Tradicionalmente, y aún en la actualidad, las empresas de SaaS han fijado su pricing en función del uso, es decir, según la cantidad de recursos consumidos por su cliente o por el número de usuarios contratados, un enfoque que sigue siendo ampliamente extendido en la industria.

¿Por qué lo han hecho así?

Este modelo tiene la ventaja de ser predecible, tanto para la empresa como para los clientes.

La empresa conoce la pasta que entra.

Los clientes tienen claro cuánto van a gastar.

Sin embargo, plantea un problema fundamental : 

El pricing basado en el uso no refleja el valor real que el cliente obtiene del producto.

De la misma forma que una persona no quiere un taladro, si no hacer un agujero -y, si es posible, no tener que taladrar en absoluto-.

Las personas quieren resultados, no software.

En este contexto en el que la inteligencia artificial (IA) está cambiando las reglas del juego, no solo en términos de la propuesta de valor de las soluciones, sino también en los modelos de negocio y, por supuesto, en los modelos de pricing.

Cada vez es más evidente que las empresas están reconociendo que lo que realmente importa es el valor generado.

¿Qué estamos viendo diferente en el mercado?

Para entenderlo mejor, veamos tres modelos de pricing principales:

• Pricing basado en la funcionalidad (Features-based pricing model)

• Pricing basado en el uso (Usage-based pricing model)

• Pricing basado en el resultado (Outcome-based pricing model)

Estos tres modelos representan diferentes niveles de enfoque hacia el valor al cliente. El primero, basado en la funcionalidad, pone el producto en el centro y no el valor generado. El segundo, basado en el uso, se enfoca principalmente en los recursos consumidos por el cliente o el número de usuarios contratados. Finalmente, el modelo basado en los resultados pone el valor final generado por la solución en el centro.

De un Modelo de Pricing basado en Uso a uno basado en el Resultado.

Examinemos algunos ejemplos de empresas que están adoptando este enfoque en el mercado de la IA para comprender mejor las oportunidades : 

Intercom, por ejemplo, ha implementado un modelo de pricing basado en los resultados generados, fijando el precio de su agente de IA (FinAI) según la resolución efectiva que este logra (0.99 dólares por resolución). Este modelo pone el valor en el centro y asegura que los clientes paguen en función del impacto real que la solución tiene en sus operaciones.

Además, conceptos como Result as a Service (RaaS), propuesto por Darmesh, fundador de HubSpot, están ganando popularidad. En lugar de vender solo acceso a herramientas de software, las empresas venden resultados específicos y medibles a sus clientes.

Por otro lado, OpenAI ha fijado su modelo de pricing según una combinación de input/output tokens, tipo de modelos, capacidades, número de usuarios, etc. 

Mientras tanto, Relevance AI, una plataforma de creación de agentes de IA, ha adoptado un enfoque basado en créditos o recursos consumidos en las ejecuciones de los agentes implementados. Sin embargo, este último enfoque puede resultar complicado para los clientes, ya que es difícil prever el consumo dependiendo del tipo de agente que construyan.

¿Cuántos créditos consumiré si construyo, por ejemplo, un agente para el proceso de Inbound Sales?

Ni idea.

¿Qué es un crédito? 

Demasiado complicado, verdad?

Este último ejemplo es algo que observamos de manera bastante común en el modelo de pricing de las soluciones de IA, lo que nos lleva a pensar que todavía está por definirse la mejor manera de empaquetar estas soluciones. A medida que estos modelos evolucionen, es probable que se simplifiquen -O eso esperamos, porque nadie quiere hacer cálculos complejos para saber cuánto le va a costar usar un agente-. El modelo de pricing centrado en los resultados no es algo inmediato y de fácil adopción, aunque parece un camino hacia dónde puede dirigirse la industria. Habrá que verlo.

Modelos de pricing basados únicamente en el valor que generan.

Otro ejemplo es el de Graphext, una solución que ayuda a las organizaciones a extraer valor de los datos mediante un enfoque de análisis exploratorio y a la implementación de diferentes modelos de IA predefinidos (clusterización, análisis de texto, aprendizaje supervisado, RFM, etc.). Su modelo de pricing está basado en el uso, tanto en función del volumen de datos requerido, número de filas de un dataset (usage-based pricing), como del número de asientos contratados (seat-based pricing). Aunque esto facilita la predictibilidad para el negocio, sigue estando lejos de reflejar el valor final que la herramienta proporciona.

Aquí surge la pregunta :

¿Cómo podría evolucionar este modelo de pricing basado en uso hacia un modelo de pricing basado en resultados?

¿Acercaría este modelo más al valor real entregado por la solución?

¿Podría fijar Graphext su pricing, en función de la capacidad de su IA para predecir de forma correcta, por ejemplo, en una solución de churn, el número de clientes que abandonarán el servicio? ¿X€ por cliente que su modelo de IA prediga correctamente que abandonará el servicio?

O en una solución de Lead Scoring, ¿podría fijar el precio en función de la capacidad de su IA para predecir de forma correcta la conversión de lead a cliente? ¿X€ por conversión de lead a cliente que su modelo de IA prediga correctamente?

¿No sería genial pagar por la efectividad del resultado, no solo por el uso de la herramienta?

No tengo una respuesta, pero nos permite explorar nuevas oportunidades de pricing centradas en el valor.

Por último, un caso interesante es el de Notion AI, que ha decidido cobrar un coste adicional de 7.5€ por asiento y mes para integrar su funcionalidad de IA como un add-on. Este enfoque sencillo de paquetizar la solución es una estrategia eficaz si tu empresa ya está desarrollando nuevas funcionalidades con IA para extender la propuesta de valor de tu producto.

Para concluir, me gustaría dejarte con dos preguntas:

1. ¿Crees que va a cambiar la IA tu modelo de pricing? Si es así, ¿en qué dirección crees que puede beneficiarse?

2. ¿Cómo podría evolucionar tu modelo de pricing para acercarse más a los resultados esperados por tus clientes, y no estar tan centrado en el uso? ¿Qué impacto tendría en el negocio?

Si estás trabajando en el modelo de pricing de tu empresa, me encantará charlar. Puedes mandarme un mensaje por aquí.