Como precificar seu SaaS alimentado por IA: Cálculos de Uso e Estratégias de Preços

Ao precificar suas ferramentas de IA, você deve:

• Entenda seus custos.
• Esteja ciente do valor percebido do seu produto.
• Conheça o cenário competitivo em que você está trabalhando.

Para conseguir fazer isso, divida o processo em etapas práticas:

Pense em como seus clientes estão usando seu produto e como você mediria isso. Em outras palavras, o medidor de luz da sua casa rastreia a energia que você usa e, em seguida, você é cobrado de acordo..

Com SaaS, pode haver exemplos como:

→ Se o seu serviço for conduzido por chamadas de API (por exemplo, processamento de linguagem natural, geração de imagens), cada chamada de API representa uma unidade de consumo. Conte essas interações.

→ Se o seu serviço envolve armazenamento ou processamento de dados (por exemplo, análise de vídeo, treinamento de modelo de aprendizado de máquina em larga escala), a largura de banda ou o uso de armazenamento é uma métrica relevante. As cobranças podem ser baseadas na quantidade de espaço usado.

→ Se o seu produto de IA tem recursos com propostas de valor variadas (por exemplo, análises básicas vs. avançadas), monitore o uso de recursos individuais. 

→ Para serviços de IA que processam texto ou código (por exemplo, tradução, geração de código), o número de caracteres ou tokens processados é um indicador de uso.

→ Se o seu serviço exige recursos computacionais (por exemplo, simulações complexas, modelos de aprendizado profundo), monitorar o tempo de uso da CPU/GPU é uma métrica adequada.

Seu objetivo é escolher uma métrica que reflita o valor que seus usuários recebem do seu produto. Pense em:

• Listar as propostas de valor principais e faça um brainstorming dos benefícios que a ferramenta de IA oferece aos seus usuários. Ela economiza tempo, melhora a precisão, produz feedback ou algo mais?
• Mapeie o valor para unidades mensuráveis identificando a unidade comparável e determinando o valor.

• Considere as restrições técnicas avaliando os aspectos técnicos do seu serviço de IA. Ele depende de chamadas de API, armazenamento, recursos específicos ou poder computacional?
• Escolha a(s) métrica(s) mais relevante(s) com base em suas propostas de valor e restrições técnicas. Escolha a(s) unidade(s) de medida que reflitam o valor percebido pelo cliente. Você pode ter mais de uma métrica se elas representarem partes diferentes do valor do seu produto.

Descobrir quanto cobrar é onde as coisas ficam mais complexas. Isso implica em equilibrar seus custos, o valor percebido do seu produto e o cenário competitivo. 

Considere estes pontos: 

• Análise de Custos: Identifique o custo para fornecer o serviço. Leve em consideração os servidores, desenvolvimento e suporte. Adicione sua meta de margem de lucro e você terá seu preço de venda ideal.
• Métrica de Valor: Qual é o principal benefício da sua ferramenta de IA? Ela economiza tempo? Melhora a precisão? Fornece insights valiosos? Tempo economizado? Precisão aprimorada? Atribua um preço a esse valor.
• Pesquisa da Concorrência: Investigue quanto seus concorrentes estão cobrando para ter uma noção do mercado. Isso ajuda você a posicionar seu produto com precisão. No entanto, estratégias de reduzir preços abaixo da concorrência podem levar a uma guerra de preços e desvalorizar seu produto.
• Preço por Nível: Crie grupos de preços com diferentes conjuntos de recursos ou limites de uso. Isso oferece opções que aumentam sua receita, diferenciando claramente os níveis.

Como a sua estrutura de preços influencia a forma como os usuários percebem o valor do seu produto e, portanto, a sua disposição para pagar, escolher o modelo certo é uma grande decisão. Cada um vem com seu próprio conjunto de benefícios e desvantagens, então escolha um que se alinhe ao seu produto e seja adequado ao seu mercado-alvo e objetivos de negócios. Queremos garantir que você acerte – então siga estas sugestões:

• Faça uma pesquisa com seu público-alvo com questionários ou entrevistas para coletar feedback. Entenda qual é o modelo de preços preferido dos seus clientes e o que eles consideram um preço justo por recursos e funcionalidades. Eles estão interessados em cobrança por uso, pagamentos únicos ou planos de assinatura?
• Avalie a adequação do produto ao mercado ao avaliar como seu produto se alinha às necessidades do seu público-alvo. Dependendo da urgência deles pela solução, você pode ter opções de preços.
• Prever a receita com modelagem financeira para fazer suas projeções. Com vários modelos de preços, considere fatores como aquisição de clientes, rotatividade e potencial de upsell.
• Selecione o modelo ideal com base na análise, escolhendo o modelo de preços que equilibra as preferências do cliente, a complexidade do produto, a previsibilidade da receita e a dinâmica do mercado. Aqui estão algumas vantagens e desvantagens de alguns modelos de preços típicos para ferramentas de IA: 

Explore as estratégias de preços SaaS com nossos recursos detalhados adicionais: 

Blog: Guia Completo sobre Modelos e Estratégias de Preços SaaS 

Vídeo: 6 Modelos e Estratégias de Preços SaaS | YouTube

Mesmo depois de lançar seu SaaS de IA e definir seus preços, o trabalho não termina. Você precisa ficar de olho em como as pessoas estão usando, coletar dados e estar preparado para ajustar seus preços, se necessário:

• Colete dados rastreando tudo. Observe a frequência de uso do seu produto, os recursos mais populares e se os usuários estão cancelando.  
• Solicite feedback do cliente para entender o que eles pensam. Eles estão satisfeitos com os preços? São claros e fáceis de entender?
• Execute Testes A/B para experimentar opções de preços e ver o que está funcionando. 
• Monitore o mercado acompanhando a concorrência e as tendências. Você precisará se adaptar ao mercado em constante mudança.

A precificação é um processo contínuo, não uma decisão única. Ao testar, iterar e adaptar sua estratégia de preços como um processo contínuo, você saberá que seu SaaS com tecnologia de IA é competitivo, lucrativo e agrega valor aos seus clientes.

Uma análise detalhada de ferramentas de IA, seus modelos de preços e alguns pontos-chave das lições aprendidas: