Phần mềm dọc AI kiếm tiền: Định giá sử dụng theo quy trình làm việc

Việc kiếm tiền từ AI phần mềm dọc trở nên khó khăn khi sản phẩm không còn hoạt động như phần mềm dựa trên số lượng ghế thông thường.

Một khách hàng có thể xử lý 40 yêu cầu bồi thường mỗi tháng. Một khách hàng khác có thể thực hiện hàng nghìn lượt đánh giá, báo cáo, phiếu hỗ trợ, tóm tắt, tìm kiếm hoặc hành động quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Trong một nền tảng nội bộ, một bộ phận có thể hầu như không sử dụng trợ lý trong khi một nhóm khác sử dụng nó cả ngày.

Mô hình đó là lý do tại sao việc kiếm tiền từ AI phần mềm dọc cần một lớp giữa quyền truy cập sản phẩm và tiêu thụ AI. Ứng dụng vẫn có thể được bán, lưu trữ, bảo trì và kiểm soát bên ngoài ShareAI. ShareAI có thể nằm phía sau các tính năng AI được chọn làm lớp định tuyến, sử dụng, thanh toán, phụ phí và chi trả hàng tháng.

Đối với một Nhà xây dựng, dòng tiền rất đơn giản: định tuyến lưu lượng suy luận AI từ ứng dụng hiện có qua ShareAI, đặt một biên lợi nhuận hoặc phụ phí, để khách hàng thanh toán cho ShareAI dựa trên mức sử dụng được định tuyến, và nhận các khoản chi trả hàng tháng dựa trên thu nhập tạo ra.

Tại sao phần mềm dọc cần một mô hình định giá AI khác biệt

Các sản phẩm dọc thường ánh xạ đến một quy trình kinh doanh cụ thể: yêu cầu bồi thường, trường hợp, phiếu hỗ trợ, hóa đơn, kiểm tra, báo cáo, hồ sơ, bệnh nhân, công việc, dự án hoặc lệnh công việc. Việc sử dụng AI theo sát các đơn vị công việc đó hơn là theo số lượng ghế.

Định giá theo ghế vẫn có thể hợp lý cho quyền truy cập sản phẩm cốt lõi. Nhưng nếu tính năng AI đắt đỏ để vận hành và được sử dụng không đồng đều, việc ẩn mọi cuộc gọi mô hình trong cùng một kế hoạch có thể tạo ra rủi ro biên lợi nhuận. Nó cũng làm cho câu chuyện thương mại trở nên kém công bằng: người dùng nhẹ trợ cấp cho người dùng nặng, trong khi người dùng nặng có thể nhận được giá trị đo lường được nhiều nhất.

Định giá AI đang di chuyển theo hướng này trên toàn thị trường. Sổ tay định giá AI của Bessemer định hình việc kiếm tiền từ AI dựa trên giá trị đo lường được, mức sử dụng, quy trình làm việc và kết quả thay vì chỉ dựa trên quyền truy cập. Định giá API của OpenAI cũng cho thấy tại sao chi phí cơ bản có thể thay đổi theo mô hình và theo đầu vào, đầu vào được lưu trữ, và các token đầu ra. Các nhóm phần mềm dọc không cần phải tiết lộ những đơn vị đó cho mọi khách hàng, nhưng họ cần một mô hình định giá tôn trọng chúng.

Những gì cần đo lường trong việc kiếm tiền từ AI phần mềm dọc

Đơn vị sử dụng tốt nhất thường là hoạt động hướng tới khách hàng mà cảm thấy tự nhiên trong sản phẩm. Bắt đầu với một đơn vị mà người mua đã hiểu, sau đó kết nối nó nội bộ với mức sử dụng suy luận AI cần thiết để cung cấp nó.

Khu vực sản phẩm	Đơn vị hướng tới khách hàng	Sử dụng AI phía sau nó
Phần mềm pháp lý, tuân thủ, hoặc bảo hiểm	Các vụ việc, yêu cầu bồi thường, đánh giá, hoặc tài liệu	Trích xuất, tóm tắt, so sánh, soạn thảo, phân loại
Nền tảng hỗ trợ và dịch vụ	Vé, giải pháp, sự kiện phân loại, hoặc câu trả lời kiến thức	Phân tích cuộc trò chuyện, gợi ý trả lời, tóm tắt leo thang, tìm kiếm
Công cụ vận hành và văn phòng hậu cần	Hóa đơn, hồ sơ, biểu mẫu, phê duyệt, hoặc quy trình làm việc	Phân tích tài liệu, xác thực, làm giàu, gợi ý bước tiếp theo
Sản phẩm phân tích và báo cáo	Báo cáo, bảng điều khiển, công việc phân tích, hoặc thông tin chi tiết được tạo ra	Diễn giải dữ liệu, tạo câu chuyện, giải thích bất thường
Cổng thông tin AI nội bộ	Sử dụng phòng ban, gợi ý không gian làm việc, câu trả lời chính sách, hoặc chạy trợ lý	Gọi mô hình, truy xuất, định tuyến, tóm tắt, đầu ra được tạo ra

Token vẫn quan trọng ở phía sau vì chúng ảnh hưởng đến chi phí. Nhưng hầu hết người mua phần mềm theo ngành dọc nghĩ theo khía cạnh công việc đã hoàn thành. Một nhóm xử lý yêu cầu bồi thường hiểu về việc xem xét. Một lãnh đạo hỗ trợ hiểu về các vé đã được giải quyết. Một nhóm vận hành hiểu về hóa đơn đã được xử lý. Sử dụng các đơn vị đó trong định giá hướng tới khách hàng bất cứ khi nào chúng dễ tin cậy hơn.

Cách ShareAI Builder phù hợp

ShareAI không phải là nơi ứng dụng theo ngành dọc được xây dựng. Sản phẩm, cổng thông tin, plugin, hệ thống nội bộ hoặc quy trình làm việc do cơ quan xây dựng vẫn nằm ngoài ShareAI.

ShareAI Builder là lớp kiếm tiền cho lưu lượng suy luận AI được chọn. Builder mang đến ứng dụng và người dùng. ShareAI xử lý việc sử dụng được định tuyến, thanh toán của khách hàng cho việc sử dụng đó, logic phụ phí, định tuyến thị trường và thanh toán hàng tháng cho Builder.

1. Ứng dụng hiện có gửi các yêu cầu suy luận AI được chọn thông qua ShareAI.
2. Nhà xây dựng cấu hình một biên độ hoặc phụ phí cho lưu lượng được định tuyến đó.
3. Khách hàng trả tiền trực tiếp cho ShareAI cho việc sử dụng AI được định tuyến qua ShareAI.
4. ShareAI định tuyến suy luận thông qua thị trường.
5. Nhà xây dựng nhận được khoản thanh toán hàng tháng dựa trên thu nhập được tạo ra.

Điều này có thể nằm bên cạnh mô hình thương mại hiện có. Một đăng ký SaaS theo ngành dọc, giấy phép hàng năm, phí triển khai hoặc phí duy trì của cơ quan vẫn có thể bao gồm sản phẩm cốt lõi. Việc sử dụng được định tuyến qua ShareAI bao gồm các hoạt động nặng về AI thay đổi theo khách hàng, bộ phận, không gian làm việc hoặc quy trình làm việc.

Một Cấu Trúc Định Giá Thực Tế cho Việc Sử Dụng AI

Một mô hình kiếm tiền AI phần mềm theo ngành dọc tốt thường có bốn lớp.

• Truy cập cốt lõi: những gì giấy phép ứng dụng, đăng ký hoặc thỏa thuận dịch vụ đã bao gồm.
• Hạn mức AI được bao gồm: việc sử dụng hàng tháng giúp khách hàng thử và dựa vào tính năng AI mà không gặp trở ngại ngay lập tức.
• Sử dụng được định tuyến có trả phí: hoạt động AI bổ sung mà khách hàng trả tiền khi việc sử dụng vượt quá mức cho phép đã bao gồm hoặc thuộc về một quy trình làm việc cao cấp.
• Kiểm soát: giới hạn, cảnh báo, ngân sách, quyền và lịch sử sử dụng theo khách hàng, bộ phận, không gian làm việc hoặc quy trình làm việc.

Các con số chính xác nên đến từ dữ liệu sử dụng thực tế. Bắt đầu với một quy trình làm việc có giá trị cao, quan sát lượng lưu lượng AI mà nó tạo ra, sau đó chọn một đơn vị hướng tới khách hàng kết nối chi phí với giá trị. Mục tiêu không phải là làm cho mọi tương tác cảm thấy bị đo lường. Mục tiêu là tránh những lời hứa AI không giới hạn nơi một người dùng mạnh có thể xóa sạch lợi nhuận từ toàn bộ tài khoản khách hàng.

Nghiên cứu định giá dựa trên mức sử dụng rất hữu ích trong bối cảnh này vì các sản phẩm nặng về AI thường cần một cách tiếp cận lai: truy cập dự đoán cho sản phẩm cốt lõi, với định giá dựa trên mức sử dụng cho tiêu thụ biến đổi.

Các nền tảng nội bộ nên theo dõi các phòng ban và không gian làm việc

Các nền tảng nội bộ có người mua khác nhau, nhưng vấn đề sử dụng lại tương tự. Một trợ lý chính sách, công cụ kiến thức nội bộ, cổng thông tin hỗ trợ bán hàng, hàng đợi xem xét yêu cầu, hoặc quy trình làm việc tài liệu có thể được sử dụng không đồng đều giữa các phòng ban.

Ngay cả khi một công ty cuối cùng trả tiền, mức sử dụng nên được gắn thẻ theo phòng ban, không gian làm việc, nhóm, tính năng và quy trình làm việc. Điều đó giúp dễ dàng thiết lập ngân sách, giải thích việc áp dụng, ngăn một phòng ban hấp thụ mức sử dụng của phòng ban khác, và quyết định tính năng AI nào xứng đáng được đầu tư thêm.

Đối với các nhóm phần mềm bán nền tảng nội bộ cho khách hàng, những nhãn đó cũng làm cho việc giao tiếp với khách hàng trở nên rõ ràng hơn. Thay vì gửi một dòng vượt mức AI mơ hồ, nhóm có thể hiển thị rằng mức sử dụng đến từ 3.200 bản tóm tắt vé, 900 lần xem xét tài liệu, hoặc 140 báo cáo được tạo.

Các cơ quan có thể sử dụng cùng mô hình cho các nền tảng khách hàng

Các cơ quan xây dựng cổng thông tin theo ngành hoặc công cụ AI nội bộ thường kiếm phần lớn doanh thu trong giai đoạn khám phá, xây dựng và triển khai. Nhưng quy trình làm việc AI có thể tiếp tục tạo giá trị lâu sau khi ra mắt.

Với ShareAI Builder, cơ quan có thể xây dựng ứng dụng khách hàng bên ngoài ShareAI, định tuyến mức sử dụng AI được chọn qua ShareAI, cấu hình một biên lợi nhuận, và kiếm tiền hàng tháng khi khách hàng tiếp tục sử dụng lưu lượng AI được định tuyến đó. Doanh thu không được đảm bảo; nó phụ thuộc vào mức sử dụng thực tế. Đó là điểm mấu chốt. Cơ quan vẫn duy trì sự phù hợp với giá trị mà hệ thống tiếp tục tạo ra.

Danh sách kiểm tra triển khai

• Gắn thẻ mọi yêu cầu AI được định tuyến với các định danh khách hàng, không gian làm việc, phòng ban, tính năng và quy trình làm việc.
• Tách biệt mức sử dụng bao gồm với mức sử dụng trả phí trong trải nghiệm sản phẩm.
• Chọn các đơn vị hướng tới khách hàng như trường hợp, tài liệu, vé, báo cáo, câu trả lời, hoặc quy trình làm việc.
• Đặt giới hạn mức sử dụng, cảnh báo, và kiểm soát ngân sách trước khi khuyến khích việc áp dụng mạnh mẽ.
• Sử dụng chợ mô hình ShareAI để so sánh các tùy chọn mô hình trước khi định tuyến lưu lượng sản xuất.
• Xem xét tài liệu ShareAI trước khi lập kế hoạch triển khai.
• Làm cho nội dung hướng tới khách hàng rõ ràng: ứng dụng vẫn là của bạn, trong khi việc sử dụng AI được chọn sẽ được định tuyến và thanh toán qua ShareAI.

Những Sai Lầm Thường Gặp Cần Tránh

• Gọi ShareAI là một trình xây dựng ứng dụng: ShareAI không xây dựng, lưu trữ hoặc quản lý sản phẩm theo chiều dọc. Nó xử lý việc sử dụng AI được định tuyến, thanh toán, lợi nhuận và chi trả.
• Bán AI không giới hạn theo mặc định: Ngôn ngữ không giới hạn có thể rủi ro khi việc sử dụng thay đổi theo khách hàng, kích thước tài liệu, độ phức tạp của quy trình làm việc hoặc lựa chọn mô hình.
• Hiển thị toán học token cho mọi người mua: Các nhóm kỹ thuật có thể quan tâm đến token. Người mua kinh doanh thường quan tâm đến các trường hợp, tài liệu, vé, báo cáo và kết quả.
• Bỏ qua các kiểm soát: Ngân sách, cảnh báo, giới hạn và khả năng hiển thị sử dụng làm cho việc sử dụng AI trả phí dễ dàng được tin tưởng hơn.
• Nhầm lẫn giữa chi trả của Builder và phần thưởng của Provider: Builders kiếm tiền từ lợi nhuận lưu lượng ứng dụng. Providers kiếm tiền bằng cách đóng góp năng lực tính toán đủ điều kiện. Đây là các vai trò khác nhau.

Bắt đầu với một quy trình làm việc có giá trị cao

Việc kiếm tiền từ AI trong phần mềm theo chiều dọc hoạt động tốt nhất khi quy trình làm việc đầu tiên là rõ ràng. Chọn một tính năng mà việc sử dụng có giá trị, dễ thấy và không đồng đều: xem xét tài liệu, phân loại hỗ trợ, tóm tắt yêu cầu, tạo báo cáo, trích xuất hóa đơn, tìm kiếm chính sách hoặc trợ lý không gian làm việc.

Sau đó kết nối quy trình làm việc đó với việc sử dụng AI được định tuyến thông qua Bảng điều khiển Nhà xây dựng. Giữ nguyên mô hình sản phẩm cốt lõi, định giá hoạt động nặng AI riêng biệt, và để việc sử dụng theo sát công việc thực tế diễn ra bên trong sản phẩm.

Câu hỏi thường gặp

Monetization AI phần mềm dọc là gì?

Monetization AI phần mềm dọc có nghĩa là định giá việc sử dụng AI bên trong một sản phẩm được xây dựng cho một ngành cụ thể, quy trình làm việc, hoặc quy trình nội bộ. Thay vì ẩn mọi chi phí AI trong một phí cố định, nhóm có thể tính phí dựa trên hoạt động thực tế như tài liệu được xử lý, vé được tóm tắt, báo cáo được tạo, hoặc quy trình làm việc được hoàn thành.

ShareAI giúp các nhóm phần mềm dọc kiếm tiền từ việc sử dụng AI như thế nào?

ShareAI cho phép Nhà Xây dựng định tuyến lưu lượng suy luận AI từ một ứng dụng hiện có qua ShareAI, cấu hình một biên lợi nhuận hoặc phụ phí, để khách hàng thanh toán cho ShareAI cho việc sử dụng được định tuyến, và nhận thanh toán hàng tháng dựa trên thu nhập tạo ra. Ứng dụng dọc vẫn được xây dựng và kiểm soát bên ngoài ShareAI.

ShareAI có phải là nhà xây dựng phần mềm dọc hoặc công cụ nội bộ không?

Không. ShareAI không xây dựng, lưu trữ, hoặc quản lý ứng dụng. Nhà Xây dựng sở hữu ứng dụng, cổng thông tin, quy trình làm việc, hoặc nền tảng. ShareAI cung cấp thị trường AI, định tuyến, sử dụng, thanh toán, phụ phí, và lớp thanh toán cho lưu lượng suy luận được chọn.

Một nhóm phần mềm dọc nên đo lường gì trước tiên?

Bắt đầu với đơn vị công việc mà khách hàng đã hiểu. Các ứng viên mạnh bao gồm trường hợp, yêu cầu, tài liệu, vé, báo cáo, quy trình làm việc, lời nhắc không gian làm việc, câu trả lời được tạo, và cuộc gọi mô hình cao cấp. Sử dụng dữ liệu token nội bộ, nhưng định giá xung quanh các đơn vị phù hợp với giá trị khách hàng.

Monetization AI phần mềm dọc khác gì với Monetization AI SaaS?

Cơ chế có thể tương tự, nhưng phần mềm dọc thường có các đơn vị miền rõ ràng hơn. Một sản phẩm SaaS chung có thể định giá theo người dùng hoặc tín dụng. Một nền tảng dọc thường có thể định giá việc sử dụng AI theo yêu cầu, kiểm tra, vé, hóa đơn, báo cáo, trường hợp, hoặc quy trình làm việc của bộ phận.

Công cụ nội bộ có thể sử dụng mô hình này không?

Có, đặc biệt khi việc sử dụng khác nhau theo bộ phận, không gian làm việc, hoặc quy trình làm việc. Các nhóm nội bộ có thể gắn thẻ sử dụng, đặt ngân sách, và giải thích đội nào tạo ra hoạt động AI. Nếu nền tảng nội bộ được cung cấp cho khách hàng bên ngoài, việc sử dụng được định tuyến qua ShareAI cũng có thể hỗ trợ tiêu thụ AI do khách hàng trả tiền.

Khách hàng có nên thấy giá token không?

Thường thì không. Token hữu ích cho việc kiểm soát chi phí và phân tích nội bộ, nhưng hầu hết người mua phần mềm dọc hiểu các đơn vị kinh doanh tốt hơn. Một khách hàng có thể đánh giá giá trị của việc xem xét tài liệu, tóm tắt vé, hoặc báo cáo được tạo dễ dàng hơn là số lượng token.

Ngân sách và giới hạn phù hợp với định giá sử dụng AI như thế nào?

Ngân sách và giới hạn giúp việc sử dụng AI trả phí trở nên đáng tin cậy hơn. Các nhóm có thể đặt mức trợ cấp hàng tháng, giới hạn không gian làm việc, cảnh báo phòng ban hoặc quyền cấp độ tính năng trước khi vượt mức. Điều này giúp khách hàng áp dụng AI mà không lo lắng về việc sử dụng bất ngờ.

Các cơ quan có thể kiếm tiền từ việc sử dụng phần mềm AI theo ngành dọc sau khi ra mắt không?

Có, khi cơ quan sở hữu hoặc kiểm soát quy trình làm việc AI của khách hàng và định tuyến việc sử dụng thông qua ShareAI như một Nhà xây dựng. Cơ quan có thể cấu hình một mức lợi nhuận và nhận các khoản thanh toán hàng tháng khi khách hàng tiếp tục sử dụng lưu lượng AI được định tuyến. Thu nhập phụ thuộc vào việc sử dụng thực tế, không phải là một sự đảm bảo.

ShareAI có đưa ra các đảm bảo về quyền riêng tư hoặc tuân thủ cho phần mềm theo ngành dọc không?

Đừng giả định điều đó. ShareAI có thể được mô tả như lớp định tuyến và thanh toán AI cho lưu lượng suy luận được chọn. Bất kỳ tuyên bố nào về quyền riêng tư, tuân thủ, lưu trữ hoặc giữ dữ liệu nên đến từ tài liệu sản phẩm và pháp lý đã được xác minh, không phải từ vị trí chung của Nhà xây dựng.

Khi nào giá AI dựa trên mức sử dụng không phù hợp?

Nó có thể không phù hợp khi việc sử dụng AI thấp, có thể dự đoán, rẻ để phục vụ hoặc là trung tâm của lời hứa sản phẩm cơ bản. Trong những trường hợp đó, việc sử dụng bao gồm hoặc một kế hoạch trợ cấp đơn giản có thể dễ dàng hơn. Giá dựa trên mức sử dụng trở nên hữu ích hơn khi tiêu thụ có giá trị và không đồng đều.

Bước tiếp theo cho một Builder là gì?

Chọn một quy trình làm việc nặng về AI, xác định đơn vị sử dụng hướng tới khách hàng và gắn thẻ các yêu cầu cần định tuyến qua ShareAI. Sau đó mở Bảng điều khiển Nhà xây dựng để cấu hình lưu lượng ứng dụng và lợi nhuận.