ผู้บริหารในอุตสาหกรรมต่างๆ กำลังทุ่มทุนกับ AI อย่างมหาศาล และผลตอบแทนที่อาจได้รับก็มหาศาลด้วย เกือบทุกธุรกิจวางแผนที่จะเพิ่มการลงทุนใน AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า แต่มีเพียง 1% เท่านั้นที่บอกว่าตนเองมีความเชี่ยวชาญด้าน AI แล้ว ซึ่งหมายความว่า AI ได้ถูกผสานเข้ากับกระบวนการทำงานและวัดผลลัพธ์แล้ว

ความท้าทายนั้นอยู่ที่การใช้งานจริง คุณจะนำระบบที่ทำงานแยกต่างหากมาเป็นส่วนหนึ่งของการทำธุรกิจได้อย่างไร ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จจะลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลก่อนที่จะฝึกฝนโมเดล เชื่อมโยงทุกกรณีการใช้งานเข้ากับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่วัดผลได้ และสร้างระบบการรับฟังความคิดเห็นเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

เราจะอธิบายว่าโมเดลธุรกิจ AI ในทางปฏิบัติมีลักษณะอย่างไร รวมถึงทางเลือกในการออกแบบและการดำเนินงานทางธุรกิจที่เปลี่ยน AI ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน

เนื้อหาหลักในบทความ

• โมเดลธุรกิจ AI คืออะไร และทำไมจึงมีความสำคัญ
  
• โมเดลธุรกิจ AI ประเภทใดที่ขับเคลื่อนการเติบโตในอุตสาหกรรมต่างๆ
  
• องค์ประกอบหลักใดเป็นตัวกำหนดโมเดลธุรกิจ AI ที่ดี
  
• ธุรกิจต่างๆ จะใช้โมเดล AI ได้อย่างไร
  
• องค์กรสามารถวัดความสำเร็จและ ROI ในโมเดลธุรกิจ AI ได้อย่างไร
  
• Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง
  

โมเดลธุรกิจ AI คืออะไร และทำไมจึงมีความสำคัญ

โมเดลธุรกิจ AI คือวิธีการที่ธุรกิจสร้างหรือสะสมมูลค่าด้วยเทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งโมเดลนี้กำหนดว่า AI จะเข้ามามีบทบาทในธุรกิจอย่างไร ช่วยปรับปรุงอะไร และการปรับปรุงเหล่านั้นจะเปลี่ยนไปเป็นรายได้ กำไร หรือการลดความเสี่ยงได้อย่างไร

โมเดลธุรกิจ AI ที่แท้จริงต้องมีโครงสร้างและความรับผิดชอบ และควรตอบคำถาม 4 ข้อนี้ได้

• เรากำลังแก้ปัญหาอะไร และความสำเร็จมีลักษณะเป็นอย่างไร กำหนดเป้าหมายผลลัพธ์ที่จับต้องได้และมีมูลค่าสูง เช่น การปฏิเสธการฉ้อโกงที่ผิดพลาดน้อยลง การอนุมัติการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่รวดเร็วขึ้น หรือการรักษาฐานลูกค้าได้มากขึ้น โดยจะต้องกำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจนเพื่อให้เห็นความคืบหน้า

• AI มีบทบาทอย่างไรในธุรกิจ AI อยู่ภายในผลิตภัณฑ์ ฝังอยู่ในวงจรการตัดสินใจ หรือเสริมการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือไม่ โดย AI จะมีความหมายก็ต่อเมื่อเข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการสร้างมูลค่าเท่านั้น

• การปรับปรุงนั้นเปลี่ยนเป็นผลประโยชน์อย่างไร โมเดลจะไม่สมบูรณ์จนกว่าจะเข้าใจหลักเศรษฐศาสตร์ได้ชัดเจน โดยจะต้องวัดผลกระทบโดยการติดตามว่า AI ส่งผลต่อการกำหนดราคา การนำไปใช้ การรักษาลูกค้า การลดต้นทุน หรือประสิทธิภาพด้านเงินทุนอย่างไร

• ข้อจำกัดและความเสี่ยงคืออะไร คุณภาพของข้อมูล ต้นทุนการอนุมาน ความล่าช้า การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง ล้วนเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อความยืดหยุ่นและความน่าเชื่อถือของโมเดล

โมเดลธุรกิจ AI ประเภทใดที่ขับเคลื่อนการเติบโตในอุตสาหกรรมต่างๆ

ธุรกิจประมาณ 88% รายงานว่าใช้ AI ในหนึ่งฟังก์ชันเป็นอย่างน้อยภายในปี 2025 โดยมีบางภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบอย่างมาก ได้แก่ บริการทางการเงิน บริการระดับมืออาชีพ และเทคโนโลยีสารสนเทศ ถึงแม้บริษัทเหล่านี้จะไม่ได้ใช้ชื่อ "บริษัท AI" โดยตรง แต่ก็กำลังใช้ AI เพื่อปรับปรุงตรรกะในการสร้างรายได้ ลดต้นทุน และจัดสรรความเสี่ยง

การนำไปใช้อย่างแพร่หลายดังกล่าวทำให้เกิดการใช้งาน AI ทั่วไปหลายอย่างขึ้นดังต่อไปนี้

การให้บริการ AI (AI-as-a-service หรือ AIaaS)

AIaaS ได้กลายเป็นช่องทางใหม่สำหรับธุรกิจที่ไม่สามารถสร้างโมเดลเองภายในองค์กรได้ โดยอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (Application Programming Interfaces หรือ API) ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถเช่าโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนแล้วสำหรับงานด้านคอมพิวเตอร์วิชั่น การสร้างข้อความ การแปล และการพยากรณ์ โดยมีรูปแบบเศรษฐกิจคล้ายกับการประมวลผลระบบคลาวด์คือจ่ายตามการประมวลผลหรือต่อโทเค็นหนึ่งล้านโทเค็น โมเดลนี้ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด เพราะสตาร์ทอัพสามารถผสานการทำงานกับฟังก์ชันขั้นสูงได้ภายในไม่กี่สัปดาห์แทนที่จะใช้เวลาหลายปี ประมาณ 2 ใน 3 ของผู้ให้บริการ AI ดำเนินงานในฐานะผู้ให้บริการแบบ B2B ซึ่งเป็นสัญญาณว่ามูลค่าส่วนใหญ่อยู่ในผ่านโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าเครื่องมือสำหรับลูกค้าโดยตรง

ผลิตภัณฑ์แบบสมัครสมาชิกที่ทำงานด้วย AI

ธุรกิจซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนแพลตฟอร์มการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (Software-as-a-service หรือ SaaS) แบบคงที่ให้กลายเป็นระบบที่พัฒนาตนเองได้ แพลตฟอร์มการตลาดที่เรียนรู้จากข้อมูลแคมเปญ หรือระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ที่คาดการณ์และจัดการการเลิกใช้บริการก่อนที่จะเกิดขึ้น ไม่ได้ขายแค่การเข้าถึงซอฟต์แวร์ แต่กำลังขายวงจรการตอบรับแบบทวีคูณ โดยรูปแบบรายได้นั้นยังเหมือนเดิม (ค่าธรรมเนียมรายเดือนหรือรายปี) แต่การรักษาลูกค้าและอำนาจในการกำหนดราคาเพิ่มสูงขึ้น เพราะผลิตภัณฑ์ดีขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ต้องใช้ความพยายามจากผู้ใช้ บริษัทที่ชาญฉลาดในปัจจุบันจึงใช้ประสิทธิภาพของโมเดลเป็นตัวขับเคลื่อนการต่ออายุสัญญา โดยวัดว่าลูกค้าแต่ละกลุ่มได้รับประโยชน์จากชั้นเทคโนโลยี AI มากน้อยเพียงใด

ค่าบริการตามผลลัพธ์

ในสายงานที่ต้องการความถูกต้องแม่นยำสูง เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา หรือการวางแผนเส้นทางการขนส่ง ผู้ให้บริการกำลังเปลี่ยนไปใช้การกำหนดราคาตามผลลัพธ์ หรือค่าธรรมเนียมที่ผูกกับผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจจ่ายเป็นเปอร์เซ็นต์ของเงินที่ประหยัดได้หรือรายได้ที่ได้รับคืน แทนที่จะจ่ายค่าลิขสิทธิ์แบบคงที่ การกำหนดราคาแบบนี้ช่วยลดความเสี่ยงสำหรับลูกค้าและให้รางวัลแก่ความแม่นยำสำหรับผู้ขาย ซึ่งโมเดลนี้จะใช้ได้ผลก็ต่อเมื่อสามารถวัดผลลัพธ์ได้ แต่ในสถานการณ์นั้นก็จะสร้างความสอดคล้องทางการค้าในทันทีระหว่างความถูกต้องของโมเดลและการเติบโตของรายได้

การสร้างรายได้จากข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบบริการ

องค์กรที่มีชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์กำลังใช้ AI เพื่อดึงและจัดแพ็กเกจข้อมูลเชิงลึกเพื่อนำเสนอให้ผู้อื่น ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตอาจปกปิดข้อมูลอุปกรณ์เพื่อขายเกณฑ์มาตรฐานการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ หรือบริษัทเทคโนโลยีการเกษตรอาจวิเคราะห์ข้อมูลจากดาวเทียมเพื่อพยากรณ์ผลประโยชน์ให้กับบริษัทประกันภัย รูปแบบนี้จะเปลี่ยนศูนย์ต้นทุนภายใน (การเก็บรวบรวมข้อมูล) ให้กลายเป็นกระแสรายได้ ตราบใดที่ธุรกิจยังคงรักษาความไว้วางใจและความเป็นส่วนตัวไว้ได้

โมเดลฟรีเมียมและเครือข่าย

เมื่อพูดถึงเครื่องมือสำหรับลูกค้าที่สร้างขึ้นบน AI เชิงสร้างสรรค์ วงจรการเติบโตมีความสำคัญพอๆ กับรายได้ แพ็กเกจฟรีจะดึงดูดผู้ใช้เข้ามา จากนั้นทุกคำค้นหาหรือรูปภาพจะช่วยฝึกฝนโมเดลและปรับปรุงคุณภาพสำหรับลูกค้าที่ชำระเงิน กระบวนการเปลี่ยนผู้ใช้ให้เป็นลูกค้าจะขับเคลื่อนด้วยการใช้งาน ซึ่งสร้างวงจรการเสริมสร้างตัวเอง โดยที่การได้มาซึ่งข้อมูลและการเติบโตของผู้ใช้เป็นสิ่งเดียวกัน

โมเดลแบบผสานรวมในตัวและระบบนิเวศ

ในอุตสาหกรรมที่ก่อตั้งมาแล้ว AI ได้ถูกผนวกเข้ากับผลิตภัณฑ์ที่คุ้นเคย หรือใช้เพื่อปรับปรุงระบบที่มีอยู่เดิม เช่น ผู้ผลิตรถยนต์ใส่อัลกอริทึมช่วยขับขี่ไว้ในรุ่นพรีเมียม ผู้ค้าปลีกผสานคำแนะนำจาก AI เข้ากับหน้าร้าน และธนาคารใช้ AI ในการประเมินความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ ในโมเดลเหล่านี้ AI ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์แยกต่างหาก แต่เป็นสิ่งที่ทำให้ผลิตภัณฑ์นั้นมีความสามารถในการแข่งขัน บางธุรกิจก้าวไปไกลกว่านั้นด้วยการเปลี่ยนระบบ AI ภายในของตนให้เป็นแพลตฟอร์มสำหรับผู้อื่น และสร้างรายได้จากการเข้าถึงผ่าน API หรือตลาดการค้าที่ใช้ร่วมกัน

องค์ประกอบหลักใดเป็นตัวกำหนดโมเดลธุรกิจ AI ที่ดี

ทีมที่ได้รับประโยชน์ทางธุรกิจอย่างแท้จริงจาก AI ได้สร้างระบบที่สามารถทำซ้ำได้ ซึ่งเชื่อมโยงโมเดลเข้ากับผลลัพธ์และการดำเนินงาน โดยต่อไปนี้คือรูปแบบที่สอดคล้องกัน

เริ่มต้นด้วยผลลัพธ์ทางธุรกิจ

โครงการ AI ที่คุ้มค่าเริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ ความสำเร็จคือการเปลี่ยนแปลงที่วัดได้ในงบกำไรขาดทุน โดยจะมีการเขียนเป้าหมายและแบ่งปันข้อมูลเพื่อให้ทีมผลิตภัณฑ์ ข้อมูล และการเงินมีเป้าหมายเดียวกัน

มีข้อมูลที่ใช้งานจริง

โมเดลที่ดีเกิดจากข้อมูลที่เชื่อถือได้ นั่นหมายถึงการครอบคลุมสัญญาณที่เกี่ยวข้องอย่างครบถ้วน โครงสร้างข้อมูลที่สอดคล้องกัน การสืบย้อนแหล่งที่มาของข้อมูล และข้อมูลที่อัปเดตอยู่เสมอ ผู้นำจะรวมศูนย์แหล่งข้อมูลหลัก สร้างมาตรฐานให้กับกระบวนการทำงาน และนำคุณลักษณะต่างๆ กลับมาใช้ซ้ำทั้งในขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมาน เพื่อให้โมเดลเห็นคำจำกัดความเดียวกันทั้งในระหว่างการพัฒนาและการใช้งานจริง

ทำงานกับโมเดลเหมือนเป็นผลิตภัณฑ์

โมเดลที่ไม่สามารถนำไปใช้งาน ตรวจสอบ หรืออัปเดตได้นั้นไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ โดยโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงจะทำให้กระบวนการตั้งแต่การฝึกฝนไปจนถึงเปิดตัวใช้จริงนั้นเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบความถูกต้องและรูปแบบข้อผิดพลาด และเก็บประวัติเวอร์ชันไว้เพื่อให้สามารถอธิบายได้ว่า "มีอะไรที่เปลี่ยนแปลงไปบ้าง" เมื่อประสิทธิภาพเปลี่ยนแปลงไป โมเดลเหล่านี้จะทำการฝึกฝนใหม่หรือปรับค่าเกณฑ์โดยไม่หยุดชะงัก

จัดส่งไปยังจุดที่มีการทำงาน

การนำไปใช้งานจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อมีความเกี่ยวข้อง ทีมที่ประสบความสำเร็จจะฝัง AI ไว้ในจุดที่เกิดการตัดสินใจและการทำธุรกรรม ไม่ใช่ในแดชบอร์ดแยกต่างหาก ผลลัพธ์ได้รับการออกแบบมาเพื่อการนำไปใช้จริง เช่น รายการจัดอันดับ การดำเนินการที่ดีที่สุดในขั้นตอนต่อไป การอนุญาต/ปฏิเสธที่ชัดเจน คำอธิบายสั้นๆ และคำแนะนำภายในผลิตภัณฑ์ จะช่วยให้ทีมสามารถใช้ผลลัพธ์ได้โดยไม่ต้องอ่านคู่มือ

ทำให้ค่าใช้จ่ายเข้าใจง่ายขึ้น

ทุกโมเดลมีต้นทุนในการดำเนินงานและผลตอบแทนที่คาดหวัง ผู้บริหารที่เก่งกาจสามารถแสดงให้เห็นทุกอย่าง เช่น ต้นทุนในการให้บริการการคาดการณ์ การเปลี่ยนแปลงเมื่อความแม่นยำดีขึ้น และความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้นกับรายได้ที่เพิ่มขึ้น การลดการสูญเสีย หรือการลดภาระงานด้วยตนเอง ฝ่ายการเงินสามารถตรวจสอบตัวเลขได้ และฝ่ายผลิตภัณฑ์สามารถดูได้ว่าปริมาณและประสิทธิภาพส่งผลต่ออัตรากำไรอย่างไร

เพิ่มตัวควบคุมที่ปรับขนาดได้

ก่อนที่จะขยายขอบเขตการใช้งาน ทีมงานจะประเมินพฤติกรรมของโมเดลในแต่ละส่วนงาน บันทึกข้อมูลที่ใช้ และเก็บรักษาบันทึกข้อมูลนำเข้า ข้อมูลส่งออก และเวอร์ชันของโมเดล พวกเขากำหนดนโยบายสำหรับการเข้าถึงและการเก็บรักษาข้อมูล และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญก่อนที่จะเปิดใช้งาน การทำเช่นนี้จะช่วยให้ระบบมีความน่าเชื่อถือ ถึงแม้ความเสี่ยงและปริมาณการใช้งานจะเพิ่มขึ้นก็ตาม

ธุรกิจต่างๆ จะใช้โมเดล AI ได้อย่างไร

หลายๆ ธุรกิจสามารถฝึกโมเดลให้ทำงานได้ดีในขั้นตอนการทดสอบ แต่มีแค่ไม่กี่ธุรกิจเท่านั้นที่ทำให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง ซึ่งธุรกิจที่เจอกับช่องว่างในการนำไปใช้งานนี้มักจะทำตามรูปแบบที่สม่ำเสมอ

เลือกกรณีการใช้งานที่วัดผลได้

ในปี 2025 ธุรกิจประมาณ 1 ใน 3 รายได้ต่อยอดการใช้ AI ไปไกลกว่าโครงการนำร่องแล้ว โดยธุรกิจเหล่านี้มักมีลักษณะเหมือนกันคือเริ่มต้นจากส่วนงานธุรกิจที่มีข้อมูลและการวัดผลอยู่แล้ว ซึ่งเป็นส่วนงานที่มีปัจจัยนำเข้า ผลลัพธ์ และเศรษฐศาสตร์ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน การเลือกส่วนงานเหล่านั้นก่อนจะทำให้ทีมได้รับผลตอบรับที่รวดเร็วและข้อมูลผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่น่าเชื่อถือ

ทุ่มเทให้กับเรื่องชั้นข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ

วิธีการที่ผิดพลาดมักมีสาเหตุมาจากข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันหรือไม่สมบูรณ์ องค์กรที่มีประสิทธิภาพสูงจะทุ่มความพยายามไปกับการออกแบบโครงสร้างเทคโนโลยีข้อมูล เช่น การรวมแหล่งข้อมูล การกำหนดมาตรฐานโครงสร้างข้อมูล และการสร้างกระบวนการแบบต่อเนื่องที่ป้อนข้อมูลสำหรับการฝึกฝนและการอนุมาน

สร้างอย่างรอบคอบและซื้ออย่างชาญฉลาด

ธุรกิจต่างๆ ดำเนินงานอยู่บนโมเดลธุรกิจและระบบ AI ที่หลากหลาย โมเดลทั่วไป เช่น การประมวลผลภาพ การแปล หรือการถอดเสียง มักจะได้รับอนุญาตให้ใช้งานผ่าน API โดยระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์มักจะถูกสร้างขึ้นภายในองค์กรก็ต่อเมื่อระบบนั้นต้องอาศัยข้อมูลเฉพาะหรือมีความเกี่ยวข้องกับการสร้างมูลค่าที่สำคัญเท่านั้น เหล่าบริษัทชั้นนำจะพิจารณาการตัดสินใจนี้ในแง่ของการออกแบบทางเศรษฐกิจ ไม่ใช่ทางเทคนิค

ดำเนินการก่อนขยายธุรกิจ

การเปิดตัวใช้งานจริงนั้นเป็นกระบวนการ โดยทีมงานจะทดสอบระบบควบคู่ไปกับระบบที่มีอยู่เดิม เปรียบเทียบการคาดการณ์กับผลลัพธ์จริง และปรับปรุงเกณฑ์ต่างๆ ก่อนที่จะทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ เมื่อระบบเสถียรแล้ว โมเดลจะถูกฝังเข้าไปในเส้นทางการทำธุรกรรมหรือเวิร์กโฟลว์ จากนั้น การดูแลระบบจะกลายเป็นเรื่องปกติ ทีมงานจะตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง ฝึกฝนโมเดลใหม่ด้วยข้อมูลชุดใหม่ และประเมินประสิทธิภาพอย่างสม่ำเสมอ

องค์กรจะวัดผลความสำเร็จและ ROI ในโมเดลธุรกิจ AI ได้อย่างไร

ธุรกิจที่มองว่า AI เป็นความสามารถทางธุรกิจจะกำหนดค่าก่อนที่โมเดลแรกจะได้รับการฝึกฝน จากนั้นจะวัดผลกระทบหลังการปรับใช้ โดยมีวิธีการดังนี้

กำหนดเกณฑ์พื้นฐานที่ชัดเจน

ทีมต่างๆ จะบันทึกสถานะ "ก่อน" ไม่ว่าจะเป็นการวัดความสูญเสียจากการฉ้อโกงการชำระเงิน อัตราการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงิน ชั่วโมงการทำงานด้วยตนเอง หรือสิ่งอื่นๆ วิธีนี้ทำให้ทุกการปรับปรุงสามารถวัดผลได้ ซึ่งจะช่วยให้ฝ่ายการเงินคำนวณได้ว่าโมเดลนี้คุ้มค่ากับการลงทุนในระยะเวลาเป็นเดือนหรือรายไตรมาสหรือไม่

ติดตามตัวชี้วัดที่จับต้องได้

ผลตอบแทนส่วนใหญ่แบ่งออกได้เป็น 3 ประเภท ได้แก่ รายได้ที่เพิ่มขึ้น (การเปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายเป็นลูกค้าใหม่หรือการรักษาฐานลูกค้าเดิม) ต้นทุนที่ลดลง (ระบบอัตโนมัติหรือการลดข้อผิดพลาด) หรือความเสี่ยงที่ลดลง (การฉ้อโกง การปฏิบัติตามกฎระเบียบ หรือการสูญเสียเครดิต)

ธุรกิจต่างๆ จะตรวจสอบต้นทุนทั้งหมด การคำนวณ การติดป้ายข้อมูล การบำรุงรักษา และการตรวจสอบ ล้วนเป็นต้นทุนที่รวมกัน และการละเลยต้นทุนเหล่านี้จะทำให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ผิดเพี้ยนไป ธุรกิจที่เติบโตแล้วจะพิจารณาการดำเนินงานตามโมเดลเป็นส่วนหนึ่งของเศรษฐศาสตร์หน่วย

ตรวจสอบและแบ่งปันผลลัพธ์

ผู้บริหารจะติดตามข้อมูลเกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจ ต้นทุนการฝึกอบรมใหม่ และความถูกต้องของโมเดลแบบเรียลไทม์ โดยจะแบ่งปันตัวเลขเหล่านั้นภายในองค์กรเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมั่นใจในผลลัพธ์

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