบัติตามข้อตกลงระดับการให้บริการ,
• ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วต่อวิธีการให้สิทธิ์,
• ความสามารถขององค์กรในการบรรจุและนำเสนอฟังก์ชัน AI, และ
• ความแม่นยำในการเรียกเก็บค่าใช้จ่ายสำหรับฟังก์ชันนั้น (ซึ่งหลายธุรกิจยังไม่ได้แก้ไข).

อย่าเดา. รับข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นทั้งต้นน้ำและปลายน้ำของคุณ เพื่อวาดภาพที่ชัดเจนของทุกโครงการ AI ทั่วองค์กรและผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้า ฉันจะยืมคำแนะนำจากเพื่อนร่วมงาน Shinie Shaw ที่เพิ่งพูดถึงความสำคัญอย่างยิ่งของการสอดคล้องระหว่างคน, ผลิตภัณฑ์, และการดำเนินงานเมื่อพูดถึงการกำหนดราคา AI. ตามที่เธอสรุป: “อย่าเดาว่าคนอื่นเป็นผู้รับผิดชอบ. ท้าทายสถานะที่เป็นอยู่. ถามคำถาม.”

สร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสนับสนุนการสอดคล้อง

การสอดคล้องขององค์กรสำหรับโครงการ AI จำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนด้วยโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ มิฉะนั้น “การสอดคล้อง” จะเป็นเพียงความปรารถนาแทนที่จะเป็นโมเดลการดำเนินงาน ส่วนประกอบต่อไปนี้เป็นสิ่งสำคัญต่อการทำงานของแต่ละทีมและโดยรวมของธุรกิจ:

• ข้อมูลการทำเงิน: ข้อมูลการทำเงินแสดงว่าลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์และความสามารถอย่างไร รวมถึงในช่วงทดลอง, การนำไปใช้, การขาย, การแปลง, การเริ่มต้นใช้งาน, และการต่ออายุ การทำเงินที่มุ่งเน้นผู้ใช้ทำให้บริษัทเทคโนโลยีสามารถ: รายงานว่าใครใช้อะไร, ที่ไหน, และเมื่อไหร่ (รวมถึงการเพิ่มขึ้นของการใช้ตามฤดูกาลหรือโครงการ); เชื่อมโยงไลเซนส์กับผู้ใช้; ขยายไลเซนส์ผู้ใช้และให้การเข้าถึงตามฟีเจอร์, ผลิตภัณฑ์, และชุด; และรวมการเข้าถึงของผู้ใช้กับโมเดลอุปกรณ์, การแชร์, และการใช้ตามการใช้งาน.
• ข้อมูลเชิงการใช้งาน: ความสามารถในการวัดและวิเคราะห์การใช้ AI และการบริโภคเป็นหัวใจของกลยุทธ์การทำเงินและการให้สิทธิ์ AI ทำให้สามารถกำหนดอัตราอย่างยืดหยุ่นสำหรับแอปพลิเคชัน AI ทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ หรือสภาพแวดล้อมที่แยกจากเครือข่าย ลูกค้าต้องการการควบคุมงบประมาณเพื่อกำกับและวัดการใช้ของตนเอง ข้อมูลที่แม่นยำต้องถูกส่งมอบเพื่อการเรียกเก็บเงิน, รายงาน, และการรับรู้รายได้.
• การบรรจุที่ยืดหยุ่น: โดยการให้การกำหนดค่าต่าง ๆ แก่ผู้ซื้อและการรวมผลิตภัณฑ์อย่างยืดหยุ่น ผู้ผลิตสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่หลากหลายของลูกค้าเมื่อพวกเขาปรับตัวตามความต้องการ AI ของตน วิธีการแบบเครดิตที่เชื่อมโยงราคากับตารางอัตราให้ลูกค้ามีตัวเลือกการใช้ที่ยืดหยุ่น พร้อมโอกาสขยายการใช้ตามต้องการ.
• กระบวนการเสนอราคา‑ถึง‑รับเงินที่มีประสิทธิภาพ: กระบวนการ QTC ทั้งหมดต้องถูกทำให้เรียบง่ายเพื่อจัดการและตรวจสอบสิทธิ์, การปฏิบัติตามไลเซนส์, และการใช้, โดยมีแหล่งข้อมูลความจริงเดียวของสิ่งที่เป็นของบริษัทเทียบกับสิ่งที่กำลังถูกใช้ การตรวจวัดและการบูรณาการควรติดตามไลเซนส์และการใช้, ให้การบังคับใช้สิทธิ์ในแอปพลิเคชัน SaaS ที่เชื่อมต่อและโซลูชัน AI, ด้วยการปฏิบัติตามและบังคับใช้ผ่าน API ที่มีประสิทธิภาพซึ่งรวมเข้ากับ CRM และระบบเรียกเก็บเงิน.
• แรงจูงใจการขาย: โครงสร้างค่าตอบแทนการขายที่ชัดเจนและไม่ซับซ้อนซึ่งกระตุ้นทีมขายและให้รางวัลแก่พวกเขาสำหรับการเข้าใจความต้องการซอฟต์แวร์ที่เปลี่ยนแปลงของลูกค้า — และการส่งมอบฟังก์ชันและแพ็กเกจที่ลูกค้าต้องการ.

ร่วมกัน, ส่วนประกอบเหล่านี้เป็นกระดูกสันหลังการดำเนินงานสำหรับการทำเงินจาก AI: กำหนดคุณค่า, วัดการใช้, ควบคุมสิทธิ์, และเชื่อมผลลัพธ์กับระบบเชิงพาณิชย์.

การตรวจสอบความพร้อมการทำเงินจาก AI

ไม่มีฟีเจอร์ AI ใดควรปล่อยออกโดยไม่มีการตรวจสอบความพร้อมการทำเงินที่ยืนยันว่า:

• เมตริกคุณค่า AI ได้ถูกกำหนดแล้ว,
• ผลิตภัณฑ์, การเงิน, วิศวกรรม, การขาย, และการดำเนินงานเห็นด้วยกับเมตริกนั้น,
• การใช้ที่เรียกเก็บเงินและไม่เรียกเก็บเงินสามารถวัดได้,
• การใช้สอดคล้องกับสิทธิ์และการควบคุมงบประมาณ,
• การบรรจุและการกำหนดราคาสะท้อนคุณค่าของลูกค้าและต้นทุนการให้บริการ,
• กระบวนการเสนอราคา‑ถึง‑รับเงินและการไหลของรายได้เชื่อมต่อกัน, และ
• มีหลักฐานจากลูกค้าเพื่อยืนยันสมมติฐานการกำหนดราคา.

สอดคล้องตอนนี้เพื่อความสำเร็จในการทำเงินจาก AI ในอนาคต

แรงผลักดันเพื่อการนวัตกรรม AI ชัดเจนแล้ว กลยุทธ์ธุรกิจต้องตามให้ทันกับความสามารถทางเทคโนโลยี การทำเช่นนั้นต้องการการสอดคล้องขององค์กร เพื่อเริ่มต้น:

• กำหนดเมตริกคุณค่าของคุณ,
• วัดการใช้ตั้งแต่แรก,
• สอดคล้องการกำหนดราคาก่อนการเปิดตัว, และ
• ตรวจสอบกับลูกค้า.

การรวมทีมเข้าด้วยกันจะทำให้บริษัทเทคโนโลยีสามารถมุ่งเน้นที่นวัตกรรม, ทำเงินจากซอฟต์แวร์ของตนอย่างมีประสิทธิภาพ, ปรับกระบวนการให้ราบรื่น, และเร่งความเร็วของธุรกิจโดยรวม. บริษัทต่าง ๆ กำลังแข่งขันเพื่อวัดการใช้ AI ผู้ชนะจะเป็นผู้ที่แรกตกลงว่าคุณค่าที่ทำเงินคืออะไร แล้วสร้างโครงสร้างพื้นฐานเชิงพาณิชย์และเทคนิคเพื่อจับจ่ายอย่างเป็นธรรม.