การจัดการระบบการสร้างรายได้ด้วย AI ให้เหมาะสมกลายเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับทั้งบริษัทที่ใช้ AI เป็นหลักและบริษัทซอฟต์แวร์ที่ก่อตั้งมานานแล้ว ทั้งสองกลุ่มกำลังหาวิธีที่ดีที่สุดในการวัดการใช้งาน จัดการต้นทุน และกำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการที่สมเหตุสมผลสำหรับลูกค้าในขณะที่ยังคงความยั่งยืนให้กับธุรกิจ นอกจากนี้ บริษัทเหล่านี้ยังต้องหาวิธีพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้เพื่อรองรับกลยุทธ์ค่าสินค้า/ค่าบริการที่เปลี่ยนแปลงไป
แนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับการเลือกว่าจะสร้างหรือซื้อซอฟต์แวร์ธุรกิจนั้นค่อนข้างเรียบง่าย ดังนี้ หากคุณกำลังพยายามแก้ปัญหาที่เป็นแกนหลักของผลิตภัณฑ์และอาจเป็นจุดเด่น ให้สร้างขึ้นมาเอง แต่หากคุณพยายามแก้ปัญหาที่ไม่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หลักเลย ให้ซื้อเครื่องมือมาใช้แล้วไปทำอย่างอื่นต่อ
แต่ในยุคของ AI โครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้ไม่ได้อยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งของสองตัวเลือกนี้อย่างชัดเจน ค่าสินค้า/ค่าบริการกลายมาเป็นส่วนพื้นฐานของการออกแบบผลิตภัณฑ์ โดยเป็นตัวกำหนดวิธีการสร้างผลิตภัณฑ์ วิธีการทำการตลาด และวิธีการที่ลูกค้าจะใช้งานและรับคุณค่าจากผลิตภัณฑ์ ปัจจุบันบริษัทต่างๆ อัปเดตค่าสินค้า/ค่าบริการได้รวดเร็วพอๆ กับการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ๆ ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ก็เป็นไปอย่างรวดเร็วขึ้นเรื่อยๆ
คงยากที่จะปฏิเสธว่าการสร้างและดูแลรักษาโซลูชันการเรียกเก็บเงินตั้งแต่ต้นนั้นเป็น "แกนหลัก" ของข้อเสนอของบริษัท AI หรือเป็นการใช้ทรัพยากรวิศวกรรมที่มีอยู่อย่างจำกัดให้เกิดประโยชน์สูงสุด ในขณะเดียวกัน การหาเครื่องมือที่มีอยู่ซึ่งยืดหยุ่นพอที่จะรองรับความรวดเร็วนี้ก็อาจเป็นเรื่องท้าทาย
ปัจจุบันบริษัทที่เผชิญกับคำถามที่ว่าจะ "สร้างหรือซื้อ" เริ่มหันมาเลือกตัวเลือกที่สาม ซึ่งเป็นแบบผสมผสานกันมากขึ้น บริษัทเหล่านี้กำลังยกระดับการกำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการให้เป็นฟังก์ชันเชิงกลยุทธ์ของผลิตภัณฑ์ และจัดสรรทรัพยากรด้านวิศวกรรมที่จำเป็นในการจัดการเรื่องนี้ แต่ไม่ได้สร้างสแต็กตั้งแต่ต้น โดยเลือกใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่นและประกอบเข้าด้วยกันได้ ซึ่งช่วยให้ทีมมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่สำคัญได้
ต่อไปนี้คือ 2 สถานการณ์ทั่วไปที่เราพบเมื่อบริษัทประเมินแนวทางในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานของค่าสินค้า/ค่าบริการ และวิธีที่แนวทางแบบผสมผสานนี้นำไปใช้จริง
ค่าสินค้า/ค่าบริการที่ไม่สอดคล้องกันผลักดันให้สตาร์ทอัพต้องดำเนินการอย่างรวดเร็ว
บริษัท AI อาจตั้งค่าสินค้า/ค่าบริการผิดพลาดได้ 2 วิธีหลักๆ ดังนี้ การตั้งค่าสินค้า/ค่าบริการต่ำกว่าต้นทุนในการให้บริการ หรือไม่สามารถสร้างรายได้จากคุณค่าที่ลูกค้าได้รับอย่างเต็มที่ เราได้ร่วมงานกับบริษัททั้ง 2 กลุ่ม ได้แก่
|
Chipp.ai ซึ่งช่วยธุรกิจสร้างและเรียกใช้ตัวแทน AI แบบกำหนดเอง กำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการสำหรับบริการนี้ตามรูปแบบการสมัครใช้บริการ SaaS แบบดั้งเดิมในตอนแรกที่ 29 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน แต่ลูกค้ามักจะมีต้นทุนการใช้งานที่สูงกว่าสิ่งที่ตนชำระไปอย่างมาก โดยผู้ใช้รายหนึ่งสร้างต้นทุนโทเค็นถึง 4K ดอลลาร์สหรัฐในเวลาเพียงเดือนเดียว ค่าสินค้า/ค่าบริการของ Chipp จึงกลายเป็นความเสี่ยง |
Clay ซึ่งให้บริการซอฟต์แวร์ข้อมูลเชิงลึกด้านการขาย ก็เริ่มต้นด้วยการกำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการตามรูปแบบการสมัครใช้บริการแบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ลูกค้าได้รับคุณค่าอย่างมหาศาล ก่อนมาร่วมงานกับ Clay ทาง Everett Berry ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งหัวหน้าฝ่ายวิศวกรรม GTM ของบริษัทกล่าวว่า เขาปิดการขายมูลค่า 80K ดอลลาร์สหรัฐ ได้เป็นประจำโดยใช้การสมัครใช้บริการแบบ 300 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน |
การกำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการที่ไม่สอดคล้องกันเหล่านี้อาจเป็นปัญหาอย่างยิ่งสำหรับสตาร์ทอัพในระยะเริ่มต้น ซึ่งเงินทุนเป็นสิ่งที่มีค่าและผู้ใช้จำนวนมากอาจทำให้เงินทุนร่อยหรออย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันทรัพยากรด้านวิศวกรรมก็มีจำกัดอย่างยิ่ง และการแก้ไขค่าสินค้า/ค่าบริการอาจต้องแลกมาด้วยการเปิดตัวผลิตภัณฑ์
การซื้อโครงสร้างพื้นฐานการเรียกเก็บเงินช่วยให้ Chipp ดำเนินการได้อย่างรวดเร็วตามที่จำเป็นสำหรับผลิตภัณฑ์และขั้นตอนของบริษัท แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกเขาจะผลักไสให้ค่าสินค้า/ค่าบริการกลายเป็นฟังก์ชันสำหรับระบบหลังบ้าน บริษัทยังคงออกแบบโครงสร้างค่าสินค้า/ค่าบริการที่กำหนดเอง พิจารณาอย่างรอบคอบว่าจะเรียกเก็บเงินจากอัตรากำไรใดสำหรับโทเค็น และรักษาความยืดหยุ่นไว้เพื่อทำการปรับปรุงเพิ่มเติมในอนาคต
เมื่อเครื่องมือเขียนโค้ด AI มีความซับซ้อนมากขึ้น การสร้างสแต็กการเรียกเก็บเงินแบบครบวงจรอาจดูมีความเป็นไปได้มากขึ้นแม้แต่สำหรับบริษัทที่เพิ่งเริ่มต้นก็ตาม หากวิศวกรคนหนึ่งสามารถเขียนโค้ดโซลูชันได้ คุณก็ไม่ต้องดึงพนักงานหลายคนไปจากผลิตภัณฑ์หลัก แต่การบำรุงรักษาและความสามารถในการปรับตัวในอนาคตยังคงเป็นคำถามสำหรับระบบประเภทนี้ การสร้างระบบการเรียกเก็บเงินที่เหมาะกับสถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทอาจเป็นเรื่องง่ายกว่า แต่การสร้างบางอย่างที่ยืดหยุ่นและดูแลรักษาน้อยในระยะยาวก็ยังคงเป็นความท้าทาย
เมื่อบริษัทมีความซับซ้อนมากขึ้น โครงสร้างพื้นฐานการเรียกเก็บเงินและทรัพยากรด้านวิศวกรรมก็จะต้องรับภาระหนักขึ้น
หลายบริษัทเปลี่ยนจากการสมัครใช้บริการแบบพื้นฐานไปสู่รูปแบบการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานบางรูปแบบเพื่อแก้ไขปัญหาการกำหนดค่าสินค้า/ค่าบริการผิดพลาดดังที่อธิบายไว้ข้างต้น แบบสำรวจในปี 2025 จากธุรกิจทั่วโลกประมาณ 2,000 แห่งพบว่า 92% ของบริษัท AI ที่มีรูปแบบการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานมีการเปลี่ยนรูปแบบค่าสินค้า/ค่าบริการอย่างน้อยหนึ่งครั้งนับตั้งแต่เปิดตัว โดย Elena Verna หัวหน้าฝ่ายการเติบโตที่ Lovable เล่าว่ามีการอัปเดตค่าสินค้า/ค่าบริการถึง 10 ครั้งในปีแรกที่เธอทำงานกับบริษัท
ซึ่งหมายความว่าการกำหนดระบบค่าสินค้า/ค่าบริการให้ถูกต้องเพียงครั้งเดียวอาจไม่เพียงพอ บริษัทต่างๆ ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่พัฒนาได้เมื่อธุรกิจเติบโตและเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ Retell AI ซึ่งให้บริการตัวแทนสนับสนุน AI ได้เปิดตัวระบบภายในสำหรับติดตามตัวแปรที่จำเป็นเพื่อส่งใบแจ้งหนี้ที่ถูกต้องในตอนแรก แต่เมื่อบริษัทเติบโตขึ้น แนวทางดังกล่าวก็ใช้ไม่ได้ผลอย่างรวดเร็ว ทีมงาน 16 คนใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการจัดการใบแจ้งหนี้ ในขณะที่ข้อผิดพลาดในใบแจ้งหนี้บั่นทอนความไว้วางใจของลูกค้า และการขาดระบบเรียกเก็บเงินอัตโนมัติส่งผลให้มีอัตราการชำระเงินที่ถูกมองข้ามไปสูงมาก
การมีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมอย่างที่ Retell ทำในท้ายที่สุด ช่วยให้ทีมเรียกเก็บเงินขนาดเล็กสามารถจัดการกับความต้องการของบริษัทที่เติบโตอย่างรวดเร็วได้ โดย ElevenLabs ซึ่งขยายขอบเขตการดำเนินงานทั้งในระดับภูมิภาคและสายผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว สามารถจัดการเรื่องนี้ใน Stripe ได้ด้วยวิศวกรด้านการเรียกเก็บเงินเพียงคนเดียว
ElevenLabs ไม่ได้จ้างบุคคลภายนอกในการสร้างรายได้หรือมองว่าเป็นเรื่องรองจากกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ โดยได้ปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและเปิดตัวรูปแบบการสร้างรายได้ใหม่ๆ ไปพร้อมกัน รวมถึงรูปแบบเครดิตที่เรียกเก็บเงินตามการใช้งานรูปแบบใหม่ซึ่งจะเรียกเก็บเงินตามจำนวนโทเค็นของ AI ที่ใช้จริง
ในขณะเดียวกันบริษัทก็สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับความซับซ้อนของการขยายธุรกิจอย่างรวดเร็ว ได้แก่ เครื่องมือคำนวณภาษีแบบบูรณาการเพื่อรองรับพื้นที่ใหม่ๆ เครื่องมือวิเคราะห์แบบบูรณาการเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงาน และเครื่องมือการรับรู้รายรับเพื่อจัดการการทำบัญชีแบบเกณฑ์คงค้าง รากฐานนี้ช่วยป้องกันไม่ให้การเปลี่ยนแปลงค่าสินค้า/ค่าบริการเล็กๆ น้อยๆ กลายเป็นโปรเจ็กต์ด้านวิศวกรรมเต็มรูปแบบ โดยเวลาของฝ่ายวิศวกรรมจะใช้ไปกับการรองรับการตัดสินใจด้านค่าสินค้า/ค่าบริการเฉพาะผลิตภัณฑ์ของตน ไม่ใช่เพื่อการสร้างระบบการออกใบแจ้งหนี้และการเรียกเก็บเงินขึ้นมาใหม่
วิธีที่ Stripe และ Metronome สามารถช่วยได้
โครงสร้างพื้นฐานการเรียกเก็บเงินไม่ได้มีไว้เพื่อเปลี่ยนค่าสินค้า/ค่าบริการให้เป็นฟังก์ชันสำหรับระบบหลังบ้าน แต่มีไว้เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มผลลัพธ์ของทรัพยากรด้านวิศวกรรมให้สูงสุดโดยการตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับการจัดสรรให้กับค่าสินค้า/ค่าบริการและฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ที่สร้างความแตกต่างได้อย่างแท้จริง
Stripe มีโครงสร้างพื้นฐานการสร้างรายได้ที่สมบูรณ์ที่สุดในตลาด คุณจึงจะเรียกเก็บเงินและจัดการลูกค้าตามต้องการได้ในขณะที่รวบรวมและกู้คืนรายรับอัตโนมัติ ปรับขั้นตอนการทำงานให้เป็นแบบอัตโนมัติ และรับการชำระเงินทั่วโลก
ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้น ขยายธุรกิจ หรือพลิกโฉมรูปแบบการสร้างรายได้ ทุกความต้องการของคุณก็จะได้รับการตอบสนอง ดังนี้ Stripe Billing ช่วยขับเคลื่อนการสมัครใช้บริการและรายรับประจำ ในขณะที่ Metronome ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์ของ Stripe ช่วยขับเคลื่อนรูปแบบค่าสินค้า/ค่าบริการที่เน้นการใช้งานและแบบผสมผสาน รวมถึงสัญญาที่นำโดยฝ่ายขาย ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในแพลตฟอร์มที่รวมเป็นหนึ่งเดียวซึ่งมีการรองรับการชำระเงิน การออกใบแจ้งหนี้ ภาษี และการรับรู้รายรับในตัว
หากต้องการพูดคุยเกี่ยวกับกลยุทธ์ค่าสินค้า/ค่าบริการ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการรองรับ โปรดติดต่อทีมงานของเรา
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
วิธีการที่ Stripe และ Metronome สร้างสิ่งต่างๆ ไปพร้อมกัน:
อ่านเรื่องราวการสร้างรายได้เพิ่มเติมจากบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรมใน Stripe: