引言
上周，適道分享了風投機構a16z報告——AI ToB的16大趨勢，並得出結論：B端既是初創企業的“生路”也是“勝路”。大企業不太可能將私密數據分享給巨頭，而是傾向於找“中間商”。因此，初創企業的“數據飛輪”有機會轉起來——在垂直領域積累優質數據，逐漸構建技術壁壘。
雖然ToB大方向已經挑明，但對於“缺錢、缺算力”的小型初創企業而言，萬裏長徵的第一步才剛剛开始。
困擾的創始人包括但不限於“如何讓AI方案切准具體場景難題？”“如果能切准，由此產生的高成本是我承擔，還是轉嫁給客戶？”“如果轉嫁給客戶，他們到底愿意花多少錢？哪些愿意花更多錢”“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，基於自身融資情況、產品功能採取恰當的定價方案，不至於因裹足不前而奄奄一息，也不至於因燒錢太快而轟然倒塌，這既是一門藝術，更是一門科學。
作爲AI ToB系列的第二篇報告，a16z發布了《Pricing and Packaging Your B2B or Prosumer Generative AI Feature》（如何爲你的AI toB/ 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，我們正處於GenAI早期階段，在採納曲线和成本穩定之前，不會出現“一勞永逸”的定價方案。適道在不改變原意的情況下，對文章進行了編譯，請安心食用。
01 思考：早期使用、客戶角色、產品愿景
开始之前，創始人需要問自己兩個問題：
1、產品的GenAI功能可提供多少價值？爲誰提供價值？
2、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。
Beta測試版和早期使用
哪些客戶正在使用你的產品，使用頻率如何；爲他們提供服務的成本；他們愿意爲GenAI功能花多少錢。
更進一步，問題可以細化爲：
1、GenAI功能會否增加產品的TAM (潛在市場規模)嗎？（以前爲10個客戶提供服務，現在可以擴張到100個客戶嗎？）
2、GenAI功能會否提高產品“免費—付費—付費Pro版”的轉化率？
3、GenAI功能會否抓住部分“重度用戶”？如果“Yes”，對成本作何影響？
客戶角色
弄清楚誰愿意付費？誰不愿意？是所有客戶都能從GenAI獲益，還是只有一部分客戶？
對此，我們可以通過訪談、調查、銷售團隊數據尋找答案。
訪談：如果你的客戶數量較少，訪談可以讓你了解誰有興趣購买產品，以及未來他們可能會對哪些產品感興趣。
調查：如果你的潛在客戶較多，調查可以讓你了解哪些潛在新功能對他們來說最重要，並將這些信息與客戶的公司行業、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戶交談，他們通常更能捕捉到不同客戶分別需要哪些功能。
此外，你還要格外區分真正的客戶和“AI 遊客”——他們注冊產品，付費“嘗鮮”，但很難留存轉化。
產品愿景
作爲創始人，你要思考在產品路线圖中，GenAI功能將佔據何種地位。
情況一：雖然一小撮客戶“站隊”GenAI，但你相信GenAI最終會重塑客戶體驗，提供多元價值。
情況二：GenAI能夠讓部分客戶“錦上添花”，但你仍在糾結GenAI如何讓客戶受益。
綜上，如果你想明白了以上問題，並得出可行假設，就可以具體地考慮如何對產品/服務打包定價。
02 定位：核心功能、升級選項、附加組件
我們將B2B GenAI功能分爲3類：核心功能、升級選項、附加組件。
核心功能
如果你的所有客戶都“站隊”GenAI並愿意爲其付費；同時，早期使用數據表明GenAI顯著提高了產品採用率和轉化率；而且，GenAI對你的價值主張至關重要。
那么，請將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，但它確實對TAM、轉化率具有明顯的下遊效應。尤其當我們處於用GenAI“搶地盤”階段，將GenAI視爲核心功能可以讓你的產品“獨樹一幟”。由於所有細分市場都需要GenAI功能，a16z認爲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。
將GenAI 作爲核心功能的企業
升級選項
如果你的GenAI功能還不錯，但有點“雞肋”，不妨將其打包爲“升級選項”，作爲銷售槓杆，以提高“Pro版”的轉化率，或覆蓋GenAI的部分成本。
例如，有的公司會在升級選項中提供更多的數據集；又例如Mailchimp，雖然其大多數用戶不需要核心產品中添加GenAI功能，但AI生成的郵件文案、分段和分析功能確實“很香”，優化了用戶體驗。
將GenAI 作爲升級選項的企業
附加組件
如果你的GenAI功能僅爲一小撮“愿意花大價錢”的客戶提供巨大價值，並且你希望在他們身上看到利潤。那么，請將GenAI功能打包爲附加組件。
在這種情況下，GenAI可以讓創新直接變現，在短期內獲得更可持續的利潤率（如果你相信GenAI將成爲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，即對部分客戶收取更多費用，同時維系現有價位的客戶；GenAI也可以提供一個機會，即針對理想用戶群體進行Beta測試。
將GenAI 作爲附加組件的企業
目前，a16z看到一些公司將基礎性能的GenAI功能包含在核心產品或基礎版本中，並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，可將其作爲核心功能；如果更強的GenAI僅支持Pro版用戶，可以將該功能作爲附加組件。
03 定價：訂閱制還是混合制？
之所以大多數B2B GenAI公司採用訂閱制，而非“計次收費”，是因爲客戶不想預估自己到底能使用“多少”功能。
然而，訂閱制卻可以讓AI企業一路“狂虧”，尤其是“按人頭”計費。例如“重度用戶”和“輕度用戶”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戶反而會侵蝕企業利潤。
因此，一些公司嘗試混合訂閱制，即根據使用額度進行階梯式定價，超額部分另外算錢，這樣不至於被“重度用戶”拖垮。
目前，定價策略呈現以下兩種趨勢：
基於結果定價
一些B2B GenAI公司开始考慮基於結果“抽取”費用，而不是基於軟件本身向客戶收費。只不過，基於結果定價更難實現，因爲創始人還在研究如何量化GenAI爲客戶提供的價值。
適道總結了一些公司的定價模式。例如，初創公司Cresta最初是訂閱制，現在已改爲“計次收費”——按幫助聯絡中心員工的對話次數計算；客戶服務公司Intercom發布了聊天機器人Fin，每發出1個客戶請求計價99美分；初創公司Hume AI則开始按照每分鐘、每個注釋和單詞量收費。
准備隨時靈活定價
隨着GenAI推理成本趨於穩定，开源模型蓬勃發展，模型供應商也在不斷壓低價格。因此，各家公司都要隨着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，隨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
如果將 GenAI 比作一個蛋糕，蛋糕底層是基礎模型 ，中間是开發者工具和 infra，頂層則是應用。一年前，普遍的預測是：因爲大模型不斷進步，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月份的注冊用戶數量僅大約爲15萬人。
初創企業善於發現機會和獲客，但運營和競爭差異化是挑战；現有企業善於整合功能，但新型爆發式需求難以捕獲。如何在OpenAI、Anthropic等新巨頭的“夾擊”中另闢蹊徑？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，並在先發優勢中持續築高壁壘。
原文標題 : 頂級VC“保姆級”教程：AI ToB服務的定價策略
標題：頂級VC“保姆級”教程：AI ToB服務的定價策略
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