AI 네이티브 제품 프라이싱 하는 방법

TL;DR

1. 성공적인 AI 네이티브 회사들은 패키징/프로덕트 별로 다른 가격 정책을 사용함.

2. 고객들은 비용, ROI, 아웃풋 3가지 중 하나 혹은 3가지 모두에서 예측이 되기를 원함.

3. 고객들이 어떤 멘탈모달을 갖고 있는지 이해하고 메세징과 가격 정책을 고객들의 멘탈모달에 잘 일치시켜야 됨. 비용에서 가격 책정하는 것과 만들어주는 가치 기반 가격 책정하는 것에서 밸런스를 잘 찾아야 됨.

4. 프라이싱과 패키징은 회사의 전략임. PM이나 프라이싱 전문가에게 위임하면 안됨.

5. 목표는 장기적으로 TAM을 키우는 것이지 단기적인 객단가를 높이는 것이 아니며 이에 맞게 장기적으로 어떤 새로운 기능들을 붙일 것이고 이에 맞는 가격 전략이 무엇인지 고민해야됨.

AI SaaS 프라이싱, 패키징을 어렵게 만드는 요소들

초기에 AI가 성장 동력이 되어줄 것이라는 기대가 많았는데 실제 제품화 되는 사례들이 나오면서 25~55%의 생각보다 낮은 마진율로 인해 새로운 고민들을 하고 있음. 기대했던 것, 기존 SaaS 산업의 마진율은 80 ~ 90%. AI로 어떤 가치를 제공해줄지에 대한 문제보다 가격 정책과 패키징을 어떻게 하느냐의 문제가 더 큼. 특히 현재 산업 초반에 VC 자금이 들어오면서 많은 경쟁사들, 보조금들, 크레딧 제공 때문에 적절한 가격 산정과 패키징하는 것이 쉽지 않음. 이는 우버 vs 리프트 시절 처럼 시장 점유율을 높이기 위해서 공격적으로 돈을 쓰고 이윤이 남지 않은 가격 정책을 펼치는 것과 비슷.

아래와 같은 이유들 때문에 어려움.

1) 다이나믹한 비용

• AI SaaS는 토큰 비용, GPU 비용, 호스팅 비용, fine-tuning 비용이 발생하며 이 비용들은 다이나믹하게 변동함. 이때문에 비용 예측이 까다로움.

2) 유저들의 AI 기능 사용량에 변동이 심하고 예측이 어려움

• 노션으로 예를 들면 노션이 제공하는 AI 기능이 일정하지 않음. 처음에는 많이 쓰지 않다가 나중에 갑자기 많이 쓰는 경우도 존재하는데 고객이 어느 정도 쓰는지 예측이 어려워 적정 가격 파악이 쉽지 않음.

3) 고객들 입장에서는 아직 AI 기능을 사용했을때 ROI가 무엇인지 모호한게 있음.

• 지속적으로 좋은 퀄리티의 아웃풋을 내지못해 불안정한 것이 있고 이제 막 AI를 도입하기 시작해 불확실한 것이 많음.

AI SaaS 프라이싱 고민 포인트들

1. 모델

1) 가격 모델에는 3가지가 있음.

• Subscription: 구독료. 예시로는 ChatGPT, 노션, character.ai, Hugging Face.

• Consumption: 구독료 + 사용량에 대한 비용 추가. 예시로는 믹스패널, 스노우플레이크가 있음, Hugging Face, Nvidia.

• Solution: 구독료 + 사용량 비용 + 커스텀 서비스나 개발 등에 대한 비용. 주로 엔터프라이즈들을 대상으로 이와 같은 서비스들이 필요하고 가격 정책을 마련. 특히 엔터프라이즈 대상 AI 서비스들은 이 방식의 가격 정책이 필수. 예시로는 Nvidia, Cohere가 있음.

대부분의 AI 회사들이 위의 방식 중 2가지에서 3가지를 믹스해서 사용함. Hugging Face의 경우 Suscription + Consumption. Nvidia와 Cohere는 Consumption과 Solution. ChatGPT는 3가지 모델 다 있음.

2) 우리가 타깃하는 고객과 어떤 가치를 제공해주는지? 이에 따른 우리의 포지셔닝이 무엇인지?

• Character.ai vs Midjourney: 모든 AI 서비스는 시간을 아껴줌. 타깃 고객에 따라 아껴주는 시간의 가치가 다를 수 있음. 예를 들어 Character.ai의 유저들은 보통 지루함을 해소하고 싶은 일반 대중이며 이들의 시간을 아껴줬을때 그 시간으로 돈을 벌 수 없음. 반면 그래픽 디자이너, 아티스트를 타깃하는 Midjourney의 경우 이들이 그래픽 작업에 쓰는 시간을 아껴주면 그 시간을 돈을 더 많이 벌여들이는데 사용할 수 있음.

• Casetext vs Harvey: Casetext, Harvey 둘다 법률쪽 AI 서비스. Casetext는 일반 대중들이 변호사 대신 스스로 법에 대해서 배우고 대처할 수 있는 서비스라면 Harvey는 변호사들이 고객들 대상으로 사용하는 서비스. Casetext의 경우 Subscription, Consumption 모델만 적용할 수 있다면 Harvey는 서비스 도입 컨설팅을 해주거나 변호사에게 커스텀된 해결책을 제공하는 Solution 모델이 가능.

• 내가 어떤 고객군을 상대하느냐에 따라 고객들이 고정된 가격, 고정된 ROI, 고정된 결과(지속적으로 퀄리티 있고 원하는 결과가 나오는 것)를 원하고 이에 맞는 가격 정책을 가져가야 됨.

  • 고정된 가격 - Subscription 모델, 대중을 타깃하는 프로덕트들이 보통 여기에 해당

  • 고정된 ROI - Consumption 혹은 하이브리드 모델, 대중에서 기업들을 타깃하는 프로덕트들이 보통 여기에 해당

  • 고정된 결과 - Solution 모델, 엔터프라이즈들를 타깃하는 프로덕트들이 보통 여기에 해당

• 보통 회사들이 같은 제품으로 타깃을 다르게 하면서 타깃마다 하이브리드 된 가격 정책을 많이 가져감.

2. 구조

가격과 패키징은 회사의 전략과 동일함. 아래 4가지를 고민해야 됨. 회사의 제공 가치는 LTV로 환산되고, GTM 전략은 CAC로 환산되고, 엔지니어링 퀄리티는 마진율, 포지셔닝은 세일즈 성공률로 환산됨.

• Business Value = LTV

• GTM Strategy = CAC

• Engineering Quality = GM%(총 마진율)

• Competitive Positioning = Win%(세일즈 성공률)

2.1. 비즈니스 벨류

1) 우리 서비스의 사용량이 매출 증가 혹은 비용 감소에 직접적인 영향을 주는가?

흔히들 내가 가져다주는 밸류를 돈으로 환산하고 싶어함. 예를 들어 내 툴이 돈을 더 많이 벌게 해주니 그의 일부를 매출로 가져가고 싶어함. 이때 우리 서비스가 직접적으로 매출 혹은 가치 창출에 영향을 미쳤는지 아니면 상관관계에서 그치는지 잘 구분해야 됨. 세일즈포스가 더 많은 딜을 만들어준다고 해서 딜의 일부를 가져가지 않고 세일즈포스를 사용하는 시트당 가져가는 것과 동일. 세일즈포스를 사용하면 효율성이 늘어나고 매출이 증가하지만 직접적인 인과관계는 없음.

2) 우리 서비스가 높여주는 생산성을 정량화할 수 있는가?

위와 마찬가지로 생산성을 높여주는 툴들도 사용당 생산성 증가를 직접적으로 정량화 할 수 없으면 가치당 비용을 청구하기 어려움. 이 경우도 마찬가지로 시트당 비용 청구 모델이 적합.

3) 우리 서비스가 인프라나 리소스를 완전 대체하는가?

이 경우는 몇명이 사용하는지와 무관함. 이때는 내가 대체하는 인프라 / 리소스에 얼마의 비용이 드는지를 비교해서 가격 책정을 해야됨. MosaicML 같은 경우 Stable Diffusion 모델을 트레이닝하는데 산업 평균 보다 2.5배 낮은 시간과 비용으로 해결해 줄 수 있으며 이에 적합한 비용을 책정함.

4) 우리 서비스가 얼마의 비용 리스크를 절감시켜주는가?

보험, 데이터 손실을 막아주는 인프라, 보안 등의 서비스가 이에 해당함. 이 영역도 마찬가지로 우리 서비스가 줄여주는 비용 리스크의 규모로 책정 해야 됨.

2.2. GTM 전략

보통 개인 유저를 타깃하는 모델과 팀 단위를 타깃하는 모델이 다르며 같은 제품으로 누구를 타깃하고 기능 구분을 어떻게 하느냐에 따라 가격 모델을 다르게 가져갈 수 있음.

Midjourney의 경우 자세히 뜯어보면 GPU 사용당 비용을 청구함. 이런 사용당 비용 청구가 엔터프라이즈에 적합할 것이라 생각하는 경우가 많은데 엔터프라이즈는 직원들이 얼마나 Midjourney를 사용할지 예측하는 것이 쉽지 않으며 따라서 갑자기 예상치 못하게 큰 비용이 청구되는 것에 대한 두려움이 있음. 이로 인해 Midjourney는 팀규모의 회사에 판매하는 것에 장벽이 있음. 반면 작은 프리랜서나 디자인 스튜디오는 비교적 예측이 쉽고 자신이 이용하는 만큼만 비용 청구되는 것에 대해서 오히려 합당하다고 생각함.

이를 잘 파악한 Vizcom은 큰규모의 산업디자인 팀에게 이미지 제너레이션 기술을 활용한 렌더링 솔루션을 팔고 있으며 이들은 팀들에게 consupmtion 모델이 아닌 고정된 가격을 제시하면서 더 큰 규모의 팀을 공략함.

2.3. 엔지니어링 퀄리티

엔지니어링에 하는 투자가 가격과 패키징을 결정하는데 영향을 많이 미침.

1. 비용을 낮추면 더 많은 사람들에게 무료 혹은 평가판을 제공해주고 퍼널의 탑라인을 넓힐 수 있음.

2. 개발팀의 속도가 빠를 수록 엔터프라이즈들의 커스텀 요구사항에 빠르게 대응할 수 있고 더 많은 엔터프라이즈 고객들을 끌어들일 수 있음.

3. 새로운 기능들을 자주 배포할 수록 평균 판매가(ASP)를 높이거나 혹은 세일즈 성공률, 전환률을 높일 수 있음.

2.4. 경쟁사 포지셔닝

• 많이 하는 실수 중 하나가 가장 제한된 기능으로 무료 플랜을 제공하는 것. 경쟁사가 가장 강력한 기능을 3개월 무료 사용을 제공하면 제한된 기능에 실망하게 됨.

• SMB ~ Mid 시장을 노리는 곳들도 많은데 무료 대체제가 많으면 아이에 들어가지 않고 엔터프라이즈에만 집중하는 것이 좋음.

원본 자료

• https://www.youtube.com/watch?v=FT9qI1M0Pj4&t=573s

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