Fast 9 von 10 Unternehmen nutzen inzwischen künstliche Intelligenz (KI) in einem Teil ihres Betriebs, aber die meisten befinden sich noch in der Experimentier- oder Pilotphase. Die Umsatzmodelle funktionieren, aber die Margen nicht. Kostenintensive Berechnung, variable Nutzung und unvorhersehbare Nachfrage stellen eine Herausforderung für zuverlässigen Umsatz dar. Die Lösung ist kein einzelnes Metrik- oder Preismodell, sondern eine Strategie, die technische Funktion mit messbaren Geschäftsergebnissen verknüpft.

Im Folgenden gehen wir darauf ein, wie Unternehmen die Monetarisierung von KI angehen, von der Definition von Wert- und Preismodellen bis hin zur Messung der finanziellen Auswirkungen.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist KI-Monetarisierung und warum spielt sie eine Rolle?
  
• Welche Monetarisierungsmodelle eignen sich am besten für KI-Produkte und -Dienstleistungen?
  
• Wie können Unternehmen Zielmärkte für die KI-Monetarisierung identifizieren?
  
• Wie sollten Unternehmen effektive KI-Monetarisierungsstrategien implementieren?
  
• Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Monetarisierung von KI-Lösungen?
  
• Wie kann der Erfolg bei der KI-Monetarisierung gemessen und optimiert werden?
  
• So kann Stripe Billing Sie unterstützen
  

Was ist KI-Monetarisierung und warum spielt sie eine Rolle?

Durch die KI-Monetarisierung werden Modellergebnisse, Automatisierung oder Einblicke zu etwas, das Kundinnen und Kunden genug zu schätzen wissen, um dafür zu bezahlen. Viele Unternehmen entwickeln inzwischen mit KI, aber nur wenige haben herausgefunden, wie sie diese Investition in ein Unternehmen verwandeln können, das tatsächlich Geld verdient. Investorinnen und Investoren sowie Führungskräfte suchen jetzt Renditen statt Modellverfeinerung.

Entwicklung mit KI ist nicht billig oder vorhersehbar: Modelle erfordern enorme Rechenleistung, und Schulung, Feinabstimmung und deren Betrieb kosten oft mehr als herkömmliche Softwareentwicklung. Cloud-Speicher ist teuer und jede Abfrage, Generierung oder Vorhersage verursacht direkte Kosten. Aus diesem Grund haben nur 58 % der Unternehmen mit KI-Funktionen einen gangbaren Weg gefunden, sie zu monetarisieren.

Mit der Monetarisierung beweisen Unternehmen, dass KI mehr als nur eine Neuheiten ist – dass sie etwas schneller, intelligenter oder effizienter macht und es wert ist, dafür zu bezahlen.

Welche Monetarisierungsmodelle eignen sich am besten für KI-Produkte und -Dienstleistungen?

Für KI-Unternehmen stellt die Erzielung von Umsatz aus dynamischen, wahrscheinlichkeitsbasierten und oft kostspieligen Abläufen eine einzigartige Herausforderung dar. Jedes Monetarisierungsmodell dient einem eigenen Zweck, aber das richtige berücksichtigt den Kundenwert, die realen Betriebskosten und Strategien für Skalierbarkeit.

Nutzungsbasierte Preisgestaltung

Die nutzungsbasierte Abrechnung (Pay-as-you-go) hat sich zu einer selbstverständlichen Lösung für KI entwickelt. Einkommen wird mit jedem Aufruf der API, jedem erstellten Bild oder jedem verarbeiteten Gigabyte der Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) generiert. Kundinnen und Kunden mögen dieses Modell, weil es sich fair und flexibel anfühlt. Anbieter mögen es, weil es ihre eigenen variablen Kosten widerspiegelt; sie können ihre Abfragen und Schlussfolgerungen nachverfolgen, um ihre Rechenkosten vorherzusagen.

Diese Modelle knüpfen Umsatz an Nutzung und erleichtern die Akzeptanz in jeder Hinsicht. Effektive nutzungsbasierte Modelle umfassen Leitplanken wie Nutzungsstufen, Obergrenzen oder Guthabenpakete, um sowohl Unternehmen als auch Kundinnen und Kunden mehr Kontrolle zu geben.

Abo- und Hybridmodelle

Abonnementpreise funktionieren gut für KI. Gestaffelte Pläne (z. B. Basic, Pro, Enterprise) ermöglichen es Unternehmen, Funktionen zu differenzieren und Umsätze zu prognostizieren, während Pauschaltarife möglicherweise zu wenig für Vielnutzer/innen und zu viel für Wenignutzer/innen berechnen.

Viele KI-Unternehmen kombinieren Modelle für ihre Abo-Umsatzmodelle. Sie berechnen eine Basis-Abonnementgebühr für den Zugriff zuzüglich nutzungsbasierter Abrechnung für den Verbrauch ab einem bestimmten Schwellenwert. Diese hybride Methode erzielt vorhersehbaren wiederkehrenden Umsatz und skaliert dennoch mit der Nachfrage.

Ergebnisabhängige Preise

Einige KI-Unternehmen berechnen nach Ergebnissen, ein Modell, das Kosten und Wert kombiniert. Beispielsweise berechnet der KI-Agent „Fin“ von Intercom pro erfolgreich gelöstem Kundenproblem. Auf diese Weise zahlen Kundinnen und Kunden nur, wenn das Modell funktioniert. Dies verlagert das Leistungsrisiko auf den Anbieter und stärkt das Kundenvertrauen.

Eine ergebnisorientierte Preisgestaltung funktioniert, wenn die Auswirkungen leicht zu quantifizieren sind, z. B. wenn Betrug verhindert, Stunden eingespart oder Leads generiert werden, erfordert aber Transparenz und eine detaillierte Datenverfolgung.

Direkte vs. indirekte Monetarisierung

Anfänglich ziehen viele Unternehmen es vor, ihre KI-Kosten indirekt in Rechnung zu stellen, indem sie KI-Funktionen in bestehende Produkte bündeln. Eine kürzliche Analyse von 44 Softwareunternehmen ergab, dass etwa 60 % KI als gebündelte Funktionen einführten. Doch mit der Zeit werden Kosten und Wert klarer, viele migrieren dazu, direkt für Nutzung oder erweiterte Funktionen zu berechnen.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Preismodelle wird es wahrscheinlich ein besseres Gleichgewicht zwischen Kundenvorteilen und Anbieterkosten geben. Derzeit ermöglichen die besten Modelle es den Kundinnen und Kunden, proportional zu dem zu zahlen, was die KI liefert.

Wie können Unternehmen Zielmärkte für die KI-Monetarisierung identifizieren?

Die Suche nach dem richtigen Markt für ein KI-Produkt beginnt mit dem Verständnis, welche Art von Wert es schafft. Viele Unternehmen konzentrieren sich zunächst auf die Technologie und ihre Möglichkeiten, aber es ist nützlicher zu wissen, wer tatsächlich von dem Produkt profitieren wird.

Messbares Problem finden

KI mit dauerhafter Leistungsfähigkeit löst etwas Kostspieliges oder verwaltungstechnisch Schwieriges. Zu den Branchen, die eine schnelle Einführung verzeichnen, gehören Finanzen, E-Commerce und Kundensupport, die oft große Datenmengen, sich wiederholende Aufgaben und messbare Ergebnisse beinhalten.

Kaufcenter abbilden

Jedes Unternehmen muss seine Kundschaft verstehen.

Umsätze aus Enterprise-KI stammen häufig aus zwei Quellen:

• Unternehmenskäufer: Chief Operating Officers (COOs), Chief Financial Officers (CFOs) oder Product Leads, die sich auf Leistung und Einsparungen konzentrieren

• Technische Evaluatoren: Chief Technology Officers (CTOs) oder Data Scientists, die sich auf Zuverlässigkeit, Compliance und Integration konzentrieren

Sie müssen ihre Bedürfnisse kennen, wenn Sie einen Verkauf tätigen möchten. Zum Beispiel muss ein Finance Lead die Ausgaben rechtfertigen und ein Engineering Lead muss sie validieren.

Mit Pilotprojekten validieren

Führen Sie kleine Pilotprojekte mit den wertvollsten Bereichen Ihres Produkts durch. Sie können Nutzung, Erneuerungen und Erweiterungen verfolgen, um ein besseres Gefühl für ihren Wert zu erhalten.

Der Dringlichkeit folgen

Märkte bilden sich am schnellsten, wenn es eine Lücke in der Effizienz gibt, wie Verluste durch Betrug, verpasste Leads oder Ausfallzeiten. Eine wertvolle KI zu schaffen, bedeutet, die Schwachstellen zu beheben, indem das gestärkt wird, was bereits funktioniert.

Wie sollten Unternehmen effektive KI-Monetarisierungsstrategien implementieren?

Viele KI-Unternehmen scheitern daran, dass sie keine Systeme (z. B. Abrechnung, Berichterstattung, Nachverfolgung der Nutzung) entwickelt haben, die die variable Natur der Bereitstellung von KI bewältigen können. Um effektive KI-Monetarisierungsstrategien umzusetzen, müssen Sie überlegen, was für Ihr Unternehmen und Ihre Kundschaft funktioniert.

Beginnen Sie mit dem, was Sie tatsächlich messen können

Wählen Sie eine auf abo- oder nutzungsbasierte Preiseinheit, die widerspiegelt, wie die Kundinnen und Kunden den Wert sehen und wie Sie die Kosten verfolgen, wie z. B. gelöste Tickets, verarbeitete Dokumente oder API-Aufrufe. Die Einheit sollte der Nutzung von KI entsprechen und gleichzeitig stabil genug für Finanzteams sein.

Viele Unternehmen entscheiden sich für ein hybrides Monetarisierungsmodell, um dieses Problem anzugehen. Guthabenpakete oder Volumenstufen bieten Vorhersehbarkeit und halten den Umsatz an Aktivitäten gebunden.

Die Abrechnung als Teil des Produkts behandeln

Ohne korrekte Informationen über Ihr Unternehmen können Sie KI nicht monetarisieren. Verfolgen Sie Ihre Nutzung: was, wie viel, wann und für wen generiert wurde. Sie möchten Kosten in Echtzeit erfassen, damit Sie sehen können, ob eine höhere Nutzung tatsächlich mehr Gewinn bedeutet.

Viele KI-Unternehmen nutzen dafür die bestehende Infrastruktur, anstatt sie selbst aufzubauen. Mit Stripe Billing können Teams beispielsweise Nutzung messen, hybride Preismodelle handhaben und weltweit Rechnungen stellen.

Nachweise nah am Verkauf halten

Vertriebs- und Kundenerfolgsteams benötigen echte Daten. Deshalb sollte sich jedes Gespräch mit einer Kundin oder einem Kunden auf Ergebnisse konzentrieren, wie z. B. Zeitersparnis, höhere Konversionsraten und weniger Fehler. Halten Sie diese Daten über Dashboards oder Berichte sichtbar.

Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Monetarisierung von KI-Lösungen?

Obwohl viele Unternehmen die technische Hürde des Entwickelns mit KI genommen haben, wissen sie noch nicht, wie sie die Wirtschaftlichkeit verbessern können.

Hier sind einige der Hindernisse, auf die Unternehmen bei der Monetarisierung von KI stoßen:

• Nachweis des Return on Investment (ROI): Käufer/innen wünschen sich konkrete Ergebnisse, aber nur wenige Anbieter veröffentlichen diese Daten. Dies erschwert die Preisgestaltung und Akzeptanz.

• Umgang mit unvorhersehbaren Kosten: KI-Unternehmen sind oft im Umbruch. Wenn die Nutzung in die Höhe schnellen, können Rechnungen den Umsatz übersteigen. Kundinnen und Kunden fürchten jedoch variable Rechnungen. Unternehmen können dies durch die Festlegung von Nutzungslimits, Prepaid-Guthaben oder Warnungen bewältigen, die für beide Seiten Vorhersehbarkeit bringen.

• Förderung der Akzeptanz: Obwohl Pilotprojekte erfolgreich sind, verzögern sich die Einführungen oft. Die Integration von KI in tägliche Workflows erfordert Schulungen und Umgestaltung. Für jeden 1 USD, der für den Aufbau eines Modells ausgegeben wird, können 3 USD für das Änderungsmanagement erforderlich sein.

• Aufbau von Vertrauen und Compliance: KI-Entscheidungen umfassen Daten, Regulierung und Rechenschaftspflicht. Wenn Sie Transparenz darüber bieten, wie Modelle funktionieren und wo Daten gespeichert werden, verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil.

Wie kann der Erfolg bei der KI-Monetarisierung gemessen und optimiert werden?

Nach der Einführung sollten Sie sich auf Gewinn und Kundenbindung konzentrieren. Viele KI-Unternehmen riskieren, Kosten mit Umsatz zu skalieren, wenn die Inferenzkosten hoch bleiben oder die Preisgestaltung auf Sitzplatzbasis und nicht auf Nutzung oder Ergebnis niedergelassen ist. Umsatz und Kosten im gleichen Tempo zu skalieren, ist das, was Analysten jetzt die „KI-Margenfalle“ nennen.

Im Folgenden finden Sie einige Taktiken, mit denen Ihr Unternehmen diese Falle vermeiden kann.

Die richtigen Indikatoren messen

Wenn Sie ein profitables KI-Unternehmen gründen möchten, benötigen Sie aktuelle Informationen.

Erstellen Sie ein System, das Echtzeitdaten in den wichtigsten Bereichen verfolgt. Dies sind die folgenden:

• Mix aus Umsatz und Wachstum: Verfolgen Sie den Anteil von KI-Funktionen am Gesamtumsatz und wie schnell er wächst. Viele Unternehmen stellen fest, dass KI-Funktionen einen großen und wachsenden Anteil am jährlich wiederkehrenden Umsatz (Annual Recurring Revenue, ARR) ausmachen.

• Einführung und Verlängerung: Der Lifetime Value der Kundinnen und Kunden (Customer Lifetime Value, CLTV) und die Bindungsquote (Attachment Rate) geben Aufschluss darüber, ob das Produkt für Kundinnen und Kunden wertvoll ist. Neueste Daten deuten darauf hin, dass es mit ordnungsgemäß kalibrierten KI-Modellen möglich ist, die Kundenzufriedenheit um 15–20 % und den Umsatz des Unternehmens um 5–8 % zu steigern.

• Nutzung und Wirtschaftlichkeit pro Einheit: Überwachen Sie, wie sich die Nutzung mit den Berechnungskosten skaliert, um festzustellen, ob sich die Ausgaben lohnen. Die Bruttomarge nach Modell und Kundensegment ist ein solider Indikator für eine nachhaltige Monetarisierung.

Preisgestaltung mit Daten verfeinern

Achten Sie bei der Analyse Ihrer Daten auf Muster und passen Sie Stufen, Nutzungsschwellenwerte und Kreditpakete entsprechend an. Achten Sie darauf, dies regelmäßig zu tun. Unternehmen, die die KI-Preisgestaltung vierteljährlich und nicht jährlich prüfen, erfassen den Wert schneller und erhalten gesündere Margen.

Die KI-Monetarisierung ist ein fortlaufender Prozess, der sich ändert, je nachdem, was die Kundinnen und Kunden nutzen, was sie bezahlen und was die Bereitstellung kostet.

So kann Stripe Billing Sie unterstützen

Mit Stripe Billing können Sie die Rechnungsstellung für Ihre Kundinnen und Kunden ganz nach Belieben gestalten – von der einfachen wiederkehrenden Abrechnung über die nutzungsbasierte Abrechnung bis hin zu individuell verhandelten Verträgen. Akzeptieren Sie wiederkehrende Zahlungen global in wenigen Minuten. Hierzu ist kein Code erforderlich. Oder erstellen Sie über die API eine individuelle Integration.

Stripe Billing unterstützt Sie unter anderem in den folgenden Bereichen:

• Angebot flexibler Preise: Reagieren Sie mit flexiblen Preismodellen, wie nutzungsbasierten oder gestaffelten Preisen, Pauschalgebühren plus Mehrverbrauch und mehr, schneller auf die Nutzernachfrage. Die Unterstützung für Gutscheine, kostenlose Testangebote, anteilmäßige Verrechnungen und Add-ons ist integriert.

• Globale Expansion: Steigern Sie die Konversionsrate, indem Sie die bevorzugten Zahlungsmethoden Ihrer Kundinnen und Kunden anbieten. Stripe unterstützt mehr als 100 lokale Zahlungsmethoden und über 130 Währungen.

• Umsatzsteigerung und Verringerung der Abwanderung: Erhöhen Sie Ihre Umsatzrealisierung und reduzieren Sie unfreiwillige Abwanderungen durch Smart Retries und automatisierte Workflows für Zahlungserinnerungen und -einzüge. Mit den Wiederherstellungs-Tools von Stripe konnten Nutzer/innen im Jahr 2024 über 6,5 Milliarden USD an Umsatz zurückgewinnen.

• Effizienzsteigerung: Nutzen Sie die modularen Werkzeuge von Stripe für Steuerdaten, Umsatzberichte und Daten, um mehrere Umsatzsysteme in einem zu konsolidieren. Einfache Integration in die Software von Drittanbietern.

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