将新技术迅速进行商业化变现的时候，企业要在快速赚钱和持续增长之间找到平衡点。然而，对于生成式人工智能（GenAI）来说，风险更大：虽然它有望为企业带来空前的价值，但为每个新增客户提供服务的成本也可能非常高。
特别是在成长阶段，创始人需要密切关注他们的单位经济和利润率。我们经常听到这些创始人提出疑问：我该如何量化由GenAI创造的价值？我应该自行承担GenAI功能的成本，还是将其转嫁给客户？我的客户真的愿意为GenAI支付费用吗？如果愿意，他们愿意支付多少？
我们正处于GenAI的初期阶段，直到采用曲线（adoption curves）和成本稳定之前，我们不会有任何经过验证的定价或产品和服务框架策略（Packaging frameworks）。尽管如此，我们已经概述了我们在定价和产品及服务框架方面的思考，这是市场上正在讨论如何将他们的新GenAI功能商业化的一部分——B2B SaaS和Prosumer（生产型消费者：例如，能源领域，从过去化石能源的集中生产，到未来建筑上的可再生能源分布式发电，过去的能源消费者将变成生产者。）公司——以及我们观察到其他公司如何处理同样问题，以便AI创业者更好地理解自身当前的策略定位。
在产品早期使用、客户画像和产品使命之间进行三角定位（Triangulate）
在制定定价和产品服务框架时，企业创始人首先要明确：
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你的功能为用户提供了多少价值，以及将服务哪些用户？
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提供这些功能的成本是多少？
然后，你需要将这些发现与你对GenAI在你整体产品组合中处于何种地位的预期进行对比和评估。
由于创始人仍在探索GenAI能为客户提供的价值以及其成本，因此这些工作有时更像是艺术而非科学。尽管如此，你的产品的早期使用情况和客户画像可以帮助你洞察这两个方面。
1、测试和早期使用阶段
在测试版和早期使用阶段，你需要了解哪些客户在使用你的产品，他们使用的频率是什么样，为他们提供服务的成本，以及他们愿意为生成式人工智能（GenAI）功能支付多少费用。重要的是深入了解以下问题：
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它是否增加了你的可服务市场总量（TAM）？（例如，你之前服务的是10个客户，现在能服务100个客户了吗？）
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你的GenAI功能是否提高了从免费应用转换到付费应用，或更高付费应用的转化率？
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你的产品是否有一批核心用户，他们是否占据了该功能使用的大部分？如果是这样，他们如何影响你的销售成本（COGS）？
2、客户画像
在确定客户画像时，你需要弄清楚哪些客户愿意付费，哪些不愿意。是所有客户都可以从GenAI功能中获益，还是只有部分客户？
了解客户画像和细分市场的好方法是通过访谈、调查和销售团队的数据。
访谈：如果你的客户数量不多，通过访谈他们可以更好地了解谁对购买你的产品感兴趣，以及他们未来可能感兴趣的产品。
调查：如果你有较多客户，可以对他们进行调查，了解哪些潜在的新功能对他们最重要，然后将这些信息与他们公司的行业或职能联系起来。
销售团队数据：你的销售团队每天都在与客户交谈，这意味着他们通常能很好地了解不同类型的客户为了成功使用你的产品需要哪些功能。
这里有一点需要注意：要警惕“AI游客（AI tourists）”——那些因为公司有全面尝试GenAI的指示（B2B）或因为他们自己想尝试新的GenAI功能（生产型消费者）而注册你产品的客户。
即使在他们愿意支付尝试你的产品的情况下，这些用户也可能难以保留。（话虽如此，我们看到越来越多的企业公司将GenAI支出从创新应用转移到标准软件应用，这表明GenAI正在成为许多企业的关键部分。）
3、产品使命
作为创始人，这正是你的愿景和使命发挥关键作用的时刻。尽管目前，可能只有少数客户对生成式人工智能（GenAI）充满热情，但你要坚信，GenAI将彻底重塑你的产品客户体验，并带来更加丰富的价值主张。
或许你还在探索GenAI如何为你的客户带来益处，目前它可能只是对某些用户群体的一个吸引人的额外功能。但这项工作一定是定性的、以愿景为导向的，需要你来决定GenAI在你的产品规划和价值主张中的核心地位。
一旦你对GenAI功能的价值和成本有了深刻的理解，并且形成了一个关于GenAI如何融入你目前的产品供应和未来发展规划的初步设想，你就可以着手考虑具体的产品和服务包装和定价策略了。
产品和服务包装策略：核心产品、升级产品还是增值产品？
在产品和服务包装方面，我们通常看到B2B和生产型消费者的生成式人工智能（GenAI）功能分为三类：作为核心产品、升级套餐的一部分，或作为增值产品。
在当前的GenAI时代，许多针对非GenAI生产型消费者和B2B SaaS的最佳实践仍然适用，因此，在商业实践中，企业依然可以借鉴以往非GenAI产品的成功经验来指导GenAI产品的市场推广和销售策略。
1、作为核心产品
在所有客户都对你的生成式人工智能（GenAI）功能表现出极大热情并愿意为其支付费用的情况下，如果早期使用数据还显示GenAI显著提升了用户采用率和转化率，且GenAI对你的企业价值主张至关重要，那么将GenAI纳入核心产品是一个明智的决策。
这样做的好处是，你可能不必直接从GenAI功能中获利，因为它已经通过扩大你的可服务市场总量（TAM）和提高转化率，为你带来了显著的连锁效应和间接收益。例如，你的产品原本可能只能服务于10个客户，但有了GenAI功能，你现在能够服务100个客户。
考虑到我们正处于GenAI技术采用的关键“抢占市场”阶段，将GenAI功能整合到核心产品中，不仅能增强产品的竞争力，还能使你的产品在现有企业和其他初创公司中脱颖而出。尽管如此，鉴于各个市场细分都需要这项功能，可以预见，一些公司可能会调整他们的核心产品套餐价格，以更准确地反映提供GenAI功能的成本。
2、作为升级产品
将生成式人工智能（GenAI）功能作为一个可选的升级服务是一个有效的策略，特别是当这项功能被视为一个有吸引力的增值服务时。它可能不会改变客户使用你的产品的基本方式，但能为他们提供额外的价值。例如，一些GenAI企业可能会在其升级选项中提供更广泛的数据集。
以Mailchimp为例，虽然大部分用户可能不需要将GenAI功能整合到核心产品中——他们的主要需求可能是建立和维护一个电子邮件列表——但GenAI生成的内容、市场细分和数据分析可能会为用户带来更好的产品体验。此外，我们也看到有些公司利用GenAI功能作为一种增加销售的策略，这不仅能提升用户升级到更高价位产品的可能性，还能帮助公司分摊GenAI提供成本。
3、作为增值产品
将生成式人工智能（GenAI）功能作为一个可选的增值产品是一种明智的销售策略，特别是当这项功能为那些愿意为之支付高价的客户群体提供了显著的价值，并且你希望在提供这项功能时能够直接控制利润率。作为一个增值产品，它可以：
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让你的创新实现直接的商业化，为你带来短期内更可持续的利润率。但如果你认为AI将成为你产品的核心差异化因素，那么你可能需要考虑过渡到不同的产品和服务策略模型。
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增加你的可服务市场总量（TAM）：你可以向那些愿意支付更多的客户收取更高的费用，同时保留你现有的价格点，以服务于更广泛的客户群体。
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提供一种方式让对产品感到兴奋并愿意提供反馈的受众进行功能的测试。
生成式人工智能（GenAI）作为“高级用户套餐”的增值产品时，由于有一小部分头部客户愿意买单，因此能让企业对产品定价更高。同时，一些公司在进行企业级交易时，会将这些附加的GenAI产品功能作为整体解决方案出售给客户。这样做主要是为了防止用户之间共享登录信息，尽管可能只有少数用户真正需要这些附加功能。
虽然这种做法在短期内有助于企业覆盖成本，但企业需要注意，长期来看，并非所有买家都愿意接受这种强制性的购买方式，尤其是当软件包中包含了他们不需要的附加功能时。这可能会影响客户对产品的满意度和市场的接受程度。因此，企业在制定定价和销售策略时，需要权衡短期收益和长期客户关系的维护。
此外，一些公司根据不同服务层次将生成式人工智能（GenAI）功能进行分级。在核心或较低付费层级，公司提供基础的AI功能，以满足大多数用户的基本需求。而在更高层次，公司则提供性能更优越的GenAI能力，这些可能包括高级算法、快速处理能力和更多定制选项，相应的价格也更高。
这种策略旨在迎合不同用户群体的需求，从基础用户到对高级功能有特定需求的高级用户，同时允许公司根据用户对GenAI功能的使用频率和需求来调整收费，实现市场细分和优化收入。这样既能够吸引广泛的用户，也为需要更多功能的用户提供了升级的可能。
定价：订阅还是混合模式？
由于大多数传统的B2B SaaS和专业消费者公司销售的是面向人类的软件产品，因此通过订阅而不是按使用量计费是合理的——没有客户想要估算他们将使用多少GenAI。但是，在GenAI时代，纯粹的订阅定价可能会导致客户实际使用产品的情况与公司实际获得的收入之间存在较大差异。
如果公司按席位销售GenAI功能，那么无论客户使用产品的频率如何，他们都需要支付相同的费用。这可能会导致一种矛盾的情况，即公司可能会希望客户不要频繁使用他们的产品，因为那些使用频率高的大户用户支付的费用与那些几乎不使用产品的客户相同，这样一来，最重要的客户反而可能会侵蚀公司的利润空间。
总的来说，在GenAI时代，公司需要重新考虑他们的定价策略，以确保收入模型能够与客户的使用行为保持一致，并且能够保护公司的利润率。
那么，如何更好地将你的利益与客户的利益对齐呢？鉴于我们正处于GenAI采用的初期阶段，这个问题仍然没有明确的答案。
尽管如此，当我们观察现有的市场情况时，我们注意到企业的核心产品和升级产品策略通常默认采用按席位计费的定价策略。GenAI功能要么被包含在基础产品中，要么作为现有订阅产品服务的一个额外选项。
然而，也有一些公司正在尝试采用混合订阅-按使用量计费的模型来定价增值功能，以更好地平衡成本并针对头部用户进行商业化。例如Box所采用的：允许用户在一定时间内使用一定量的服务，随着使用的增加，可用的信用额度会相应减少。或Adobe Creative Cloud所采用的：为用户提供了一个基本的服务套餐，并根据用户实际使用超出套餐范围的服务量来增加费用。这些混合方法试图结合订阅稳定性和按使用量计费的灵活性
在向现有订阅模型中引入基于使用量的计费元素时，公司需要考虑如何为客户提供价格可预测性，并妥善处理可能出现的过度消费问题。
代表性AI公司的定价和服务模式
我们调查了31家提供新的GenAI功能的公司，以了解他们是如何定价和整合打包他们的新GenAI功能的。以下是我们基于调查数据观察到的情况。
GenAI公司的定价和产品及服务策略将如何演变？
1、结果导向的定价和其他定价指标逐渐获得认可
随着生成式人工智能（GenAI）开始为客户带来显著的生产力提升，基于结果的定价模型正受到越来越多公司的关注。这种定价策略允许供应商根据软件带来的实际成果而非仅仅是软件本身来向客户收费。
当前，实施基于结果的定价仍然面临挑战，因为创始人们正在努力量化GenAI为客户带来的具体价值。然而，如果未来GenAI能够显著提升企业的生产力，那么仅仅基于用户数量来定价产品可能就不再经济合理。因此，我们预见基于结果的定价将对那些销售面向人类的软件产品的公司产生深远影响，尤其是那些提供工作流程或人力资源工具的公司。
这种定价模型的优势在于它能够更好地将供应商的利益与客户的利益对齐。然而，确保供应商和客户对于“结果”或“解决方案”的定义达成共识可能会有一定难度，这要求供应商对GenAI的解决能力有充分的信心。尽管存在这些挑战，我们已经看到像Intercom的Fin Chat产品这样的公司开始尝试这种模式，我们对这种定价模型的未来发展充满期待。
2、准备好随时调整你的定价
随着推理成本的稳定、开源项目的兴起以及不同模型提供商为吸引用户而降低价格。鉴于此，AI公司应该随时准备好根据模型提供商持续降低API成本的情况来调整他们的定价模型。
目前，明智的做法可能是短期内在某种程度上采用与你的业务收益能保持平衡的定价，同时也要预期到服务成本会随着时间的推移（事实上已经如此！）而下降，进而积极推动未来的利润扩张空间。话虽如此，如果你指望你的GenAI功能成为业务的核心部分，但长时间内没有看到结果，请毫不犹豫地重新审视你的定价和产品服务策略。简而言之，就是要灵活调整定价策略，以适应市场和产品的实际表现。
生成式人工智能有望为软件直接用户提供前所未有的价值，而处于成长阶段的创始人的目标是，如何在保持稳定的单位经济和良好利润率的同时，最大限度地实现这一价值。由于目前没有通用的解决方案，成功的创始人必须结合过去的经验和实时的学习，构建一个清晰、灵活的定价和产品及服务策略，以传达他们产品路线图的价值。这意味着创始人需要不断调整和优化他们的商业模式，以确保他们能够有效地利用生成式AI的潜力，并确保他们的产品能够满足市场需求并产生持续的价值。 
