Fin peut à la fois répondre aux questions des clients et prendre les mesures appropriées, par exemple annuler un paiement ou effectuer un remboursement. Pourquoi ce produit a-t-il nécessité une approche tarifaire différente de celle de la plateforme d’assistance client principale d’Intercom?

O’Reilly : Au départ, nous avons envisagé les modèles de tarification SaaS éprouvés, basés sur le nombre de sièges ou l’utilisation. Mais Fin est fondamentalement différent. Il ne se contente pas de faciliter les conversations, c’est un agent IA qui résout réellement les demandes des clients. La valeur provient du résultat, et non de l’activité. Cela nous a obligés à repenser le modèle de tarification afin de l’aligner sur la valeur client.

Nous avons également apporté cette modification pour protéger notre activité, car le modèle basé sur le nombre de sièges n’était pas viable. L’accès à la plateforme Intercom est toujours facturé par siège. Cependant, Fin est fondamentalement différent. Si une entreprise compte 1 000 employés au service client et que Fin fonctionne aussi bien que nous le savons, au fil du temps, ces 1 000 sièges pourraient devenir seulement 200. Les sièges représenteraient donc une part plus faible de nos revenus, alors même que Fin apporte plus de valeur. En fin de compte, une approche basée sur les sièges aurait créé un décalage entre le prix et la valeur.

Quels autres modèles de tarification avez-vous envisagés?

O’Reilly : Nous voulions que la tarification de Fin soit additive, en plus de l’abonnement à la plateforme. Cela permettait de conserver le modèle SaaS de base tout en innovant dans la manière de monétiser les services d’IA. Une fois que nous avons écarté les postes, la prochaine étape logique était d’envisager une tarification basée sur les conversations. Mais au début de l’année 2023, lorsque nous avons lancé Fin, les utilisateurs étaient très réticents à l’idée de payer pour quelque chose qui pourrait ne pas fonctionner. À l’époque, la confiance dans la capacité des agents à répondre efficacement à ces questions était faible.

Lynch : Si vous commencez par une tarification basée sur la conversation, la discussion a tendance à toujours porter sur le prix et sur le fait de savoir à quel point ce prix pourrait être bas. Il existe un défi similaire avec la tarification au prix coûtant, où votre prix est basé sur le coût sous-jacent de fonctionnement du modèle d’IA. Vous devez déterminer quelle est la marge confortable à retirer de la table et décider comment en parler. C’est toute une conversation que vous éliminez, ou du moins retardez, avec un modèle de tarification basé sur les résultats.

Pourquoi avez-vous finalement choisi la tarification basée sur les résultats?

Lynch : Fondamentalement, cette approche aligne notre tarification sur la réussite de nos utilisateurs. Ils peuvent voir ce que Fin a résolu, l’examiner et en valider eux-mêmes la valeur.

O’Reilly : Nos utilisateurs apprécient le fait que cette approche soit très axée sur la valeur. Ils ont souvent une bonne idée du coût humain de chaque résolution; en comparaison, Fin offre une valeur incroyable.

La tarification basée sur les résultats a également été très utile pour renforcer la confiance des utilisateurs. Nous assumons désormais une grande partie du risque : si nous ne sommes pas aussi performants que nous le pensons, cela se traduira en fin de compte par une baisse de nos revenus.

De plus, toute l’entreprise se concentre désormais sur l’amélioration des taux de résolution, car, pour que nous gagnions, nos utilisateurs doivent gagner.

Avez-vous apporté des modifications au modèle de tarification de Fin depuis son lancement?

O’Reilly : Le plus grand défi de la tarification basée sur les résultats est qu’elle supprime la prévisibilité et le contrôle. L’un des aspects que les directeurs financiers apprécient dans la tarification par siège est qu’elle est relativement fixe : vous payez pour le nombre de personnes qui composent votre équipe. Mais avec la tarification basée sur les résultats, vous ne savez pas toujours quel sera votre volume de conversations, ou celui-ci peut varier en fonction de la saisonnalité. Et vous ne savez pas quel sera le taux de résolution, en particulier pour un agent qui est tout nouveau.

Nous avons donc dû intégrer plusieurs éléments dans notre tarification et notre stratégie de commercialisation afin de tenir compte de ces facteurs. En général, dans ce secteur, vous devez vous engager à atteindre un nombre mensuel de résolutions. Supposons que votre volume de conversations augmente toujours en avril parce que vous travaillez dans le domaine fiscal. Soit vous dépassez votre quota pour le mois d’avril, soit vous devez vous engager à payer le tarif d’avril pour toute l’année, ce qui signifie que vous payez pour de nombreuses résolutions dont vous n’avez pas besoin. Au lieu de cela, nous avons créé des tranches annuelles. Les utilisateurs peuvent acheter un nombre défini de résolutions qu’ils peuvent utiliser à tout moment de l’année. Cela a été très important pour la prévisibilité et la flexibilité.

Comment gérez-vous les dépassements qui surviennent?

O’Reilly : C’est le deuxième changement que nous avons apporté. La norme dans le secteur, et ce que font la plupart de nos concurrents, consiste à encourager les utilisateurs à souscrire autant que possible, puis à les pénaliser pour toute utilisation supérieure au montant contractuel. Nous avons voulu inverser complètement cette tendance et encourager les utilisateurs à utiliser Fin autant que possible. Nous offrons des remises à plusieurs groupes de clients, notamment ceux qui s’engagent dès le départ à utiliser Fin, les jeunes entreprises en phase de démarrage et les clients situés dans des régions où les coûts sont moins élevés. Et quelle que soit la remise convenue dans le contrat, elle s’applique même lorsqu’ils dépassent le montant prévu.

Nous avons également ajouté la réaffectation des dépenses. Nous avons commencé à constater que les utilisateurs avaient sous-estimé la puissance de Fin : ils avaient souscrit à un grand nombre de sièges, mais pas autant pour les résolutions Fin. En l’espace de quelques mois, ils ont commencé à se rendre compte qu’ils n’avaient pas besoin d’autant de personnel qu’ils le pensaient et qu’ils allaient avoir besoin de beaucoup plus de Fin. Nous leur permettons donc désormais de transférer ces dépenses des sièges vers les résolutions.

Vous avez lancé Fin au moment même où Intercom travaillait sur une migration massive de la facturation vers Stripe. Comment avez-vous géré ces projets simultanément?

Lynch : Alors que nous entrions dans le vif du sujet de l’intégration de la plateforme Stripe Billing, la question du prix de Fin s’est posée presque simultanément, tout comme le passage de Stripe à la facturation basée sur l’utilisation.

Nous avons vraiment commencé à nous intéresser à ce qui était essentiellement un produit facturé à l’utilisation. Et nous avons réalisé qu’il serait peut-être intéressant de ne pas avoir à tout construire nous-mêmes, mais de pouvoir nous appuyer en partie sur la plateforme Stripe Billing.

Prenons l’exemple des tranches annuelles. Cette demande a été formulée avec insistance par l’équipe Fin en novembre 2024. Nous accordions beaucoup d’importance à la rapidité de mise sur le marché, car nous étions en train de perdre des revenus. Grâce à la base fournie par Stripe, notre équipe d’ingénieurs a pu personnaliser certains aspects et commercialiser rapidement le produit. Nous étions prêts à nous lancer en février.

Comment pensez-vous que les tarifs pour les agents et les fonctionnalités d’IA vont évoluer à l’avenir?

O’Reilly : Je pense que nous assisterons à trois changements majeurs : une évolution vers une tarification davantage basée sur les résultats, une tarification différenciée pour différents types d’agents et une vérification des résolutions par l’IA. Tout d’abord, je m’attends à un changement majeur par rapport à la tarification purement basée sur l’utilisation pour les agents IA. À mesure que de plus en plus d’entreprises prendront conscience du décalage entre l’utilisation et la valeur, elles expérimenteront des modèles hybrides mieux adaptés aux résultats des clients. Les entreprises qui continueront à facturer uniquement au jeton dans deux ans feront figure d’exceptions.

Pourquoi? Parce que l’IA est censée fournir des résultats, et pas seulement consommer des ressources informatiques. À mesure que le marché mûrit et que la concurrence s’intensifie, les clients exigeront une tarification qui reflète cette promesse.

Ensuite, nous assisterons à une plus grande dissociation des capacités des agents IA avec une tarification différenciée. L’approche du prix unique ne fait pas sens lorsque différentes fonctions offrent une valeur très différente. Dans le domaine du support client, répondre à la question « Quelle est votre politique de remboursement? » est fondamentalement différent de « Aidez-moi à déboguer ce problème d’intégration complexe ». Les entreprises intelligentes fixeront des prix différents pour ces services sans compliquer les choses.

Enfin, à mesure que l’IA deviendra plus intelligente, elle ne se contentera pas de fournir des résultats, elle aidera également à les vérifier. Aujourd’hui, nous nous appuyons sur des règles de base pour déterminer si une résolution a été « réussie ». Mais bientôt, l’IA évaluera elle-même la qualité de ses résultats : le client a-t-il réellement obtenu ce dont il avait besoin? Le problème a-t-il été véritablement résolu ou a-t-il fait l’objet d’un suivi?

Cela rendra la tarification basée sur les résultats encore plus crédibles, car il ne s’agira plus seulement de savoir si un problème semble résolu, mais s’il l’est réellement. Ce niveau de validation permettra de mettre en place des modèles de tarification qui reflètent véritablement la valeur.