Dale Hopkinson
Senior Produktmanager
So wie Software mit der digitalen Transformation ganze Branchen revolutioniert hat, verspricht Künstliche Intelligenz (KI), alle Märkte umzugestalten. Im Gegensatz zu den Anfängen des Software- und SaaS-Booms wissen die Unternehmen von heute jedoch, dass sie der finanziellen Rechenschaftspflicht frühzeitig Priorität einräumen müssen.
Die Entwicklung von KI ist mit erheblichen Kosten verbunden, von der ersten Implementierung bis zum laufenden Betrieb. Der Druck auf die Führungskräfte und Investoren, eine messbare Investitionsrendite (ROI) zu erzielen, wird immer stärker. Gleichzeitig wird KI nur von 58 % der Unternehmen monetarisiert, die KI-Produkte oder -Funktionen eingeführt haben, .
Die effektive Monetarisierung von KI erfordert eine starke Strategie und die richtigen Monetarisierungssysteme. Nur dann werden Unternehmen in der Lage sein, neue Einnahmequellen durch KI zu erschließen und den ROI zu beschleunigen.
Die Kostendynamik von KI ist von Natur aus eine Herausforderung
Im Gegensatz dazu sind herkömmliche Software und SaaS-Modelle in der Regel effizient skalierbar. Mit steigenden Nutzerzahlen wachsen in der Regel auch die Einnahmen proportional. Bei der KI ist diese Annahme weniger sicher.
KI erfordert erhebliche Investitionen in die Forschung, in qualifiziertes Personal und in die technische Infrastruktur, die für ihren Betrieb erforderlich ist. Im Durchschnitt haben Unternehmen, die in KI investieren, 20 % höhere Ausgaben für Forschung und Entwicklung. Darüber hinaus stellen KI-Produkte ein einzigartiges Dilemma dar: Die Nutzung ist mit erheblichen Zusatzkosten verbunden, denn je mehr Ihr KI-Produkt genutzt wird, desto höher sind Ihre Betriebskosten.
Das Verständnis der Kosten von KI zeigt, warum eine gut definierte KI-Monetarisierungsstrategie so wichtig ist.
Die versteckten Kostentreiber der KI
Rechenkosten
Die Entwicklung von KI erfordert oft erhebliche Investitionen in High-End-Rechenhardware, wie GPU und TPU, die für das Training komplexer maschineller Lernmodelle unerlässlich sind. Während dies berücksichtigt wird, fallen laufende Kosten für Cloud-Dienste wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform an.
Kosten für die Datenbeschaffung
Die Beschaffung hochwertiger, relevanter Datensätze für das maschinelle Lernen kann teuer sein, unabhängig davon, ob Sie Zugang zu gelabelten Daten kaufen oder Ressourcen für das interne Labeling von Daten aufwenden müssen. Bloomberg hat beispielsweise über 10 Mio. Dollar in die Entwicklung eines großen Sprachmodells (Large Language Model - LLM) investiert, das auf der Grundlage der eigenen kuratierten Daten und der Daten Dritter auf Finanzaufgaben zugeschnitten ist.
Kosten für die Modelloptimierung
Es handelt sich hierbei um hohe Vorab- und laufende Kosten, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass die von Ihnen verwendeten Modelle die erwartete Leistung erbringen. Die Kosten sind mit der Verbesserung der Antwortgenauigkeit, dem Training und der Feinabstimmung der Modelle verbunden.
Lizenzierung großer Sprachmodelle (LLMs)
Die Nutzung vorhandener Funktionen wie der GPT-Modelle von OpenAI kann kostspielig werden. Die größten GPT-Modelle berechnen ihre Preise alle nach einem Verbrauchsmodell, was zu einem Umsatzparadoxon führt: Je höher die Nutzeranpassung, desto mehr muss Ihr Unternehmen zahlen.
Einhaltung von Vorschriften
Neue Vorschriften, wie z. B. das KI-Gesetz der EU, verursachen zusätzliche Kosten, die KI-Anbieter für deren Einhaltung aufwenden müssen. Diese Vorschriften verlangen von den Unternehmen die Einführung solider Risikomanagementsysteme, Transparenzmaßnahmen und ethischer Richtlinien. Hinzu kommt, dass sich das regulatorische Umfeld für KI noch immer weiterentwickelt. Um Vorschriften einzuhalten, müssen Sie sich ständig rechtlich beraten lassen und Ihr Produkt anpassen.
Daher benötigen Sie eine solide Monetarisierungsstrategie um diese Kosten auszugleichen und Einnahmen zu erzielen, die in KI-Innovationen reinvestiert werden können. Dieser Ansatz gewährleistet ein langfristiges rentables Wachstum.
Die unerlässlichen 4 Ps für die KI-Monetarisierung
Haben Sie Schwierigkeiten, einen ROI für Ihre KI-Funktionen oder Ihr Angebot zu erzielen? Thales und Simon-Kucher präsentieren gemeinsam eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Monetarisierung von KI.
Verwandeln Sie AI-Investitionen in Profite
Kreative Preisgestaltungs- und Verpackungsstrategien können Ihnen helfen, die Kostenkomplexität von AI zu überwinden
Als SaaS aufkam, war die Entscheidungsfindung darauf ausgerichtet, ein übermäßiges Wachstum zu fördern, oft auf Kosten der unmittelbaren Rentabilität. Ein Unternehmen nach dem anderen brach den Markt auf, schuf neue Kategorien und eroberte Marktanteile, wobei die Investoren bereit waren, hohe Kosten zu finanzieren. Die Monetarisierung, einschließlich Preisgestaltung und Verpackung, wurde weitgehend vernachlässigt.
Im Gegensatz dazu spiegelt das, was im Bereich der KI geschieht, eine Reifung der Technologiebranche wider. Der Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie man KI monetarisieren und eine Rendite erzielen kann. Erfolgreiche Unternehmen werden kreativ bei der Preisgestaltung und der Verpackung, um Investitionen in Gewinne zu verwandeln. Sie entwickeln bewusst Optionen, die den Bedürfnissen, dem Nutzungsverhalten und der Zahlungsbereitschaft der Kunden entsprechen.
Es gibt noch keinen bewährten Monetarisierungsstandard für KI. KI-Monetarisierung ist ein sich entwickelnder Prozess, der Anpassungsfähigkeit erfordert.
Laut einem Bericht von Emergence, einer führenden Risikokapitalgesellschaft, sind dies die wichtigsten Preismodelle auf dem KI-Markt:
Bevorzugte Preismodelle bei AI
So finden Sie ein funktionierendes Preismodell für Ihre AI Markteinführung
Lassen Sie uns die Details der Suche und Anwendung von KI-Preismodellen näher beleuchten.
Der erste Schritt besteht darin, die geeignete Kennzahl für Ihre KI-Preisstrategie zu ermitteln.
Die wichtigsten Kriterien für die Preisgestaltung sind:
- Statische Metriken
- Metriken zur Nutzung
- Ergebnisspezifische Metriken
Nachdem eine brauchbare Kennzahl ermittelt wurde, kann diese mit einem geeigneten Preismodell abgeglichen werden. Es ist wichtig, die geschäftlichen Auswirkungen eines jeden Preisrahmens zu verstehen. Werfen Sie einen Blick auf unseren Leitfaden unten. Sie werden sehen, dass einige Kennzahlen einfacher zu messen sind, aber weniger Gewinn abwerfen, während andere zwar eine größere Stabilität bieten, aber die Zahlungsbereitschaft der Kunden nicht genau erfassen. Indem Sie jedes dieser Elemente sorgfältig bewerten, können Sie einen KI-Preisansatz wählen, der am besten mit Ihren allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmt.
Auswahl eines AI-Preismodells
1. Statische Metriken
Pauschalpreismodell für AI
Die Preisgestaltung ist an eine einzige, statische Maßeinheit gebunden, z. B. pro Benutzer (Seat), pro Feature-Set oder Anzahl der Installationsinstanzen. Pauschalpreise werden in der Regel über klassische Abonnementstufen verkauft. Sie können zum Beispiel einen Zugang für einen Benutzer mit eingeschränkten Funktionen, für 10 Benutzer mit mehr Funktionen und für 100 Benutzer mit allen Funktionen erwerben.
Gleichzeitig müssen Benutzerplätze und Funktionen nicht unbedingt gebündelt werden. Einige KI-Anbieter bieten flexiblere Modelle an, bei denen die Kunden eine Abonnementstufe wählen und nach Bedarf Benutzerplätze hinzufügen können.ein kleines Team könnte beispielsweise eine hohe Funktionalität benötigen, aber nur für eine Handvoll Benutzer, oder ein größeres Unternehmen könnte grundlegende Funktionen für viele Benutzer benötigen.durch die Entkopplung von Seats und Funktionsstufen können Anbieter statische metrische Preise verwenden, um ein breiteres Spektrum von Kundenbedürfnissen abzudecken und potenziell mehr Marktsegmente zu erobern.
2. Metriken zur Nutzung
Verbrauchspreismodell für AI
Bei diesem Modell wird den Kunden die Nutzung des KI-Dienstes in Rechnung gestellt, z. B. die Anzahl der API-Aufrufe, die Menge der verarbeiteten Daten oder die verbrauchten Rechenressourcen. Die nutzungsabhängige Preisgestaltung ermöglicht es den Unternehmen, die Kosten an der tatsächlichen Nutzung auszurichten, was besonders für die Preisgestaltung von AP wichtig ist, da Ihre Kosten wahrscheinlich mit dem Verbrauch steigen werden.
Dieses Modell basiert auf zwei grundlegenden Konzepten: Token und Nutzungsmessung. Die Nutzer kaufen Token im Voraus und verbrauchen sie, wenn sie mit verschiedenen KI-Funktionen interagieren. Bei der Nutzungsmessung wird die Anzahl der von jedem Kunden verbrauchten Token im Laufe der Zeit erfasst. Wenn die Kunden ihre Token aufgebraucht haben, können sie neue kaufen. Dies verschafft den Anbietern eine wiederkehrende Einnahmequelle, ohne dass die Kunden übermäßig unter Druck gesetzt werden, große Mengen im Voraus kaufen zu müssen.
Bisher hatte es die verbrauchsabhängige Preisgestaltung schwer, sich auf dem Markt wirklich durchzusetzen. Doch die einzigartige Kostendynamik und die Notwendigkeit, KI zu monetarisieren, könnten dazu führen, dass die verbrauchsabhängige Preisgestaltung den Kipppunkt erreicht. Verbrauchsmodelle lösen das zentrale Problem der KI-Rentabilität, das darin besteht, dass Erfolg (gemessen an der Benutzerakzeptanz) eine Kostenbelastung für den Anbieter darstellt. Diese Lösung ist wie folgt: Durch Abrechnung auf Basis der Nutzung können Anbieter sicherstellen, dass sie entsprechend dem von ihrer KI gelieferten Wert bezahlt werden. So vermeiden sie ein Szenario, in dem hohe Kosten ihre Investitionsrendite auffressen.
3. Ergebnisspezifische Kennzahlen
Wert- bzw. ertragsbasierte Preismodelle für KI
Wenn ergebnis- bzw. wertbasierte Kennzahlen herangezogen werden, basieren die Preise auf einem Ergebnis, das durch den Einsatz der KI-Lösung erzielt wurde, wie z. B. Kosteneinsparungen, höhere Einnahmen oder verbesserte Effizienz. Dieses Modell richtet die KI auf den Kundenerfolg aus. Eine Umsetzung und Messung kann jedoch sehr komplex sein.
Um Value Pricing einzuführen, müssen Sie Leistungskennzahlen messen und den Wert berechnen. Sie sollten Indikatoren wie Umsatzsteigerungen, Kosteneinsparungen oder Produktivitätsverbesserungen quantifizieren, auf die sich beide Parteien von Anfang an geeinigt haben.
Nach der Messung der Leistungsverbesserung benötigen Sie eine Methode, um diese Leistungsverbesserungen in Geldwerten auszudrücken. Dabei kann es sich um einen Prozentsatz des geschaffenen Wertes oder um einen festen Preis handeln, der an bestimmte Ergebnisschwellen gebunden ist. Regelmäßige Leistungsüberprüfungen und -anpassungen sind in der Regel Teil dieses Modells, damit eine faire Preisgestaltung gewährleistet ist, wenn sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit ändern
Dieses Modell ist eine der komplexesten und kreativsten Möglichkeiten, ein Produkt zu bepreisen, und wurde lange Zeit als unrealistisch angesehen. Da aber KI-Produkte den Nutzern transformative Veränderungen versprechen, könnte dies ein Anlass sein, die wert- und ergebnisorientierte Preisgestaltung zu überdenken.
Die ständige Weiterentwicklung der KI erfordert eine flexible Preisgestaltung
KI-Technologie entwickelt sich so rasant, dass sich die Art und Weise, wie Sie heute Preise und Pakete gestalten, wahrscheinlich ändern wird. Hier erfahren Sie, warum Flexibilität für die Entwicklung von KI-Monetarisierungsstrategien besonders wichtig ist:
- Ungewisses Nutzenversprechen: Der Wert der KI richtet sich oft nach ihrer Fähigkeit, Prozesse zu optimieren und Effizienzgewinne zu erzielen, die anfangs schwer zu quantifizieren sind. Ein flexibles Modell ermöglicht es Ihnen, die Preise anzupassen, wenn der tatsächliche Wert der KI-Komponente deutlicher wird.
- Vielfältige Kundenbedürfnisse: B2B-Kunden haben unterschiedliche Bedürfnisse und Budgets. Mit einem flexiblen Ansatz können Sie Ihr Angebot auf verschiedene Kundensegmente zuschneiden und so die Reichweite und das Umsatzpotenzial maximieren.
- Schnelle Weiterentwicklung von KI: Die KI-Landschaft entwickelt sich ständig weiter. Ein flexibles Modell ermöglicht es Ihnen, Ihre Preisgestaltung und Paketierung an neue Funktionen und Anwendungsfälle anzupassen
Unternehmen müssen bei der Planung ihrer Preisgestaltung Flexibilität walten lassen, da sie wissen, dass sich Ihre Entscheidung, welche Preiskennzahlen sie der Monetarisierung zugrunde legen, in der Zukunft ändern kann.
Operationalisierung Ihrer Preismodelle für KI
Tools und Prozesse für die Operationalisierung Ihrer Monetarisierung von KI
Wir haben gezeigt, wie wichtig eine solide Strategie zur Monetarisierung von KI dafür ist, schnell Profite zu erzielen. Wir haben auch verschiedene Preismodelle untersucht und erörtert, wie man sich in der sich ständig wandelnden KI-Landschaft zurechtfindet.
Kommen wir nun zu den Tools und Prozessen für die Operationalisierung Ihrer Strategie zur Monetarisierung von KI. Viele Unternehmen tappen in die Falle, dass sie glauben, sie könnten Geschäftssysteme wie Abrechnungs-, CRM- und Zugangsverwaltungsplattformen nutzen, um aus diesen Einzelteilen eine Monetarisierung zu erzielen. Aber diese Plattformen haben ihre eigenen Stärken, die nichts mit der Monetarisierung zu tun haben. Da sich die KI-Branche so sehr auf den ROI konzentriert, ist es wichtiger denn je, den richtigen Tech-Stack zusammenzustellen, der alle Vorgänge, einschließlich der Monetarisierung, unterstützt. Daher empfehlen wir Ihnen dringend, einen Monetarisierungs-Hub einzurichten, dessen Kernstück die Lizenzierungs- und Berechtigungsfunktionen sind. Eine solche Plattform ermöglicht es Ihnen, den Benutzerzugang zu kontrollieren, flexible Preismodelle zu implementieren und Arbeitsabläufe zu automatisieren - alles mit dem Ziel, mit Ihrer Investition in KI in hohem Maße Umsatz zu erzielen.
Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der Stärken und Grenzen der einzelnen Kernsysteme im Tech-Stack Ihres Unternehmens.
Plattform für die Rechnungsstellung
- Stärken: Rationalisiert Rechnungsstellung und Zahlungseingang und sorgt für reibungslose Finanztransaktionen.
- Grenzen: Schwerpunkt liegt in erster Linie auf die Verarbeitung von Zahlungen, bietet keinen Zugang zu Funktionen oder Benutzererfahrung in Verbindung mit verschiedenen Preismodellen
CRM
- Stärken: Verwaltet Kundeninteraktionen und -beziehungen, hilft bei der Ermittlung von Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten.
- Grenzen: Keine Kontrolle des Funktionszugriffs oder der Preismodelle, was es schwierig macht, CRM-Aktivitäten direkt mit dem Umsatzwachstum zu verknüpfen.
Systeme zur Zugriffsverwaltung
- Stärken: Bietet ein grundlegendes Maß an Kontrolle über den Benutzerzugriff und stellt sicher, dass Benutzer nur Zugang zu autorisierten Funktionen haben.
- Beschränkungen: Zugriffsmanagementsysteme sind nicht dafür ausgelegt, Anwendungsfälle zu lösen, bei denen der Zugriff auf Produkte und Funktionen (SKUs) von einem ERP/CPQ/Billing-System aus automatisiert wird.
Selbst entwickelte System
- Stärken: wird oft als die einfachste Art des Einstiegs angesehen. Sie sind nicht von einem externen Anbieter abhängig und können genau das entwickeln, was Sie für Ihre Anwendungsfälle benötigen.
- Grenzen: Die Anforderungen an das System steigen schnell und erfordern erhebliche Investitionen in Entwicklung und Wartung.
Monetarisierungs-Hub mit Lizenzierung und Berechtigungen
- Kontrolle des Funktionszugriffs: Berechtigungen ermöglichen die Festlegung genauer Zugriffsebenen für jede Preisstufe. So können Sie maßgeschneiderte Produktstufen anbieten, die sich an der Zahlungsbereitschaft der Kunden orientieren, und diesen Anreize bieten, sich für höhere Stufen zu entscheiden.
- Dynamische Lizenzierungsmodelle: schafft Flexibilität bei der Implementierung von Preismodellen, einschließlich Abonnementplänen, abgestuften Preisen und nutzungsbasierten Abrechnungsmodellen.
- Automatisierte Arbeitsabläufe: Es gibt eine Single Source of Truth, von der aus die Bereitstellung von Benutzerkonten und die Rechnungsstellung operationalisiert werden können.
- Datengestützte Einblicke: liefert wertvolle Daten über die Nutzung von Funktionen und das Kundenverhalten und hilft bei der Identifizierung von Verkaufsmöglichkeiten für Upgrades, Upsells und Cross-Sells sowie bei der Optimierung von Preismodellen und der Planung der Entwicklung neuer Funktionen.
Eine Monetarisierungsplattform mit Berechtigungen geht über die reine Abwicklung von Zahlungen (Billing) oder die Verwaltung von Kundenbeziehungen (CRM) hinaus. Sie stellt die Werkzeuge bereit, um den Zugang zu Produkten und Funktionen direkt zu steuern, flexible Preismodelle zu implementieren und umsatzsteigernde Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Sentinel ist die marktführende Lösung für die Monetarisierung von KI-Software
Sentinel ist ein Pionier auf dem Gebiet der KI-Monetarisierung und hat bereits führende KI-Unternehmen wie Lunit AI, das KI für die Krebserkennung entwickelt, und Alchera, einen führenden Anbieter von Gesichtserkennungstechnologie, dabei unterstützt, ihre Innovationen zu schützen und davon zu profitieren.
Sentinel bietet eine Software-Monetarisierungsplattform für KI, die es Ihnen ermöglicht, jedes Preismodell mit Lizenzierungstechnologie zu operationalisieren, den Prozess von der Bestellung der Software bis zur Bereitstellung zu automatisieren und andere Änderungen während des Lebenszyklus eines Abonnements vorzunehmen. Dieser Arbeitsablauf gewährleistet einen standardisierten Prozess von der Bestellung bis zur Bereitstellung von Software, wobei die Benutzer nur Zugriff auf die Funktionen, Produkte und Dienstleistungen erhalten, für die sie bezahlt haben. Die Schutztechnologie von Sentinel garantiert, dass nur autorisierte Benutzer den Zugang freischalten können, was die Sicherheit maximiert und eine übermäßige oder unzureichende Nutzung oder sogar Piraterie verhindert.
Die zentrale Verwaltung von Berechtigungen mit einer Single Source of Truth schafft einen klaren Überblick darüber, wie Ihre Kunden ihre Einkäufe nutzen. Dieser einzigartige Datensatz ist eine Quelle von Umsatzmöglichkeiten, die Ihre Up-Sell- und Cross-Sell-Strategie unterstützt. Dies stellt eine weitere Ebene der Monetarisierung dar, um eine hohe Rendite für Ihre KI-Investitionen zu erzielen.
