หากคุณได้สำรวจเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อเร็วๆ นี้ คุณคงสังเกตเห็นจุดราคาทั่วไป: $20 ต่อเดือน
- แชทGPT
- ความสับสน Pro
- หิ่งห้อย
- คล็อด
- บูรณาการ
แพลตฟอร์ม SaaS AI ชั้นนำเกือบทั้งหมดได้รวมเป็นตัวเลขมหัศจรรย์นี้ แต่ทำไมถึงเป็น $20 ล่ะ มีอะไรพิเศษเกี่ยวกับตัวเลขนั้นกันแน่ เป็นจุดที่เหมาะสมที่ผู้ใช้รับรู้ถึงคุณค่าหรือมีเหตุผลทางเศรษฐกิจและการแข่งขันที่ลึกซึ้งกว่านั้นอยู่เบื้องหลังหรือไม่
บทความนี้จะสำรวจ:
- เหตุใดมูลค่าที่แท้จริงของเครื่องมือ AI เหล่านี้จึงอยู่ที่ $20;
- ฐานต้นทุนของอัตรากำไร $2 และ 80% รองรับรูปแบบการกำหนดราคานี้อย่างไร
- เหตุใดบริษัทอย่าง OpenAI และ Perplexity จึงรักษาราคานี้ไว้เพื่อให้สามารถแข่งขันได้โดยไม่ลดมูลค่าข้อเสนอของตน?
มาเริ่มกันเลย:
1. มูลค่าที่แท้จริงของ AI คือ $20
เหตุผลแรกนั้นเชื่อมโยงกับมูลค่าที่เครื่องมือ AI เหล่านี้สร้างขึ้นให้กับผู้ใช้
ไม่ว่า ChatGPT จะช่วยในการเขียนหรือ Fireflies ช่วยถอดความการประชุมของคุณ ผู้ใช้หลายรายต่างเห็นด้วยในสิ่งหนึ่งว่า แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะมีประโยชน์ แต่ก็ไม่สำคัญทั้งหมด
ราคา $20 สะท้อนความเป็นจริงนี้ ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นระยะๆ เท่านั้น:
- สำหรับการทำงานอัตโนมัติในงานเล็ก ๆ
- เพื่อเพิ่มผลผลิต
- เพื่อเร่งความเร็วในการทำงานของพวกเขา
มันใช้งานได้จริง แต่ก็ไม่ใช่สิ่งที่ทดแทนไม่ได้ คุณยังสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเหล่านี้ แม้ว่าจะต้องใช้ความพยายามมากขึ้นก็ตาม
ด้วยราคา $20 ต่อเดือน เครื่องมือ AI SaaS คือ การสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ที่รับรู้และความคุ้มราคา
ราคาที่เอื้อมถึงได้สำหรับมืออาชีพ แต่ก็ยังสูงพอที่จะสะท้อนถึงราคาพรีเมี่ยมในระดับหนึ่ง ซึ่งเตือนผู้ใช้ถึงเทคโนโลยีอันซับซ้อนเบื้องหลัง แต่ก็ไม่สูงจนทำให้ผู้คนต้องคิดสองครั้งก่อนจะซื้อ
โดยสรุป $20 คือจุดที่ผู้ใช้พูดว่า: “เครื่องมือนี้สะดวกสบาย และถึงแม้ว่าฉันจะสามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องมีมันก็ตาม แต่ก็คุ้มค่าที่จะจ่ายเงินเพื่อเพิ่มความสะดวกและประหยัดเวลา”
2. เศรษฐศาสตร์หน่วยของ AI SAAS
จากมุมมองทางธุรกิจ ป้ายราคา $20 ถือว่าสมเหตุสมผลเมื่อพิจารณาถึงเศรษฐศาสตร์เบื้องหลังโมเดล SaaS ของ AI ธุรกิจ SaaS ส่วนใหญ่มุ่งหวังที่จะดำเนินงานที่ อัตรากำไรขั้นต้นระหว่าง 80% และ 90% เพื่อให้คงสุขภาพแข็งแรงและเจริญเติบโต
มาแยกย่อยกัน เพื่อรักษาอัตรากำไร 80-90% ฐานต้นทุนต่อผู้ใช้จะต้องค่อนข้างต่ำประมาณ $2 สำหรับราคา $20.
ฐานต้นทุนนี้รวมอะไรบ้าง?
- โครงสร้างพื้นฐาน
- การประมวลผลบนคลาวด์
- สนับสนุน
- การปรับปรุงโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง
บริษัทเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากระบบบนคลาวด์ เช่น AWS หรือ Google Cloud เพื่อลดต้นทุน แต่ยังคงมีค่าใช้จ่ายพื้นฐานต่อผู้ใช้อยู่ เมื่อขยายขนาด ค่าใช้จ่ายเหล่านี้จะลดลงอีก ทำให้กลุ่มผลิตภัณฑ์ $2 สามารถทำได้สำเร็จ
แนวทางนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าเครื่องมือ AI เหล่านี้ยังคงทำกำไรได้ในขณะที่ยังมีพื้นที่สำหรับการลงทุนในอนาคตในงานวิจัยและพัฒนา โครงสร้างพื้นฐาน และการปรับขนาด นอกจากนี้ยังทำให้ธุรกิจมีความมั่นคงทางการเงิน โดยให้เงินสำรองสำหรับต้นทุนในการดึงดูดลูกค้าและการปรับราคาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต
คำถามที่แท้จริงสำหรับบริษัท AI เหล่านี้ก็คือ:
บริษัท AI ลดต้นทุนอย่างต่อเนื่องพร้อมรักษาหรือปรับปรุงมูลค่าของผู้ใช้ได้อย่างไร
1. การเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน
เครื่องมือ AI พึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud หรือ Azure เป็นอย่างมาก ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง หากต้องการลดค่าใช้จ่าย ให้ทำดังนี้:
- เรากำลังใช้ประโยชน์จากอินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์ราคาถูกกว่าหรืออินสแตนซ์สำรองแทนอินสแตนซ์แบบตามต้องการ
- การใช้การประมวลผลภายในเครื่องสำหรับงานที่ไม่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานบนระบบคลาวด์
- ฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยชุดข้อมูลที่เล็กกว่าหรือเทคนิคการคำนวณราคาถูกกว่าเพื่อลดต้นทุน GPU และเซิร์ฟเวอร์
- ประมวลผลข้อมูลมากขึ้นบนอุปกรณ์ท้องถิ่น (Edge computing)
2. ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือโอเพนซอร์ส
การใช้เฟรมเวิร์กและไลบรารีโอเพ่นซอร์ส (เช่น TensorFlow, PyTorch) ช่วยลดต้นทุนการออกใบอนุญาต บริษัท AI จำนวนมากพัฒนาเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่แล้วโดยเพิ่มเลเยอร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อสร้างความแตกต่างให้กับผลิตภัณฑ์ของตนโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการพัฒนาที่สูงตั้งแต่ต้น
3. ระบบอัตโนมัติและการดำเนินงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ทำให้การดำเนินการภายในที่เกี่ยวข้องกับการสนับสนุนลูกค้า การตลาด การขาย และแม้แต่การวิจัยและพัฒนาเป็นระบบอัตโนมัติผ่านทาง AI
วิธีการบางอย่างสามารถทำได้ดังนี้:
- Chatbots หรือระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยลดความจำเป็นในการแทรกแซงของมนุษย์ในงานสนับสนุนลูกค้าพื้นฐาน
- เรากำลังใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อทำให้การสร้างลูกค้าเป้าหมาย การเพิ่มประสิทธิภาพการโฆษณา และการดำเนินการทางการตลาดอื่นๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อลดต้นทุนต่อการซื้อ
4. ปรับปรุงประสิทธิภาพข้อมูล
เครื่องมือ AI จำนวนมากต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาลในการฝึกโมเดล การลดต้นทุนในการรับ จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลสามารถลดต้นทุนโดยรวมได้
- เทคนิคการบีบอัดข้อมูลช่วยลดต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลและจัดเก็บเฉพาะข้อมูลที่สำคัญเท่านั้น
- ในบางกรณี ข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI สามารถลดความจำเป็นในการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ราคาแพงได้
5. ความร่วมมือในการฝึกอบรมแบบจำลอง
การเป็นพันธมิตรกับสถาบันวิจัยหรือบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำสามารถช่วยให้สามารถแบ่งปันค่าใช้จ่ายเกี่ยวกับการวิจัยและการฝึกอบรมโมเดลได้
การเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูงร่วมกันยังช่วยลดต้นทุนของแต่ละบริษัทได้อีกด้วย
3. การวางตำแหน่งการแข่งขัน: อยู่ที่ $20 เพื่อรักษามูลค่าที่รับรู้
เหตุผลที่สามเกี่ยวข้องกับการแข่งขัน ซึ่งจิตวิทยามีบทบาทสำคัญ
บริษัทอย่าง OpenAI และ Perplexity เข้าใจว่า การกำหนดราคาส่งข้อความเช่นกัน เกี่ยวกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์ พวกเขาไม่ต้องการตั้งราคาต่ำเกินไปและดูเหมือนเป็นผลิตภัณฑ์ราคาประหยัดเมื่อเทียบกับคู่แข่ง
ตัวอย่างเช่น หาก OpenAI ลดราคาลง ก็อาจถูกมองว่าด้อยกว่าในบางแง่ ผู้ใช้บางคนอาจคิดว่าความสามารถของโมเดลนี้ลดน้อยลง หรือบริษัทกำลังลดต้นทุน ราคาประมาณ $20 ช่วยรักษาบรรยากาศของการแข่งขัน และชื่อเสียง โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีผู้เล่นหลายรายแข่งขันกันเพื่อครองความเหนือกว่า
ยิ่งไปกว่านั้น การอยู่ที่ $20 ช่วยให้แน่ใจว่าบริษัทต่างๆ จะไม่ถูกดึงเข้าสู่การแข่งขันกันจนตกต่ำ
การลดราคาอาจส่งผลเสียตามมา เช่น ทำให้อัตรากำไรลดลงและนำไปสู่สงครามราคา ซึ่งจุดเน้นจะเปลี่ยนจากการนำเสนอฟีเจอร์ที่เหนือกว่าไปเป็นการลดราคาให้คู่แข่ง บริษัท SaaS ด้าน AI สามารถวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับภาพลักษณ์ระดับพรีเมียมได้ โดยการกำหนดราคาคงที่ที่ $20
โดยสรุปก็คือ
จุดราคา $20 ต่อเดือนสำหรับเครื่องมือ AI SaaS นั้นไม่ใช่เรื่องบังเอิญ
มันเป็นการผสมผสานของ:
- การรับรู้คุณค่า
- เศรษฐศาสตร์ที่มั่นคง
- กลยุทธ์การแข่งขัน
สำหรับผู้ใช้แล้ว ถือว่าสมเหตุสมผล: เครื่องมือเหล่านี้ให้คุณค่าเพียงพอที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยไม่ต้องเสียเงินมากเกินควร สำหรับบริษัทต่างๆ แล้ว นี่คือจุดที่ลงตัวสำหรับอัตรากำไรที่ดีและการรักษาภาพลักษณ์ที่ดีในภูมิทัศน์การแข่งขัน
- ราคา $20 ต่อเดือนสำหรับแพลตฟอร์ม AI SaaS ไม่ใช่แค่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากการรับรู้คุณค่า เศรษฐศาสตร์ที่มั่นคง และตำแหน่งทางการแข่งขัน
- เครื่องมือ AI เช่น ChatGPT, Perplexity และ Fireflies กำลังกำหนดมาตรฐานใหม่ในการส่งมอบคุณค่าที่เพียงพอในราคาที่เข้าถึงได้แต่ยังคงพรีเมียม
- เศรษฐศาสตร์ของการรักษาอัตรากำไร 80-90% บนฐานต้นทุน $2 ช่วยให้มั่นใจในความสามารถในการทำกำไรในขณะที่ยังเปิดพื้นที่สำหรับความสามารถในการปรับขนาดและการเติบโตในอนาคต
- การวางตำแหน่งการแข่งขันในจุดราคานี้ทำให้เครื่องมือ AI เหล่านี้รักษาชื่อเสียง หลีกเลี่ยงสงครามราคา และรับประกันความยั่งยืนของตลาดในระยะยาว
- ในตลาดที่การสร้างมูลค่า การควบคุมต้นทุน และการวางตำแหน่งแบรนด์เป็นสิ่งสำคัญ โมเดล $20/เดือนน่าจะยังคงได้รับความนิยม เนื่องจากให้สมดุลที่เหมาะสมทั้งสำหรับผู้ใช้และธุรกิจ
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: