今天小編分享的财經經驗：公司的AI服務，如何定價？，歡迎閲讀。
編譯：适道 AI 組，編輯：獅刀，原文标題：《頂級 VC" 保姆級 " 教程：AI ToB 服務的定價策略》，頭圖來自：視覺中國
上周，适道分享了風投機構 a16z 報告—— AI To B 的 16 大趨勢，并得出結論：B 端既是初創企業的 " 生路 " 也是 " 勝路 "。大企業不太可能将私密數據分享給巨頭，而是傾向于找 " 中間商 "。因此，初創企業的 " 數據飛輪 " 有機會轉起來——在垂直領網域積累優質數據，逐漸構建技術壁壘。
雖然 To B 大方向已經挑明，但對于 " 缺錢、缺算力 " 的小型初創企業而言，萬裏長征的第一步才剛剛開始。
困擾的創始人包括但不限于 " 如何讓 AI 方案切準具體場景難題？"" 如果能切準，由此產生的高成本是我承擔，還是轉嫁給客户？"" 如果轉嫁給客户，他們到底願意花多少錢？哪些願意花更多錢 "" 我的 AI 功能到底能做到多優秀，可以賣高價 "........ 從而形成一個問題閉環。
以上問題的核心是成本。畢竟不具備可觀的規模經濟，利潤要額外扣除算力、Token 調用等費用。也不是每項 AI 服務都能 " 一發入魂 "，讓創始人立即看到真正的錢。
因此，基于自身融資情況、產品功能采取恰當的定價方案，不至于因裹足不前而奄奄一息，也不至于因燒錢太快而轟然倒塌，這既是一門藝術，更是一門科學。
最近 a16z 發布了 "Pricing and Packaging Your B2B or Prosumer Generative AI Feature"（如何為你的 AI to B/ to 產消者的產品定價），非常詳細地向創始人介紹了當前 GenAI 產品的定價策略。文章指出，我們正處于 GenAI 早期階段，在采納曲線和成本穩定之前，不會出現 " 一勞永逸 " 的定價方案。希望對大家有所幫助。
一、思考：早期使用、客户角色、產品願景
開始之前，創始人需要問自己兩個問題：
產品的 GenAI 功能可提供多少價值？為誰提供價值？
提供該功能的成本是多少？
以下三點可以幫你濾清雜亂的思維。
1. Beta 測試版和早期使用
哪些客户正在使用你的產品，使用頻率如何；為他們提供服務的成本；他們願意為 GenAI 功能花多少錢。
更進一步，問題可以細化為：
GenAI 功能會否增加產品的 TAM （潛在市場規模）嗎？（以前為 10 個客户提供服務，現在可以擴張到 100 個客户嗎？）
GenAI 功能會否提高產品 " 免費—付費—付費 Pro 版 " 的轉化率？
GenAI 功能會否抓住部分 " 重度用户 "？如果 "Yes"，對成本作何影響？
2. 客户角色
弄清楚誰願意付費？誰不願意？是所有客户都能從 GenAI 獲益，還是只有一部分客户？
對此，我們可以通過訪談、調查、銷售團隊數據尋找答案。
訪談：如果你的客户數量較少，訪談可以讓你了解誰有興趣購買產品，以及未來他們可能會對哪些產品感興趣。
調查：如果你的潛在客户較多，調查可以讓你了解哪些潛在新功能對他們來説最重要，并将這些信息與客户的公司行業、職能定位聯系起來。
銷售團隊數據：你的銷售團隊日復一日地與客户交談，他們通常更能捕捉到不同客户分别需要哪些功能。
此外，你還要格外區分真正的客户和 "AI 遊客 " ——他們注冊產品，付費 " 嘗鮮 "，但很難留存轉化。
3. 產品願景
作為創始人，你要思考在產品路線圖中，GenAI 功能将占據何種地位。
情況一：雖然一小撮客户 " 站隊 "GenAI，但你相信 GenAI 最終會重塑客户體驗，提供多元價值。
情況二：GenAI 能夠讓部分客户 " 錦上添花 "，但你仍在糾結 GenAI 如何讓客户受益。
綜上，如果你想明白了以上問題，并得出可行假設，就可以具體地考慮如何對產品 / 服務打包定價。
二、定位：核心功能、更新選項、附加組件
我們将 B2B GenAI 功能分為 3 類：核心功能、更新選項、附加組件。
1. 核心功能
如果你的所有客户都 " 站隊 "GenAI 并願意為其付費；同時，早期使用數據表明 GenAI 顯著提高了產品采用率和轉化率；而且，GenAI 對你的價值主張至關重要。
那麼，請将 GenAI 納入核心範疇！
在這種情況下，你可能不直接從 GenAI 功能中獲利，但它确實對 TAM、轉化率具有明顯的下遊效應。
尤其當我們處于用 GenAI" 搶地盤 " 階段，将 GenAI 視為核心功能可以讓你的產品 " 獨樹一幟 "。由于所有細分市場都需要 GenAI 功能，a16z 認為一些公司最終會提高其核心產品的總價格，來更好地覆蓋其產生的額外成本。
将 GenAI 作為核心功能的企業：
2. 更新選項
如果你的 GenAI 功能還不錯，但有點 " 雞肋 "，不妨将其打包為 " 更新選項 "，作為銷售杠杆，以提高 "Pro 版 " 的轉化率，或覆蓋 GenAI 的部抽成本。
例如，有的公司會在更新選項中提供更多的數據集；又例如 Mailchimp，雖然其大多數用户不需要核心產品中添加 GenAI 功能，但 AI 生成的郵件文案、分段和分析功能确實 " 很香 "，優化了用户體驗。
将 GenAI 作為更新選項的企業：
3. 附加組件
如果你的 GenAI 功能僅為一小撮 " 願意花大價錢 " 的客户提供巨大價值，并且你希望在他們身上看到利潤。那麼，請将 GenAI 功能打包為附加組件。
在這種情況下，GenAI 可以讓創新直接變現，在短期内獲得更可持續的利潤率（如果你相信 GenAI 将成為產品的核心差異化因素，則需要轉向不同的套餐）；GenAI 可以擴大 TAM，即對部分客户收取更多費用，同時維系現有價位的客户；GenAI 也可以提供一個機會，即針對理想用户群體進行 Beta 測試。
将 GenAI 作為附加組件的企業：
目前，a16z 看到一些公司将基礎性能的 GenAI 功能包含在核心產品或基礎版本中，并在更高版本產品中引入更強大的 GenAI 功能，或提供更多 GenAI 功能。
在上述情況中，價值細分的邏輯保持不變——如果 GenAI 能夠擴大 TAM，可将其作為核心功能；如果更強的 GenAI 僅支持 Pro 版用户，可以将該功能作為附加組件。
三、定價：訂閲制還是混合制？
之所以大多數 B2B GenAI 公司采用訂閲制，而非 " 計次收費 "，是因為客户不想預估自己到底能使用 " 多少 " 功能。
然而，訂閲制卻可以讓 AI 企業一路 " 狂虧 "，尤其是 " 按人頭 " 計費。例如 " 重度用户 " 和 " 輕度用户 " 交一樣的錢，但前者用 100 次，後者只用 1 次，對應的成本當然大不相同，這意味着你最重要的客户反而會侵蝕企業利潤。
因此，一些公司嘗試混合訂閲制，即根據使用額度進行階梯式定價，超額部分另外算錢，這樣不至于被 " 重度用户 " 拖垮。
目前，定價策略呈現以下兩種趨勢：
1. 基于結果定價
一些 B2B GenAI 公司開始考慮基于結果 " 抽取 " 費用，而不是基于軟體本身向客户收費。只不過，基于結果定價更難實現，因為創始人還在研究如何量化 GenAI 為客户提供的價值。
适道總結了一些公司的定價模式。例如，初創公司 Cresta 最初是訂閲制，現在已改為 " 計次收費 " ——按幫助聯絡中心員工的對話次數計算；客户服務公司 Intercom 發布了聊天機器人 Fin，每發出 1 個客户請求計價 99 美分；初創公司 Hume AI 則開始按照每分鍾、每個注釋和單詞量收費。
2. 準備随時靈活定價
随着 GenAI 推理成本趨于穩定，開源模型蓬勃發展，模型供應商也在不斷壓低價格。因此，各家公司都要随着 API 成本降低來調整模型定價。
對此，創始人至少應該制定一個短期能夠保利潤的價格。而在此定價之下，随着長期服務成本下降，未來利潤率會升高。
但總而言之，目前沒有一勞永逸的定價方案，成功的創始人需要結合過去，展望未來，構建一個清晰、靈活的定價框架，以傳達其產品價值。
結語
如果将 GenAI 比作一個蛋糕，蛋糕底層是基礎模型 ，中間是開發者工具和 infra，頂層則是應用。一年前，普遍的預測是：因為大模型不斷進步，應用層會湧現出大量創新公司。但實際情況卻相反，更多模型供應商出現且融到很多錢，而應用層似乎才剛剛起步。
近期，OpenAI 的首席運營官 Brad Lightcap 預測，2024 年是人工智能的 " 應用之年 "。據悉，ChatGPT 企業版需求正在急劇增長。目前已有超過 60 萬人注冊使用 ChatGPT 企業版，而今年 1 月份的注冊用户數量僅大約為 15 萬人。
初創企業善于發現機會和獲客，但運營和競争差異化是挑戰；現有企業善于整合功能，但新型爆發式需求難以捕獲。如何在 OpenAI、Anthropic 等新巨頭的 " 夾擊 " 中另辟蹊徑？或許，我們又要回到源頭：盡快地進入一個非常清晰的場景，解決具體問題，并在先發優勢中持續築高壁壘。
