原创 南乔River 2024-07-05 00:02 北京
日报关键词：字节Coze海外版开始收费；?A产品定价是一场工程噩梦；?YC 商业模式&定价策略深度洞察；?40款AI原生应用的定价策略分析；?AI时代的副业指南(完全版)……点击阅读全文
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推荐语
今天日报主题是「emmm有点贵」
借着 Coze 收费
聊一聊AI应用定价这件事多麻烦
以及商业模式和定价策略的发展趋势 ?
嘿嘿！还有野生小钱钱捕获技巧 ?
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祝各位老板发大财呀!!
当 Coze 也开始收费：天底下没有「永远」免费的 GPT-4
Coze 推出了付费计划。(注：这里指海外版。国内版 扣子 还是免费)
最近半年，Coze 其实一直在收紧用户使用额度：GPT-4 从最开始的免费用，到后来的50条/用户/天，再到最后每天只有几次使用机会。
正在用户抱怨根本不够用的时候，官方推出了收费计划 (Coze Premium Pricing Plans) 如上图所示，从权益设置就可以看出来，官方鼓励用户购买每月 39 美元的 Premium Plus 版本。
围观了一圈相关讨论，整体感觉，深度用户和开发者付费很坦然，但对于大部分普通用户来说，这个价格可能不太具有「性价比」?
毕竟 ChatGPT 或者 Claude 每月订阅费也就20美元 (躲不开的价格锚点)，更何况国内用户还有汇率差…
“Coze (海外版) 官网链接 → https://www.coze.com
Coze 定价这么贵是疯了么？聊聊计算「定价」这件事为啥特别难！
那定这种近乎「赶客」的收费策略，Coze 团队是疯了嘛？！
当然不是！
定价决策团队，必然经过了各种计算和挣扎 ?
本质上，AI产品成本超高这种「新情况」，与按月订阅这种粗暴收钱「老套路」，是冲突！冲突！冲突的！！
AI产品的成本计算，是一件非常！非常！复杂的事情，说是一场工程噩梦也不夸张。
目前，常见的成本计量单位有3种：按照请求 (Request) 次数、按照词元 (Token) 数量、按照用户成功的次数 (用户只对成功的结果付费) 。具体用哪种，要视情况而定，每种情况的成本计算都很复杂。
当然，定价也要考虑产品所处的层级。模型层产品的定价与模型运行成本息息相关，而订阅层产品则一般设计几个价格层级，然后按照月度或年度收费。
如果一家公司既在模型层，又在订阅层，这时候定价要小心了！因为定价也是传达价值的一种方式，两层定价所传递的信息要保持一致。
AI产品的运行成本，比传统应用高了几个数量级。这极大冲击了既有的收费模式。
比如，以前的 SaaS 产品允许用户先用后付费，因为成本可控。但是现在AI产品不敢这么操作，用户拉爆账单却不付费的话，企业的资金风险就太高了。
抵御风险的办法也很多，比如预付款 (提前支付费用)、阈值计费 (超过合理阈值时收费)、最低消费、企业定制化套餐…
给AI产品定价，像是踩着钢丝做数学题。在成本和收入之间，在生存和发展之间，小心翼翼地计算，以求取得平衡。
“原文包含更多细节和计算公式 → https://github.com/getlago/lago/wiki/Pricing-AI-products-is-an-engineering-nightmare
但商业不止数学计算：YC 大佬视角下的 9 种商业模式 & 定价策略
大概一年前，YC 合伙人 Aaron Epstein 录制了一期视频，讲解「Business Models and Pricing (商业模式和定价策略) 」。
Aaron 从 YC 投资的 4000 多家初创企业里，筛选出价值最高的前 100 家公司 (如 Airbnb、Stripe、Instacart、Coin Base、Doordash、Reddit 等) ，进行了详细研究，并且找到了初创企业生存和发展的「一些诀窍」。
这次干货非常多！！
既有常见商业模式 & 核心指标 & 发展要点，也有对一些重要规律的洞察和解释。
日报整理得详细一些，希望对大家有启发 ?
SaaS (Software as a Service)
客户支付每月/每年的订阅费用，通常是科技公司开发的云端订阅软件
核心指标：
月度经常性收入 (MRR) 或 年度经常性收入(ARR)
增长率：按周或按月计算
净收入留存率：相比上期保留的经常性收入比例
客户获取成本 (CAC)
发展要点：
充分享受经常性收入的优势
可能存在非经常性收入，但不计入 ARR / MRR
主要面向企业客户，理想情况下签订年度合同
增长可通过直销、自助获客渠道或两者结合来实现
Transactional 交易撮合
促成交易并从中抽成；通常是金融科技公司
核心指标：
总交易额 (GTV)：交易支付总额
净收入：交易手续费 (通常按百分比收取)
用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续交易的比例
客户获取成本 (CAC)
发展要点：
多见于金融科技和支付行业
以一次性交易为主，非经常性
通常是高交易量、低费率 (1-3%较为常见)
最优秀的交易型业务拥有高频率重复使用，收入极其稳定
Marketplace 双边市场
为买卖双方搭建交易平台；通常被称为双边市场
核心指标：
商品交易总额 (GMV)：平台上的总销售额
净收入：交易佣金 (通常按百分比抽成)
增长率
用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续交易的比例
发展要点：
初期面临先有鸡还是先有蛋的难题
需要同步扩大供给和需求
规模化后的网络效应会带来指数级增长
一旦成功，往往形成赢家通吃的局面
Subscription 订阅
向消费者定期提供产品或服务
核心指标：
月度经常性收入(MRR) 或 年度经常性收入(ARR)
增长率：按周或按月计算
用户留存率：第一个月的客户在第二个月等后续月份继续订阅的比例
客户获取成本(CAC)
发展要点：
经常性收入是最具价值的收入类型
主要面向消费者，多采用月付模式
通常单价较低，但客户数量较多
增长主要依靠可扩展的自助获客渠道
Enterprise 企业
向大型企业 (5000+员工) 销售大额固定期限合同
核心指标：
订单额：已签署合同的总价值 (包括经常性和非经常性收入)
收入：履行合同时确认
年度合同价值 (ACV)：合同总价值除以合同年限
销售漏斗：潜在客户 → 产品演示 → 成交
发展要点：
客户数量少，但单笔交易额大 (通常每年10万美元以上)
增长主要依靠直销
常从付费试点或意向书开始
销售周期通常较长，涉及多个决策环节
购买决策者不一定是最终用户
增长不均衡：月环比增长率的参考意义不大
Usage Based 基于用量
根据实际使用量按需付费
核心指标：
月度收入 (注意：非经常性!)
增长率
收入留存率：上月客户在本月贡献的收入比例
毛利率：收入减去销售成本 (COGS)
发展要点：
切勿将基于使用量的收入误认为经常性收入
常见计费方式：按API调用次数、记录数、数据使用量等
收入随客户业务增长而增长
产品和定价模式能够适应从小型创业公司到大型企业的需求
E-commerce 电商
在线销售商品
核心指标：
月度收入：总销售额
增长率：按周或按月计算
毛利率/单位经济：收入减去销售成本 (COGS)
客户获取成本 (CAC)
发展要点：
包括直接面向消费者 (D2C) 品牌和 Shopify 商店
非市场型模式，每笔销售收入全部归己
较高的销售成本意味着较低的利润率
产品往往趋于同质化
需在用户获取和运营效率/单位经济性方面表现卓越
Advertising 广告
通过销售广告变现免费用户
核心指标：
日活跃用户数 (DAU)：24小时内的独立活跃用户数
月活跃用户数 (MAU)：28天内的独立活跃用户数
用户留存率：第1/7/30天等的活跃用户比例
千次展示成本 (CPM) 或 每次点击成本 (CPC)
发展要点：
多见于拥有海量用户的消费者社交产品
真正的客户是广告主，而非最终用户
用户本身就是被销售的「产品」
每月需要数十亿次展示量
注册用户数往往是一个华而不实的指标
Hardtech / Bio / Moonshots
硬件、生物或其他技术风险高、周期长的高难度项目
核心指标：
里程碑：朝长期目标迈进的进展
已签署合同
意向书 (LOIs)：表明购买意向的非约束性协议
发展要点：
受技术和/或监管风险影响，通常需要数年时间才能推出实际产品
突破性的技术里程碑或实验数据可有效降低技术风险
实现收入可能还需要数年时间，因此签署的意向书通常是展示客户兴趣的最佳方式
一些生死攸关的规律
注意！以下商业规律，是作者基于丰富的投资经验，并研究这 100 多家成功的初创公司后总结的！原文有非常详细的观察总结和分析！日报这里整理核心结论~
最好的商业模式：Saas、Marketplace (双边市场)、Transactional (交易撮合) ，这3种商业模式所占比重高达 67%，其中 Saas 占比 31%，Top 10 中有一半是 Marketplace 。
不好的商业模式：Advertising、Hardtech，或者服务/资讯/一次性交易的商业模式等，很少能发展成为大公司。
最好的商业模式都有壁垒。常见的方式有网络效应、沉没成本、To B业务、技术创新、高利润率&单位经济效益、病毒式传播/好口碑等。
产品定价的6条重要结论：① 定价时要考虑 客户感知价值；② 不收费是创业者最常见错误；③ 耐心找到正确的定价量级；④ 适时提高价格，直到客户认为贵但仍愿意买；⑤ 适时设置低价，吸引初期用户或精准目标客户；⑥ 两种提价方法 - 新客户支付更高价格 & 特定群体支付更高价格。
“YC → https://www.ycombinator.com/library/Gh-yc-guide-to-business-models
AI 时代又有哪些不同？40款AI热门应用「定价策略」，隐藏着智慧和心机
进入到新的 AI 时代，商业模式和的定价策略有什么变化嘛？
最近有两位大佬，根据公开榜单、外部融资信息、公开信息等筛选当下最流行的 40 款 AI 应用。如图所示。
然后！把它们有关定价的所有信息，掰开了揉碎了研究，想找到挣钱的秘密：对于AI产品来说，什么定价策略更能吸引用户付费？未来有哪些更合理的演进趋势？
定价模式的创新有限
71%采用了传统的 SaaS 订阅定价模式，只有 3% 采用了纯使用量定价模式，其余 26% 采用的是混合定价模式
但是注意！这些 AI 应用在调用底层大模型的时候，可是按使用量来交钱的！
那为什么大部分 AI 应用在对外定价时，没有按用户使用量来收费呢？大概原因有这么5条：① 用户习惯了订阅这种模式；② 准确计算出用户的使用量，并不容易；③ AI应用在这个过程中创造的价值，很难被量化；④ 其他定价方式可能把部分用户挡在门外 (对需要花多少钱没有底)；⑤ 多赚点钱的动力没那么强。
再按用户数计费就不合适了
按用户数量计费，是 SaaS 领域非常传统且经典的计费方式。买家对费用有明确的预估，因此更容易达成交易。
但是！AI逐渐取代人类员工已经是大势所趋，也就是说用户数减少的同时，使用量反而在增加！那按照用户数计费就有点适得其反了~
目前，很多应用已经在混合使用「按用户数量」和「按使用量」计费了，后者包括积分、token、视频时长、运行时间等等。
免费版也有多种模式
免费增值策略有助于吸引早期用户，同时为公司提供产品迭代的机会。
2C应用的免费版本，有3种常见模式：① 永久免费 (功能有限但可以长期使用)；② 有限使用 (使用量受到限制)；③ 限时试用 (7天或14天的全功能免费试用)。
2B应用的免费版本：免费试用 (通常是3个月)，然后决定是否购买。
基础-进阶-高级套餐
这种结构允许公司针对不同客户提供差异化服务，并创造明确的升级路径。
产品层级数量因公司而异，从2个到5个不等。层级间的区别主要体现在产品功能和使用限制上。
定价透明度不一
2C应用的定价一般是透明的。
2B 应用则选择不公开定价的细节，可能是考虑到 ① 避免对手进行模仿或竞争；② 客户定制化需求的价格不同；③ 为未来调整留有余地。
一个更重要的发展趋势
目前，大多数的软件公司还是采用「订阅」或「按 (企业) 使用人数」收费的旧有模式。第一批 AI 应用延续了这个趋势。
但是！第二批 AI 应用的定价结构已经开始出现变化：基于成果定价 (用户只需要为成功的结果付费)、基于需求定价等新模式，已经开始实施并取得了双赢的效果。
各位创始人们！让我们回到日报第2条！开始重新计算成本，然后勇敢尝试新策略吧~
“原文 → https://www.growthunhinged.com/p/how-ai-apps-make-money
教你捕获野生小钱钱！用AI做副业的赚钱门道，应该都在这里了
这是一个很特别的 GitHub 项目。
创建者收集整理了市面上有关「AI副业」的灵感，进行了分类整理，而且每个都给出了几个例子，来展示详细的操作步骤和注意事项~
AI脚本视频赚钱：① 图片绘本故事、② 虚拟人口播、③ 小说漫画推文、④ 电影剧情解说、⑤ 热点选题技巧
视频变幻赚钱：① 瞬息全宇宙、② 热舞小姐姐、③ 无限穿越放大&缩小景别
视频翻译&视频搬运
AI图片赚钱副业：① 个人头像、② 桌面壁纸、③ 模特换装、④ 商品广告、⑤ 儿童绘本、⑥ 表情包、⑦ 家具&装修、⑧ LOGO制作、⑨ 照片修复
AI文案赚钱副业：① 新媒体推文、② AI论文代写、③ AI小说编剧、④ AI简历改写
AI音频赚钱副业：① AI声音克隆、② AI音乐
AI直播：① 无人货架直播、② 虚拟人直播
呃！看看思路就好！做哪项都不容易，下场要慎重慎重哈~
如何开始副业最稳妥呢？
作者给了几个建议，都还挺中肯的！
做内容搞流量，而不是做一个产品去卖
做铲子，而不是挖金子
不想花钱，就要花时间
做资产，而不是卖时间
做自媒体流量，抱着平台吃饭，是当下用AI做副业最亲民的路径
如果你想依靠技术赚钱
那么以下几条一定要认真领悟，避免走弯路：
做垂类，而不是做平台
做顺人性的，而不是逆人性的
从小切入，别一上来想搞太大
开源赚流量，比闭源挖金子强
Build in Public ，获取公共认同
Copycat，有信息茧房就有钱赚
做国外而非国内
赚有钱人的钱，赚想赚钱人的钱
搞明白目标用户、核心功能、产品核心卖点和目标用户聚集地
已经验证可行的技术赚钱方案
商业模式比较清晰，但也各有挑战需要克服：
套壳站：创建站点，支持私有化部署或贴牌，通过分销系统出售给小老板
API聚合：封装AI能力为API，赚取差价
发卡站：利用开源站自动出售GPT账号，为号贩子提供便利
聚焦AI工具：找到刚需市场，用AI满足特定领域或需求
模型训练：为甲方提供模型训练服务
“原文案例和解释说明都更详细 → https://github.com/bleedline/aimoneyhunter
THE END
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