ปัจจุบัน บริษัทเกือบ 9 ใน 10 แห่งใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในบางส่วนของการดำเนินงาน แต่ส่วนใหญ่ยังอยู่ในขั้นทดลองหรือนำร่อง โมเดลรายรับสามารถใช้งานได้จริง แต่ปัญหาอยู่ที่อัตรากำไร การประมวลผลที่มีต้นทุนสูง การใช้งานที่ไม่แน่นอน และอุปสงค์ที่คาดเดาไม่ได้ ล้วนเป็นอุปสรรคต่อรายรับที่เชื่อถือได้ ทางออกไม่ใช่ตัวชี้วัดเดียวหรือโมเดลค่าบริการแบบเดียว แต่คือกลยุทธ์ที่เชื่อมโยงความสามารถทางเทคนิคเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายแนวทางที่ธุรกิจใช้ในการสร้างรายได้จาก AI ตั้งแต่การกำหนดคุณค่าและโมเดลค่าบริการ ไปจนถึงการวัดผลกระทบทางการเงิน

เนื้อหาหลักในบทความ

• การสร้างรายได้จาก AI คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ
  
• โมเดลการสร้างรายได้แบบใดเหมาะกับผลิตภัณฑ์และบริการ AI มากที่สุด
  
• ธุรกิจจะระบุตลาดเป้าหมายสำหรับการสร้างรายได้จาก AI ได้อย่างไร
  
• บริษัทควรนำกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI ที่มีประสิทธิภาพไปใช้อย่างไร
  
• ธุรกิจต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างในการสร้างรายได้จากโซลูชัน AI
  
• จะวัดความสำเร็จและเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างรายได้จาก AI ได้อย่างไร
  
• Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง
  

การสร้างรายได้จาก AI คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ

การสร้างรายได้จาก AI คือการเปลี่ยนผลลัพธ์จากโมเดล ระบบอัตโนมัติ หรือข้อมูลเชิงลึก ให้กลายเป็นสิ่งที่ลูกค้ามองว่ามีคุณค่ามากพอที่จะยอมจ่ายเงิน แม้ในปัจจุบันหลายบริษัทกำลังสร้างสิ่งต่างๆ ด้วย AI แต่มีเพียงส่วนน้อยที่สามารถเปลี่ยนการลงทุนดังกล่าวให้กลายเป็นธุรกิจที่ทำเงินได้จริง นักลงทุนและผู้บริหารทุกวันนี้ให้ความสำคัญกับผลตอบแทนมากกว่าความซับซ้อนของโมเดล

การสร้างด้วย AI ไม่ได้มีราคาถูกหรือคาดเดาผลลัพธ์ได้ โมเดลต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล อีกทั้งการฝึก การปรับแต่ง และการใช้งานมักมีต้นทุนสูงกว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบเดิม พื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์มีค่าบริการสูง และทุกการสืบค้น การสร้างผลลัพธ์ หรือการพยากรณ์ล้วนมีค่าใช้จ่ายโดยตรง นี่จึงเป็นเหตุผลที่มีบริษัทที่มีฟีเจอร์ AI เพียง 58% เท่านั้นที่พบวิธีสร้างรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้างรายได้คือวิธีที่บริษัทพิสูจน์ให้เห็นว่า AI ให้คุณค่ามากกว่าความแปลกใหม่ ช่วยให้ทำสิ่งต่างๆ ได้เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น หรือมีประสิทธิภาพมากขึ้น และคุ้มค่าที่จะจ่ายไป

โมเดลการสร้างรายได้แบบใดเหมาะกับผลิตภัณฑ์และบริการ AI มากที่สุด

สำหรับธุรกิจ AI การสร้างรายได้จากสิ่งที่มีพลวัต คาดการณ์ได้ยาก และมักมีต้นทุนการดำเนินงานสูง ถือเป็นความท้าทายเฉพาะตัว โมเดลการสร้างรายได้แต่ละแบบตอบโจทย์ต่างกัน แต่โมเดลที่เหมาะสมจะคำนึงถึงคุณค่าที่ลูกค้าได้รับ ต้นทุนการดำเนินงานจริง และกลยุทธ์เพื่อความสามารถในการขยาย

ค่าบริการตามการใช้งาน

การจ่ายตามการใช้งานกลายเป็นทางเลือกที่เหมาะสำหรับ AI รายได้จะเกิดขึ้นทุกครั้งที่มีการเรียกใช้อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) สร้างรูปภาพ หรือประมวลผลข้อมูลเป็นกิกะไบต์ ลูกค้าชอบโมเดลนี้เพราะรู้สึกว่ายุติธรรมและยืดหยุ่น ส่วนผู้ให้บริการก็ได้ประโยชน์ เพราะรายได้สะท้อนต้นทุนที่ไม่แน่นอนของตนเอง โดยสามารถติดตามการสืบค้นและการอนุมานเพื่อคาดการณ์ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลได้

โมเดลเหล่านี้ผูกโยงรายได้เข้ากับการใช้งานและทำให้การนำไปใช้เป็นเรื่องง่ายในทุกระดับ โมเดลตามการใช้งานที่มีประสิทธิภาพจะมีกลไกควบคุม เช่น ระดับการใช้งาน ขีดจำกัด หรือชุดเครดิต เพื่อให้ทั้งธุรกิจและลูกค้าสามารถควบคุมได้มากขึ้น

โมเดลแบบชำระเงินตามรอบบิลและโมเดลแบบไฮบริด

ค่าบริการแบบชำระเงินตามรอบบิลมีประสิทธิภาพสำหรับ AI แพ็กเกจแบบแบ่งระดับ (เช่น Basic, Pro, Enterprise) ช่วยให้ธุรกิจแยกความแตกต่างของฟีเจอร์และคาดการณ์รายรับได้ ในขณะที่การชำระเงินตามรอบบิลในอัตราคงที่อาจเรียกเก็บค่าบริการกับผู้ที่ใช้งานหนักต่ำเกินไป และเรียกเก็บค่าบริการกับผู้ที่ใช้งานน้อยสูงเกินไป

บริษัท AI หลายแห่งจึงเลือกผสานหลายโมเดลเข้าด้วยกันสำหรับโมเดลรายรับจากการเรียกเก็บเงินตามรอบบิล โดยเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการชำระเงินตามรอบบิลพื้นฐานสำหรับการเข้าใช้งาน และจะเรียกเก็บเงินตามการใช้งานเมื่อเกินเกณฑ์ที่กำหนด วิธีการแบบไฮบริดนี้ช่วยสร้างรายรับตามแบบแผนล่วงหน้าที่คาดการณ์ได้ โดยที่ยังคงรองรับการปรับขนาดตามความต้องการ

ค่าบริการตามผลลัพธ์

บริษัท AI บางแห่งเรียกเก็บค่าบริการตามผลลัพธ์ ซึ่งเป็นโมเดลที่จับคู่ต้นทุนกับมูลค่า ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ AI “Fin” ของ Intercom เรียกเก็บค่าบริการต่อปัญหาของลูกค้าที่ได้รับการแก้ไขสำเร็จ วิธีนี้ลูกจะค้าจ่ายเงินก็ต่อเมื่อโมเดลทำงานได้ผลจริง และโอนความเสี่ยงด้านประสิทธิภาพไปให้ผู้ให้บริการ พร้อมทั้งเสริมสร้างความเชื่อมั่นของลูกค้า

ค่าบริการตามผลลัพธ์เหมาะในกรณีที่สามารถวัดผลกระทบได้ง่าย เช่น กรณีที่ป้องกันการฉ้อโกง ลดชั่วโมงการทำงาน หรือสร้างโอกาสในการขายสำเร็จ แต่โมเดลนี้ต้องอาศัยความโปร่งใสและการติดตามข้อมูลเชิงลึก

การสร้างรายได้โดยตรงกับโดยอ้อม

ในช่วงเริ่มต้น หลายบริษัทเลือกที่จะเรียกเก็บต้นทุน AI ทางอ้อมโดยการรวมฟีเจอร์ AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่เดิม การวิเคราะห์บริษัทซอฟต์แวร์ 44 แห่งเมื่อเร็วๆ นี้พบว่าบริษัทประมาณ 60% เปิดตัว AI ในรูปแบบฟีเจอร์ที่รวมมาด้วย แต่เมื่อต้นทุนและมูลค่าเริ่มชัดเจนขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป หลายบริษัทจะเปลี่ยนไปเรียกเก็บค่าบริการโดยตรงตามการใช้งานหรือฟีเจอร์ขั้นสูง

เมื่อโมเดลค่าบริการ AI พัฒนาขึ้น ก็มีแนวโน้มที่ผลประโยชน์ของลูกค้าและต้นทุนของผู้ให้บริการจะสมดุลมากขึ้น สำหรับตอนนี้ โมเดลที่ดีที่สุดคือโมเดลที่เปิดโอกาสให้ลูกค้าจ่ายเงินตามสิ่งที่ AI มอบได้จริง

ธุรกิจจะระบุตลาดเป้าหมายสำหรับการสร้างรายได้จาก AI ได้อย่างไร

การค้นหาตลาดที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ AI เริ่มต้นจากการทำความเข้าใจว่า AI นั้นสร้างคุณค่าในรูปแบบใด หลายบริษัทเริ่มจากการมุ่งเน้นเทคโนโลยีและความสามารถของมัน แต่การรู้ว่าใครจะได้รับประโยชน์จากผลิตภัณฑ์นั้นจะมีประโยชน์มากกว่า

ค้นหาปัญหาที่วัดผลได้

AI ที่จะอยู่รอดได้นั้นต้องแก้ปัญหาที่มีค่าใช้จ่ายสูงหรือมีภาระด้านการบริหารจัดการมาก ภาคส่วนที่มีการนำ AI ไปใช้อย่างรวดเร็ว ได้แก่ การเงิน อีคอมเมิร์ซ และบริการสนับสนุนลูกค้า ซึ่งมักต้องจัดการกับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ งานซ้ำๆ และผลลัพธ์ที่สามารถวัดได้

ทำแผนผังกลุ่มผู้มีอำนาจตัดสินใจซื้อ

ทุกธุรกิจจำเป็นต้องเข้าใจลูกค้าของตน

ยอดขาย AI ระดับองค์กรมักมาจากสองแหล่ง ได้แก่

• ผู้ซื้อฝั่งธุรกิจ: ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ (COO) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการเงิน (CFO) หรือหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและการประหยัดต้นทุน

• ผู้ประเมินฝั่งเทคนิค: ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี (CTO) หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือ การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการผสานการทำงาน

คุณต้องเรียนรู้ความต้องการของพวกเขาหากต้องการปิดการขาย ตัวอย่างเช่น หัวหน้าฝ่ายการเงินต้องการเหตุผลมาสนับสนุนการใช้จ่าย ส่วนหัวหน้าฝ่ายวิศวกรรมต้องตรวจสอบความถูกต้อง

ยืนยันคุณค่าด้วยโครงการนำร่อง

ดำเนินโครงการนำร่องขนาดเล็กในส่วนที่มีมูลค่าที่สุดของผลิตภัณฑ์ คุณสามารถติดตามการใช้งาน การต่ออายุ และการขยายการใช้งานเพื่อให้เข้าใจถึงคุณค่าได้ดียิ่งขึ้น

ติดตามความเร่งด่วน

ตลาดจะก่อตัวได้เร็วที่สุดเมื่อมีช่องว่างด้านประสิทธิภาพ เช่น การสูญเสียจากการฉ้อโกง โอกาสในการขายที่พลาดไป หรือระยะเวลาหยุดทำงาน การสร้าง AI ที่มีคุณค่าหมายถึงการแก้ไขจุดอ่อนด้วยการเสริมความแข็งแกร่งให้กับสิ่งที่ใช้งานได้ดีอยู่แล้ว

บริษัทควรนำกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI ที่มีประสิทธิภาพไปใช้อย่างไร

ธุรกิจ AI จำนวนมากล้มเหลวเพราะไม่ได้สร้างระบบ (เช่น ระบบเรียกเก็บเงิน การรายงาน หรือการติดตามการใช้งาน) ที่สามารถจัดการกับลักษณะการให้บริการ AI ที่ไม่แน่นอน ในการนำกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI ที่มีประสิทธิภาพไปใช้ คุณต้องพิจารณาสิ่งที่จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกับบริษัทและลูกค้าของคุณ

เริ่มจากสิ่งที่คุณวัดผลได้จริง

เลือกหน่วยค่าบริการ ไม่ว่าจะเป็นการชำระเงินตามรอบบิล หรือค่าบริการตามการใช้งาน ที่สะท้อนถึงมุมมองที่ลูกค้ามีต่อคุณค่าและวิธีที่คุณติดตามต้นทุน เช่น คำขอรับการสนับสนุนที่แก้ไขได้ เอกสารที่ประมวลผล หรือจำนวนการเรียกใช้ API หน่วยค่าบริการควรสอดคล้องกับวิธีที่ผู้คนใช้ AI ขณะเดียวกันก็ต้องมีความเสถียรมากพอสำหรับทีมการเงินด้วย

หลายบริษัทเลือกใช้โมเดลการสร้างรายได้แบบไฮบริดเพื่อแก้ปัญหานี้ ชุดเครดิตหรือระดับปริมาณการใช้งานช่วยให้คาดการณ์ได้ ขณะเดียวกันก็เชื่อมโยงรายรับเข้ากับกิจกรรมการใช้งาน

มองว่าการเรียกเก็บเงินเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์

คุณไม่สามารถสร้างรายได้จาก AI ได้ หากไม่มีข้อมูลที่เหมาะสมเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ให้ติดตามการใช้งาน โดยดูว่ามีการสร้างอะไรขึ้นมา สร้างขึ้นมากน้อยเท่าใด สร้างเมื่อใด และสร้างสำหรับใคร คุณควรบันทึกต้นทุนแบบเรียลไทม์เพื่อให้รู้ว่าการใช้งานที่เพิ่มขึ้นหมายถึงผลกำไรที่มากขึ้นหรือไม่

บริษัท AI หลายแห่งใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่แล้วแทนการสร้างระบบเอง ตัวอย่างเช่น Stripe Billing ช่วยให้ทีมสามารถวัดการใช้งาน จัดการกับโมเดลค่าบริการแบบไฮบริด และออกใบแจ้งหนี้ได้ทั่วโลก

เก็บหลักฐานไว้ใกล้กับการขาย

ทีมขายและทีมความสำเร็จของลูกค้าจำเป็นต้องมีข้อมูลจริง นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ทุกการสนทนากับลูกค้าควรมุ่งเน้นที่ผลลัพธ์ เช่น เวลาที่ประหยัดได้ อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ซื้อที่เพิ่มขึ้น หรือข้อผิดพลาดที่ลดลง ควรทำให้ข้อมูลเหล่านี้สามารถดูได้ผ่านแดชบอร์ดหรือรายงาน

ธุรกิจต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างในการสร้างรายได้จากโซลูชัน AI

แม้จะสามารถข้ามอุปสรรคทางเทคนิคในการสร้างด้วย AI ได้แล้ว แต่หลายบริษัทก็ยังไม่รู้ว่าจะทำให้โครงสร้างทางเศรษฐศาสตร์ทำงานได้อย่างไร

อุปสรรคที่ธุรกิจมักพบเมื่อพยายามสร้างรายได้จาก AI ได้แก่

• พิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI): ผู้ซื้อต้องการผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม แต่มีผู้ให้บริการเพียงไม่กี่รายที่เผยแพร่ข้อมูลนั้น ทำให้การกำหนดค่าบริการและการนำไปใช้เป็นเรื่องยาก

• การจัดการต้นทุนที่คาดเดาไม่ได้: ต้นทุนของธุรกิจ AI มักผันผวน เมื่อการใช้งานพุ่งสูงขึ้น ค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผลอาจเพิ่มขึ้นเร็วกว่ารายรับ ในขณะที่ลูกค้าก็กังวลเรื่องใบแจ้งหนี้ที่ไม่แน่นอน บริษัทต่างๆ จึงจัดการปัญหานี้ด้วยการกำหนดขีดจำกัดการใช้งาน เครดิตแบบเติมเงิน หรือการแจ้งเตือน เพื่อให้ทั้งสองฝ่ายสามารถคาดการณ์ได้

• การผลักดันการนำไปใช้: แม้โครงการนำร่องจะประสบความสำเร็จ แต่การใช้งานจริงมักล่าช้า การผสานการทำงานของ AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ประจำวันต้องอาศัยการฝึกอบรมและการออกแบบใหม่ ทุกๆ $1 ที่ใช้ในการสร้างโมเดล อาจต้องใช้เงิน $3 เพื่อจัดการเปลี่ยนแปลง

• การสร้างความไว้วางใจและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การตัดสินใจของ AI เกี่ยวข้องกับข้อมูล ระเบียบข้อบังคับ และความรับผิดชอบ การให้ความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการทำงานของโมเดลและที่จัดเก็บข้อมูล จะช่วยให้คุณได้เปรียบในการแข่งขัน

จะวัดความสำเร็จและเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างรายได้จาก AI ได้อย่างไร

หลังจากเปิดตัวแล้ว คุณควรเปลี่ยนไปมุ่งเน้นที่ผลกำไรและการรักษาจำนวนผู้ใช้ บริษัทด้าน AI หลายแห่งมีความเสี่ยงที่ต้นทุนจะขยายตัวไปพร้อมกับรายรับ เมื่อต้นทุนการอนุมานยังคงสูง หรือเมื่อค่าบริการเป็นแบบอิงตามจำนวนผู้ใช้แทนที่จะอิงตามการใช้งานหรือผลลัพธ์ที่ได้ การที่รายได้และต้นทุนเติบโตในอัตราเดียวกันนี้ คือสิ่งที่นักวิเคราะห์เรียกกันในปัจจุบันว่า “กับดักส่วนต่างกำไรจาก AI”

ต่อไปนี้คือตัวอย่างกลยุทธ์ที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณหลีกเลี่ยงกับดักนี้

วัดผลจากตัวบ่งชี้ที่ถูกต้อง

หากคุณต้องการเปิดตัวธุรกิจ AI ที่ทำกำไรได้ คุณต้องมีข้อมูลที่เป็นปัจจุบันอยู่เสมอ

สร้างระบบที่ติดตามข้อมูลแบบเรียลไทม์ในด้านที่สำคัญที่สุด ซึ่งได้แก่

• ส่วนผสมของรายรับและการเติบโต: ติดตามสัดส่วนของรายรับรวมที่มาจากฟีเจอร์ AI และอัตราการเติบโตของรายรับนั้น หลายบริษัทพบว่าฟีเจอร์ AI เป็นรายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อปี (ARR) ที่มีสัดส่วนมากขึ้นและเติบโตอย่างต่อเนื่อง

• การนำไปใช้งานและการต่ออายุ: มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLTV) และอัตราการแนบขายช่วยบอกได้ว่าผลิตภัณฑ์มีคุณค่าต่อลูกค้าหรือไม่ โดยข้อมูลล่าสุดชี้ให้เห็นว่า หากมีการปรับเทียบโมเดล AI อย่างเหมาะสม จะมีโอกาสเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าได้ถึง 15%-20% และเพิ่มรายรับของธุรกิจได้ 5%-8%

• การใช้งานและเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย: ติดตามว่าปริมาณการใช้งานที่เพิ่มขึ้นสัมพันธ์กับต้นทุนการประมวลผลอย่างไร เพื่อประเมินว่าค่าใช้จ่ายนั้นคุ้มค่าหรือไม่ อัตรากำไรขั้นต้นแยกตามโมเดลและกลุ่มลูกค้าถือเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของการสร้างรายได้ที่ยั่งยืน

ใช้ข้อมูลเพื่อปรับแต่งค่าบริการ

เมื่อคุณวิเคราะห์ข้อมูล ให้สังเกตรูปแบบที่เกิดขึ้น และปรับระดับ เกณฑ์การใช้งาน และชุดเครดิตให้สอดคล้องกัน โดยควรทำเป็นประจำ บริษัทที่ทบทวนค่าบริการ AI ทุกไตรมาส ไม่ใช่รายปี จะจับมูลค่าได้เร็วกว่าและรักษาอัตรากำไรได้ดีกว่า

การสร้างรายได้จาก AI เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่เปลี่ยนแปลงไปตามสิ่งที่ลูกค้าใช้งาน สิ่งที่ลูกค้าจ่าย และต้นทุนที่คุณต้องแบกรับในการให้บริการ

Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Billing ช่วยให้คุณเรียกเก็บเงินและบริหารจัดการลูกค้าได้ตามที่คุณต้องการ ตั้งแต่การเรียกเก็บเงินตามแบบแผนล่วงหน้าง่ายๆ ไปจนถึงการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานและสัญญาที่ตกลงกันทางการขาย เริ่มรับชำระเงินแบบตามแผนล่วงหน้าจากทั่วโลกได้ภายในไม่กี่นาที โดยไม่ต้องเขียนโค้ด หรือใช้วิธีสร้างการผสานการทำงานแบบกำหนดเองโดยใช้ API

Stripe Billing สามารถช่วยคุณทำสิ่งต่อไปนี้

• เสนอการตั้งราคาที่ยืดหยุ่น: ตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้เร็วขึ้นด้วยโมเดลการตั้งราคาที่ยืดหยุ่น ซึ่งมีทั้งแบบตามการใช้งาน แบ่งระดับ ค่าธรรมเนียมคงที่บวกค่าธรรมเนียมส่วนเกิน และอีกมากมาย ทั้งยังรองรับคูปอง การทดลองใช้งานฟรี การแบ่งชำระตามสัดส่วน และส่วนเสริมอีกด้วย

• ขยายไปทั่วโลก: เพิ่มอัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงินด้วยการเสนอวิธีการชำระเงินที่ลูกค้าต้องการ นอกจากนี้ Stripe ยังรองรับวิธีการชำระเงินในแต่ละประเทศมากกว่า 100 วิธีและกว่า 130 สกุลเงิน

• เพิ่มรายได้และลดอัตราการเลิกใช้บริการ: ให้คุณเก็บรายรับได้มากขึ้นและลดการเลิกใช้บริการโดยไม่สมัครใจด้วย Smart Retries และระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการกู้คืน เครื่องมือการกู้คืนของ Stripe ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกู้คืนรายรับกว่า 6.5 พันล้านดอลลาร์ได้ในปี 2024

• เพิ่มประสิทธิภาพ: ใช้เครื่องมือภาษีแบบโมดูลาร์ รายงานรายรับ และเครื่องมือข้อมูลของ Stripe เพื่อรวมระบบรายรับหลายระบบให้เป็นหนึ่งเดียว พร้อมผสานการทำงานกับซอฟต์แวร์ของบริษัทอื่นได้อย่างง่ายดาย

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Billing หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้