使用量计费入门

亲爱的定价思考中： 随着 AI 不断重塑我们构建和交付价值的方式，它也在颠覆定价的根基。越来越多的创始人试图突破单纯的订阅定价模式，但在“战略性”与“运营可行性”之间找到那个最佳平衡点，说起来容易做起来难。

为了帮助我们深入思考这个问题，我找来了 Kyle Hart，一位定价专家，他曾与数十家成长阶段的公司合作，制定并实施定价策略（与他在 Price Intelligently 的前同事一起）。最近，Kyle 制定了 Toast 使用的新产品定价手册，并推动了超过 5 条新产品线从 0 到 1 亿美元 ARR 的定价策略、实验和实施。他在这个领域有着深入的实战经验，尤其是在 AI 功能迫使团队重新思考价值交付、产品打包和系统准备度的背景下。

以下是 Kyle 对如何开始探索基于使用量或结果的定价方式的看法，尤其是针对 AI 驱动的功能，同时避免造成混乱。

1. 不要直接默认使用量计费，从可选定价开始

AI 带来了巨大的使用差异。有些客户几乎不会使用它，而另一些客户可能会在一夜之间将使用量提升 10 倍。你不能假设一种统一的定价模式适用于所有人。

Kyle 的观点：许多客户表示他们想要基于使用量的定价，但他们往往不希望伴随而来的价格波动。他分享道：“我喜欢在定价中尽可能保留选择性。这会增加复杂性，但能将决策权交到客户手中。”

不要一味地完全依赖消耗量或结果导向：

• 以符合客户当下购买习惯的方式打包 AI 功能。
• 引入使用量分级或基于积分的模式，让高级客户能够“升级”到更灵活的定价方案。
• 让固定价格套餐与按使用量计费模式共存，以便客户可以选择最适合他们的方式。

2. 像构建产品假设一样构建定价假设

在做出任何更改之前，先建立一个结构化的假设。Kyle 建议将其视为一次产品实验，利用你现有的资源，按照可执行的步骤进行。

步骤 1：审查你当前的状况

首先深入挖掘你自己的数据：

• 销售行为：销售代表最常打折的是什么？他们最常推销哪些功能或套餐？
• CRM + 使用数据：实际被使用的功能有哪些？由谁在使用？是否存在一些使用模式的聚类，可以为新的分级方案提供参考？
• 团队意见：你的销售团队是定价的第一线。Kyle 建议与销售团队建立深厚的关系，并花大量时间与他们一起构思潜在的打包/定价模型，尤其是要找出阻碍他们自信销售的因素。

专业提示：许多定价决策仅通过这次内部审查就能做出。你不需要通过调查来得知所有客户都集中在一个套餐中，或者使用量远远超过你当前的限制。

步骤 2：进行竞争性研究

不要在这部分过度设计，但也不要跳过。使用 LLM 创建一个粗略的功能矩阵：

• 你的竞争对手重点突出了哪些功能？
• AI 功能是如何打包或定价的？
  他们在基于使用量的选项中采用了什么定位？

这个练习有助于你同时理解定价机制和买方心理。Kyle 指出：即使你以差异化价值为主导，买家仍会将你与他们已经了解的东西进行对比。

步骤 3：明确你的价值主张和认知

你可能已经与客户交谈过。很好。现在请专门从定价的角度重新分析这些对话：

• 客户认为哪些功能是必不可少的？
• 他们希望在哪些方面看到投资或改进？
• 他们最初为什么会购买你的产品？

这里再次使用 LLMs，让它总结访谈记录、标记常见主题，并对感知价值的领域进行优先级排序。你不是在问“你会为此付多少钱？”，而是在问“什么最重要？”。

步骤4：形成可测试的假设

现在把这一切整合起来：

• 你目前的产品套餐在哪些方面与使用情况不匹配？
• 是否有一个档位功能过多，而另一个档位却很少被售出？
• 你从竞争对手的定价中学到了什么？你的高端功能是否定价过低？

起草 2–3 个“定价假设”作为模拟定价页面。每个页面应展示：

• 清晰的分级或模块
• 一个价值衡量指标（即使你还未基于此收费）
• 与感知价值相匹配的价格点
• 成功指标：什么信号表明这在发挥作用？

Kyle 称这一阶段为“重新格式化”阶段。你并不是在创造新的数据，而是用新的视角来整理你已经拥有的内容。

3. 验证你的假设

你已经构建了你的定价假设，现在是时候去测试它了。但让大多数创始人犯难的问题是： 怎么做？

Kyle 的建议是：验证方式取决于你的产品性质、价格点以及你实际拥有的客户数量。没有通用的最佳实践。对于拥有 5,000 名用户的产品有效的方法，可能对只有三个企业客户的团队来说过于繁琐，甚至根本无法实现。大多数公司会默认建议进行正式调查。但 Kyle 多年来不断调整自己的想法：“我越来越倾向于采用替代方案，比如销售试点、访谈，甚至使用 LLMs 通过定性数据进行验证，因为大多数早期团队的用户量不足以让传统调查的成本变得值得。”

这就引出了一个关键问题： 你应该和谁进行验证？

以下是 Kyle 进行验证的方法：

• 销售试点 ：将模拟定价页面交给你的团队。在真实通话中观察潜在客户的反应。
• 客户访谈 ：询问哪种定价版本最符合所交付的价值，而不是他们想支付的价格。
• 基于 LLM 的摘要 ：使用 AI 从跨团队的反馈中提取模式。
• 内部角色扮演 ：如果你的团队难以解释清楚，你的客户肯定也会。

调查：客户访谈 vs. 市场小组

在进行调查时，有两条主要的受众路径：客户访谈或市场小组。两者各有优缺点，正确的选择取决于你想了解的内容以及你的销售对象。

Kyle 在这里提供了一个简单的决策树：

• 如果你已经拥有一个有意义的客户基础，就从这里开始。尤其是在收集关于产品打包反馈、功能价值或对价格变动的早期反应时。
• 如果你正瞄准一个新的细分市场，或者没有足够的客户可供参考，市场调研小组可能会有所帮助，但成本较高。

客户访谈和小规模调查通常足以让你达到 80% 的信心。而且它们还有一个额外的好处，就是基于真实的情境。

市场调研小组是可行的，但要准备好为每份答复支付 50–120 美元。Kyle 经常与一些服务合作，这些服务能帮助创业者完成问卷设计、平台托管和目标受众定位，并收取固定费用（尤其是在使用你自己的名单时）。

当你准备好分析结果时？保持简单且有条理。Kyle 建议使用 Claude 或 GPT 等工具来总结访谈数据。对于定量调查，将数据按业务类型或用户画像进行细分，尽量按 30 份以上的答复进行分组，不要急于下结论，先制作可视化图表。

接下来，寻找信号：

• 哪些用户画像表现出明显的付费意愿？
• 高价值细分市场是否有持续偏好的功能？
  当定价行为存在差异时，是否有某个使用指标可以为未来的消费模式提供指导？

4. 即使暂时不打算使用，也要规划好灵活性

你现在不必立即推出基于使用量的定价，但需要为此提前准备好系统。

许多创始人会走上选择“正确”定价模型的道路，但由于他们的计费和打包系统不够灵活，无法实施。

Kyle 的建议：尽早投资于定价运营。像 Schematic 或 Metronome 这样的工具可以提供帮助，但更重要的是，确保你的系统不会将你锁定在一个无法随着产品发展而演变的僵化结构中。

为 AI 功能定价并不意味着你必须立刻按积分或结果收费。相反：

• 为客户提供可选择的路径，以实现更灵活的定价。
• 利用内部数据、团队洞察和现有访谈来形成定价假设。
• 通过真实对话进行验证，而不是依赖昂贵的调查。
• 在客户提出需求之前，让你的技术栈具备前瞻性。

再次感谢 Kyle Hart 分享这一框架和见解。

下周见！