Làm thế nào để thương mại hóa các ứng dụng AI? 40 sản phẩm AI hàng đầu cho bạn biết

Việc thương mại hóa các ứng dụng AI đang dần hình thành xu hướng mô hình đăng ký, trong đó các phiên bản miễn phí và chiến lược định giá dựa trên số lượng người dùng đang phổ biến, nhưng đồng thời cũng mở ra không gian rộng lớn cho các mô hình định giá sáng tạo.

Tuần trước, Crow đã chia sẻ hai phương pháp kiếm tiền chính thống cho các ứng dụng AI và phân tích ưu và nhược điểm của hai lựa chọn này.

Hôm nay, với sự trợ giúp của bài viết khác của Kyle Poyar và Palle Broe, tôi sẽ tiếp tục tập trung vào chủ đề thương mại hóa các ứng dụng AI và giới thiệu đến bạn những xu hướng mới nhất trong việc thương mại hóa các sản phẩm AI hàng đầu hiện nay.

Trong bài viết này, Kyle Poyar và Palle Broe đã nghiên cứu các mô hình định giá của 40 sản phẩm ứng dụng AI gốc, bao gồm thông tin công khai về các mô hình định giá, chỉ số giá trị, công khai, phiên bản miễn phí và tính minh bạch về giá, đồng thời tóm tắt xu hướng định giá của một số ứng dụng AI hàng đầu.

Tiêu chí để lựa chọn sản phẩm là tài chính và ảnh hưởng của ngành, chẳng hạn như danh sách AI 50 của Forbes và bản đồ thị trường AI tạo sinh của Sequoia. 40 công ty này bao gồm các công cụ tiếp thị (ví dụ: Jasper, Copy.ai), ứng dụng năng suất (ví dụ: Tome, Glean), các sản phẩm theo ngành dọc (ví dụ: Harvey, Co:Helm) và các sản phẩm khác (ví dụ: Synthesia, HeyGen).

Thông qua báo cáo này, chúng ta sẽ có thể hiểu rõ hơn về xu hướng giá của các sản phẩm AI. Sau đây là bản dịch gốc:

1. Xu hướng giá của 40 ứng dụng AI hàng đầu

Chúng tôi thấy có năm điểm sau đây đáng chú ý:

1. Đổi mới về giá hạn chế – 70% công ty áp dụng mô hình đăng ký và rất ít công ty cung cấp mô hình định giá dựa trên mức sử dụng hoặc trả tiền theo mức sử dụng.
2. Hầu hết các công ty tính phí dựa trên số lượng người dùng — phù hợp với khái niệm ứng dụng AI hoạt động như “người lái phụ” (hỗ trợ mọi người) thay vì “người lao động” kỹ thuật số.
3. Các phiên bản miễn phí rất được ưa chuộng khi mới áp dụng – một nửa cung cấp gói miễn phí và một phần năm cung cấp bản dùng thử miễn phí.
4. Có một mô hình “tốt-tốt hơn-tốt nhất” khi nói đến các gói/cấp độ.
5. Tính minh bạch về giá cả khác nhau – hai phần ba nhà cung cấp có giá công khai.

Bạn có thể tự mình khám phá dữ liệu giá đầy đủ:

2. Việc thiếu đổi mới về giá tạo cơ hội cho làn sóng ứng dụng AI thứ hai

Các công ty phần mềm trước đây thường ưa chuộng mô hình đăng ký và theo người dùng (mặc dù có dấu hiệu chuyển sang mô hình dựa trên mức sử dụng và mô hình kết hợp). Tình trạng này vẫn xảy ra với làn sóng ứng dụng AI đột phá đầu tiên.

Chúng ta đang thấy những dấu hiệu về cấu trúc giá rất sáng tạo đang nổi lên trong làn sóng thứ hai của các công ty AI. Các mô hình định giá này có thể đẩy nhanh tốc độ tiếp nhận của khách hàng trong khi vẫn thu được nhiều doanh thu hơn và thậm chí Microsoft cũng đang thử nghiệm phương pháp định giá trả tiền theo mức sử dụng sáng tạo cho AI Copilot for Security mới của mình.

Fin (Intercom), EvenUp, Chargeflow (một công ty trong danh mục đầu tư của OpenView) và 11x.ai (trước đây được đề cập trong Growth Unhinged) là những ví dụ về các công ty đã triển khai mô hình định giá dựa trên thành công (hoặc dựa trên kết quả), trong đó khách hàng chỉ trả tiền cho những kết quả thành công.

Giá của Chargeflow được tính dựa trên tỷ lệ hoàn tiền thành công vì lợi ích của người bán.

Phương thức thanh toán này hấp dẫn khách hàng vì nó tạo ra mối quan hệ hợp tác đôi bên cùng có lợi. Nhà cung cấp chỉ có thể thành công nếu khách hàng của họ thành công. Mô hình thanh toán này làm tăng mức độ sẵn lòng chi trả của khách hàng.

Điều này hoàn toàn trái ngược với nhiều nhà cung cấp SaaS hiện tại. Với những nhà cung cấp này, khách hàng thường mua nhiều tài nguyên hơn mức họ thực sự cần.

Nghĩa là khách hàng phải trả thêm tiền cho những gì họ nhận được. Vì vậy, chúng tôi kỳ vọng rằng khi các sản phẩm AI ngày càng phổ biến với mô hình trả tiền theo kết quả, áp lực lên các mô hình đăng ký truyền thống sẽ tăng lên.

Phát hiện 1: Đổi mới giá hạn chế

Trong số các ứng dụng AI mà chúng tôi nghiên cứu, phần lớn (71%) áp dụng mô hình định giá đăng ký SaaS truyền thống. Mười công ty (26%) sử dụng mô hình định giá kết hợp giữa phí đăng ký và phí sử dụng. PolyAI là công ty duy nhất (3%) áp dụng mô hình hoàn toàn dựa trên mức sử dụng.

Trong khi cơ sở hạ tầng hỗ trợ các ứng dụng này được định giá gần như hoàn toàn dựa trên mức sử dụng (LLM và cơ sở hạ tầng), mô hình định giá này không được phản ánh trong các ứng dụng AI.

Chúng tôi tin rằng có một số lý do:

1. Đơn giản hóa: Mục tiêu cốt lõi của hầu hết các ứng dụng AI là khiến người dùng sử dụng sản phẩm. Người dùng quen thuộc hơn với mô hình định giá đăng ký SaaS truyền thống.
2. Định giá dựa trên mức sử dụng rất khó thực hiện. Định giá dựa trên mức sử dụng không dễ thực hiện. Ví dụ, nó đòi hỏi một nền tảng dữ liệu vững chắc, điều mà nhiều công ty khởi nghiệp không có được trong giai đoạn đầu.
3. Thật khó để định lượng giá trị: một số ứng dụng AI có thể tạo ra nhiều giá trị hơn theo cách này so với mức giá chúng tính. Nhưng đối với nhiều công ty AI, vẫn khó để hiểu chính xác họ đang tạo ra bao nhiêu giá trị và cách tốt nhất để nắm bắt giá trị đó.
4. Không muốn hạn chế việc áp dụng: Đổi mới về giá có thể hạn chế việc áp dụng sản phẩm. Hiện nay, các công ty khởi nghiệp muốn tận dụng tối đa khả năng sử dụng sản phẩm của mình trong quá trình phát triển.
5. Không tập trung vào lợi nhuận: Mặc dù kỷ nguyên ZIR đã kết thúc, mục tiêu của nhiều công ty khởi nghiệp AI không phải là lợi nhuận mà là chứng minh rằng họ có thể kiếm tiền và phát triển cùng khách hàng.

Chúng tôi thấy một số công ty (đặc biệt là trong lĩnh vực tiếp thị, video và tạo giọng nói) áp dụng mô hình định giá dựa trên mức sử dụng, chẳng hạn như số lượng từ, số phút ký tự trong video. Copy.ai là một ví dụ tuyệt vời.

Ví dụ của Copy.ai áp dụng cả phí đăng ký hàng tháng và thành phần dựa trên mức sử dụng được áp dụng dưới dạng tín dụng

Phát hiện 2: Hầu hết các công ty tính phí dựa trên số lượng người dùng

Chỉ số giá trị chính của ứng dụng AI vẫn là lấy người dùng làm trung tâm. Đây là một chỉ số giá trị rất nổi tiếng trong lĩnh vực SaaS và là một trong những cách đơn giản nhất để mua và bán phần mềm, với mức độ dự đoán cao đối với người mua.

Có khoảng chục công ty sử dụng mô hình thanh toán dựa trên từng người dùng và cách sử dụng của họ hoặc mô hình chỉ dựa trên cách sử dụng bằng cách sử dụng các chỉ số giá trị sau: tín dụng, vai trò, phút video, phụ đề hoặc thời lượng phát sóng.

Vì AI cuối cùng sẽ thay thế sức lao động của con người nên mô hình định giá theo người dùng có thể phản tác dụng vì số lượng người dùng sẽ giảm dần theo thời gian. Điều này tạo ra những cơ hội đột phá cho làn sóng ứng dụng AI thứ hai.

Phát hiện 3: Phiên bản miễn phí được ưa chuộng trong giai đoạn đầu áp dụng

Khoảng 70% ứng dụng AI mà chúng tôi nghiên cứu đều có mô hình freemium. Ba mô hình freemium mà chúng ta thấy là:

1. Phiên bản miễn phí (47%): Phiên bản “miễn phí vĩnh viễn” thường có chức năng hạn chế nhưng cho phép người dùng dùng thử các tính năng/sản phẩm.
2. Phiên bản miễn phí có giới hạn sử dụng (3%): Phiên bản miễn phí, nhưng việc sử dụng sản phẩm bị giới hạn.
3. Bản dùng thử miễn phí có thời hạn (16%): Phiên bản miễn phí với chức năng cơ bản nhưng giới hạn trong 7 hoặc 14 ngày.

Các ứng dụng AI thường mang lại giá trị cho người dùng mới một cách nhanh chóng. Khi các công ty này tiếp tục cải tiến sản phẩm của mình, các sản phẩm freemium có thể giúp thúc đẩy việc áp dụng và sử dụng sớm.

Mô hình Freemium ít phổ biến hơn trong các ứng dụng tập trung vào doanh nghiệp. Những sản phẩm này thường yêu cầu phí triển khai và phí nền tảng để sử dụng. Theo như chúng tôi biết, mô hình freemium cho phiên bản doanh nghiệp có vẻ là bản dùng thử miễn phí, trong đó khách hàng có thể dùng thử sản phẩm trong một khoảng thời gian (thường là 3 tháng) rồi sau đó mới đưa ra quyết định mua.

Phát hiện 4: Có một mô hình “tốt-tốt hơn-tốt nhất” về các gói/cấp

Khi chúng tôi nói chuyện với các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu, chúng tôi thường khuyên nên bắt đầu với cấu trúc sản phẩm biến thể tốt-tốt hơn-tốt nhất.

Nó cho phép các công ty phân biệt sản phẩm của mình dựa trên khách hàng và tạo ra lộ trình bán thêm rõ ràng. Số lượng cấp độ khác nhau tùy theo công ty, từ hai đến năm cấp độ (bao gồm cả phiên bản freemium và phiên bản doanh nghiệp). Trong hầu hết các trường hợp, sự khác biệt giữa các cấp độ dựa trên tính năng và cách sử dụng sản phẩm.

Chiến lược tiếp thị thường được hình thành dần dần khi sản phẩm hoàn thiện và chức năng của chúng phát triển. Trong những ngày đầu, bạn thường không có nhiều thông tin để tiếp thị vì bạn không biết khách hàng của mình là ai hoặc cách phân khúc sản phẩm của mình.

Ví dụ, Browse AI cung cấp năm mức giá khác nhau và sự kết hợp giữa giá đăng ký và giá theo mức sử dụng.

Phát hiện 5: Các mức độ minh bạch về giá khác nhau

Hiện nay, khoảng hai phần ba số công ty công bố giá trên trang web của họ. Giá cả minh bạch có xu hướng trở thành chuẩn mực cho các ứng dụng nhắm tới người tiêu dùng cá nhân hoặc chuyên nghiệp, nhưng không phải cho các ứng dụng nhắm tới doanh nghiệp.

Hầu hết các ứng dụng AI doanh nghiệp không tiết lộ bất kỳ thông tin chi tiết nào về giá cả. Họ có thể làm như vậy vì một số lý do sau:

1. Đây là một không gian cạnh tranh: sự cạnh tranh đang trở nên khốc liệt và các công ty không muốn cung cấp bất cứ thứ gì cho các đối thủ cạnh tranh tiềm năng hoặc cho phép họ cạnh tranh dựa trên giá cả.
2. Tùy chỉnh: Họ tùy chỉnh giá theo hoàn cảnh cụ thể của từng khách hàng và xác định mức giá trần mà họ có thể tính.
3. Linh hoạt hơn: Nhiều danh mục trong số này vẫn còn ở giai đoạn đầu và giá cả vẫn chưa được xác định. Giá ẩn mang lại sự linh hoạt hơn cho những thay đổi trong tương lai về nhà cung cấp.

Với sự gia tăng của các nhà cung cấp dịch vụ so sánh giá như Vendr hoặc Tropic, rất có thể thông tin về giá này sẽ được công khai theo thời gian.

3. Lời cuối cùng

Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của việc áp dụng AI. Nhiều công ty vẫn đang tìm kiếm sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (ngay cả khi họ đã huy động được số tiền tài trợ đáng kể) và đang tìm cách chứng minh nhu cầu của thị trường. Việc đổi mới mô hình định giá là rất khó và dễ hiểu khi ban đầu không phải là trọng tâm chính.

Các quy tắc của trò chơi hiện nay có vẻ như là: (1) làm cho giá cả có thể dự đoán được và (2) không để giá cả trở thành rào cản cho việc sử dụng sản phẩm. Sau đây là khuôn khổ để xác định nơi bắt đầu.