การกำหนดค่าบริการผลิตภัณฑ์ AI หมายถึงการกำหนดค่าบริการโครงสร้างพื้นฐานที่ผลิตภัณฑ์เหล่านั้นทำงานอยู่ การเรียกใช้อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) แต่ละครั้ง การสืบค้นโมเดล และการสร้างภาพแต่ละครั้งล้วนใช้พลังการประมวลผลและแบนด์วิดท์จริง และต้นทุนเหล่านั้นมีการเปลี่ยนแปลงอยู่บ่อยครั้ง
คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายทั่วโลกด้าน AI จะสูงถึงเกือบ 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 ความท้าทายสำหรับบริษัท AI คือการสร้างโครงสร้างค่าบริการที่สามารถรองรับความผันผวนได้โดยไม่ทำให้ลูกค้าสับสนหรือทำลายต้นทุนต่อหน่วย ทีมที่ประสบความสำเร็จจะออกแบบกลยุทธ์ค่าบริการในลักษณะเดียวกับการออกแบบผลิตภัณฑ์ นั่นคือ การพึ่งพาข้อมูลและพร้อมที่จะเปลี่ยนแปลง ด้านล่างนี้ เราจะมาพูดคุยกันว่าบริษัท AI กำลังกำหนด ทดสอบ และขัดเกลากลยุทธ์ค่าบริการของตนอย่างไรในอุตสาหกรรมที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
เนื้อหาหลักในบทความ
- อะไรเป็นตัวกำหนดกลยุทธ์ค่าบริการที่มีประสิทธิภาพสำหรับบริษัท AI
- โมเดลค่าบริการแบบใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ AI
- ปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อวิธีการกำหนดและสื่อสารราคาของบริษัท AI
- ธุรกิจ AI จะนำกลยุทธ์ค่าบริการไปปรับใช้ ทดสอบ และขัดเกลาได้อย่างไร
- บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อกำหนดค่าบริการโซลูชัน AI
- Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง
อะไรเป็นตัวกำหนดกลยุทธ์ค่าบริการที่มีประสิทธิภาพสำหรับบริษัท AI
การกำหนดค่าบริการผลิตภัณฑ์และบริการ AI เป็นเรื่องท้าทาย เนื่องจากตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เป้าหมายของกลยุทธ์ค่าบริการที่มีประสิทธิภาพคือการสร้างกรอบการทำงานที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามต้นทุน มูลค่า และการเติบโต
บริษัท AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วจะทบทวนค่าบริการของตนอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้ตามทันกับการเปลี่ยนแปลงของตลาด ต้นทุนการประมวลผลและหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) จะขึ้นและลงตามจำนวนลูกค้าใหม่แต่ละราย เมื่อพลังการประมวลผลถูกลงและโมเดลเร็วขึ้น ค่าบริการจึงต้องเปลี่ยนแปลงเพื่อให้สอดคล้องกัน
โมเดลค่าบริการแบบใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการ AI
บริษัท AI กำลังร่วมกันคิดค้นค่าบริการซอฟต์แวร์ใหม่ โมเดลการให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS) แบบเดิมที่มีการเรียกเก็บเงินตามรอบบิลคงที่และใบอนุญาตต่อสิทธิ์ใช้งานมักจะใช้ไม่ได้ผลกับ AI เพราะต้นทุนในการให้บริการผู้ใช้แต่ละรายจะเปลี่ยนแปลงไปตามความต้องการในการประมวลผล โมเดลค่าบริการที่เหมาะสมจะสะท้อนการใช้งานจริงโดยไม่ลงโทษลูกค้าสำหรับการเติบโต หรือทำให้ต้นทุนทางธุรกิจสูงเกินไปจนรับมือไม่ไหว
ค่าบริการตามการใช้งาน
การคิดค่าบริการตามปริมาณการใช้งานกลายเป็นเรื่องปกติ เพราะโดยทั่วไปแล้วจะให้ความรู้สึกว่ายุติธรรมกว่า ควรทำให้การคิดค่าบริการโปร่งใสมากขึ้นด้วยการกำหนดระดับ การแจ้งเตือนการใช้งาน หรือเพดานการใช้งานแบบยืดหยุ่นที่เชื่อมโยงกับตรรกะการตั้งราคา วิธีนี้ยังช่วยส่งเสริมการทดลองใช้ด้วย โดยทีมขนาดเล็กสามารถเริ่มต้นด้วยต้นทุนที่เข้าถึงได้ และขยายตามการเติบโตของทีม
โครงสร้างไฮบริด
บริษัท AI จำนวนมากพบจุดสมดุลด้วยการจับคู่ค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มสำหรับการให้บริการเข้ากับค่าบริการแบบผันแปรสำหรับฟีเจอร์ที่ใช้การประมวลผลสูง วิธีนี้ช่วยทำให้รายรับมีความเสถียร พร้อมทั้งยังคงความเชื่อมโยงที่ชัดเจนกับต้นทุนจริง โครงสร้างแบบไฮบริดใช้ได้ผลเพราะยอมรับทั้งความต้องการของลูกค้าในการวางแผนงบประมาณที่มั่นคง และความต้องการของผู้ให้บริการในการมีอัตรากำไรที่ยืดหยุ่น
เครดิตและผลลัพธ์
ธุรกิจบางแห่งแปลงการใช้งานให้เป็นเครดิตแบบเติมเงิน ลูกค้าสามารถชำระเงินล่วงหน้าเพื่อซื้อเครดิตและนำไปใช้ตามการใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ ขณะที่ผู้ให้บริการจะบวกอัตรากำไรเพื่อครอบคลุมต้นทุน บริการอื่นๆ จะคิดค่าบริการตามผลลัพธ์ที่วัดได้ เช่น การป้องกันการทุจริตหนึ่งครั้ง การจับคู่ที่พบ หรือปัญหาที่ได้รับการแก้ไข เมื่อลูกค้าเชื่อว่าราคาสอดคล้องกับคุณค่า กลไกค่าบริการจึงอาจมีความสำคัญน้อยกว่าผลลัพธ์ที่ได้รับ
ปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อวิธีการกำหนดและสื่อสารราคาของบริษัท AI
ค่าบริการของ AI นั้นขึ้นอยู่กับจุดตัดระหว่างต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานที่แท้จริง มูลค่าที่ลูกค้ารับรู้ และความคาดหวังของตลาด ราคาที่เหมาะสมบ่งบอกถึงความน่าเชื่อถือ ปรับขนาดได้ตามการใช้งาน และคงอยู่ได้แม้ว่าผลิตภัณฑ์จะได้รับการพัฒนาต่อไป
ความสมดุลของค่าบริการนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยบางประการ
ต้นทุนเป็นตัวกำหนดขอบเขตขั้นต่ำ
บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องเข้าใจต้นทุนต่อหน่วยที่แท้จริงอย่างชัดเจน นั่นคือ ต้องใช้ต้นทุนเท่าใดในการประมวลผลคำขอแต่ละรายการ ดำเนินการอนุมานแต่ละครั้ง หรือจัดเก็บชุดข้อมูลแต่ละชุด ค่าบริการควรสอดคล้องกับต้นทุนเหล่านั้น เพื่อให้การเติบโตช่วยเพิ่มอัตรากำไร แทนที่จะลดลง
ธุรกิจ AI สามารถเชื่อมโยงเมตริกค่าบริการอย่างน้อยหนึ่งรายการเข้ากับปัจจัยขับเคลื่อนต้นทุนโดยตรง เช่น โทเค็น การเรียกใช้ API หรือชั่วโมงการประมวลผล เพื่อให้รายรับเพิ่มขึ้นตามประสิทธิภาพ
คุณค่าเป็นตัวกำหนดขอบเขตสูงสุด
ต้นทุนจะบอกคุณว่าคุณไม่สามารถตั้งราคาต่ำกว่านั้นได้เท่าไหร่ แต่คุณค่าจะบอกคุณว่าลูกค้าจะยอมจ่ายเท่าไร โมเดลเดียวกันอาจช่วยประหยัดเวลาทำงานให้บริษัทหนึ่งได้ไม่กี่ชั่วโมง แต่กลับทำให้บริษัทอื่นสูญเสียเงินหลายล้านดอลลาร์
กลยุทธ์ค่าบริการที่แข็งแกร่งสำหรับบริษัท AI เริ่มต้นจากวิธีที่ลูกค้าใช้วัดความสำเร็จ เช่น เวลาที่ประหยัดได้ ข้อผิดพลาดที่หลีกเลี่ยงได้ และการเปลี่ยนเป็นผู้ใช้แบบชำระเงินที่เกิดขึ้น ผู้ซื้อระดับองค์กรจ่ายเงินเพื่อผลตอบแทนจากการลงทุนที่วัดผลได้ ในขณะที่ลูกค้ารายเล็กจ่ายเงินเพื่อความเร็ว ความสะดวกสบาย และการเข้าถึง ยิ่งเมตริกค่าบริการใกล้เคียงกับคุณค่าที่รับรู้มากเท่าไหร่ ก็ยิ่งง่ายต่อการให้เหตุผลและปกป้องค่าบริการได้มากขึ้น
รูปแบบการใช้งานกำหนดโมเดล
การใช้งาน AI ของลูกค้าอาจไม่สม่ำเสมอ ลูกค้าบางรายแทบไม่ได้แตะต้องระบบเลย ในขณะที่บางรายใช้งานตลอดเวลา การใช้งานหนักอาจทำให้ค่าเฉลี่ยผิดเพี้ยนไป ดังนั้น ค่าบริการควรปรับเปลี่ยนโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพการทดลองใช้งาน ความสามารถในการคาดการณ์ได้เป็นสิ่งสำคัญ ระดับ โควตา และการแจ้งเตือนการใช้งานจะทำให้ลูกค้ารู้สึกสบายใจในขณะที่ยังคงปล่อยให้การใช้งานเติบโตอย่างเป็นธรรมชาติ เป้าหมายคือการทำให้ค่าบริการมีความเข้าใจง่าย
บริบทและการสื่อสารก็มีความสำคัญเช่นกัน
ลูกค้ามักจะเปรียบเทียบเครื่องมือ AI กับระบบที่พัฒนาภายในองค์กร โมเดลโอเพนซอร์ส และโซลูชันดั้งเดิมที่ไม่ใช่ AI การลดราคาต่ำกว่าคู่แข่งอาจส่งผลเสีย เพราะจะทำให้เครื่องมือของคุณดูเหมือนเป็นสินค้าทั่วไป ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่าง การเปิดเผยข้อมูลอย่างโปร่งใสช่วยสร้างความไว้วางใจ ดังนั้น ดูให้แน่ใจว่าหน้าแสดงค่าบริการและข้อเสนอของคุณแสดงเกณฑ์ที่ชัดเจน ตัวอย่างจริง และไม่มีปัจจัยการคูณค่าบริการที่ซ่อนอยู่
ธุรกิจ AI จะนำกลยุทธ์ค่าบริการไปปรับใช้ ทดสอบ และขัดเกลาได้อย่างไร
ค่าบริการ AI เปลี่ยนแปลงไปตามการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐกิจพื้นฐาน โครงสร้างที่ใช้ได้ผลในช่วงทดสอบแรกๆ อาจใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไปเมื่อการใช้งานขยายตัวหรือต้นทุนสูงขึ้น บริษัทที่มองว่าค่าบริการเป็นสิ่งที่ต้องติดตาม ทดสอบ และปรับปรุงตามสภาวะที่เปลี่ยนแปลงไปมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จมากกว่า
นี่คือแนวทางที่เป็นไปได้สำหรับการนำกลยุทธ์ค่าบริการที่ประสบความสำเร็จไปใช้
สร้างระบบที่มองเห็นสิ่งที่เกิดขึ้น
ผลิตภัณฑ์ AI ทุกชิ้นสร้างข้อมูลการใช้งานโดยละเอียด เช่น โทเค็นที่ประมวลผล การเรียกใช้ API ชั่วโมงการประมวลผล และความถี่ในการฝึกฝนใหม่ การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นเป็นรากฐานของค่าบริการที่สอดคล้องกับความเป็นจริง ระบบการกำหนดค่าบริการที่ดีจะวัดผลตัวเองได้อย่างชัดเจนเช่นเดียวกับการวัดผลลูกค้า
เชื่อมโยงระบบการเรียกเก็บเงิน การวิเคราะห์ และแดชบอร์ดลูกค้าเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถเชื่อมต้นทุนในการให้บริการเข้ากับคุณค่าที่ส่งมอบให้ลูกค้าได้ เครื่องมืออย่าง Stripe Billing ช่วยให้สามารถวัดการใช้งานและอัปเดตแพ็กเกจได้โดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานหลักใหม่
ดำเนินการนำร่องอย่างมีแบบแผน
การทดสอบเป็นวิธีเดียวที่น่าเชื่อถือที่สุดในการดูว่าค่าบริการเป็นอย่างไรภายใต้สภาวะกดดัน ทำการทดสอบนำร่องกับบัญชีที่สะท้อนรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกัน และทำการทดสอบความอึดกับโมเดลการเงินสำหรับกรณีการใช้งานสูงพิเศษ ตรวจสอบความเข้าใจ เช่น ลูกค้าควรสามารถประมาณค่าใช้จ่ายของตนได้อย่างแม่นยำ การทดลองจะเผยให้เห็นว่าเศรษฐศาสตร์หรือการสื่อสารของคุณมีปัญหาตรงจุดใด
ปรับปรุงจากหลักฐาน
เมื่อค่าบริการของคุณพร้อมใช้งานแล้ว ให้ติดตามอัตรากำไรตามกลุ่มลูกค้า รายรับต่อชั่วโมงการประมวลผล และอัตราการเลิกใช้งานของบัญชีที่มีการใช้งานสูง การปรับเกณฑ์หรืออัตราค่าบริการส่วนเกินเพียงเล็กน้อยสามารถลดปัญหาต่างๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโมเดลใหม่ทั้งหมด บันทึกทุกการเปลี่ยนแปลง อธิบายให้ชัดเจน และจัดการการอัปเดตค่าบริการเหมือนกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ โดยมีบันทึก เหตุผล และแผนการยกเลิกการเปลี่ยนแปลง
บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายอะไรบ้างเมื่อกำหนดค่าบริการโซลูชัน AI
แม้แต่ระบบค่าบริการที่ออกแบบมาอย่างดีก็อาจประสบปัญหาภายใต้ความเป็นจริงของ AI ได้
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดบางประการอาจรวมถึงสิ่งต่อไปนี้
ความผันผวนในการใช้งาน: ปริมาณงาน AI อาจคาดเดาได้ยาก ปริมาณการใช้งานสูงสุดของลูกค้ารายหนึ่งอาจทำให้ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานของคุณเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าในชั่วข้ามคืน การสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความสามารถในการคาดการณ์นั้นเป็นเรื่องยาก ความผันผวนมากเกินไปอาจสร้างความเครียดให้กับทีมการเงิน ในขณะที่ความตายตัวที่มากเกินไปอาจทำให้การเติบโตช้าลง
ต้นทุนการดำเนินงานสูง: ค่าใช้จ่ายด้านการประมวลผล พลังงาน และการฝึกอบรมใหม่ สามารถลดกำไรได้อย่างรวดเร็ว บริษัทที่ไม่สร้างโมเดลเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยที่แท้จริงมีความเสี่ยงที่จะขยายธุรกิจไปสู่ภาวะขาดทุน
ปัญหาด้านการจัดซื้อจัดจ้าง: แม้ว่าการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานจะยุติธรรม แต่ก็มักขัดแย้งกับระบบจัดซื้อจัดจ้างแบบเดิมที่สร้างขึ้นสำหรับใบอนุญาต SaaS แบบคงที่
การสื่อสารที่ไม่ชัดเจน: ลูกค้าต้องการทราบอย่างแน่ชัดว่าตนกำลังจ่ายเงินเพื่ออะไร เมตริกทางเทคนิค เช่น โทเค็นและชั่วโมงการประมวลผลไม่สามารถแปลงเป็นมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างง่ายดาย ดังนั้น ค่าบริการของคุณจึงจำเป็นต้องบอกเล่าเรื่องราวผ่านวิธีการต่างๆ เช่น ตัวอย่าง เครื่องคำนวณ และคำจำกัดความที่ชัดเจน
แรงกดดันจากตลาด: โมเดลโอเพนซอร์สและการลดราคาอย่างรุนแรงทำให้ราคาสินค้าลดลง วิธีแก้ปัญหาคือการพิสูจน์คุณค่าที่แตกต่างและนำเสนอความโปร่งใส
Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง
Stripe Billing ช่วยให้คุณเรียกเก็บเงินและบริหารจัดการลูกค้าได้ตามที่คุณต้องการ ตั้งแต่การเรียกเก็บเงินตามแบบแผนล่วงหน้าง่ายๆ ไปจนถึงการเรียกเก็บเงินตามการใช้งานและสัญญาที่ตกลงกันทางการขาย เริ่มรับชำระเงินแบบตามแผนล่วงหน้าจากทั่วโลกได้ภายในไม่กี่นาที โดยไม่ต้องเขียนโค้ด หรือใช้วิธีสร้างการผสานการทำงานแบบกำหนดเองโดยใช้ API
Stripe Billing สามารถช่วยคุณทำสิ่งต่อไปนี้
กำหนดค่าบริการแบบยืดหยุ่น: ตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้เร็วขึ้นด้วยโมเดลการกำหนดค่าบริการที่ยืดหยุ่น ซึ่งมีทั้งแบบตามการใช้งาน แบบแบ่งระดับ ค่าธรรมเนียมคงที่บวกค่าธรรมเนียมส่วนเกิน และอีกมากมาย ทั้งยังรองรับคูปอง การทดลองใช้งานฟรี การแบ่งชำระตามสัดส่วน และส่วนเสริมในตัวอีกด้วย
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
เนื้อหาในบทความนี้มีไว้เพื่อให้ข้อมูลทั่วไปและมีจุดประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ควรใช้เป็นคําแนะนําทางกฎหมายหรือภาษี Stripe ไม่รับประกันหรือรับประกันความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความไม่เพียงพอ หรือความเป็นปัจจุบันของข้อมูลในบทความ คุณควรขอคําแนะนําจากทนายความที่มีอํานาจหรือนักบัญชีที่ได้รับใบอนุญาตให้ประกอบกิจการในเขตอํานาจศาลเพื่อรับคําแนะนําที่ตรงกับสถานการณ์ของคุณ