Dopo il lancio di ChatGPT quattro anni fa, il mercato è stato invaso da prodotti basati sull'IA, come assistenti alla programmazione, strumenti di creatività, agenti del servizio clienti, concierge di viaggio, tutti basati su modelli di IA sempre più potenti. Inoltre, stanno crescendo a un ritmo senza precedenti: su Stripe, abbiamo osservato che le start-up di IA raggiungono 1 milione di USD di ricavi annualizzati con una velocità superiore del 25% rispetto alla precedente generazione di start-up SaaS.

Ma questa rapidità nasconde la complessità di monetizzare con successo i prodotti di IA. Le start-up di IA raggiungono traguardi di ricavi più rapidamente, pur affrontando modelli di business intrinsecamente più complessi. Quando un prodotto introduce qualcosa di completamente nuovo, servono nuovi modi per definire e monetizzare il suo valore. A ciò si aggiunge che i costi di inferenza dell'IA necessari anche per attività semplici possono variare in modo imprevedibile. Gli abbonamenti tradizionali non sono adatti a questa volatilità ed espongono le aziende al rischio di addebitare troppo poco o troppo.

Un approccio alla definizione dei prezzi per l'IA

Per monetizzare l'IA, stanno prendendo forma nuove strategie. Secondo un recente sondaggio di Stripe, il 56% dei leader di aziende del settore IA ha dichiarato di applicare modelli di prezzi ibridi, mentre il 38% ha dichiarato di far pagare prezzi unicamente basati sul consumo. Sebbene i modelli a consumo e ibridi siano adottati in genere da aziende in diverse fasi di crescita, entrambi si allineano meglio al valore incrementale che i clienti ricevono dai prodotti di IA e consentono di sostenere in modo più affidabile i costi necessari per fornire quel valore.

Tuttavia, questi due modelli sono complessi. Offrono molte leve diverse da regolare per tenere conto delle caratteristiche uniche di un prodotto di IA, di conseguenza, vediamo molta diversità nelle modalità di implementazione. Che cosa hanno in comune le strategie di monetizzazione efficaci? Abbiamo scoperto che i leader di aziende del settore IA di successo tendono ad avere risposte chiare alle seguenti domande:

• Che tipo di valore offre il mio prodotto ai clienti, e posso farlo pagare in modo da coprire i costi incrementali?
  
• Come posso tradurre questa metrica di addebito in un modello tariffario che incoraggi l'adozione e la crescita dei clienti, offrendo al tempo stesso ricavi prevedibili?
  
• Quali ulteriori rischi crea questo modello tariffario e come posso gestirli?
  

Abbiamo parlato con esperti di definizione dei prezzi di Anthropic, Clay, Fin, PostHog, Vercel e Bessemer Venture Partners per capire come stanno affrontando queste difficoltà. Da queste conversazioni ne abbiamo tratto un approccio in cinque fasi che le aziende di IA possono seguire per definire correttamente i prezzi.

1. Definisci la metrica del valore. Conduci ricerche sugli utenti per capire quali vantaggi e risultati il tuo prodotto offre ai clienti.
   
2. Imposta la metrica di addebito. Scegli con quale modalità far pagare i tuoi clienti allineando il valore fornito ai tuoi costi variabili.
   
3. Scegli il modello tariffario. Crea un modello (ad esempio, basato sull'utilizzo o ibrido) che concilia la prevedibilità dei ricavi con la crescita dei clienti.
   
4. Imposta misure di protezione. Implementa controlli come limiti di spesa e avvisi per gestire i rischi di costo e prevenire addebiti imprevisti.
   
5. Affina la strategia. Considera la definizione dei prezzi come un processo continuo e apporta aggiornamenti piccoli e frequenti per adattarti ai cambiamenti del mercato.
   

Fase 1: definisci la metrica del valore

Anche se può sembrare allettante pensare subito a quale modalità di pagamento adottare con il cliente (la tua metrica di addebito), dalla nostra esperienza la monetizzazione di successo dei prodotti di IA inizia un passo prima: con la definizione del "valore generato". Tuttavia, i prodotti di IA possono creare molte forme diverse di valore: possono automatizzare attività, potenziare le prestazioni umane, ridurre i costi e molto altro ancora.

Qual è il modo corretto per descrivere, e ancor più per quantificare, i benefici che i clienti ottengono dal tuo prodotto?

• Innanzitutto comprendi le esigenze dei clienti. I leader del settore IA concordano sul fatto che definire un buon indicatore di valore parte da contatti frequenti con gli utenti. Interviste, sondaggi e sessioni di feedback aiutano a identificare e chiarire i benefici unici che i prodotti di IA possono offrire.
  

"Per noi, la definizione del valore comincia ponendo le domande giuste" spiega Sydney Meheula, responsabile finanza di prodotto di Anthropic. "Analizziamo ambiti chiave chiedendoci quante ore risparmiano le aziende grazie alla nostra tecnologia, quali tassi di riduzione degli errori stanno osservando, quali rischi sono stati mitigati e quali innovazioni sono state rese possibili."

• Concentrati sui risultati. I clienti ti diranno molto su come utilizzano il tuo prodotto quotidianamente, ma devi prestare maggiore attenzione ai risultati che ottengono o sperano di ottenere.
  

Fin è l'agente clienti di IA di Intercom, progettato per essere preciso, veloce e affidabile. Quando è stato lanciato per la prima volta, "la fiducia nella capacità degli agenti di rispondere efficacemente alle domande era bassa" afferma Aisling O'Reilly, responsabile del prodotto e dei prezzi per Fin. "Se chiedi ai clienti di pagare per ogni conversazione e l'agente non fa ciò che gli viene chiesto, in sostanza li farai pagare due volte: una volta per l'agente e un'altra per l'operatore che deve intervenire successivamente".

Questa empatia, così come la scommessa sulla possibilità di coprire efficacemente i costi, li ha portati ad adottare un modello basato sui risultati. Sebbene non sia pratico per ogni azienda far pagare in base ai risultati (come descritto nella Fase 2: imposta la metrica di addebito), definire lo stato ideale di allineamento al valore del cliente può aiutare a individuare nuove opportunità di monetizzazione.

Fase 2: imposta la metrica di addebito

La metrica di addebito è la misura dell'utilizzo in base a cui un'attività stabilisce i prezzi per convertire il consumo del prodotto in ricavi. Sebbene non sia un concetto esclusivo dell'IA, definire una metrica di addebito efficace comporta difficoltà specifiche per i prodotti basati sull'IA.

Questa metrica dovrebbe allinearsi il più possibile alla metrica del valore, garantendo al contempo di sostenere i costi in modo affidabile. "L'IA introduce costi variabili che possono oscillare notevolmente a seconda del compito o del modello utilizzato", spiega Jasdeep Garcha di Vercel. "Il nostro approccio consiste nel separare questi elementi: trasferiamo il costo dell'inferenza in modo trasparente al cliente e strutturiamo i nostri prezzi in base al valore che offriamo. In questo modo manteniamo allineati i nostri incentivi perché non perseguiamo modelli più economici, ma risultati migliori".

Per i prodotti di IA abbiamo osservato tre categorie principali di metriche di addebito. Ciascuna rappresenta un compromesso tra l'allineamento ai costi e l'allineamento al valore: i modelli più orientati ai costi presuppongono che i clienti accettino (o addirittura apprezzino) un collegamento meno diretto con il valore per l'attività, mentre quelli più orientati al valore puntano sulla capacità di stimare i costi con precisione.

• Addebito in base al consumo (per chiamata API, per token LLM): questa metrica di addebito è strettamente legata ai costi dell'infrastruttura, pertanto il costo sostenuto per ciascuna operazione è chiaro per te, ma può risultare meno immediato per i clienti collegarlo a un valore concreto per l'attività. Questa metrica è particolarmente adatta quando i clienti desiderano un controllo granulare sui consumi.
  
  • Esempio: OpenAI addebita in base al numero di token consumati.
    
• Addebito basato sul flusso di lavoro (per attività completata): questa metrica introduce maggiore variabilità sui costi, ma è più semplice collegarlo al valore. Puoi definire un prezzo per il completamento di attività più complesse che richiedono risorse variabili, come prenotare una riunione o analizzare un foglio di calcolo. Pur non essendo direttamente legate ai risultati commerciali, queste attività hanno un valore chiaro nel migliorare i processi aziendali.
  
  • Esempio: Salesforce Agentforce addebita in base al numero di conversazioni.
    
• Addebito basato sui risultati (per risultato ottenuto): con questa metrica, effettui l'addebito solo quando il cliente ottiene effettivamente il risultato desiderato utilizzando il tuo prodotto. Questo modello presenta la maggiore variabilità nei costi, ma risulta particolarmente interessante per i clienti perché è il più semplice da collegare a risultati aziendali concreti.
  
  • Esempio: Fin addebita in base a ogni ticket risolto dal proprio agente.
    

Fase 3: scegli il modello tariffario

Una volta scelto il criterio di addebito, è il momento di utilizzare quel criterio, o più criteri, se il tuo prodotto ha funzioni distinte, per creare una strategia di prezzo che favorisca la crescita proteggendo al contempo l'attività da rischi eccessivi.

In primo luogo, gli elementi fondamentali: i modelli tariffari per i prodotti di IA utilizzano in genere i seguenti tipi di tariffe (uno dei due o entrambi):

• Tariffa di base: si tratta di un addebito ricorrente basato sulla piattaforma o sul numero di utenze, di per sé, lo definiremmo un semplice abbonamento. Può includere un limite fisso di utilizzi consentiti in base alle tue metriche di addebito, oppure può prevedere un utilizzo illimitato.
  
• Tariffa variabile: si tratta di un addebito a consumo, cioè basato sull'utilizzo, corrispondente alla metrica di addebito, che può essere applicato da solo o in combinazione con una tariffa di base ricorrente.
  

Successivamente, mentre definisci la combinazione ottimale di tariffa base e commissione variabile, valuta come conciliare i seguenti fattori:

Acquisizione e crescita dei clienti

Il tuo modello tariffario incentiva i clienti a provare il tuo prodotto e a incrementarne l'utilizzo nel tempo? Se la tua è un'azienda in fase iniziale con obiettivi di crescita ambiziosi, o se adotti un modello di crescita orientato al prodotto, semplificarne l'accesso può incoraggiare i potenziali clienti a provarlo.

Everett Berry, responsabile tecnico della strategia GTM presso Clay, ricorda come le commissioni aggiuntive della piattaforma "creassero ostacoli che impedivano ai clienti di aumentare l'utilizzo". Dopo il passaggio di Clay a un modello di addebito esclusivamente a consumo, la crescita ha accelerato. "Riunendo tutti i costi nel prezzo per credito" precisa, "abbiamo semplificato l'adozione delle nuove funzioni e la possibilità per i clienti di espandersi con noi."

Ricavi ricorrenti

Le tariffe ricorrenti pagate dai clienti sono sufficienti a prevedere i ricavi? Saperlo è fondamentale se vuoi investire in assunzioni, ricerca o in altri progetti a lungo termine, oppure quando punti ad acquisire clienti interessati a una spesa mensile prevedibile.

Per alcune aziende, un modello basato esclusivamente sul consumo non è sufficiente. "La sfida emerge al momento dell'espansione", spiega Kent Bennett, partner di Bessemer Venture Partners. "Quando l'importo della ricevuta di un cliente raggiunge i 100.000 USD in un mese e i 300.000 USD in quello successivo, [le aziende] non possono accettare tale variabilità. A quel punto, la prevedibilità diventa la nuova priorità e il modello tariffario deve evolvere verso un approccio ibrido o a pacchetto per sostenere la fase di crescita successiva."

Modelli tariffari disponibili

Considerare l'intera strategia di prodotto

Infine, conviene dedicare un momento per valutare come le tue soluzioni di IA contribuiscono al valore del prodotto principale e si integrano nella strategia complessiva di visione del prodotto. Molte aziende si affrettano o a monetizzare subito le funzioni più innovative, ma James Hawkins, co-CEO di PostHog, adotta un approccio opposto.

Il suo team ha dovuto affrontare una decisione cruciale nel determinare la tariffa dell'agente di IA dell'azienda: "Si tratta di una funzione aggiuntiva o di un componente della piattaforma?" Hawkins e il suo team hanno rapidamente compreso che l'agente stava migliorando praticamente tutti i prodotti. "Quasi il 20% di tutti i report analitici creati in PostHog sono ora realizzati tramite AI", spiega Hawkins. "Questa consapevolezza ci ha portato a capire che la nostra filosofia di prezzo doveva essere quella di addebitare l'utilizzo per coprire i costi, piuttosto che massimizzare i profitti".

Fase 4: imposta misure di protezione

Una metrica di addebiti ben progettata e un modello tariffario equilibrato possono aiutare a proteggersi dai rischi legati ai costi associati ai prodotti di IA. Tuttavia, ogni volta che l'utilizzo da parte del cliente è variabile, resta la possibilità di pagamenti inaspettatamente elevati.

Questi rischi possono restare gestibili applicando ulteriori misure di protezione. La scelta delle tutele più efficaci dipende dai tipi di utilizzo più a rischio:

• Massimali di utilizzo con avvisi: impostare soglie di utilizzo e avvisi tempestivi può aiutare i clienti in buona fede che rischiano di spendere più di quanto intendono, impedendo loro di ritrovarsi spese inaspettate.
  
• Soglie di addebito: per risolvere lo stesso problema, puoi generare fatture al raggiungimento di determinati livelli di spesa e richiederne il pagamento prima di continuare l'utilizzo.
  
• Limiti di frequenza: se determinate attività o richieste generano fluttuazioni significative nell'utilizzo delle risorse, i limiti di frequenza aiutano a contenere i costi mentre il cliente adatta le proprie richieste.
  

In ogni caso, la comunicazione proattiva è fondamentale. I clienti vogliono capire come il loro utilizzo si traduce in costi, e desiderano poter intervenire rapidamente se stanno spendendo più del previsto.

Fase 5: affina la strategia

Anche se adottano modelli di prezzo diversi, le aziende di IA di successo hanno tutte un elemento in comune: sono consapevoli che quello dei prezzi è un problema irrisolto.

Con l'evoluzione dei costi dei modelli di IA sottostanti, la maturazione delle condizioni di mercato e l'evoluzione delle aspettative dei clienti, il tutto a un ritmo senza precedenti, sarà necessario rimanere flessibili per garantire che i prezzi continuino a sostenere la crescita. I risultati di un recente sondaggio Stripe lo confermano: le aziende a più alta crescita avevano una probabilità tre volte maggiore di dichiarare di adeguare frequentemente i prezzi.

Quando e come aggiornare i prezzi

Secondo Kent Bennett di Bessemer Ventures, il pericolo maggiore per un'azienda di IA, è "espandersi prima di avere realmente calcolato i costi variabili, per poi rendersi conto di operare con margini lordi negativi". Anche se le misure di protezione (Fase 4) possono aiutare a prevenire i pericoli a breve termine, non è sufficiente limitarsi a questo. "La misura di protezione fondamentale per un'attività", afferma Bennett, "è avere la disciplina necessaria per una contabilità interna rigorosa e consapevole fin dai primi giorni".

Per mantenere positiva la traiettoria di crescita è importante monitorare attentamente come i clienti reagiscono ai prezzi, come cambiano i loro comportamenti e come evolvono le pressioni sui costi. Questi sono i problemi che riscontriamo più comunemente, ed ecco quali sono le soluzioni più frequenti (in base alle nostre osservazioni):

• Confusione o difficoltà dei clienti: se noti domande ricorrenti sui prezzi o uno scarso utilizzo di determinate funzioni, è possibile che le tue tariffe siano troppo complesse. Prova a semplificare i pacchetti e a rendere la documentazione più chiara.
  
• Crescita disallineata: se utilizzando il prodotto o fornendo valore i ricavi non crescono, valuta di rivedere la metrica di addebito. Puoi anche valutare l'opportunità di aggiungere livelli di prezzo o passare a un modello a crediti.
  
• Pressione sui margini: se i costi dell'infrastruttura sono maggiori del previsto, potresti dover aggiungere misure di protezione come limiti di frequenza o massimali, o anche valutare di rivedere i prezzi delle attività più costose.
  
• Nuove funzionalità dei prodotti: quando aggiungi nuove funzioni o espandi le capacità di un prodotto, è bene tenerne conto nel modello di prezzo. Puoi riprogettare i piani di abbonamento, addebitare in maniera modulare il costo delle diverse funzionalità o riorganizzare i crediti per gestire nuovi modelli di utilizzo.
  
• Comportamento specifico per segmento: se noti che tipi diversi di clienti (consumatori rispetto a B2B, app rispetto ad API) utilizzano il tuo prodotto in modo differente, potrebbe essere utile introdurre piani tariffari basati sul ruolo o specifici per settore, progettati in base a esigenze specifiche.
  

Strategie per implementare modifiche ai prezzi

Anche se l'iterazione dei prezzi è fondamentale per trovare il modello tariffario giusto, le aziende leader nel campo dell'IA sottolineano che è necessario adottare un approccio locale e basato sulla sperimentazione, simile a quello tipicamente utilizzato nello sviluppo di prodotto. Nelle aziende di IA, prodotto e tariffe evolvono insieme.

Jasdeep Garcha, che si occupa di monetizzazione in Vercel, ha osservato che "un errore comune è trattare le modifiche ai prezzi come grandi progetti che coinvolgono l'intera azienda". Questo approccio rallenta i progressi. Trattando invece le modifiche come piccoli aggiornamenti localizzati, le aziende possono creare "una prassi iterativa accelerata in base alla quale le tariffe vengono valutate e migliorate di settimana in settimana".

Everett Berry di Clay evidenzia un altro rischio dei cambiamenti introdotti su larga scala: alienare i clienti di lunga data. "Quando sperimentiamo modifiche più profonde alle tariffe, le introduciamo prima per i nuovi utenti", spiega. "In questo modo possiamo valutare chiaramente l'impatto senza compromettere i flussi di lavoro e le aspettative di costo su cui i clienti attuali fanno affidamento".

I dati del nostro sondaggio mostrano la presenza di vari approcci, anche se la maggior parte dei leader aziendali sceglie di implementare le modifiche tariffarie inizialmente solo per specifici segmenti di clientela.

In che modo Stripe può essere d'aiuto

Grazie agli strumenti di addebito a consumo di Stripe, puoi gestire i clienti e far pagare i tuoi prodotti come meglio preferisci utilizzando modelli diversi, dai semplici abbonamenti ricorrenti ai prezzi a consumo e ibridi, facilitando al contempo la riscossione e la fidelizzazione dei ricavi, l'automazione dei flussi operativi e l'accettazione dei pagamenti a livello globale. Per esigenze più complesse, Metronome, un prodotto Stripe, fornisce gli strumenti per gestire modelli avanzati basati sull'utilizzo e scenari strutturati secondo una strategia commerciale.

Con Stripe puoi:

• Offrire modelli tariffari flessibili: avvia rapidamente qualsiasi modello di prezzo a consumo e ibrido, inclusi quelli basati su tariffa fissa più eccedenza, crediti e altro. Puoi accettare coupon, prove gratuite, ripartizioni pro rata e componenti aggiuntivi. Man mano che ti espandi, Metronome consente l'addebito multidimensionale e ti permette di personalizzare i listini per segmento di clienti, di aggiornare i prezzi istantaneamente e gestire contratti complessi negoziati.
  
• Monitorare le tendenze in tempo reale: accedi ad analisi di utilizzo e abbonamenti in tempo reale, per avere una visione completa delle prestazioni dell'attività. Rileva tempestivamente risultati positivi e opportunità di miglioramento e confrontati con attività simili su Stripe. Metronome offre ai team interfunzionali la visibilità sull'utilizzo a livello di singolo evento, per monitorare i consumi nel dettaglio, individuare schemi di spesa e semplificare il processo di riconoscimento dei ricavi.
  
• Sperimentare e ottimizzare progressivamente le tariffe: rispondi più rapidamente alla domanda degli utenti con strumenti no-code per regolare le tariffe a consumo, gestire i segmenti tariffari e prendere decisioni informate mediante analisi granulari sull'utilizzo e la spesa.
  
• Allineare i prezzi al valore per il cliente: misura e applica le tariffe in base alle tipologie di utilizzo che generano l'impatto maggiore e definisci i prezzi in modo da riflettere direttamente il valore percepito dai clienti.
  
• Aumentare i ricavi e ridurre il tasso di abbandono: migliora l'acquisizione dei ricavi e riduci il tasso di abbandono involontario grazie a Smart Retries basato sull'IA e alle automazioni del flusso di lavoro per il recupero. Gli strumenti di recupero di Stripe hanno aiutato gli utenti a recuperare oltre 6,5 miliardi di USD di ricavi nel 2024.
  
• Aumentare l'efficienza: utilizza ulteriori soluzioni Stripe, facilmente integrabili con software di terze parti, per gestire le imposte, la reportistica sui ricavi e i dati, in modo da unificare più sistemi di ricavi.
  

Per scoprire come Stripe può aiutare la tua azienda a definire tariffe orientate alla crescita, contatta il nostro team.