Theo dõi mức sử dụng AI cấp người thuê cho các sản phẩm SaaS

Theo dõi việc sử dụng AI ở cấp độ người thuê là sự khác biệt giữa việc biết rằng AI đang trở nên đắt đỏ và biết khách hàng, không gian làm việc, tính năng, và quy trình nào đã tạo ra chi phí đó.

Điều này quan trọng đối với các nhóm SaaS thêm AI vào một sản phẩm hiện có. Một gói đăng ký cơ bản vẫn có thể bao gồm quyền truy cập sản phẩm thông thường, hỗ trợ, các tính năng quản trị, và giá trị tài khoản. Nhưng các hành động nặng về AI thường hoạt động khác biệt. Một người thuê có thể chạy vài bản tóm tắt mỗi tháng. Người khác có thể xử lý hàng ngàn tài liệu, kích hoạt các lần chạy tác nhân, hoặc tạo các báo cáo dài mỗi ngày.

Theo dõi việc sử dụng AI ở cấp độ người thuê cung cấp cho các nhóm sản phẩm và kỹ thuật dữ liệu họ cần trước khi định giá, giới hạn, hoặc định tuyến việc sử dụng. Nó cũng cung cấp cho các Nhà xây dựng một con đường rõ ràng hơn để kiếm tiền từ lưu lượng suy luận AI thông qua Trình tạo ShareAI: ứng dụng vẫn nằm ngoài ShareAI, các tuyến sử dụng AI được chọn thông qua ShareAI, Nhà xây dựng đặt một mức lợi nhuận, khách hàng trả tiền cho ShareAI cho việc sử dụng được định tuyến, và khoản thanh toán cho Nhà xây dựng theo sau việc sử dụng được tạo ra.

Tại sao Theo Dõi Việc Sử Dụng AI Ở Cấp Độ Người Thuê Lại Quan Trọng

Các nhóm SaaS đã quen với việc theo dõi tài khoản, ghế ngồi, kế hoạch, và hóa đơn. AI thêm một lớp khác: chi phí thường được tạo ra bởi các hành động, không chỉ bởi người dùng. Lựa chọn mô hình, kích thước gợi ý, độ dài đầu ra, truy xuất, công cụ, thử lại, và các tính năng đa phương thức đều có thể thay đổi chi phí của một hành động của khách hàng.

Các trang giá công khai từ OpenAI và Nhân học làm cho sự biến đổi đó trở nên rõ ràng. Các mô hình và khả năng khác nhau có thể có các quy tắc định giá khác nhau. Đối với một sản phẩm SaaS, điều đó có nghĩa là hành vi của khách hàng có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận ngay cả khi mọi khách hàng đều ở cùng một gói đăng ký.

Thị trường định giá rộng hơn cũng đang chuyển sang các mô hình nhận thức về việc sử dụng. Metronome’s Báo cáo "State of Usage-Based Pricing 2025" của Metronome và Bessemer’s Sách hướng dẫn định giá và kiếm tiền từ AI đều chỉ ra định giá phản ánh tiêu thụ, giá trị, và kết quả thay vì chỉ quyền truy cập.

Đối với các nhóm SaaS, bài học thực tế rất đơn giản: theo dõi việc sử dụng AI ở cùng cấp độ nơi giá trị sản phẩm và trách nhiệm thanh toán tồn tại. Trong một sản phẩm đa người thuê, điều đó thường có nghĩa là người thuê, không gian làm việc, tài khoản, hoặc dự án.

Những Gì Mỗi Sự Kiện Sử Dụng AI Nên Mang Theo

Bắt đầu với một mô hình sự kiện sử dụng trước khi tranh luận về giá. Mục tiêu không phải là phơi bày toán học token cho mọi khách hàng. Mục tiêu là bảo tồn đủ ngữ cảnh để nhóm của bạn có thể trả lời các câu hỏi thương mại và vận hành sau này.

Trường	Tại sao điều này quan trọng
tenant_id	Kết nối việc sử dụng AI với khách hàng hoặc tài khoản trả phí.
workspace_id hoặc project_id	Phân tách việc sử dụng bên trong các khách hàng lớn với nhiều nhóm hoặc môi trường.
user_id	Hỗ trợ theo dõi kiểm toán, xem xét lạm dụng, câu hỏi hỗ trợ, và báo cáo quản trị.
feature_key	Hiển thị liệu việc sử dụng đến từ tóm tắt, trò chuyện, báo cáo, tìm kiếm, đại lý, hoặc một tính năng sản phẩm khác.
billable_action	Chuyển đổi suy luận thô thành đơn vị mà khách hàng hiểu, chẳng hạn như báo cáo được tạo hoặc tài liệu được xem xét.
model hoặc route	Giúp giải thích chi phí, chất lượng, độ trễ, và lựa chọn chuyển đổi dự phòng.
sử dụng đầu vào và đầu ra	Bảo tồn cơ sở chi phí mà không buộc khách hàng phải nghĩ theo các thuật ngữ cụ thể của nhà cung cấp.
trạng thái	Phân tách công việc thành công khỏi các nỗ lực thất bại, thử lại, bị hủy, hoặc không tính phí.
khóa idempotency	Ngăn chặn việc đếm đôi không mong muốn khi yêu cầu được thử lại.
nhãn_hiển_thị_cho_khách_hàng	Cung cấp tên hoạt động dễ đọc cho con người trên các màn hình hỗ trợ, hóa đơn và sử dụng.

Cấu trúc này cho phép các nhóm sản phẩm giữ hai lớp riêng biệt. Nội bộ, bạn có thể theo dõi các cuộc gọi mô hình, sử dụng đầu vào, sử dụng đầu ra, độ trễ, trạng thái, thử lại và định tuyến. Bên ngoài, bạn có thể hiển thị các đơn vị sạch hơn như báo cáo AI, mô tả được tạo, tìm kiếm kiến thức, đánh giá tài liệu, câu trả lời hỗ trợ hoặc các lần chạy của đại lý.

Thiết kế Sử dụng Xung quanh Người thuê, Không phải Cuộc gọi API

Một cuộc gọi mô hình thô hiếm khi là đơn vị mà khách hàng SaaS muốn mua. Khách hàng thường quan tâm đến công việc sản phẩm. AI có phân loại một khách hàng tiềm năng không? Tóm tắt một cuộc họp? Đánh giá một hợp đồng? Soạn thảo một câu trả lời hỗ trợ? Tạo một báo cáo hàng quý?

Theo dõi sử dụng AI ở cấp độ người thuê nên kết nối các hành động sản phẩm đó với tài khoản khách hàng. Điều đó cung cấp cho bạn một con đường để trả lời các câu hỏi như:

• Những người thuê nào đang sử dụng AI nhiều nhất?
• Những tính năng nào tạo ra chi phí biến đổi cao nhất?
• Những không gian làm việc nào đang tiến gần đến giới hạn sử dụng được bao gồm?
• Những người thuê nào nên được đề nghị bổ sung hoặc một gói cao hơn?
• Những hành động AI nào nên được giữ lại vì chúng hỗ trợ kích hoạt?
• Những hành động cao cấp nào nên trở thành sử dụng định tuyến có trả phí?

Đây là nơi theo dõi ở cấp độ người thuê trở nên hơn cả phân tích. Nó trở thành cơ sở hạ tầng định giá.

Cách ShareAI Builder phù hợp với kiến trúc SaaS

ShareAI không xây dựng, lưu trữ hoặc quản lý sản phẩm SaaS của bạn. Đội ngũ của bạn vẫn sở hữu ứng dụng, trải nghiệm khách hàng, quyền truy cập, cơ sở dữ liệu, các cấp sản phẩm và logic tính năng.

ShareAI phù hợp như một thị trường AI và lớp API cho lưu lượng suy luận được chọn. Một SaaS Builder có thể định tuyến việc sử dụng từ ứng dụng hiện có thông qua ShareAI, cấu hình biên lợi nhuận hoặc phụ phí, để khách hàng thanh toán ShareAI cho việc sử dụng được định tuyến đó, và nhận các khoản thanh toán hàng tháng dựa trên thu nhập tạo ra.

Để có cái nhìn tổng quan thương mại rộng hơn, hãy đọc AI SaaS Monetization: Định giá theo mức sử dụng mà không cần xây dựng lại hệ thống thanh toán. Hướng dẫn này tập trung vào lớp theo dõi giúp mô hình đó dễ vận hành hơn.

Mô hình định giá thực tế theo cấp độ người thuê

Hầu hết các đội ngũ SaaS không nên thay thế toàn bộ đăng ký bằng định giá theo mức sử dụng ngay lập tức. Một mô hình an toàn hơn là kết hợp:

1. Giữ đăng ký để truy cập sản phẩm cốt lõi.
2. Bao gồm một lượng nhỏ sử dụng AI để kích hoạt và hướng dẫn ban đầu.
3. Theo dõi mọi hành động nặng về AI theo người thuê, không gian làm việc, tính năng và trạng thái.
4. Đánh dấu một số hành động là đã bao gồm, một số là tính phí theo mức sử dụng, và một số là không tính phí.
5. Định tuyến việc sử dụng cao cấp hoặc vượt mức thông qua ShareAI với biên lợi nhuận Builder được cấu hình.
6. Hiển thị cho khách hàng lịch sử sử dụng mà họ có thể hiểu trước khi yêu cầu họ trả thêm tiền.

Điều này làm cho cuộc trò chuyện với khách hàng dễ dàng hơn. Bạn không tính phí cho các token bí ẩn. Bạn đang tính phí cho công việc sản phẩm rõ ràng mà liên quan đến hoạt động của tài khoản.

Danh sách kiểm tra triển khai cho các đội ngũ SaaS

1. Xác định ranh giới của tenant

Quyết định trách nhiệm thanh toán nằm ở cấp tài khoản, tenant, workspace, tổ chức, dự án, hoặc trang web. Sử dụng cùng một ranh giới trên các nhật ký sử dụng, màn hình sử dụng hướng tới khách hàng, công cụ hỗ trợ, và các sự kiện được định tuyến bởi ShareAI.

2. Chọn đơn vị sử dụng hướng tới khách hàng

Chọn các đơn vị mà khách hàng đã hiểu. Một sản phẩm SaaS pháp lý có thể theo dõi tài liệu đã được xem xét. Một nền tảng hỗ trợ có thể theo dõi các vé được hỗ trợ bởi AI. Một công cụ báo cáo có thể theo dõi các báo cáo được tạo ra. Một CRM có thể theo dõi các khách hàng tiềm năng được làm giàu hoặc các bản nháp theo dõi được tạo ra.

3. Giữ dữ liệu chi phí thô ở phía sau

Bạn vẫn cần sử dụng thô để quản lý biên lợi nhuận, gỡ lỗi, định tuyến, và hỗ trợ. Giữ mô hình, định tuyến, sử dụng đầu vào, sử dụng đầu ra, độ trễ, và trạng thái trong nhật ký nội bộ của bạn. Sau đó chuyển đổi chúng thành các đơn vị khách hàng sạch hơn cho việc thanh toán và thông điệp sản phẩm.

4. Đánh dấu mọi sự kiện là bao gồm, có thể thanh toán, hoặc bị bỏ qua

Không để trạng thái thanh toán ngầm định. Sử dụng miễn phí khi onboarding, kiểm tra của admin, yêu cầu thất bại, QA nội bộ, thử lại, và hành động của khách hàng trả phí không nên nằm trong một nhóm duy nhất. Một trường billable_state đơn giản ngăn chặn hóa đơn và vé hỗ trợ gây nhầm lẫn sau này.

5. Thêm giới hạn trước khi bạn cần chúng

Giới hạn tenant bảo vệ cả khách hàng và đội ngũ SaaS. Các kiểm soát hữu ích bao gồm sử dụng hàng tháng được bao gồm, giới hạn cấp workspace, cảnh báo mềm, phê duyệt của admin, bổ sung trả phí, và giới hạn theo tính năng. Đây là các quy tắc sản phẩm bạn kiểm soát trong ứng dụng của mình.

6. Chỉ định tuyến lưu lượng AI phù hợp trước

Bắt đầu với một hành động cao cấp nơi sử dụng có giá trị và biến đổi. Ví dụ, định tuyến xem xét tài liệu, tạo báo cáo dài, soạn thảo câu trả lời hỗ trợ, hoặc chạy quy trình làm việc của agent trước khi cố gắng đo lường mọi tương tác AI nhỏ. tài liệu ShareAI và Tham khảo API Đây là điểm dừng tiếp theo phù hợp khi đội ngũ của bạn sẵn sàng kết nối định tuyến vào ứng dụng.

Những Sai Lầm Thường Gặp Cần Tránh

• Chỉ theo dõi người dùng: Nhật ký cấp người dùng rất hữu ích, nhưng thanh toán thường cần ngữ cảnh của tenant hoặc workspace.
• Các lần thử thanh toán không thành công: Các yêu cầu thất bại, thử lại, bị hủy hoặc hết thời gian cần được xử lý rõ ràng.
• Hiển thị toán học token cho khách hàng quá sớm: Token quan trọng nội bộ, nhưng giá cả hướng đến khách hàng thường nên liên kết với hành động sản phẩm.
• Ẩn toàn bộ việc sử dụng AI trong các gói cố định: Điều này có thể làm giảm lợi nhuận khi một khách hàng trở thành người dùng mạnh.
• Định tuyến mọi thứ cùng một lúc: Bắt đầu với một hành động có giá trị cao, học hỏi từ việc sử dụng, sau đó mở rộng.

Câu hỏi thường gặp về theo dõi sử dụng AI cấp khách hàng

Theo dõi sử dụng AI cấp khách hàng là gì?

Theo dõi sử dụng AI cấp khách hàng nghĩa là ghi lại hoạt động AI đối với tài khoản khách hàng, không gian làm việc, tổ chức, dự án hoặc trang web đã tạo ra nó. Nó giúp các nhóm SaaS hiểu khách hàng nào tạo ra chi phí AI biến đổi và hành động sản phẩm nào nên được bao gồm, giới hạn hoặc tính phí riêng.

Tại sao theo dõi sử dụng AI cấp khách hàng lại quan trọng đối với các nhóm SaaS?

Việc sử dụng AI có thể thay đổi mạnh giữa các khách hàng trên cùng một gói. Theo dõi cấp khách hàng cho phép các nhóm SaaS thấy hành vi người dùng mạnh, bảo vệ lợi nhuận, giải thích việc sử dụng cho khách hàng, và quyết định nơi các khoản phí vượt mức hoặc bổ sung AI trả phí hợp lý.

Theo dõi khách hàng khác gì so với theo dõi người dùng?

Theo dõi người dùng cho thấy ai đã kích hoạt một hành động. Theo dõi khách hàng cho thấy khách hàng hoặc tài khoản nào sở hữu việc sử dụng. Hầu hết các sản phẩm SaaS cần cả hai: ngữ cảnh người dùng để kiểm tra và hỗ trợ, ngữ cảnh khách hàng để thanh toán, giới hạn và phân tích doanh thu.

Sản phẩm SaaS có nên tính phí khách hàng dựa trên token không?

Thường thì không trực tiếp. Token hữu ích cho việc theo dõi chi phí nội bộ, nhưng khách hàng thường hiểu rõ hơn về các đơn vị sản phẩm, chẳng hạn như báo cáo được tạo, tài liệu được xem xét, vé được tóm tắt hoặc lượt chạy của tác nhân được hoàn thành. Sản phẩm SaaS có thể chuyển đổi những hành động đó thành việc sử dụng suy luận được định tuyến ở phía sau.

ShareAI Builder sử dụng dữ liệu sử dụng cấp tenant như thế nào?

ShareAI Builder là lớp kiếm tiền cho lưu lượng AI từ một ứng dụng được xây dựng bên ngoài ShareAI. Dữ liệu sử dụng cấp tenant giúp Builder quyết định những hành động AI nào nên được định tuyến qua ShareAI, cách gắn nhãn việc sử dụng, nơi gắn thêm biên lợi nhuận và cách giải thích việc sử dụng mà khách hàng phải trả tiền.

ShareAI có phải là trình xây dựng ứng dụng SaaS không?

Không. ShareAI không xây dựng, lưu trữ hoặc quản lý ứng dụng SaaS của bạn. Đội ngũ của bạn xây dựng và kiểm soát ứng dụng bên ngoài ShareAI. ShareAI cung cấp thị trường AI và lớp API cho việc sử dụng suy luận được định tuyến, thanh toán của khách hàng cho việc sử dụng đó, logic phụ phí và khoản thanh toán hàng tháng của Builder.

Một nhóm SaaS nên đo lường việc sử dụng nào trước tiên?

Bắt đầu với các hành động có giá trị cao và biến động lớn. Các ứng viên đầu tiên tốt bao gồm xử lý tài liệu dài, tạo báo cáo, soạn thảo câu trả lời hỗ trợ, tìm kiếm kiến thức, chạy quy trình làm việc AI, làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng và các cuộc gọi mô hình cao cấp.

Việc sử dụng bao gồm và vượt mức trả phí nên hoạt động như thế nào?

Việc sử dụng bao gồm nên giúp khách hàng thử và áp dụng tính năng. Vượt mức trả phí nên áp dụng khi một tenant tạo ra công việc AI nặng, có giá trị vượt quá mức đó. Đơn vị hướng tới khách hàng nên rõ ràng trước khi yêu cầu thanh toán.

Ngân sách của tenant có cần được thực thi bên trong ShareAI không?

Quy tắc ngân sách thường thuộc về sản phẩm SaaS vì sản phẩm sở hữu tenant, không gian làm việc, quyền và trải nghiệm khách hàng. ShareAI có thể xử lý việc sử dụng AI được định tuyến, thanh toán của khách hàng cho việc sử dụng đó, biên lợi nhuận của Builder được cấu hình và lớp thanh toán.

Theo dõi cấp tenant có hoạt động cho các tài khoản doanh nghiệp không?

Có. Các tài khoản doanh nghiệp thường cần tổng hợp theo không gian làm việc, phòng ban, khu vực, dự án hoặc môi trường. Theo dõi cấp tenant cung cấp cho quản trị viên một cách rõ ràng hơn để xem việc sử dụng AI đến từ đâu và đội nhóm nào cần giới hạn, phê duyệt hoặc sử dụng bổ sung.

Điều gì xảy ra nếu khách hàng mang theo khóa nhà cung cấp AI của riêng họ?

Mang theo khóa riêng của bạn có thể giảm hóa đơn trực tiếp từ nhà cung cấp cho đội SaaS, nhưng nó cũng có thể đẩy các câu hỏi về thiết lập, hóa đơn, hỗ trợ và độ tin cậy sang khách hàng. Việc sử dụng được định tuyến qua ShareAI giữ đường dẫn sử dụng AI bên trong một thị trường được quản lý và cho phép Builder gắn thêm biên lợi nhuận khi việc sử dụng được định tuyến do khách hàng trả là phù hợp.

Khi nào đội SaaS nên mở Builder?

Mở Builder khi một hành động AI có giá trị, biến đổi và dễ mô tả cho khách hàng. Điều đó mang lại cho đội của bạn một lộ trình tập trung: gắn thẻ sử dụng, định tuyến suy luận, đặt biên lợi nhuận và học hỏi từ hành vi thực tế của khách hàng trước khi mở rộng mô hình sang nhiều tính năng hơn.