AI’dan Gelir Elde Etmek Organizasyonel Uyum Gerektirir

Yapay zeka dünyasında, yazılım fiyatlandırması ve para kazanma ihtiyaçları hızla değişiyor. İşletmeler, veriyi ölçmekte zorlanıyor, hatta bunu nasıl ücretlendireceklerini bile bilmiyor. AI işlevselliği içeren özellik ve ürünleri dağıtıyorlar, çoğu zaman gerçek maliyetten ya da bu maliyetin kârları üzerindeki etkisinden emin olmadan. “SaaSpocalypse” dalgasına uyum sağlıyorlar, kullanıcı tabanlı lisanslama ve lisans koltuğu kaybının etkisinin is ya da isn’t killing kurumsal yazılım değerini.

Bir şey eksik: AI’dan para kazanma, AI ile geliştirilmiş özellikler ve AI tarafından sağlanan değer hakkında organizasyonel uyum. Çoğu AI para kazanma girişimi, faturalamadan önce başarısız olur çünkü kimse, müşterinin ne satın aldığını yeterince erken bir aşamada kabul etmez.

AI destekli özellikler veya yetenekler, fiyatlandırma tanımlanmadan piyasaya sürülüyor. Kontrolsüz kullanım nedeniyle gelir tahmin edilemez. Koltuk bazlı modeller AI ajanlarıyla bozulur. Ölçülmeyen AI maliyetleri marj üzerinde baskı oluşturur.

Bu sonuçlar sürdürülebilir değil. AI, yazılım fiyatlandırmasını bozmadı. Zaten var olan organizasyonel anlaşmazlıkları ortaya çıkardı. Şimdi, değişim sıklığı, departmanlar arası uyumun, yalnızca tek tek sistemler yerine, müşteriler ve iş için iyi olan şeylere odaklanmayı desteklemesini gerektiriyor.

AI para kazanması sadece faturalama sorunu değildir: aynı zamanda hak ve kullanım kontrolü zorluğudur. AI para kazanma stratejisinin, akıllı cihaz para kazanması gibi her yerde işe yaraması için, tüm organizasyon ortak hedefler etrafında uyumlu olmalıdır. Pratik zorluk, genellikle ayrı ayrı alınan üç kararı bağlamaktır: müşterinin aldığı değer, bu değerin nasıl ölçüleceği ve işin bu değerden geliri nasıl yakalayacağı. İşte bunu nasıl gerçekleştireceğiniz.

Teknoloji ve İş Dünyası Arasındaki Boşluğu Kapatmak

Müşterilerin yazılım lisansları ve haklarını kullanma şekli değiştikçe, bunları ücretlendirme yöntemleri de değişir. Para kazanma modelleri—lisanslama, fiyatlandırma ve paketleme göz önünde bulundurularak— sadece AI sunmanın maliyetlerini yansıtmakla kalmayıp, lisansların nasıl satın alındığı ve kullanıldığı konusundaki olası değişimleri de yansıtacak şekilde uyum sağlamalıdır. AI için ortaya çıkan modeller şunlardır:

• Birleştirilmiş abonelik + kullanım (temel erişim + tüketim),
• Kredi tabanlı modeller ve
• AI dahil, ek modül ve bağımsız seçenekler.

Bugün gördüğümüz şey, teknoloji tarafının sık sık iş modeli önünde olduğu, ancak boşluğu kapatacak altyapının eksik olduğudur. VDC Strategy yakın zamanda, kuruluşların %41’inin AI için para kazanma yaklaşımlarıyla hâlâ deney yaptığını raporladı. Bu kuruluşlar ürün ve girişimlerini başlattı ancak tutarlı bir ücretlendirme yöntemi belirlemedi. Müşteri görüşmelerinde, genellikle aynı desen görülür: ürün ekipleri AI yeteneğini tanımlayabilir, mühendislik ekipleri tüketim sürücüsünü açıklayabilir, finans ekipleri maliyet maruziyetini görebilir ve satış ekipleri basit bir hikaye ister. Sorun, bu bakış açıların lansmandan önce her zaman birleştirilememesidir.

Ekipleri Uyumlu Hale Getirmek

Etkili bir strateji, tüm ekiplerin iş hedeflerine ulaşmak için aynı fikirde olmasını gerektirir. Müşterilere değer sunmak, bir organizasyonun önce tüm iç paydaşların fiyatlandırma (maliyet, fiyat seviyesi, indirimler) ve para kazanma modelleri (sürekli, abonelik, ön ödemeli, sonradan ödemeli veya hibrit kullanım bazlı) konusundaki iç ihtiyaçları konusunda uyumlu olmasını sağlamasını gerektirir. Etkili bir AI para kazanma stratejisi, sadece müşteri ilişkisini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda müşteriler satın aldıkları ürünlerin değerini net bir şekilde anladıklarında değerlemeye olumlu bir etki yaratır.

AI Monetizasyon Küpü, IDC’nin AI monetizasyonu, fiyatlandırma stratejileri ve iş modelleri araştırma direktörü Tiffany McCormick tarafından yayınlanmıştır ve AI para kazanma için sistematik bir yaklaşımda dikkate alınması gereken unsurları hayal etmenin harika bir yolunu sunar. AI Monetizasyon Küpü “altı boyutlu bir çerçevedir; organizasyonların AI fiyatlandırma kararlarının karmaşıklığını ve birbirine bağımlılığını, AI olgunluğunun farklı aşamalarında ilerlerken ele almalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.” Bu yaklaşım, yazılım şirketinin fiyatlandırma metriğinin (müşterilerin ne için ödeme yaptığı), gelir modelinin (para kazanma modelleri), pazara giriş stratejisinin, müşteri stratejisinin, hizmet vaadinin ve teknoloji temellerinin (AI yetenekleri dahil) değerlendirilmesini gerektirir.

Başarı, bir şirketin müşterilerin ihtiyaçları ve satın alma tercihleriyle ne kadar iyi uyum sağladığı, müşteri değerini sunduğu ve yıllık yinelenen geliri (ARR) güvence altına alan müşteri ilişkilerini güçlendirdiğiyle ölçülür. Başarı, organizasyon yapınızın incelikleri, tek bir sistemin hedefleri ya da işteki bölmelerle ilgili değildir. 

Kullanışlı bir test basittir: her ekip aynı dilde, müşterinin ne için ödeme yaptığını, kullanımın hizmet maliyetini nasıl değiştirdiğini ve hangi davranışın geliri artırması gerektiğini açıklayabilir mi?

Gerçek uyum, bu odak alanlarında çalışan herkesin bir araya gelmesini gerektirir. İki önemli yönlendirici ilke şunları içerir:

Güçlü bir fiyatlandırma lideri belirleyin. Bir baş fiyatlandırma sorumlusu (veya benzer bir rolde biri), tüm ekiplerin AI’ı fiyatlandırma ve para kazanma hedefleriyle, hem müşterilere hem de şirkete fayda sağlayacak şekilde uyumlu olmasını sağlayabilir. Ürün, finans, mühendislik, pazara giriş ve satış ekiplerinin hepsi ortak hedeflere uyumlu olmalıdır. Bölümlere ayrılmış girişimler yerine birleşik bir bakış açısı, aşağıdaki faktörleri dikkate alan bir organizasyon stratejisini destekler:

• müşterilere ne vaat edildiği ve ne için ödeme yaptığı,
• altyapınızın veriyi ölçerek ücretlendirmeyi ne kadar iyi yaptığı,
• servis seviyesi anlaşmalarının ne kadar verimli yerine getirildiği,
• lisanslama yaklaşımlarındaki hızlı değişimlerin etkisi,
• organizasyonunuzun AI işlevselliğini ne kadar iyi entegre edip sunduğu ve
• işlevsellik için ne kadar doğru ücretlendirme yaptığı (birçok işletmenin henüz ele almadığı bir konu).

Varsaymayın. Sizin üzerinizde ve altınızda neler olduğunu net bir şekilde öğrenin, böylece organizasyon genelindeki tüm AI girişimlerinin ve bunların müşteri deneyimini nasıl etkilediğinin açık bir resmini çizebilirsiniz. Yakın zamanda AI fiyatlandırmasında insanları, ürünü ve operasyonları uyumlaştırmanın kritik önemine değinen meslektaşım Shinie Shaw’dan bir tavsiye alıyorum. Kısaca özetlediği gibi: “Başkasının sorumluluğunda olduğunu varsaymayın. Mevcut durumu sorgulayın. Soruları sorun.”

Uyumun Desteklenmesi İçin Altyapıyı Oluşturmak

AI girişimleri için organizasyonel uyum, etkili bir altyapı ile desteklenmelidir. Aksi takdirde, “uyum” bir ideal olarak kalır, işletim modeli olmaz. Aşağıdaki unsurlar her ekip ve genel iş için esastır:

• Monetizasyon verileri: Para kazanma verileri, müşterilerin ürün ve yetenekleri nasıl satın aldığını gösterir; deneme, benimseme, satış, dönüşüm, işe alım ve yenileme süreçlerini kapsar. Kullanıcı odaklı para kazanma, bir teknoloji şirketinin şunları yapmasını sağlar: kimlerin neyi, nerede ve ne zaman kullandığını raporlamak (mevsimsel veya proje bazlı kullanım dalgalanmaları dahil); lisansları kullanıcılara bağlamak; kullanıcı lisanslarını ölçeklendirmek ve özellik, ürün ve paket bazında erişim sağlamak; ve kullanıcı erişimini cihaz, ortak ve kullanım bazlı modellerle birleştirmek.
• Kullanım içgörüleri: Kullanım ve tüketimi ölçme ve analiz etme yeteneği, AI para kazanma ve hak stratejisinin çekirdeğidir; tüm AI uygulamaları için esnek oran tanımlamalarına izin verir (çevrimiçi ve çevrim dışı, hatta hava boşluğu ortamlarında). Bütçe kontrolü, tüketimlerini yönlendirmek ve ölçmek isteyen müşteriler için gereklidir. Doğru veriler faturalama, raporlama ve gelir tanıması için sağlanmalıdır.
• Esnek paketleme: Yapılandırmayı alıcıların eline vererek ve ürünleri esnek bir şekilde paketleyerek, üreticiler müşterilerin AI ihtiyaçlarına uyum sağlarken çeşitli taleplerini karşılayabilir. Fiyatların bir oran tablosuna bağlı olduğu kredi tabanlı bir yaklaşım, müşterilere esnek tüketim seçenekleri sunar ve gerektiğinde kullanımını artırma fırsatı verir.
• Etkili teklif-ödeme süreci: Tüm QTC süreci, hakları, lisans uyumluluğunu ve kullanımı yönetmek ve doğrulamak için tek bir gerçek kaynakla (neye sahip olunan ve neyin kullanıldığı) akıcı bir şekilde yürütülmelidir. Enstrümantasyon ve entegrasyon, lisans ve kullanımı izlemeli, bağlanmış SaaS uygulamaları ve AI çözümlerinde hakları uygulamalı, API odaklı uyumluluk ve uygulamayı CRM ve faturalama sistemlerine entegre etmelidir.
• Satış teşvikleri: Net, karmaşık olmayan bir satış tazminat yapısı, satış personelini motive eder ve müşterilerin değişen yazılım ihtiyaçlarını anlamaları ve müşterilerin istediği işlevsellik ve paketleri sunmaları karşılığında ödüllendirir.

Birlikte, bu unsurlar AI para kazanması için işletim omurgasını oluşturur: değeri tanımlamak, tüketimi ölçmek, hakları kontrol etmek ve sonucu ticari sistemlere bağlamak.

AI Para Kazanma Hazırlık Kontrolü

Hiçbir AI özelliği, aşağıdakileri doğrulayan bir para kazanma hazırlık kontrolü olmadan piyasaya sürülmemelidir:

• AI değer metriği tanımlanmıştır,
• Ürün, finans, mühendislik, satış ve operasyon ekipleri bu metrik üzerinde anlaşmıştır,
• Faturalandırılabilir ve faturalandırılamaz kullanım ölçülebilir,
• Kullanım, hak ve bütçe kontrollerine eşlenir,
• Paketleme ve fiyatlandırma, müşteri değeri ve hizmet maliyetini yansıtır,
• Teklif-ödeme ve gelir iş akışları bağlantılıdır ve
• Müşteri kanıtları, fiyatlandırma varsayımlarını doğrulamak için mevcuttur.

Gelecekteki AI Para Kazanma Başarısı İçin Şimdi Uyum Sağlayın

AI yeniliği için itici güç açıktır. İş stratejileri, teknolojik yeteneklerle eşleşmelidir. Bunu başarmak organizasyonel uyum gerektirir. Başlamak için:

• Değer metriğinizi tanımlayın,
• Kullanımı erken ölçümleyin,
• Lansmandan önce fiyatlandırmayı uyumlu hale getirin, ve
• Müşterilerle doğrulayın.

Ekipleri bir araya getirmek, teknoloji şirketlerinin yeniliğe odaklanmasını, yazılımlarını etkili bir şekilde para kazandırmasını, operasyonları sadeleştirmesini ve genel iş hızını artırmasını sağlayacaktır. Şirketler AI kullanımını ölçmek için yarışıyor. Kazananlar, önce hangi değerin para kazanıldığını kabul eden, ardından bunu adil bir şekilde yakalamak için ticari ve teknik altyapıyı inşa edenler olacaktır.