Nästan 9 av 10 företag använder nu artificiell intelligens (AI) i någon del av sin verksamhet, men de flesta är fortfarande i experiment- eller pilotstadiet. Intäktsmodellerna fungerar, men marginalerna gör det inte. Högkostnadsberäkning, variabel användning och oförutsägbar efterfrågan utgör en utmaning för tillförlitliga intäkter. Lösningen är inte en enda mät- eller prismodell, utan snarare en strategi som kopplar teknisk kapacitet till mätbara företagsresultat.

Nedan kommer vi att gå igenom hur företag närmar sig AI-monetisering, från att definiera värde och prismodeller, till att mäta finansiell påverkan.

Vad innehåller den här artikeln?

• Vad är AI-monetisering, och varför är det viktigt?
  
• Vilka monetiseringsmodeller fungerar bäst för AI-produkter och tjänster?
  
• Hur kan företag identifiera målmarknader för AI-monetisering?
  
• Hur bör företag implementera effektiva AI-monetiseringsstrategier?
  
• Vilka utmaningar möter företag när de monetiserar AI-lösningar?
  
• Hur kan framgång inom AI-monetisering mätas och optimeras?
  
• Hur Stripe Billing kan hjälpa
  

Vad är AI-monetisering och varför är det viktigt?

AI-monetisering omvandlar modellresultat, automatisering eller insikter till något som kunderna värdesätter tillräckligt för att betala för. Många företag bygger nu med AI, men färre har listat ut hur man kan omvandla den investeringen till något som faktiskt tjänar pengar. Investerare och chefer prioriterar nu avkastning framför modellförfining.

Att bygga med AI är varken billigt eller förutsägbart. Modeller kräver enorm beräkningskraft, träning och finjustering och driften kostar ofta mer än traditionell mjukvaruutveckling. Molnlagringskostnader är höga, och varje fråga, generering eller förutsägelse har en direkt kostnad. Det är därför endast 58 % av företagen med AI-funktioner har hittat ett gångbart sätt att monetisera dem.

Monetisering hjälper företag att visa att AI inte bara är en ny fluga, utan att AI faktiskt gör något snabbare, smartare eller mer effektivt – och att det är värt att betala för.

Vilka monetiseringsmodeller fungerar bäst för AI-produkter och tjänster?

För AI-företag innebär det en unik utmaning att skapa intäkter från något som är dynamiskt, probabilistiskt och ofta dyrt att driva. Varje monetiseringsmodell fyller ett tydligt syfte, men den rätta tar hänsyn till kundvärde, verkliga driftskostnader och strategier för skalbarhet.

Användningsbaserad prissättning

Pay-as-you-go har blivit en naturlig modell för AI. Inkomst genereras med varje applikationsprogrammeringsgränssnitt (API)-anrop, bildproduktion eller gigabyte som bearbetas. Kunderna gillar det eftersom det känns rättvist och flexibelt. Leverantörer gillar det eftersom det speglar deras egna varierande kostnader. De kan spåra sina frågor och inferenser för att förutsäga storleken på sin beräkningsfaktura.

Dessa modeller kopplar intäkter till användning och gör anammandet enkelt i alla skalor. Effektiva användningsbaserade modeller inkluderar skyddsräcken, såsom användningsnivåer, tak eller kreditpaket, för att ge både företag och kunder mer kontroll.

Abonnemangs- och hybridmodeller

Abonnemangsprissättning är kraftfullt för AI. Nivådelade planer (t.ex. Basic, Pro, Enterprise) tillåter företag att differentiera funktioner och förutsäga intäkter, medan fastprisabonnemang kan ta för lite betalt av tunga användare och för mycket betalt av mer tillfälliga användare.

Många AI-företag kombinerar modeller för sina abonnemangsintäktsmodeller. De tar ut en grundläggande abonnemangsavgift för åtkomst, plus användningsbaserad fakturering för konsumtion över en viss tröskel. Denna hybridmetod fångar förutsägbar återkommande intäkt samtidigt som den skalar med efterfrågan.

Resultatbaserad prissättning

Vissa AI-företag tar betalt för resultat, en modell som kombinerar kostnad med värde. Till exempel debiterar Intercoms AI-agent "Fin" per kundproblem som den lyckats lösas. På så sätt betalar kunderna endast när modellen presterar. Detta flyttar prestandarisken till leverantören och stärker kundernas förtroende.

Resultatbaserad prissättning fungerar när effekten är lätt att kvantifiera, till exempel om bedrägeri förhindras, timmar sparas eller leads genereras. Men det kräver transparens och djupgående dataspårning.

Direkt kontra indirekt monetisering

Inledningsvis föredrar många företag att fakturera indirekt för sina AI-kostnader genom att paketera AI-funktioner i befintliga produkter. En nyligen genomförd analys av 44 mjukvaruföretag visade att ungefär 60 % lanserade AI som paketerade funktioner. Men när kostnader och värde blir tydligare med tiden, övergår många till att ta direkt betalt för användning eller avancerade funktioner.

Allteftersom AI-prissättningsmodeller utvecklas kommer det sannolikt att finnas en bättre balans mellan kundnytta och leverantörskostnad. För tillfället låter de bästa modellerna kunder betala i proportion till vad AI:n levererar.

Hur kan företag identifiera målmarknader för AI-monetisering?

Att hitta rätt marknad för en AI-produkt börjar med att förstå vilken typ av värde den skapar. Många företag börjar med att fokusera på teknologin och vad den kan göra, men det är mer användbart att veta vem som faktiskt kommer att dra nytta av produkten.

Hitta ett mätbart problem

En AI med potential för långvarighet kan lösa något som är kostsamt eller administrativt tungt. Sektorer som ser snabbt anammande är bl.a. finans, e-handel och kundsupport, som ofta hanterar stora datamängder, repetitiva uppgifter och mätbara resultat.

Kartlägg kundgrupperna

Varje företag behöver förstå sin kund.

Försäljning av företags-AI kommer ofta från två källor:

• Företagsköpare: Chief Operating Officers (COOs), chief financial officers (CFOs) eller produktledare som fokuserar på prestation och besparingar

• Tekniska utvärderare: Chief Technology Officers (CTO) eller dataforskare som fokuserar på tillförlitlighet, efterlevnad och integration

Du behöver lära dig deras behov om du vill göra en försäljning. Till exempel måste en finansansvarig motivera kostnaden, medan en teknisk ledning måste validera den.

Bekräfta med pilotprojekt

Genomför små pilotprojekt med de mest värdefulla delarna av din produkt. Du kan spåra användningen, förnyelser och expansion för att få en bättre uppfattning om deras värde.

Agera där det finns behov

Marknader bildas snabbast där det finns en lucka i effektivitet, såsom bedrägeriförluster, missade leads eller nedtid. Att skapa en värdefull AI innebär att åtgärda svagheterna genom att stärka det som redan fungerar.

Hur bör företag implementera effektiva AI-monetiseringsstrategier?

Många AI-företag misslyckas eftersom de inte har byggt system (t.ex. fakturering, rapportering, användningsspårning) som kan hantera den varierande naturen av att leverera AI. För att implementera effektiva AI-monetiseringsstrategier behöver du överväga vad som fungerar för ditt företag och din kund.

Börja med det du faktiskt kan mäta

Välj en prisenhet, antingen abonnemangs- eller användningsbaserad, som speglar hur kunder ser på värde och hur du spårar kostnader, såsom lösta ärenden, bearbetade dokument eller API-anrop som görs. Enheten bör matcha hur folk använder AI, samtidigt som den är tillräckligt stabil för ekonomiteam.

Många företag väljer en hybridmonetiseringsmodell för att hantera detta problem. Kreditpaket eller volymnivåer ger förutsägbarhet samtidigt som intäkterna hålls kopplade till aktiviteten.

Behandla fakturering som en del av produkten

Du kan inte monetisera AI utan korrekt information om ditt företag. Följ din användning: vad som genererades, hur mycket, när och för vem. Du vill fånga kostnader i realtid så att du kan se om mer användning faktiskt betyder mer vinst.

Många AI-företag använder befintlig infrastruktur för detta istället för att bygga den själva. Stripe Billing, till exempel, låter team mäta användning, hantera hybridprissättningsmodeller, och fakturerar globalt.

Håll bevis nära försäljningen

Försäljnings- och kundframgångsteam behöver verklig data. Därför bör varje samtal med en kund fokusera på resultat, såsom sparad tid, ökade konverteringar och minskade fel. Håll den datan synlig via dashboards eller rapporter.

Vilka utmaningar möter företag när de monetiserar AI-lösningar?

Trots att de har klarat det tekniska hindret att bygga med AI har många företag fortfarande inte lyckats få den ekonomiska biten att fungera.

Här är några av de hinder företag stöter på när de försöker monetisera AI:

• Bevisa avkastning på investering (ROI): Köpare vill ha konkreta resultat, men få leverantörer publicerar den datan. Detta gör prissättning och anammande svårt.

• Hantera oförutsägbara kostnader: AI-företagskostnader är ofta i förändring. När användningen skjuter i höjden kan beräkningsfakturorna överstiga intäkterna. Kunderna oroar sig samtidigt för varierande fakturor. Företag hanterar detta genom att sätta användningstak, förbetalda krediter eller varningar som ger förutsägbarhet för båda sidor.

• Driva anammande: Även om pilotprojekt lyckas, släpar lanseringarna ofta efter. Att integrera AI i dagliga arbetsflöden kräver utbildning och omdesign. Varje krona spenderad på att bygga en modell kan kräva tre kronor i förändringshantering.

• Bygga förtroende och efterlevnad: AI-beslut involverar data, reglering och ansvarstagande. Att erbjuda transparens kring hur modeller fungerar och var data finns ger dig en konkurrensfördel.

Hur kan framgång inom AI-monetisering mätas och optimeras?

Efter lanseringen bör ditt fokus riktas mot vinst och behållning. Många AI-företag riskerar att öka kostnaderna med intäkter när inferenskostnaderna förblir höga eller när prissättningen baseras på antal användare snarare än på användning eller resultat. Att skala intäkter och kostnader i samma takt är vad analytiker nu kallar "AI-marginalfällan”.

Här är några taktiker som hjälper ditt företag att undvika denna fälla.

Mät rätt indikatorer

Om du vill starta ett lönsamt AI-företag behöver du information som är uppdaterad.

Skapa ett system som spårar realtidsdata inom de viktigaste områdena. Dessa är:

• Intäktsmix och tillväxt: Följ andelen av den totala intäkten som kommer från AI-funktioner och hur snabbt den växer. Många företag börjar märka att AI-funktioner utgör en stor och växande andel av deras årliga återkommande intäkter (ARR).

• Anammande och förnyelse: Kundens livstidsvärde (LTV) och andelen kunder som köper extra produkter eller tjänster visar om produkten är värdefull för kunderna. Den senaste datan visar att det är möjligt att öka kundnöjdheten med 15-20 % och affärsintäkterna med 5-8 % med korrekt kalibrerade AI-modeller.

• Användning och enhetsekonomi: Övervaka hur användningen skalar mot beräkningskostnaden för att avgöra om kostnaden är värd det. Bruttomarginal efter modell och kundsegment är en stark indikator på hållbar monetisering.

Använd data för att förfina prissättningen

När du analyserar dina data, var uppmärksam på mönster och justera nivåer, användningsgränser och kreditpaket därefter. Se till att göra detta regelbundet. Företag som granskar AI-prissättning kvartalsvis, inte årligen, fångar värde snabbare och upprätthåller bättre marginaler.

AI-monetisering är en pågående process som förändras beroende på vad kunderna använder, vad de betalar och vad det kostar dig att leverera.

Hur Stripe Billing kan hjälpa

Med Stripe Billing kan ni fakturera och hantera kunder hur ni vill – från enkel återkommande fakturering till användningsbaserad fakturering och förhandlade kontrakt. Börja ta emot återkommande betalningar globalt på bara några minuter – ingen kod krävs – eller skapa en anpassad integration med API.

Stripe Billing kan hjälpa dig att:

• Erbjuda flexibla priser: Svara på användarefterfrågan snabbare med flexibla prismodeller, inklusive användningsbaserad, nivåindelad, fast avgift plus extra avgifter med mera. Stöd för kuponger, kostnadsfria provperioder, proportionella fördelningar och tillägg är inbyggt.

• Expandera globalt: Öka konverteringen genom att erbjuda kunderna deras egna föredragna betalningsmetoder. Stripe har stöd för över 100 lokala betalningsmetoder och över 130 valutor.

• Öka intäkterna och minska kundbortfallet: Öka intäkterna och minska ofrivilligt kundbortfall med automatisering av Smart Retries och återvinningsarbetsflöden. Stripes återställningsverktyg hjälpte användare att återvinna över 6,5 miljarder USD i intäkter under 2024.

• Öka effektiviteten: Använd Stripes modulära skatt, intäktsrapportering och dataverktyg för att kombinera flera intäktssystem i ett. Integrera enkelt med programvara från tredje part.

Läs mer om Stripe Billing, eller börja idag.