Dikey Yazılım AI Gelir Sağlama: İş Akışına Göre Fiyat Kullanımı

Dikey yazılım yapay zeka gelir modeli, ürün normal koltuk tabanlı yazılım gibi davranmayı bıraktığında zorlaşır.

Bir müşteri ayda 40 talep işleyebilir. Bir diğeri binlerce yapay zeka destekli inceleme, rapor, destek bileti, özet, arama veya iş akışı eylemi gerçekleştirebilir. Bir iç platformda, bir departman asistanı neredeyse hiç kullanmazken, başka bir ekip onu tüm gün kullanabilir.

Bu model, dikey yazılım yapay zeka gelir modelinin ürün erişimi ile yapay zeka tüketimi arasında bir katmana ihtiyaç duymasının nedenidir. Uygulama hala ShareAI dışında satılabilir, barındırılabilir, sürdürülebilir ve kontrol edilebilir. ShareAI, seçilen yapay zeka özelliklerinin arkasında yönlendirme, kullanım, faturalandırma, ek ücret ve aylık ödeme katmanı olarak yer alabilir.

Bir Yapıcı için para akışı basittir: mevcut uygulamadan gelen yapay zeka çıkarım trafiğini ShareAI üzerinden yönlendirin, bir marj veya ek ücret belirleyin, müşterinin yönlendirilen kullanım için ShareAI'ye ödeme yapmasına izin verin ve üretilen kazançlara dayalı olarak aylık ödemeler alın.

Neden Dikey Yazılım Farklı Bir Yapay Zeka Fiyatlandırma Modeline İhtiyaç Duyar

Dikey ürünler genellikle belirli bir iş sürecine eşlenir: talepler, davalar, biletler, faturalar, denetimler, raporlar, kayıtlar, hastalar, işler, projeler veya iş emirleri. Yapay zeka kullanımı, koltuk sayısından çok bu iş birimlerini daha yakından takip eder.

Koltuk fiyatlandırması, temel ürün erişimi için hala mantıklı olabilir. Ancak yapay zeka özelliği çalıştırmak pahalı ve düzensiz kullanılıyorsa, her model çağrısını aynı planın içine gizlemek marj riski yaratabilir. Ayrıca ticari hikayeyi daha az adil hale getirir: hafif kullanıcılar ağır kullanıcıları sübvanse ederken, ağır kullanıcılar en ölçülebilir değeri elde ediyor olabilir.

Yapay zeka fiyatlandırması, piyasada bu yönde ilerliyor. Bessemer'in yapay zeka fiyatlandırma el kitabı yapay zeka gelir modelini yalnızca erişim yerine ölçülebilir değer, kullanım, iş akışı ve sonuçlar etrafında çerçevelendirir. OpenAI'nin API fiyatlandırması ayrıca temel maliyetin modele ve girişe, önbelleğe alınmış girişe ve çıktı jetonlarına göre neden değişebileceğini gösterir. Dikey yazılım ekiplerinin bu birimleri her müşteriye açıklaması gerekmez, ancak onlara saygı duyan bir fiyatlandırma modeline ihtiyaçları vardır.

Dikey Yazılım Yapay Zeka Gelir Modelinde Ne Ölçülmeli

En iyi kullanım birimi genellikle ürün içinde doğal hissettiren müşteri odaklı etkinliktir. Alıcının zaten anladığı bir birimle başlayın, ardından bunu içsel olarak teslim etmek için gereken yapay zeka çıkarım kullanımına bağlayın.

Ürün alanı	Müşteri odaklı birim	Arkasındaki yapay zeka kullanımı
Hukuk, uyumluluk veya sigorta yazılımı	Vakalar, talepler, incelemeler veya belgeler	Çıkarım, özetleme, karşılaştırma, taslak hazırlama, sınıflandırma
Destek ve hizmet platformları	Biletler, çözümler, önceliklendirme olayları veya bilgi cevapları	Konuşma analizi, önerilen yanıtlar, yükseltme özetleri, arama
Operasyonlar ve arka ofis araçları	Faturalar, kayıtlar, formlar, onaylar veya iş akışları	Belge ayrıştırma, doğrulama, zenginleştirme, sonraki adım önerileri
Analitik ve raporlama ürünleri	Raporlar, panolar, analiz işleri veya üretilen içgörüler	Veri yorumlama, anlatı oluşturma, anomali açıklamaları
Dahili AI portalları	Departman kullanımı, çalışma alanı istemleri, politika cevapları veya asistan çalıştırmaları	Model çağrıları, alma, yönlendirme, özetler, üretilen çıktı

Jetonlar sahne arkasında hala önemlidir çünkü maliyeti etkiler. Ancak çoğu dikey yazılım alıcısı tamamlanan iş açısından düşünür. Bir talep ekibi incelemeleri anlar. Bir destek lideri çözülen biletleri anlar. Bir operasyon ekibi işlenen faturaları anlar. Müşteri odaklı fiyatlandırmada, güvenilir olması daha kolay olduğunda bu birimleri kullanın.

ShareAI Builder Nasıl Uyum Sağlar

ShareAI, dikey uygulamanın oluşturulduğu yer değildir. Ürün, portal, eklenti, dahili sistem veya ajans tarafından oluşturulan iş akışı ShareAI dışında kalır.

ShareAI Builder, seçilen AI çıkarım trafiği için gelir elde etme katmanıdır. Builder uygulamayı ve kullanıcıları getirir. ShareAI yönlendirilmiş kullanımı, bu kullanım için müşteri ödemesini, ek ücret mantığını, pazar yönlendirmesini ve aylık Builder ödemesini yönetir.

1. Mevcut uygulama, seçilen AI çıkarım isteklerini ShareAI üzerinden gönderir.
2. Builder, yönlendirilen trafik için bir marj veya ek ücret yapılandırır.
3. Müşteri, ShareAI üzerinden yönlendirilen yapay zeka kullanımı için doğrudan ShareAI'ye ödeme yapar.
4. ShareAI, çıkarımı pazar yeri üzerinden yönlendirir.
5. Oluşturucu, elde edilen kazançlara göre aylık ödemeler alır.

Bu, mevcut ticari modelin yanında yer alabilir. Bir dikey SaaS aboneliği, yıllık lisans, uygulama ücreti veya ajans avansı hala temel ürünü kapsayabilir. ShareAI yönlendirmeli kullanım, müşteri, departman, çalışma alanı veya iş akışına göre değişen AI ağırlıklı etkinlikleri kapsar.

AI Kullanımı için Pratik Bir Fiyatlandırma Yapısı

İyi bir dikey yazılım AI gelir modeli genellikle dört katmana sahiptir.

• Temel erişim: uygulama lisansı, abonelik veya hizmet anlaşmasının zaten içerdiği şey.
• Dahil edilen yapay zeka kotası: müşterilerin AI özelliğini denemesine ve hemen bir sürtüşme olmadan güvenmesine yardımcı olan aylık kullanım.
• Ücretli yönlendirilmiş kullanım: bir müşterinin dahil edilen kullanım hakkını aştığında veya bir premium iş akışına ait olduğunda ödediği ekstra AI etkinliği.
• Kontroller: müşteri, departman, çalışma alanı veya iş akışına göre sınırlar, uyarılar, bütçeler, izinler ve kullanım geçmişi.

Kesin rakamlar gerçek kullanım verilerinden gelmelidir. Yüksek değerli bir iş akışıyla başlayın, ne kadar AI trafiği oluşturduğunu gözlemleyin, ardından maliyeti değere bağlayan müşteri odaklı bir birim seçin. Amaç, her etkileşimi ölçülü hissettirmek değildir. Amaç, bir güç kullanıcısının tüm müşteri hesabının marjını silip süpürebileceği sınırsız AI vaatlerinden kaçınmaktır.

Kullanıma dayalı fiyatlandırma araştırması burada faydalı bir bağlamdır çünkü AI ağırlıklı ürünler genellikle hibrit bir yaklaşım gerektirir: temel ürün için öngörülebilir erişim, değişken tüketim için kullanıma duyarlı fiyatlandırma.

İç Platformlar Departmanları ve Çalışma Alanlarını İzlemelidir

İç platformların farklı bir alıcısı vardır, ancak kullanım sorunu benzerdir. Bir politika asistanı, iç bilgi aracı, satış etkinleştirme portalı, talep inceleme kuyruğu veya belge iş akışı departmanlar arasında düzensiz şekilde kullanılabilir.

Sonuçta bir şirket ödeme yapıyor olsa bile, kullanım departman, çalışma alanı, ekip, özellik ve iş akışı ile etiketlenmelidir. Bu, bütçeleri belirlemeyi, benimsemeyi açıklamayı, bir departmanın diğerinin kullanımını üstlenmesini önlemeyi ve hangi AI özelliklerinin daha fazla yatırım hak ettiğine karar vermeyi kolaylaştırır.

Müşterilere iç platformlar satan yazılım ekipleri için bu etiketler müşteri iletişimini de daha net hale getirir. Belirsiz bir AI aşım satırı göndermek yerine, ekip kullanımın 3.200 bilet özeti, 900 belge incelemesi veya 140 oluşturulmuş rapordan geldiğini gösterebilir.

Ajanslar Müşteri Platformları İçin Aynı Modeli Kullanabilir

Dikey portallar veya iç AI araçları oluşturan ajanslar genellikle gelirlerinin çoğunu keşif, oluşturma ve dağıtım sırasında kazanır. Ancak AI iş akışı, lansmandan çok sonra değer yaratmaya devam edebilir.

ShareAI Builder ile ajans, müşteri uygulamasını ShareAI dışında oluşturabilir, seçilen AI kullanımını ShareAI üzerinden yönlendirebilir, bir marj yapılandırabilir ve müşteri bu yönlendirilmiş AI trafiğini kullanmaya devam ettiğinde aylık gelir elde edebilir. Gelir garanti edilmez; gerçek kullanıma bağlıdır. İşte mesele bu. Ajans, sistemin üretmeye devam ettiği değerle uyumlu kalır.

Uygulama Kontrol Listesi

• Yönlendirilen her AI isteğini müşteri, çalışma alanı, departman, özellik ve iş akışı tanımlayıcıları ile etiketleyin.
• Ürün deneyiminde dahil edilen kullanımı ücretli kullanımdan ayırın.
• Vakalar, belgeler, biletler, raporlar, yanıtlar veya iş akışları gibi müşteri odaklı birimler seçin.
• Yoğun benimsemeyi teşvik etmeden önce kullanım sınırları, uyarılar ve bütçe kontrolleri belirleyin.
• Kullan ShareAI model pazarından üretim trafiğini yönlendirmeden önce model seçeneklerini karşılaştırmak için.
• İnceleyin ShareAI belgeleri uygulama planlamasından önce.
• Müşteri odaklı metni netleştirin: uygulama hâlâ sizin, seçilen AI kullanımı ise ShareAI üzerinden yönlendirilir ve ödenir.

Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar

• ShareAI'yi bir uygulama oluşturucu olarak adlandırmak: ShareAI dikey ürünü oluşturmaz, barındırmaz veya yönetmez. Yönlendirilen AI kullanımı, faturalandırma, marj ve ödeme işlemlerini yönetir.
• Varsayılan olarak sınırsız AI satışı: Kullanım müşteriye, belge boyutuna, iş akışı karmaşıklığına veya model seçimine göre değiştiğinde sınırsız dil riskli olabilir.
• Her alıcıya token matematiğini göstermek: Teknik ekipler tokenlarla ilgilenebilir. İş alıcıları genellikle vakalar, belgeler, biletler, raporlar ve sonuçlarla ilgilenir.
• Kontrolleri atlamak: Bütçeler, uyarılar, sınırlar ve kullanım görünürlüğü, ücretli AI kullanımını daha güvenilir hale getirir.
• Oluşturucu ödemelerini Sağlayıcı ödülleriyle karıştırmak: Oluşturucular uygulama trafiği marjından kazanır. Sağlayıcılar uygun hesaplama kapasitesi sağlayarak kazanır. Bunlar farklı rollerdir.

Bir Yüksek Değerli İş Akışıyla Başlayın

Dikey yazılım AI gelir modeli, ilk iş akışı belirgin olduğunda en iyi şekilde çalışır. Kullanımın değerli, görünür ve düzensiz olduğu bir özelliği seçin: belge incelemesi, destek önceliklendirme, talep özetleri, rapor oluşturma, fatura çıkarma, politika arama veya çalışma alanı asistanları.

Daha sonra bu iş akışını yönlendirilmiş AI kullanımıyla bağlayın. Yapıcı Konsolu. Çekirdek ürün modelini bozmadan koruyun, AI ağırlıklı etkinliği ayrı fiyatlandırın ve kullanımın ürün içindeki gerçek çalışmayı takip etmesine izin verin.

SSS

Dikey yazılım AI gelir modeli nedir?

Dikey yazılım AI gelir modeli, belirli bir endüstri, iş akışı veya iç süreç için tasarlanmış bir ürün içinde AI kullanımını fiyatlandırmak anlamına gelir. Her AI maliyetini sabit bir koltuk ücretine gizlemek yerine, ekip belgeler işlenmiş, biletler özetlenmiş, raporlar oluşturulmuş veya iş akışları tamamlanmış gibi gerçek etkinliklere dayalı ücretlendirme yapabilir.

ShareAI, dikey yazılım ekiplerinin AI kullanımını gelir modeli haline getirmesine nasıl yardımcı olur?

ShareAI, Yapıcı'nın mevcut bir uygulamadan AI çıkarım trafiğini ShareAI üzerinden yönlendirmesine, bir marj veya ek ücret yapılandırmasına, müşterinin yönlendirilmiş kullanım için ShareAI'ye ödeme yapmasına ve oluşturulan kazançlara dayalı aylık ödemeler almasına olanak tanır. Dikey uygulama ShareAI dışında oluşturulmuş ve kontrol edilmiştir.

ShareAI bir dikey yazılım yapıcı mı yoksa iç araç yapıcı mı?

Hayır. ShareAI uygulamayı oluşturmaz, barındırmaz veya yönetmez. Yapıcı uygulama, portal, iş akışı veya platformun sahibidir. ShareAI, seçilen çıkarım trafiği için AI pazarı, yönlendirme, kullanım, faturalandırma, ek ücret ve ödeme katmanını sağlar.

Bir dikey yazılım ekibi önce neyi ölçmelidir?

Müşterilerin zaten anladığı iş birimiyle başlayın. Güçlü adaylar arasında vakalar, talepler, belgeler, biletler, raporlar, iş akışları, çalışma alanı istemleri, oluşturulan yanıtlar ve premium model çağrıları bulunur. Token verilerini dahili olarak kullanın, ancak müşteri değerine uygun birimlere göre fiyatlandırın.

Dikey yazılım AI gelir modeli SaaS AI gelir modelinden nasıl farklıdır?

Mekanikler benzer olabilir, ancak dikey yazılım genellikle daha net alan birimlerine sahiptir. Genel bir SaaS ürünü kullanıcılar veya krediler üzerinden fiyatlandırılabilir. Dikey bir platform genellikle AI kullanımını talepler, denetimler, biletler, faturalar, raporlar, vakalar veya departman iş akışları üzerinden fiyatlandırabilir.

İç araçlar bu modeli kullanabilir mi?

Evet, özellikle kullanım departman, çalışma alanı veya iş akışına göre farklılık gösterdiğinde. İç ekipler kullanımı etiketleyebilir, bütçeler belirleyebilir ve hangi ekiplerin AI etkinliği oluşturduğunu açıklayabilir. İç platform dış müşterilere sunuluyorsa, ShareAI yönlendirmeli kullanım müşteri ödemeli AI tüketimini de destekleyebilir.

Müşteriler token fiyatlandırmasını görmeli mi?

Genellikle hayır. Tokenlar maliyet kontrolü ve dahili analiz için faydalıdır, ancak çoğu dikey yazılım alıcısı iş birimlerini daha iyi anlar. Bir müşteri, bir belge incelemesinin, bilet özetinin veya oluşturulan bir raporun değerini bir token sayısından daha kolay değerlendirebilir.

Bütçeler ve sınırlar AI kullanım fiyatlandırmasına nasıl uyum sağlar?

Bütçeler ve sınırlar, ücretli yapay zeka kullanımını daha güvenilir hale getirir. Ekipler, aşım başlamadan önce aylık ödenekler, çalışma alanı sınırları, departman uyarıları veya özellik düzeyinde izinler belirleyebilir. Bu, müşterilerin sürpriz kullanımlardan endişe duymadan yapay zekayı benimsemelerine yardımcı olur.

Ajanslar, dikey yazılım yapay zeka kullanımından lansman sonrası kazanç sağlayabilir mi?

Evet, ajans müşteri yapay zeka iş akışına sahip olduğunda veya bunu kontrol ettiğinde ve kullanımı ShareAI üzerinden bir Builder olarak yönlendirdiğinde. Ajans, bir marj yapılandırabilir ve müşteri yönlendirilen yapay zeka trafiğini kullanmaya devam ettiğinde aylık ödemeler alabilir. Kazançlar, gerçek kullanıma bağlıdır, garanti değildir.

ShareAI, dikey yazılım için gizlilik veya uyumluluk garantileri sunuyor mu?

Bunu varsaymayın. ShareAI, seçilmiş çıkarım trafiği için yapay zeka yönlendirme ve faturalandırma katmanı olarak tanımlanabilir. Herhangi bir gizlilik, uyumluluk, barındırma veya veri saklama iddiaları, genel Builder konumlandırmasından değil, doğrulanmış ürün ve yasal belgelerden gelmelidir.

Kullanıma dayalı yapay zeka fiyatlandırması ne zaman uygun değildir?

Yapay zeka kullanımı düşük, öngörülebilir, sunması ucuz veya temel ürün vaadinin merkezinde olduğunda uygun olmayabilir. Bu durumlarda, dahil edilen kullanım veya basit bir plan ödeneği daha kolay olabilir. Kullanıma dayalı fiyatlandırma, tüketim değerli ve düzensiz olduğunda daha faydalı hale gelir.

Bir Builder için bir sonraki adım nedir?

Yapay zeka ağırlıklı bir iş akışı seçin, müşteri odaklı kullanım birimini tanımlayın ve ShareAI üzerinden yönlendirilmesi gereken istekleri etiketleyin. Ardından Yapıcı Konsolu uygulama trafiğini ve marjı yapılandırmak için açın.