Resim kaynağı: Sınırsız Yapay Zeka tarafından oluşturulmuştur
Herkes üretken yapay zeka ürünlerine yönelik fiyatlandırma stratejisine ilişkin keşif döneminde gibi görünüyor.Daha önce açıkladığımız PLG ürün büyüme stratejisi, Freemium gibi çeşitli fiyatlandırma stratejileri önerirken, Miaoya Kamera çevrimiçi olduğu ilk gün ücret alıyor. Üretken yapay zeka ürünleri nasıl fiyatlandırılmalıdır? **Bir zamanlar YC'de fiyatlandırma gurusu olarak görev yapan Ian Clark, günümüzde üretken ürünlerin yaygın fiyatlandırma sorunlarına dikkat çekerek, üretken ürünler için bir fiyatlandırma yöntemi verdi.Görüşleri özet ve doğrudur. **
Ian Clark, yazılım ve internet şirketlerinin ürünlerinden para kazanmasına yardımcı olma konusunda on yılı aşkın deneyime sahiptir. Müşterileri arasında Y Combinator, LinkedIn, Eventbrite ve Cloudflare gibi şirketler yer alıyor. Aynı zamanda kârlılık stratejileri üzerine bir kitabın da yazarıdır.
Öyle görünüyor ki her gün yeni bir üretken yapay zeka girişimi arayıp aynı soruyu soruyor: Fiyatlarını nasıl belirlemeliler?
Yeni kurulan şirketlere fiyatlandırma konusunda yardımcı olmak bu yazar için yeni bir şey değil; Ian, yazılım ve İnternet şirketlerinin ürünlerinden para kazanmasına yardımcı olmak için yaptığı çalışmalarda yıllarını bu konu üzerinde düşünerek geçirdi. Ancak son zamanlarda üretken yapay zeka girişimlerinden gelen sorular arttı. **Geratif yapay zeka, yazılım fiyatlandırmasında önceki startup şirketlerinin karşılaşmak zorunda olmadığı bir sorunu ortaya çıkarıyor: marjinal maliyet. **
Marjinal maliyetler (büyük dil modellerini çalıştırmanın maliyeti gibi), yeni kurulan şirketlerdeki normal ürün lansman sürecini bozar: "önce kullanıcı edinin, karlılığı sonra düşünün". Günümüzün ücretsiz modeli zaten tehlikeli bir kullanıcı edinme modelidir. Abonelikler yüksek kayıplara neden olabilir. Ancak yapay zeka girişimleri en iyi uygulamaları takip ederse ürünlerini fiyatlandırmak o kadar da korkutucu olmayabilir.
01. Pahalı fiyatlı yazılım
Gelelim maliyet konusuna. Fiyat belirlenirken ne kadar maliyet dikkate alınmalıdır? Cevap temelde kesinlikle hayır.
Bir limonata standı işlettiğinizi ve bir bardak limonatayı fiyatlandırdığınızı hayal edin. Artık sadece limonata girişimcisi değilsiniz, aynı zamanda zihin okuyucusunuz. Benim süper gücüm, müşterilerinizin limonata için ne kadar ödemeye hazır olduklarını tam olarak bilmenizdir. Limonata almak için sırada bekleyen 10 kişi var: İlk müşterinin ödemeye razı olduğu en yüksek fiyat 9$, ikinci müşterinin ödemek istediği en yüksek fiyat 8$ ve bu böyle devam eder, ta ki son müşteri benim limonatam için 0$ ödemeye razı olana kadar. Piyasayı çok iyi anlıyorum. Peki limonatanız için en iyi fiyat nedir?
Farklı müşterilerden farklı tutarlarda ücret alınamayacağını varsayarsak optimum fiyat 5 ABD dolarıdır. Hesabı kendiniz yapabilirsiniz, ancak eğer 5 dolara beş müşteri satın alırsa, ben 25 dolar kazanacağım.
Size limonatanın fincan başına 1 dolar olduğunu söylesem, bu cevabınız değişir mi? Olmamalı. En iyi fiyat hala 5 dolar. Ya limonatanın bardağı 4,50 dolarsa? Bunun kötü bir iş olduğunu düşünebilirsiniz ama en iyi fiyat hâlâ 5 dolardır. Maliyetin belirlemem gereken fiyatla hiçbir ilgisi yok.
Dikkatli okuyucular, geliri mi yoksa kârı mı optimize etmeye çalıştığımız arasında gerçek bir fark olduğuna işaret edebilir. Bu itirazı ciddiye alalım. "Gelir için optimum fiyatımız" ve "kar için optimum fiyatımız" ancak maliyetiniz fincan başına 2 ABD dolarına ulaştığında birbirinden ayrılmaya başlar. Başka bir deyişle, maliyetler ancak brüt kar marjınız %60 veya daha düşük olduğunda etkisini göstermeye başlar.
(Üretimsel yapay zeka ürününüzün brüt kar marjı %60 veya daha düşük mü? Umarım değildir.)
02. Neden ödeme isteği rakibin fiyatından daha önemlidir
Yapay zeka girişimlerinin yaptığı yaygın bir hata, her zaman diğer şirketlerin ne yaptığını görmek için geriye bakmaktır. Ürününüzün sunduğu benzersiz değere odaklanmak yerine, tüm zamanınızı rakiplerin fiyatlarını arayarak ve fiyat sayfalarını karıştırarak geçirirsiniz. Rekabetçi istihbarat, fiyatlandırma sorularınızı yanıtlamak için neredeyse her zaman yetersizdir.
Limonata örneğine dönelim. Aynı örneği kullanırsak - 0 ila 9 ABD Doları arasında ödeme yapmaya istekli 10 müşteri. Size bu sokakta duran diğer limonatanın bardak başına 3 ile 7 dolar arasında ücret aldığını söylesem, nasıl fiyatlandırırsınız?
En uygun fiyat hala 5$'dır (unutmayın, yazar zihin okuyucudur ve her müşterinin ödeme istekliliğini zaten bilir). Müşterimin ödeme istekliliğini bilmiyorsam ne olur? Rakip fiyatlar hala yardımcı olmuyor. Limonata fiyatını piyasanın ortasında mı belirlemeliyim? Piyasa aralığının üstünde mi yoksa altında mı olmalıyım? Hiçbir şey bilmiyorum.
Şikayetlerinizi duydum. "Ya yeni bir rakip gelip tüm müşterilerimi elimden almaya başlarsa?" Elbette bu olabilir, ancak yine de müşterilerinizi dinlemeniz gerekir. Onlarla iletişim kuruyorsanız, pazara yeni rakipler girdiğinde veya fiyatlarını düşürdüklerinde müşterilerinizin ödeme isteklerinin düştüğünü görmelisiniz. Daha küçük bir rakip fiyatlarını düşürdü diye fiyatlarınızı düşürmeyin.
03. Doğru fiyatlandırma
Ödeme istekliliğini anlamak, doğru fiyatlandırma stratejisini geliştirmenin ilk adımıdır. Yeni kurulan şirketler, ödeme istekliliğini değerlendirmek için ayda en az 10 müşteri görüşmesi yapmalıdır. Hangi müşterilerin ürününüzden değer elde ettiğini anladıktan sonra, her müşteriyi kendi adil payını ödemeye teşvik eden bir para kazanma stratejisi tasarlayabilirsiniz.
İyi bir fiyat göstergesi seçerek başlamayı seviyorum. Fiyat metrikleri aslında ücretlendirdiğiniz şeylerdir: kullanıcılar, API çağrıları, depolanan baytlar, bilgi işlem. Doğru ölçüm, ödeme isteğiyle yüksek oranda ilişkilidir. Fiyat metriklerinin maliyetle ilgili olması gerekmez; bu, fiyatınızı belirlerken temel olarak önemsizdir. Bu, birçok yapay zeka şirketinin şu anda yaptığı bir hatadır.
Daha sonra, fiyat yapısı, yani fiyat göstergelerinizin zaman ve hacimle nasıl ilişkili olduğunu düşünmek istersiniz. **Her ay peşin ödeme mi yapacaksınız? Kullanıcı sayısını mı satın alıyorsunuz? İlk 1000 API çağrısı dahil mi? Adet indirimleri nasıl değerlendirilir? Fiyat eğrinizi farklı miktarlar için müşterilerinizin ödeme istekliliğine uyacak şekilde ayarlamak isteyeceksiniz. Aşırı karmaşık bir yapıya sahip olmamaya çalışın; sonuçta daha karmaşık yapıların satılması ve uygulanması daha zordur. **
Son adım, genellikle fiyat düzeyi olarak adlandırılan fiyatı belirlemektir. Ancak bunu yapmadan önce yeterince müşteri görüşmesi yaptığınızdan emin olun. Peki ya anketler veya satış testleri? Ağır A/B testlerini veya büyük ölçekli pazar araştırmalarını şimdilik unutun. Yukarıda açıklanan yöntemlerden bazılarını kullanarak "yeterince iyi" bir cevaba ulaşılabilir. Göstergeleri ve yapıyı doğru bir şekilde belirlemek, yıllık olarak ayarlanabilen fiyat seviyelerini düzeltmekten daha önemlidir.
04. Fiyatlandırmaya nasıl başlanır
Müşterilerin ödeme istekliliğini ölçmekten sanki bir şerit metreyle ölçebileceğiniz bir şeymiş gibi söz edip duruyorum. Gerçekte birçok "fiyatlandırma yönteminden" birini kullanmanız gerekir. Benim favorilerimden biri, 1976 yılında Hollandalı ekonomist Peter van Westerndorp tarafından tüketici fiyat tercihlerinin belirlenmesine yardımcı olmak için ortaya atılan bir teknik olan "Van Westendorp"tur. Müşterilerinize ürününüz için makul veya ucuz fiyatın yanı sıra pahalı ve fahiş fiyatın ne olduğunu sorun. Her müşteriden üç veya dört veri noktası alarak (bazı yöntemler ayrıca "çok ucuz" sorusunu da sorar), müşteri tabanınızın tamamı için talep eğrisini tahmin edebilirsiniz.
Ödeme istekliliğini belirlemek için başka birçok gelişmiş yöntem vardır, ancak çoğu yeni girişim Van Westendorp yöntemine güvenebilir. Fiyatlandırma kararlarına tek kişinin liderlik etmesi faydalıdır çünkü startuplarda hızlı yineleme çok önemlidir.
Yapay zeka ürünlerine, marjinal maliyete bakılmaksızın diğer ürünlerle aynı iyi fiyatlandırma uygulamaları uygulanmalıdır. Maliyete veya rekabete değil, ödeme istekliliğine odaklanın. Müşterilerle görüşerek fiyat hedeflerinizi, yapınızı ve seviyelerinizi belirleyin ve ödeme istekliliğini belirlemek için Van Westendorp gibi basit fiyat araştırmalarını kullanmayı düşünün.
Son olarak, "sonra kâr" stratejisinden vazgeçin. Fiyatlandırmayı olması gerektiği yere koyun.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Üretken yapay zeka ürünleri nasıl fiyatlandırılır?
Orijinal kaynak: SenseAI
Herkes üretken yapay zeka ürünlerine yönelik fiyatlandırma stratejisine ilişkin keşif döneminde gibi görünüyor.Daha önce açıkladığımız PLG ürün büyüme stratejisi, Freemium gibi çeşitli fiyatlandırma stratejileri önerirken, Miaoya Kamera çevrimiçi olduğu ilk gün ücret alıyor. Üretken yapay zeka ürünleri nasıl fiyatlandırılmalıdır? **Bir zamanlar YC'de fiyatlandırma gurusu olarak görev yapan Ian Clark, günümüzde üretken ürünlerin yaygın fiyatlandırma sorunlarına dikkat çekerek, üretken ürünler için bir fiyatlandırma yöntemi verdi.Görüşleri özet ve doğrudur. **
Ian Clark, yazılım ve internet şirketlerinin ürünlerinden para kazanmasına yardımcı olma konusunda on yılı aşkın deneyime sahiptir. Müşterileri arasında Y Combinator, LinkedIn, Eventbrite ve Cloudflare gibi şirketler yer alıyor. Aynı zamanda kârlılık stratejileri üzerine bir kitabın da yazarıdır.
Öyle görünüyor ki her gün yeni bir üretken yapay zeka girişimi arayıp aynı soruyu soruyor: Fiyatlarını nasıl belirlemeliler?
Yeni kurulan şirketlere fiyatlandırma konusunda yardımcı olmak bu yazar için yeni bir şey değil; Ian, yazılım ve İnternet şirketlerinin ürünlerinden para kazanmasına yardımcı olmak için yaptığı çalışmalarda yıllarını bu konu üzerinde düşünerek geçirdi. Ancak son zamanlarda üretken yapay zeka girişimlerinden gelen sorular arttı. **Geratif yapay zeka, yazılım fiyatlandırmasında önceki startup şirketlerinin karşılaşmak zorunda olmadığı bir sorunu ortaya çıkarıyor: marjinal maliyet. **
Marjinal maliyetler (büyük dil modellerini çalıştırmanın maliyeti gibi), yeni kurulan şirketlerdeki normal ürün lansman sürecini bozar: "önce kullanıcı edinin, karlılığı sonra düşünün". Günümüzün ücretsiz modeli zaten tehlikeli bir kullanıcı edinme modelidir. Abonelikler yüksek kayıplara neden olabilir. Ancak yapay zeka girişimleri en iyi uygulamaları takip ederse ürünlerini fiyatlandırmak o kadar da korkutucu olmayabilir.
01. Pahalı fiyatlı yazılım
Gelelim maliyet konusuna. Fiyat belirlenirken ne kadar maliyet dikkate alınmalıdır? Cevap temelde kesinlikle hayır.
Bir limonata standı işlettiğinizi ve bir bardak limonatayı fiyatlandırdığınızı hayal edin. Artık sadece limonata girişimcisi değilsiniz, aynı zamanda zihin okuyucusunuz. Benim süper gücüm, müşterilerinizin limonata için ne kadar ödemeye hazır olduklarını tam olarak bilmenizdir. Limonata almak için sırada bekleyen 10 kişi var: İlk müşterinin ödemeye razı olduğu en yüksek fiyat 9$, ikinci müşterinin ödemek istediği en yüksek fiyat 8$ ve bu böyle devam eder, ta ki son müşteri benim limonatam için 0$ ödemeye razı olana kadar. Piyasayı çok iyi anlıyorum. Peki limonatanız için en iyi fiyat nedir?
Farklı müşterilerden farklı tutarlarda ücret alınamayacağını varsayarsak optimum fiyat 5 ABD dolarıdır. Hesabı kendiniz yapabilirsiniz, ancak eğer 5 dolara beş müşteri satın alırsa, ben 25 dolar kazanacağım.
Size limonatanın fincan başına 1 dolar olduğunu söylesem, bu cevabınız değişir mi? Olmamalı. En iyi fiyat hala 5 dolar. Ya limonatanın bardağı 4,50 dolarsa? Bunun kötü bir iş olduğunu düşünebilirsiniz ama en iyi fiyat hâlâ 5 dolardır. Maliyetin belirlemem gereken fiyatla hiçbir ilgisi yok.
Dikkatli okuyucular, geliri mi yoksa kârı mı optimize etmeye çalıştığımız arasında gerçek bir fark olduğuna işaret edebilir. Bu itirazı ciddiye alalım. "Gelir için optimum fiyatımız" ve "kar için optimum fiyatımız" ancak maliyetiniz fincan başına 2 ABD dolarına ulaştığında birbirinden ayrılmaya başlar. Başka bir deyişle, maliyetler ancak brüt kar marjınız %60 veya daha düşük olduğunda etkisini göstermeye başlar.
(Üretimsel yapay zeka ürününüzün brüt kar marjı %60 veya daha düşük mü? Umarım değildir.)
02. Neden ödeme isteği rakibin fiyatından daha önemlidir
Yapay zeka girişimlerinin yaptığı yaygın bir hata, her zaman diğer şirketlerin ne yaptığını görmek için geriye bakmaktır. Ürününüzün sunduğu benzersiz değere odaklanmak yerine, tüm zamanınızı rakiplerin fiyatlarını arayarak ve fiyat sayfalarını karıştırarak geçirirsiniz. Rekabetçi istihbarat, fiyatlandırma sorularınızı yanıtlamak için neredeyse her zaman yetersizdir.
Limonata örneğine dönelim. Aynı örneği kullanırsak - 0 ila 9 ABD Doları arasında ödeme yapmaya istekli 10 müşteri. Size bu sokakta duran diğer limonatanın bardak başına 3 ile 7 dolar arasında ücret aldığını söylesem, nasıl fiyatlandırırsınız?
En uygun fiyat hala 5$'dır (unutmayın, yazar zihin okuyucudur ve her müşterinin ödeme istekliliğini zaten bilir). Müşterimin ödeme istekliliğini bilmiyorsam ne olur? Rakip fiyatlar hala yardımcı olmuyor. Limonata fiyatını piyasanın ortasında mı belirlemeliyim? Piyasa aralığının üstünde mi yoksa altında mı olmalıyım? Hiçbir şey bilmiyorum.
Şikayetlerinizi duydum. "Ya yeni bir rakip gelip tüm müşterilerimi elimden almaya başlarsa?" Elbette bu olabilir, ancak yine de müşterilerinizi dinlemeniz gerekir. Onlarla iletişim kuruyorsanız, pazara yeni rakipler girdiğinde veya fiyatlarını düşürdüklerinde müşterilerinizin ödeme isteklerinin düştüğünü görmelisiniz. Daha küçük bir rakip fiyatlarını düşürdü diye fiyatlarınızı düşürmeyin.
03. Doğru fiyatlandırma
Ödeme istekliliğini anlamak, doğru fiyatlandırma stratejisini geliştirmenin ilk adımıdır. Yeni kurulan şirketler, ödeme istekliliğini değerlendirmek için ayda en az 10 müşteri görüşmesi yapmalıdır. Hangi müşterilerin ürününüzden değer elde ettiğini anladıktan sonra, her müşteriyi kendi adil payını ödemeye teşvik eden bir para kazanma stratejisi tasarlayabilirsiniz.
İyi bir fiyat göstergesi seçerek başlamayı seviyorum. Fiyat metrikleri aslında ücretlendirdiğiniz şeylerdir: kullanıcılar, API çağrıları, depolanan baytlar, bilgi işlem. Doğru ölçüm, ödeme isteğiyle yüksek oranda ilişkilidir. Fiyat metriklerinin maliyetle ilgili olması gerekmez; bu, fiyatınızı belirlerken temel olarak önemsizdir. Bu, birçok yapay zeka şirketinin şu anda yaptığı bir hatadır.
Daha sonra, fiyat yapısı, yani fiyat göstergelerinizin zaman ve hacimle nasıl ilişkili olduğunu düşünmek istersiniz. **Her ay peşin ödeme mi yapacaksınız? Kullanıcı sayısını mı satın alıyorsunuz? İlk 1000 API çağrısı dahil mi? Adet indirimleri nasıl değerlendirilir? Fiyat eğrinizi farklı miktarlar için müşterilerinizin ödeme istekliliğine uyacak şekilde ayarlamak isteyeceksiniz. Aşırı karmaşık bir yapıya sahip olmamaya çalışın; sonuçta daha karmaşık yapıların satılması ve uygulanması daha zordur. **
Son adım, genellikle fiyat düzeyi olarak adlandırılan fiyatı belirlemektir. Ancak bunu yapmadan önce yeterince müşteri görüşmesi yaptığınızdan emin olun. Peki ya anketler veya satış testleri? Ağır A/B testlerini veya büyük ölçekli pazar araştırmalarını şimdilik unutun. Yukarıda açıklanan yöntemlerden bazılarını kullanarak "yeterince iyi" bir cevaba ulaşılabilir. Göstergeleri ve yapıyı doğru bir şekilde belirlemek, yıllık olarak ayarlanabilen fiyat seviyelerini düzeltmekten daha önemlidir.
04. Fiyatlandırmaya nasıl başlanır
Müşterilerin ödeme istekliliğini ölçmekten sanki bir şerit metreyle ölçebileceğiniz bir şeymiş gibi söz edip duruyorum. Gerçekte birçok "fiyatlandırma yönteminden" birini kullanmanız gerekir. Benim favorilerimden biri, 1976 yılında Hollandalı ekonomist Peter van Westerndorp tarafından tüketici fiyat tercihlerinin belirlenmesine yardımcı olmak için ortaya atılan bir teknik olan "Van Westendorp"tur. Müşterilerinize ürününüz için makul veya ucuz fiyatın yanı sıra pahalı ve fahiş fiyatın ne olduğunu sorun. Her müşteriden üç veya dört veri noktası alarak (bazı yöntemler ayrıca "çok ucuz" sorusunu da sorar), müşteri tabanınızın tamamı için talep eğrisini tahmin edebilirsiniz.
Ödeme istekliliğini belirlemek için başka birçok gelişmiş yöntem vardır, ancak çoğu yeni girişim Van Westendorp yöntemine güvenebilir. Fiyatlandırma kararlarına tek kişinin liderlik etmesi faydalıdır çünkü startuplarda hızlı yineleme çok önemlidir.
Yapay zeka ürünlerine, marjinal maliyete bakılmaksızın diğer ürünlerle aynı iyi fiyatlandırma uygulamaları uygulanmalıdır. Maliyete veya rekabete değil, ödeme istekliliğine odaklanın. Müşterilerle görüşerek fiyat hedeflerinizi, yapınızı ve seviyelerinizi belirleyin ve ödeme istekliliğini belirlemek için Van Westendorp gibi basit fiyat araştırmalarını kullanmayı düşünün.
Son olarak, "sonra kâr" stratejisinden vazgeçin. Fiyatlandırmayı olması gerektiği yere koyun.