Unsere Produktexpertin Verity Brain erl\u00e4utert, warum KI die klassischen Abo-Preismodelle ad absurdum f\u00fchrt und wie nutzungsbasierte Preismodelle Abhilfe schaffen, um AI-Services skalierbar abzurechnen.<\/p>\n\n\n\n
K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ver\u00e4ndert, wie Produkte entwickelt werden, wie gearbeitet wird und wie Wertsch\u00f6pfung f\u00fcr Kunden aussieht. Doch eine der disruptivsten Folgen von KI wird oft \u00fcbersehen:<\/p>\n\n\n\n
\nKI dekonstruiert heimlich still und leise Preismodelle, die jahrelang die Basis f\u00fcr Software-Unternehmen gebildet haben.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Klassische Abo-Preise<\/a> waren so konzipiert, dass Kunden einen fixen monatlichen Preis bezahlt haben, um Zugang zur Software, Nutzeraccounts und Features zu bekommen. Der Wert der Software sowie der Umsatz stieg, je l\u00e4nger das Abo fortlief. Doch insbesondere GenAI (generative KI) funktioniert anders.<\/p>\n\n\n\n
Warum klassische Abos mit KI k\u00e4mpfen<\/h2>\n\n\n\n
Ein KI-basiertes Feature kann unter Umst\u00e4nden einen erheblichen Mehrwert innerhalb weniger Sekunden generieren und mit einem Prompt zahlreiche Arbeitsstunden wegautomatisieren.<\/p>\n\n\n\n
Doch die Nutzung f\u00e4llt oft extrem unterschiedlich aus. Zwei Nutzer mit demselben Plan werden voraussichtlich v\u00f6llig unterschiedliche Ergebnisse aus dem KI-Feature mitnehmen und auch in der Intensit\u00e4t der Nutzung weit auseinander liegen. So kann ein Nutzer zu einem zufriedenstellenden Ergebnis innerhalb weniger Prompts kommen, w\u00e4hrend ein anderer unz\u00e4hlige Prompts erstellt und trotzdem kein zufriedenstellendes Ergebnis erh\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n
Ist der KI-Preis nicht an die Ergebnisse verkn\u00fcpft, k\u00f6nnen Kunden schnell frustriert sein, w\u00e4hrend die Anbieter Umsatzmargen schlechter einsch\u00e4tzen k\u00f6nnen, wenn die Nutzung derart unterschiedlich ausf\u00e4llt und mit jedem Prompt Kosten anfallen. Ein gutes Beispiel<\/a> f\u00fcr diese Herausforderung ist die aktuelle Preiserh\u00f6hung des KI-Anbieters Anthropic.<\/p>\n\n\n\n
Im Resultat m\u00fcssen Monetarisierungsmodelle weg von zugangsbasierten KI-Preisen und hin zu Preismodellen an Aktivit\u00e4ten und Ergebnisse gebunden sind.<\/p>\n\n\n\n
Immer mehr Unternehmen experimentieren dahingehend mit nutzungsbasierten Preisen, die beispielsweise pro Prompt, Transaction, Einheit oder API-Anfrage abrechnen. Andere ziehen hybride Preismodelle in Erw\u00e4gung, die einen fixen Abo-Preis mit variablen Elementen f\u00fcr bestimmte Funktionalit\u00e4ten anbieten. Wiederum andere Unternehmen experimentieren mit Kredits bzw. Tokens oder verkn\u00fcpfen die KI-Preise direkt mit den Ergebnissen (\u00e4hnlich wie das „Pay-per-Click“-Modell vieler Online-Werbeanbieter).<\/p>\n\n\n\n
Vorhersagbarkeit ist f\u00fcr KI-Preise das A und O<\/h2>\n\n\n\n
Auch mit den neuen Monetarisierungsmodellen ben\u00f6tigen Finanzteams eine vorhersagbare Umsatzplanung. Gleichfalls wollen Kunden Kontrolle und \u00dcbersicht \u00fcber ihre Ausgaben. Doch die erw\u00e4hnten KI-Preismodelle k\u00f6nnen hier die gew\u00fcnschte Transparenz und Sicherheit bieten.<\/p>\n\n\n\n
Hybride Modelle sorgen beispielsweise daf\u00fcr, dass ein vorhersehbarer Umsatzstrom durch die fixen Abo-Preise flie\u00dft, w\u00e4hrend die nutzerdefinierten Preiselemente Umsatzwachstum erlauben und die Interaktion mit dem Produkt erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n
Transparenz f\u00fcr KI-Preise wird zum Wettbewerbsvorteil\u00a0<\/h2>\n\n\n\n
Insbesondere generative KI l\u00e4uft oft im Hintergrund ab und ist nicht immer sichtbar f\u00fcr die Nutzer. Doch wenn Preise von genau diesen Aktivit\u00e4ten abh\u00e4ngen, braucht es Transparenz, um das Kundenvertrauen zu gewinnen.<\/p>\n\n\n\n