Após o lançamento do ChatGPT há quatro anos, produtos impulsionados por IA inundaram o mercado. Assistentes de programação, ferramentas de criatividade, agentes de atendimento ao cliente, concierges de viagem, todos com tecnologia de modelos de IA cada vez mais poderosos. E eles estão crescendo em um ritmo sem precedentes. Na Stripe, vimos startups de IA alcançarem 1 milhão de dólares em receita anualizada, 25% mais rápido que a geração anterior de startups de software como serviço.

Mas essa velocidade esconde a dificuldade de monetizar produtos de IA com sucesso. Startups de IA estão atingindo marcos de receita mais rápido em meio a maior complexidade inerente em seus modelos de negócio. Quando um produto faz algo totalmente novo, precisamos de novas formas de definir e monetizar seu valor. Além disso, os custos de inferência de IA incorridos ao completar até tarefas simples podem variar de forma imprevisível. Assinaturas tradicionais não funcionam com esse tipo de volatilidade e colocam empresas em risco de cobrar muito menos ou muito mais.

Uma estrutura de preços com IA

Novas estratégias para monetizar IA estão tomando forma. Uma pesquisa recente da Stripe constatou que 56% dos líderes de empresas de IA relataram usar preços híbridos e 38% relataram usar preços totalmente estabelecidos em uso. Embora os modelos estabelecidos em uso e híbridos sejam normalmente usados por empresas em diferentes fases de crescimento, ambos alinham melhor a preço ao valor incremental que os clientes recebem dos produtos de IA e podem cobrir de forma mais confiável o custo de entregar esse valor.

Mas os modelos estabelecidos em uso e híbridos são complexos. Esses modelos oferecem muitas alavancas diferentes que podem ser ajustadas para considerar os recursos únicos de um produto de IA. Como resultado, vemos muita variação na forma como são implementados. O que as estratégias eficazes de monetização têm em comum? Observamos que líderes de IA bem-sucedidos tendem a ter respostas claras para as seguintes perguntas:

• Que tipo de valor meu produto entrega aos clientes e posso cobrar por ele de uma forma que cubra os custos incrementais?
  
• Como posso traduzir essa métrica de cobrança em um modelo de preços que incentive a adoção e o crescimento dos clientes, ao mesmo tempo que ofereça receita previsível?
  
• Quais riscos adicionais esse modelo de preços cria e como posso gerenciá-los?
  

Conversamos com especialistas em preços da Anthropic, Clay, Fin, PostHog, Vercel e Bessemer Venture Partners para entender como eles estão lidando com esses desafios. Com base nessas conversas, desenvolvemos uma estrutura de cinco etapas que ajuda empresas de IA a definir preços corretamente.

1. Determine sua métrica de valor. Realize pesquisas com usuários para quantificar os benefícios e resultados que seu produto entrega aos clientes.
   
2. Defina sua métrica de cobrança. Escolha como cobrar, alinhando o valor recebido pelos clientes com seus custos variáveis.
   
3. Escolha seu modelo de preços. Estruture um modelo (por exemplo, estabelecido em uso ou híbrido) que equilibre a previsibilidade de receita com o crescimento dos clientes.
   
4. Defina seus limites de controle. Implemente controles como limites de gastos e alertas para gerenciar riscos de custo e evitar cobranças inesperadas.
   
5. Aprimore sua estratégia. Trate os preços como um processo contínuo, fazendo pequenas atualizações frequentes para se adaptar às mudanças do mercado.
   

Passo 1: defina sua métrica de valor

Embora seja tentador pular direto para como você vai cobrar seu cliente (sua métrica de cobrança), vimos que a monetização bem‑sucedida de IA começa uma etapa antes, com a definição de sua ‘métrica de valor’. Mas produtos de IA podem entregar muitos tipos diferentes de valor. Eles podem automatizar tarefas, ampliar o desempenho humano, economizar dinheiro... a lista continua.

Qual é a forma correta de descrever, quanto mais quantificar, os benefícios que seus clientes obtêm do seu produto?

• Primeiro, entenda as necessidades dos clientes. os líderes de IA concordam que definir uma boa métrica de valor começa com conversas com usuários, muitas delas. Produtos de IA tendem a entregar benefícios inéditos, que entrevistas, pesquisas e sessões de feedback podem ajudar você a caracterizar.
  

"Para nós, definir valor começa com fazer as perguntas certas”, explica Sydney Meheula, chefe de finanças de produto na Anthropic. “Observamos a principais áreas, como quantas horas as empresas estão economizando ao usar nossa tecnologia? Quais são as taxas de redução de erros que estão observando? Quais riscos foram mitigados? Que inovação foi desbloqueada?"

• Certifique‑se de focar nos resultados. Os clientes dirão muito sobre como usam seu produto no dia a dia, mas você precisa prestar ainda mais atenção aos resultados que eles alcançam ou esperam alcançar.
  

Fin é o agente de atendimento ao cliente com IA da Intercom, projetado para precisão, velocidade e confiabilidade. Quando foi lançado, “a confiança na capacidade dos agentes de responder efetivamente às perguntas era baixa”, diz Aisling O’Reilly, responsável por produto e precificação do Fin. “Se você pedisse aos clientes para pagar por conversa, e o agente não fizesse o que foi solicitado, estaria essencialmente pedindo que pagassem duas vezes: uma pelo agente e outra pelo humano que teria que entrar em seguida."

Essa empatia, e uma aposta de que poderiam cobrir custos de forma eficaz, levou‑os a adotar seu modelo baseado em resultados. Embora não seja prático para toda empresa realmente cobrar por resultados (consulte o Passo 2: defina sua métrica de cobrança), articular seu estado ideal de alinhamento com o valor para o cliente pode ajudar a identificar novas oportunidades de monetização.

Passo 2: defina sua métrica de cobrança

Uma métrica de cobrança é a unidade de uso pela qual uma empresa define preços para converter o consumo do produto em receita. Embora não seja um conceito exclusivo de IA, definir uma boa métrica de cobrança é um desafio particularmente complexo para produtos de IA.

Essa métrica deve se alinhar o melhor possível à sua métrica de valor e, ao mesmo tempo, cobrir custos de forma confiável. “A IA introduz custos variáveis que podem oscilar amplamente dependendo da tarefa ou do modelo usado”, explica Jasdeep Garcha, da Vercel. “Nossa abordagem é separar esses elementos. Repassamos o custo de inferência de forma transparente ao cliente e estruturamos nossa precificação em torno do valor que entregamos. Assim, nossos incentivos permanecem alinhados: não estamos otimizando para modelos mais baratos, mas para melhores resultados."

Observamos que três categorias principais de métricas de cobrança surgem para produtos de IA. Cada uma faz um tipo diferente de compromisso entre alinhamento de custo e alinhamento de valor: os modelos mais alinhados a custo apostam que seus clientes aceitarão (ou até receberão bem) uma ligação menos direta ao valor de negócio, enquanto os modelos mais alinhados a valor apostam que conseguirão modelar custos com precisão.

• Baseada em consumo (por chamada da API, por token de LLM): essa métrica de cobrança está intimamente ligada ao custo de infraestrutura. Isso significa que o custo incorrido por ação é transparente para você, mas mais difícil para seus clientes relacionarem a um valor de negócio concreto. Essa métrica faz sentido quando seu cliente quer controle detalhado sobre o que consome.
  
  • Exemplo: cobranças OpenAI por token consumido.
    
• Baseada em fluxo de trabalho (por tarefa concluída): essa métrica introduz mais variabilidade no custo, mas é mais fácil de relacionar ao valor. Você pode definir um preço para a conclusão de tarefas mais complexas que consomem recursos mais variáveis, como agendar uma reunião ou analisar uma planilha. Embora essas tarefas possam não se conectar diretamente a resultados de negócio, elas têm valor claro para melhorar processos empresariais.
  
  • Exemplo: a Salesforce Agentforce cobra por conversa.
    
• Baseada em resultado (por resultado bem-sucedido): com essa métrica, você só cobra quando seu cliente resolve um problema com sucesso usando seu produto. Essa métrica tem a maior variabilidade de custo, mas é atraente para os clientes porque é a mais fácil de relacionar a resultados de negócio.
  
  • Exemplo: a Fin cobra por ticket resolvido pelo seu agente.
    

Passo 3: escolha seu modelo de precificação

Após definir uma métrica de cobrança, é hora de usar essa métrica, ou métricas, se seu produto tiver várias funções distintas, para criar uma estratégia de precificação que facilite o crescimento enquanto protege sua empresa de riscos indevidos.

Primeiro, os blocos de construção: modelos de precificação para produtos de IA normalmente usam um ou ambos os seguintes tipos de tarifas:

• Tarifa base: esta é uma cobrança recorrente da plataforma ou por usuário; sozinha, chamaríamos de uma simples assinatura. Pode incluir uma quantidade fixa de uso de acordo com suas métricas de cobrança ou incluir uso ilimitado.
  
• Tarifa variável: esta é uma cobrança baseada em uso, correspondente à métrica de cobrança, que pode ser usada sozinha ou em combinação com uma tarifa base recorrente.
  

Em seguida, ao trabalhar na combinação certa de tarifas base e variáveis, considere como equilibrar os seguintes fatores:

Aquisição de clientes e crescimento

Seu modelo de precificação incentiva os clientes a experimentar seu produto e aumentar seu uso ao longo do tempo? Se sua empresa está em estágio inicial com metas agressivas de crescimento, ou se você usa um modelo de crescimento orientado por produto, reduzir barreiras à adoção pode incentivar possíveis clientes a experimentar.

Everett Berry, chefe de engenharia de GTM na Clay, lembra como outras tarifas da plataforma “criavam atrito que prejudicava a capacidade dos nossos clientes de ampliar o uso”. Após a Clay migrar para um modelo exclusivamente baseado em uso, o crescimento acelerou. “Ao agrupar todos os custos no preço por crédito”, ele diz, “fizemos com que fosse muito mais simples para os clientes adotarem novos recursos e crescerem conosco."

Receita recorrente

Os clientes pagam tarifas recorrentes suficientes para que seja possível prever receita? Isso importa quando você está tentando fazer investimentos em contratação, pesquisa e outros projetos de longo prazo, ou quando está buscando clientes que procuram um gasto mensal previsível.

Para algumas empresas, isso significa que um modelo exclusivamente baseado em uso não é adequado. “O desafio surge na escala”, explica Kent Bennett, sócio da Bessemer Venture Partners. “Quando a fatura de um cliente chega a 100 mil dólares em um mês e 300 mil no seguinte, [as empresas] não conseguem tolerar essa variabilidade. Nesse ponto, a previsibilidade se torna a nova prioridade, e o modelo de precificação precisa evoluir para uma abordagem híbrida ou agrupada para sustentar a próxima fase de crescimento."

Opções de modelo de precificação

Considerando toda a sua estratégia de produto

Por fim, vale a pena parar um momento para pensar em como suas ofertas de IA impactam o valor do seu produto principal e como elas se conectam à sua visão mais ampla de produto. Muitas empresas correm para maximizar lucros em seus recursos novos mais empolgantes. James Hawkins, co‑CEO da PostHog, adota a visão oposta.

Sua equipe enfrentou uma decisão fundamental ao precificar o agente de IA da empresa: “Isso é um recurso N+1 ou é um componente da plataforma?” Hawkins e sua equipe rapidamente perceberam que o agente estava aprimorando praticamente todos os produtos. “De todos os relatórios de análise criados na PostHog, quase 20% agora são feitos por meio de IA”, explica Hawkins. “Essa percepção significou que nossa filosofia de precificação tinha que ser cobrar pelo uso para cobrir nossos custos, não maximizar o lucro."

Passo 4: defina seus limites

Uma métrica de cobrança bem elaborada e um modelo de preços equilibrado podem ajudar a proteger contra os riscos de custo associados aos produtos de IA. Mas a possibilidade de faturas inesperadamente altas permanece sempre que cliente uso é variável.

Limites adicionais podem ajudar a manter esses riscos administráveis. Os limites certos dependem de quais padrões de uso têm maior probabilidade de serem problemáticos:

• Limites de uso com alertas: se clientes bem-intencionados correm risco de gastar mais do que pretendem, limites de uso com alertas no momento certo podem evitar faturas inesperadas.
  
• Limites de faturamento: para resolver o mesmo problema, você pode gerar faturas em determinados marcos de gasto e exigir o pagamento da fatura antes da continuidade do uso.
  
• Limitação de fluxo: se certas tarefas ou consultas geram grande flutuação no uso de recursos, limites de fluxo podem manter o gasto sob controle enquanto o cliente ajusta sua solicitação.
  

Em todos os casos, comunicação proativa é fundamental. Os clientes querem entender como seu uso está se traduzindo em custos e querem poder reagir rapidamente se estiverem gastando mais do que pretendiam.

Etapa 5: itere sua estratégia

Embora os detalhes de seus modelos de precificação possam variar, empresas de IA bem‑sucedidas têm uma coisa em comum: elas não tratam precificação como um problema resolvido.

À medida que os custos dos modelos de IA mudam, as condições de mercado amadurecem e as expectativas dos clientes evoluem, tudo em ritmo recorde, você precisará permanecer ágil para garantir que sua precificação continue impulsionando o crescimento. Conclusões de uma pesquisa recente da Stripe reforçam isso: as empresas de maior crescimento tinham quase três vezes mais probabilidade de relatar ajustes frequentes de precificação.

Quando e como atualizar a precificação

O maior perigo para uma empresa de IA, segundo Kent Bennett, da Bessemer Ventures, é “crescer antes de realmente contabilizar seus custos variáveis, apenas para perceber que estão operando com margens brutas negativas.” Embora as proteções (Passo 4) possam ajudar a evitar riscos no curto prazo, não se pode parar por aí. “O limite fundamental de negócios”, ensina Bennett, “é ter disciplina para uma contabilidade interna brutal e autoconsciente desde os primeiros dias."

É importante acompanhar de perto como sua precificação está sendo recebida pelos clientes, como os comportamentos dos clientes estão mudando e como as pressões de custo estão evoluindo para manter uma trajetória de crescimento positiva. Estes são os problemas que vemos com mais frequência e como temos visto empresas abordarem uma solução:

• Confusão ou atrito do cliente: se você notar perguntas repetidas sobre precificação ou subutilização de certos recursos, sua precificação pode estar complexa demais para ser compreendida. Tente simplificar o combo e esclarecer a documentação para promover a compreensão.
  
• Crescimento desalinhado: se a receita não está crescendo com o uso do produto ou com o valor entregue, considere rever sua métrica de cobrança. Você também pode considerar adicionar níveis de precificação ou migrar para uma estrutura baseada em créditos.
  
• Pressão de margem: se você estiver enfrentando custos de infraestrutura acima do esperado, pode ser necessário adicionar proteções como limitação de fluxo ou tetos, ou até considerar um novo preço para as atividades de maior custo.
  
• Novas capacidades de produto: quando novos recursos ou funcionalidades são adicionados ou expandidos, isso deve ser contabilizado em seu modelo de precificação. Você pode redesenhar planos de assinatura, cobrar modularmente por diferentes recursos ou reagrupar créditos para acomodar novos padrões de uso.
  
• Comportamento específico por segmento: se você notar que diferentes tipos de clientes, consumidores X B2B, apps X APIs, estão usando seu produto de maneira distinta, pode ser útil introduzir planos de precificação baseados em função ou setores específicos, projetados com suas necessidades em mente.
  

Estratégias para implementar mudanças de precificação

Embora a iteração de precificação seja essencial para encontrar o modelo certo, líderes de IA nos dizem que uma abordagem experimental e localizada é necessária, o mesmo tipo de abordagem normalmente associado ao desenvolvimento de produto. Em empresas de IA, produto e precificação evoluem juntos.

Jasdeep Garcha, que trabalha com monetização na Vercel, observou que “uma armadilha comum é isolar mudanças de precificação como grandes projetos que envolvem a empresa inteira.” Essa abordagem desacelera o progresso. Em vez disso, ao tratar mudanças de precificação como atualizações pequenas e localizadas, as empresas podem criar “uma prática iterativa de alta velocidade, em que você pensa e melhora a precificação toda semana."

Everett Berry, da Clay, destaca outro perigo de implementações em larga escala: alienar clientes antigos. “Quando experimentamos uma mudança de precificação mais fundamental, lançamos primeiro para novos usuários”, ele explica. “Isso nos permite obter um bom sinal sobre seu impacto sem quebrar os fluxos de trabalho e expectativas de custo dos clientes atuais."

Nossos dados de pesquisa mostram uma variedade de abordagens, com a maioria dos líderes de empresas optando por implementar mudanças de precificação inicialmente para subsetores de clientes.

Como a Stripe pode ajudar

As ferramentas de cobrança por uso da Stripe permitem que você cobre e gerencie clientes da forma que quiser, desde assinaturas recorrentes simples até precificação baseada em uso e híbrida, ao mesmo tempo em que ajudam você a coletar e reter mais receita, automatizar fluxos de trabalho e aceitar pagamentos globalmente. E para as necessidades mais complexas, o Metronome, um produto da Stripe, oferece as ferramentas para lidar com modelos sofisticados centrados em uso e cenários liderados por vendas.

Com a Stripe, você pode:

• Oferecer precificação flexível: coloque em operação rapidamente qualquer modelo de precificação baseado em uso e híbrido, incluindo tarifa fixa mais excedente, créditos e mais. O suporte é integrado para cupons, testes gratuitos, pro rata e complementos. À medida que você cresce, o Metronome permite faturamento multidimensional e possibilita personalizar tabelas de preços por segmento de cliente, atualizar preços instantaneamente e gerenciar contratos complexos negociados.
  
• Monitorar tendências em tempo real: acesse análises em tempo real para uso e assinaturas para obter uma visão completa do desempenho da empresa. Identifique rapidamente ganhos e áreas de melhoria e compare-se com empresas semelhantes na Stripe. O Metronome adiciona visibilidade de uso em nível de evento para equipes multifuncionais acompanharem consumo detalhado, identificarem padrões de gastos e simplificarem o reconhecimento de receitas.
  
• Testar e ajustar preços com agilidade: ajuste valores e taxas de uso com ferramentas sem código, crie grupos de preços e use análises detalhadas de consumo para fundamentar decisões de precificação.
  
• Alinhar preços ao valor do cliente: meça e cobre com base nos aspectos do uso que mais geram impacto, definindo valores que representem fielmente o valor entregue.
  
• Aumentar receita e reduzir rotatividade: capture mais receita e reduza cancelamentos involuntários com o Smart Retries e automações de recuperação baseadas em IA. Em 2024, as ferramentas de recuperação da Stripe ajudaram empresas a recuperar mais de US$ 6,5 bilhões em receita.
  
• Otimizar a eficiência operacional: use os módulos da Stripe voltados para impostos, relatórios de receita e dados para unificar múltiplos sistemas financeiros em uma única solução. A integração com softwares externos é simples e direta.
  

Para saber mais sobre como a Stripe pode ajudar sua empresa a precificar para crescer, entre em contato com a nossa equipe.