주간 SaaS 오늘의 소개 글
원문을 핵심만 요약한 한글 PodCast
안녕하세요 주간SaaS 입니다.
오늘은 AI가 가져올 SaaS 가격 모델의 변화와 전략에 관한 글을 소개 합니다. 주간 SaaS에서도 한번 소개 하기도 했던 Monetizing Innovation의 저자가 함께 참여한 글로, AI가 기존의 SaaS 가격 모델을 어떻게 변화 시키고 있는지, 이에 따른 전략은 무엇이 되어야 하는지 소개 합니다.
이 기술 현장에 있다보니 개인적으로도 이제, B2B SaaS가 AI를 통해 날개를 달수 도 있다는 생각에서, 많은 분들이 예상하는 것처럼 대체될 수 도 있겠다는 생각으로 변하게 됩니다. 기술, 가격, 조직 구성, 판매 전략 등 많은 부분들의 변화가 필요하고 필연적일 수 밖에 없겠다는 생각이 듭니다. 오늘 레터가 구독자 여러분들에게 도움이 되면 좋겠습니다.
요약
AI 시대의 가격 책정 변화 (What Has Changed About Pricing in the Age of AI):
- AI는 진정한 성과 기반 가격 책정을 가능하게 합니다. AI는 비즈니스 결과와 직접적으로 연결될 수 있지만, 기여도 측정(attribution) 문제는 여전히 과제로 남아 있습니다.
- AI는 소프트웨어 예산뿐만 아니라 인건비 예산도 활용합니다. 하지만 AI가 인력을 줄임에 따라 기존의 좌석당(per-seat) 모델은 잠재적 수익이 줄어드는 모순을 발생시킬 수 있습니다.
- LLM(대규모 언어 모델) 사용은 새로운 비용 역학을 만들어냅니다. 추론(inference) 비용은 감소하고 있지만, 여전히 단위 경제(unit economics)에서 중요한 요소로 작용합니다.
AI 제품 가격 책정 방법 결정 (Determining How Much to Charge for Your AI Product):
- 가격 논의를 조기에 시작해야 합니다. 이는 진정한 구매자를 선별하고, 가치 중심으로 대화를 유도하며, 고객과 ROI 모델을 공동 개발하고, 고객이 가치를 두는 것에 따라 제품 로드맵의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
- "가치 감사(Value Audit)"를 활용하여 실제 사용 데이터를 바탕으로 전달된 가치를 공동으로 계산하는 것을 제안해야 합니다. 이는 AI 제품의 가치가 모델 개선에 따라 증가하는 경우가 많으므로 초기 할인을 정당화하는 데 유용합니다.
- 구매 부서에 도달하기 전에 가격을 논의해야 합니다. 구매 부서는 비용 절감이 주 업무이므로 가치 평가에는 적합하지 않습니다.
- ROI를 전체적으로 계산해야 합니다. 인력/공급업체 절감이나 매출 증대와 같은 직접적인 절감 외에도 시간 효율성 증대 및 그에 따른 기회비용, 기존 SaaS 대비 구현 비용 이점 등도 고려해야 합니다. 배포 전에 구매자와 ROI 모델 입력값에 동의하는 것이 중요합니다.
- AI 제품은 창출된 가치의 25-50%를 포착하며, 이는 기존 SaaS의 10-20%보다 상당히 높은 수치입니다.
- "수용 가능한 가격, 비싼 가격, 감당할 수 없는 가격" 프레임워크를 사용하여 지불 의향을 파악할 수 있습니다. 지불 의향은 보통 "비싼 가격" 지점 근처에 형성됩니다.
AI 가격 책정 모델 평가 (Evaluating AI Pricing Models):
- AI 시대의 선도적인 기업들은 새로운 가격 책정 모델을 대중화할 가능성이 높으며, 현재는 다양한 실험이 진행 중입니다.
- 다양한 모델이 존재하며 각기 장단점이 있습니다:
- 좌석당(Per seat): 구매자에게 단순하고 예측 가능하지만, 인력 감축 시 수익이 줄고 파워 유저의 높은 컴퓨팅 사용으로 마진이 손상될 수 있습니다.
- 행동당(Per action): 단순하고 마진과 일치하지만, 효율성을 떨어뜨리거나 상품화로 이어질 수 있습니다.
- 에이전트당(Per agent): 단순하고 인건비 지출과 관련 있지만, 수익 상한이 있고 상품화 위험이 있습니다.
- 완료된 워크플로당(Per completed workflow): 소비와 결과를 균형 있게 반영하며 복잡하지만 표준화된 프로세스에 적합합니다.
- 비즈니스 성과당(Per business outcome): 가장 강력한 가치 포착과 명확한 차별화를 제공하지만, 기여도 측정의 어려움이 있습니다.
AI 가격 책정 모델을 결정하는 2x2 매트릭스:
자율성(Autonomy)과 귀속성(Attribution) 두 가지 핵심 차원에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있습니다.
- 낮은 자율성 + 낮은 귀속성 → 좌석 기반 가격 책정 (예: 코파일럿처럼 사용자를 보조하고 측정 가능한 영향이 적을 때).
- 낮은 자율성 + 높은 귀속성 → 하이브리드 가격 책정 (예: 사용자를 보조하고 그 가치가 입증 가능할 때, 좌석 기반 + 사용량 또는 성과 기반 결합).
- 자율적 + 낮은 귀속성 → 사용량 기반 가격 책정 (예: AI가 독립적으로 작동하지만 비즈니스 영향이 불분명할 때, 볼륨 또는 작업 기반).
- 자율적 + 높은 귀속성 → 성과 기반 가격 책정 (예: AI가 인력을 대체하고 측정 가능한 결과를 제공할 때, 가장 이상적).
- 궁극적으로 성과 기반 모델로의 진화를 목표로 해야 합니다. 현재는 하이브리드 모델이 지배적이지만, 시간이 지남에 따라 제품의 자율성과 가치 귀속이 명확해지면서 점진적으로 성과 기반 모델로 나아가야 합니다.
AI 가격 책정의 현재와 미래 (The State of AI Pricing Today & The Future of AI Pricing):
- 현재는 좌석, 사용량, 에이전트, 성과 등 다양한 요소를 결합한 하이브리드 모델이 지배적입니다.
- AI 역사는 결과에 대한 비용 지불(paying for results) 방향으로 나아갈 것입니다. 구매자들은 소프트웨어가 아닌 솔루션을 원했으며, AI가 자율적으로 이러한 솔루션을 제공함에 따라 가격 책정은 결과에 대한 비용 청구로 진화할 것입니다.
- 2028년까지 25%의 기업이 성과 기반 가격 책정을 사용할 것으로 예상됩니다. 현재는 5%에 불과합니다.
- AI 기반 서비스는 성과 기반 모델을 적용하기에 가장 직접적인 비즈니스 모델 중 하나입니다.
성과 기반 모델 성공의 핵심: POC
- POC는 상업적 성공을 위한 핵심입니다. 이는 구매자가 가치를 평가하고 의사 결정을 내리는 방법을 가르쳐주는 "상업적 실험"으로서 역할을 합니다.
- "영원히 무료"의 함정을 피하고 POC 비용을 청구해야 합니다. 명목상의 수수료라도 진지한 구매자와 단순한 호기심을 가진 사람들을 걸러내는 역할을 합니다. POC를 "가치를 정량화하고 비즈니스 사례를 구축하기 위한 고정 요금 약정"으로 구성하는 것이 좋습니다.
- 성공적인 POC를 위한 5가지 규칙이 있습니다:
최종 조언 (Final Thoughts)
- 분석 마비에 빠지지 말고, 다양한 모델을 실험하고 빠르게 반복해야 합니다.
- 가격 모델이 구매자나 내부 팀이 이해하기에 너무 복잡해지지 않도록 단순하게 유지해야 합니다.
- AI가 더 자율적이 되고 가치 귀속이 명확해짐에 따라, 시간이 지남에 따라 성과 기반 모델로 진화하는 것을 목표로 해야 합니다.
- AI 시대를 정의하는 기업은 그들이 창출하는 가치와 가격을 일치시키는 기업이 될 것입니다.
의견을 남겨주세요