Bijna 9 op de 10 ondernemingen gebruiken nu kunstmatige intelligentie (AI) in een deel van hun activiteiten, maar de meeste zitten nog in de experimentele of pilotfase. De inkomstenmodellen werken, maar de marges niet. Hoge rekenkosten, variabel gebruik en onvoorspelbare vraag vormen een uitdaging voor betrouwbare inkomsten. De oplossing is niet één enkele maatstaf of prijsmodel, maar eerder een strategie die technische mogelijkheden koppelt aan meetbare bedrijfsresultaten.

Hieronder bespreken we hoe ondernemingen AI-monetisatie aanpakken, van het definiëren van waarde- en prijsmodellen tot het meten van de financiële impact.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is het genereren van inkomsten uit AI en waarom is het belangrijk?
  
• Welke modellen voor het genereren van inkomsten werken het beste voor AI-producten en -diensten?
  
• Hoe kunnen ondernemingen doelmarkten voor het genereren van inkomsten uit AI identificeren?
  
• Hoe moeten bedrijven effectieve strategieën voor het genereren van inkomsten uit AI implementeren?
  
• Met welke uitdagingen worden ondernemingen geconfronteerd bij het genereren van inkomsten uit AI-oplossingen?
  
• Hoe kan succes bij het genereren van inkomsten uit AI worden gemeten en geoptimaliseerd?
  
• Hoe Stripe Billing kan helpen
  

Wat is AI-monetisatie en waarom is het belangrijk?

AI-monetisatie zet modeloutput, automatisering of inzichten om in iets waar klanten genoeg waarde in zien om voor te betalen. Veel ondernemingen bouwen nu met AI, maar minder ondernemingen hebben ontdekt hoe ze die investering kunnen omzetten in een bedrijf dat daadwerkelijk geld oplevert. Investeerders en leidinggevenden zijn nu op zoek naar rendement in plaats van modelverfijning.

Het bouwen met AI is niet goedkoop of voorspelbaar: modellen vereisen enorme rekenkracht en het trainen, afstemmen en gebruiken ervan kost vaak meer dan traditionele softwareontwikkeling. Cloudopslag is duur en elke query, generatie of voorspelling brengt directe kosten met zich mee. Daarom heeft slechts 58% van de bedrijven met AI-functies een haalbare manier gevonden om deze te monetariseren.

Met geld verdienen is hoe bedrijven laten zien dat AI meer is dan alleen een nieuwigheid: dat het dingen sneller, slimmer of efficiënter maakt en dat het de moeite waard is om ervoor te betalen.

Welke verdienmodellen werken het beste voor AI-producten en -diensten?

Voor AI-ondernemingen is het een unieke uitdaging om inkomsten te genereren uit iets dat dynamisch, probabilistisch en vaak duur is om te runnen. Elk verdienmodel heeft een ander doel, maar het juiste model houdt rekening met de waarde voor de klant, de werkelijke operationele kosten en strategieën voor schaalbaarheid.

Tarieven op basis van gebruik

Pay-as-you-go is een logische keuze geworden voor AI. Er wordt inkomsten gegenereerd met elke API-aanroep (Application Programming Interface), geproduceerde afbeelding of verwerkte gigabyte. Klanten vinden dit prettig omdat het eerlijk en flexibel aanvoelt. Providers vinden dit prettig omdat het hun eigen variabele kosten weerspiegelt; ze kunnen hun zoekopdrachten en conclusies bijhouden om de hoogte van hun computerekening te voorspellen.

Deze modellen koppelen inkomsten aan gebruik en maken implementatie op elke schaal eenvoudig. Effectieve op gebruik gebaseerde modellen bevatten waarborgen, zoals gebruiksniveaus, limieten of kredietbundels, om zowel ondernemingen als klanten meer controle te geven.

Abonnements- en hybride modellen

Abonnementen zijn krachtig voor AI. Met gelaagde abonnementen (bijvoorbeeld Basic, Pro, Enterprise) kunnen ondernemingen functies differentiëren en inkomsten voorspellen, terwijl abonnementen met een vast tarief te weinig kunnen vragen aan intensieve gebruikers en te veel aan incidentele gebruikers.

Veel AI-bedrijven combineren modellen voor hun abonnementsinkomstenmodellen. Ze rekenen een basisabonnementskosten voor toegang plus facturatie naar gebruik voor verbruik boven een bepaalde drempel. Deze hybride methode zorgt voor voorspelbare terugkerende inkomsten en kan toch worden geschaald naar gelang de vraag.

Tarieven op basis van resultaten

Sommige AI-bedrijven brengen kosten in rekening voor resultaten, een model dat kosten koppelt aan waarde. De AI-agent “Fin” van Intercom brengt bijvoorbeeld kosten in rekening per succesvol opgeloste klantkwestie. Op deze manier betalen klanten alleen wanneer het model presteert. Dit verschuift het prestatierisico naar de leverancier en versterkt het vertrouwen van de klant.

Resultaatgerichte prijsstelling werkt wanneer het effect gemakkelijk te kwantificeren is, bijvoorbeeld als fraude wordt voorkomen, uren worden bespaard of leads worden gegenereerd. Maar het vereist transparantie en diepgaande gegevensregistratie.

Directe versus indirecte monetisatie

In eerste instantie geven veel bedrijven er de voorkeur aan om hun AI-kosten indirect in rekening te brengen door AI-functies in bestaande producten te bundelen. Uit een recente analyse van 44 softwarebedrijven bleek dat ongeveer 60% AI als gebundelde functies lanceerde. Maar naarmate de kosten en waarde mettertijd duidelijker worden, stappen veel bedrijven over op directe facturering voor gebruik of geavanceerde functies.

Naarmate AI-prijsmodellen zich verder ontwikkelen, zal er waarschijnlijk een beter evenwicht ontstaan tussen het voordeel voor de klant en de kosten voor de leverancier. Voorlopig laten de beste modellen klanten betalen in verhouding tot wat de AI oplevert.

Hoe kunnen ondernemingen de juiste markten vinden om geld te verdienen met AI?

De juiste markt vinden voor een AI-product begint met begrijpen wat voor waarde het toevoegt. Veel bedrijven beginnen met focussen op de technologie en wat die kan doen, maar het is handiger om te weten wie er echt baat bij het product heeft.

Zoek een meetbaar probleem

AI met blijvende kracht lost iets op dat kostbaar of administratief zwaar is. Sectoren waar AI snel wordt toegepast zijn onder andere financiën, e-commerce en klantenondersteuning, die vaak te maken hebben met grote hoeveelheden data, repetitieve taken en meetbare resultaten.

Breng het aankoopcentrum in kaart

Elk bedrijf moet zijn klanten begrijpen.

De verkoop van AI aan bedrijven komt vaak uit twee bronnen:

• Zakelijke kopers: Chief Operating Officers (COO's), Chief Financial Officers (CFO's) of productleiders die zich richten op prestaties en besparingen

• Technische beoordelaars: Chief Technology Officers (CTO's) of datawetenschappers die zich richten op betrouwbaarheid, compliance en integratie

Je moet hun behoeften leren kennen als je iets wilt verkopen. Een financieel manager moet bijvoorbeeld de uitgaven rechtvaardigen en een technisch manager moet deze valideren.

Valideer met pilots

Voer kleine pilots uit met de meest waardevolle onderdelen van je product. Je kunt het gebruik, de vernieuwingen en de uitbreiding bijhouden om een beter beeld te krijgen van hun waarde.

Volg de urgentie

Markten ontstaan het snelst waar er een kloof in efficiëntie is, zoals fraudeverliezen, gemiste leads of downtime. Het creëren van waardevolle AI betekent het aanpakken van de zwakke plekken door te versterken wat al werkt.

Hoe moeten bedrijven effectieve strategieën voor het genereren van inkomsten uit AI implementeren?

Veel AI-ondernemingen mislukken omdat ze geen systemen hebben ontwikkeld (bijvoorbeeld voor facturering, rapportage en het bijhouden van gebruik) die de variabele aard van AI-levering aankunnen. Om effectieve strategieën voor het genereren van inkomsten uit AI te implementeren, moet je nadenken over wat voor jouw bedrijf en jouw klanten zal werken.

Begin met wat je daadwerkelijk kunt meten

Kies een prijseenheid, of dat nu een abonnement is of gebaseerd op gebruik, die laat zien hoe klanten waarde zien en hoe je kosten bijhoudt, zoals opgeloste tickets, verwerkte documenten of API-aanroepen. De eenheid moet passen bij hoe mensen AI gebruiken, maar ook stabiel genoeg zijn voor financiële teams.

Veel bedrijven kiezen voor een hybride verdienmodel om dit op te lossen. Kredietbundels of volumetarieven zorgen voor voorspelbaarheid, terwijl de inkomsten gekoppeld blijven aan activiteit.

Beschouw facturering als onderdeel van het product

Je kunt AI niet monetariseren zonder de juiste informatie over je bedrijf. Houd je gebruik bij: wat is er gegenereerd, hoeveel, wanneer en voor wie. Je wilt de kosten in realtime vastleggen, zodat je kunt zien of meer gebruik ook daadwerkelijk meer winst oplevert.

Veel AI-bedrijven gebruiken hiervoor bestaande infrastructuur in plaats van deze zelf te bouwen. Met Stripe Billing kunnen teams bijvoorbeeld het gebruik meten, hybride prijsmodellen hanteren en wereldwijd factureren.

Houd bewijs bij de verkoop

Verkoop- en klantenserviceteams hebben echte gegevens nodig. Daarom moet elk gesprek met een klant gericht zijn op resultaten, zoals tijdwinst, meer conversies en minder fouten. Houd die gegevens zichtbaar via dashboards of rapporten.

Welke uitdagingen hebben ondernemingen bij het te gelde maken van AI-oplossingen?

Ondanks dat ze de technische hindernis van het bouwen met AI hebben genomen, hebben veel bedrijven nog steeds niet uitgevonden hoe ze het economisch rendabel kunnen maken.

Hier zijn enkele obstakels waar ondernemingen tegenaan lopen bij het monetariseren van AI:

• Het aantonen van het rendement op investering (ROI): kopers willen concrete resultaten, maar weinig aanbieders publiceren die gegevens. Dit maakt prijsbepaling en acceptatie moeilijk.

• Het beheren van onvoorspelbare kosten: de kosten van AI-ondernemingen zijn vaak aan verandering onderhevig. Wanneer het gebruik piekt, kunnen de rekeningen voor computercapaciteit hoger uitvallen dan de inkomsten. Klanten zijn ondertussen bang voor variabele facturen. Bedrijven lossen dit op door gebruikslimieten, prepaid credits of waarschuwingen in te stellen, zodat beide partijen weten waar ze aan toe zijn.

• Implementatie stimuleren: Hoewel pilots succesvol zijn, blijft de uitrol vaak achter. Het integreren van AI in dagelijkse workflows vereist training en herontwerp. Elke $1 die wordt uitgegeven aan het bouwen van een model kan $3 aan verandermanagement vereisen.

• Vertrouwen en compliance opbouwen: AI-beslissingen hebben te maken met data, regelgeving en verantwoordelijkheid. Door transparant te zijn over hoe modellen werken en waar data zich bevinden, krijg je een voorsprong op de concurrentie.

Hoe kan succes in AI-monetisatie worden gemeten en geoptimaliseerd?

Na de lancering moet je je richten op winst en retentie. Veel AI-bedrijven lopen het risico dat hun kosten evenredig met hun inkomsten stijgen wanneer de inferentiekosten hoog blijven of de prijzen gebaseerd zijn op het aantal licenties in plaats van op het gebruik of de resultaten. Het in hetzelfde tempo opschalen van inkomsten en kosten is wat analisten nu de “AI-margevalkuil” noemen.

Hier zijn enkele tactieken om je onderneming te helpen deze valkuil te vermijden.

Meet de juiste indicatoren

Als je een winstgevend AI-bedrijf wilt starten, heb je actuele informatie nodig.

Creëer een systeem dat realtime gegevens bijhoudt op de belangrijkste gebieden. Dit zijn:

• Omzetmix en groei: Houd bij welk deel van de totale omzet afkomstig is van AI-functies en hoe snel dit deel groeit. Veel bedrijven merken dat AI-functies een groot en groeiend deel uitmaken van hun jaarlijkse terugkerende omzet (ARR).

• Adoptie en vernieuwing: Customer lifetime value (CLTV) en attach rate geven aan of het product waardevol is voor klanten. Recente gegevens suggereren dat het met goed gekalibreerde AI-modellen mogelijk is om de klanttevredenheid met 15%–20% en de bedrijfsinkomsten met 5%–8% te verhogen.

• Gebruik en unit economics: Houd in de gaten hoe het gebruik zich verhoudt tot de rekenkosten om te bepalen of de uitgaven de moeite waard zijn. De brutomarge per model en klantsegment is een goede indicator voor duurzame monetisatie.

Gebruik gegevens om de prijsstelling te verfijnen

Let bij het analyseren van je gegevens op patronen en pas niveaus, gebruiksdrempels en kredietpakketten dienovereenkomstig aan. Doe dit regelmatig. Bedrijven die de AI-prijsstelling elk kwartaal en niet elk jaar herzien, realiseren sneller waarde en behouden gezondere marges.

Het genereren van inkomsten met AI is een continu proces dat verandert op basis van wat klanten gebruiken, wat ze betalen en wat het je kost om te leveren.

Hoe Stripe Billing je kan helpen

Met Stripe Billing kun je klanten factureren en beheren zoals jij dat wilt, van eenvoudige terugkerende facturatie tot facturatie op basis van gebruik en contracten die tijdens de verkoop zijn onderhandeld. Begin binnen enkele minuten met het accepteren van terugkerende betalingen wereldwijd, zonder dat je daarvoor code nodig hebt, of bouw een aangepaste integratie met behulp van de API.

Stripe Billing kan je helpen met het volgende:

• Flexibele prijzen aanbieden: Reageer sneller op de vraag van gebruikers met flexibele prijsmodellen, zoals op basis van gebruik, gelaagd, vast bedrag plus extra kosten, en meer. Ondersteuning voor kortingsbonnen, gratis proefversies, pro rata berekeningen en add-ons is ingebouwd.

• Wereldwijd uitbreiden: Verhoog de conversie door de betaalmethoden aan te bieden die klanten het liefst gebruiken. Stripe ondersteunt meer dan 100 lokale betaalmethoden en meer dan 130 valuta's.

• Je omzet verhogen en klantverloop verminderen: Verbeter je omzet en verminder onvrijwillig klantverloop met Smart Retries en geautomatiseerde herstelworkflows. Met de hersteltools van Stripe hebben gebruikers in 2024 meer dan 6,5 miljard dollar aan omzet teruggewonnen.

• Je efficiëntie verhogen: Gebruik de modulaire tools van Stripe voor belastingen, omzetrapportage en gegevens om meerdere omzetsystemen te consolideren tot één systeem. Eenvoudige integratie met software van derden.

Lees meer over Stripe Billing, of ga vandaag nog aan de slag.