❞ AI endrer ikke grunnprinsippene for prising, men gjør dem vanskeligere å ignorere

Dette er et innlegg fra leder for operational excellence Ingvild Farstad i Viking Growth.

Norske Business-to-Business (B2B) programvareselskaper integrerer AI i produktene sine i høyt tempo. I arbeidet med porteføljeselskapene våre ser vi likevel at prisingen ofte henger etter. Ikke fordi grunnprinsippene har endret seg, men fordi AI gjør det vanskeligere å utsette spørsmålene vi lenge har kunnet unngått.

Vi følger nøye med på hvordan AI-native selskaper og etablerte Software-as-a-Service (SaaS)-aktører nærmer seg dette. Mye av det vi ser er interessant. Noe er ny innpakning av gamle problemstillinger. Her er refleksjonene vi tar med oss videre i prisingsarbeidet vårt.

Verdibasert prising står seg like godt i dag som før. AI endrer hva du priser på — ikke hvorfor.

Grunnprinsippet holder, men AI skjerper kravene

Det finnes en påstand som sirkulerer i bransjen akkurat nå om at AI fundamentalt endrer prisingsmodellene. Vi er ikke helt enige i dette.

Vår påstand er at verdibasert prising, der du priser på det du faktisk leverer, og ikke på tilgang til verktøyet, alltid har vært det riktige utgangspunktet. Det AI endrer, er hva som driver verdien, og hvor tydelig du må kunne dokumentere den.

Kjernespørsmålene er de samme som før:

• Hvilken verdi skaper vi? Økt omsetning eller kostnadsbesparelser?

• Hvilken ROI kan vi vise til — på en skala fra inkrementelle forbedringer til målbar effekt?

• Hvordan bidrar AI-produktet, eller AI som del av løsningen, konkret til verdiskapingen hos kunden?

AI gjør disse spørsmålene vanskeligere å unngå. Hvis en AI-agent utfører arbeidet til tre ansatte, holder det ikke lenger å prise den som én brukerlisens. Løsningen er å forstå hvilken verdi du leverer og lage en prismodell som reflekterer denne verdien.

Hva vi observerer i markedet

Vi ser at AI-drevne produkter beveger seg langs et spekter fra enkle assistenter til autonome agenter. Prisingen følger gjerne den samme retningen: fra brukere til aktivitet og videre til faktiske utfall. Jo tettere prisen er knyttet til målbare forretningsresultater, desto bedre samsvar mellom pris og verdi – og dermed høyere betalingsvilje.

De tre tilnærmingene vi ser nå:

• Forbruksbasert prising (per API, per LLM-token)

  - Fordel: Rene marginer og forutsigbare kostnader

  - Utfordring: Kunder tenker ikke i tokens. Fungerer foreløpig kun for tekniske kjøpere.

• Prising på arbeidsflyt/-prosesser (per fullførte oppgave)

  -  Fordel: Nærmere måten arbeid faktisk skjer på. Tydeligere verdiforslag.

  - Utfordring: Høyere variasjon i kostnader. Fungerer når oppgavene i seg selv er leveransen.

• Resultatbasert prising (per vellykket resultat)

  - Fordel: Maksimal samsvar mellom verdi og pris. Fungerer dersom du har tillit til AI-ens ytelse og resultatene er målbare.

  - Utfordring: Maksimal kostnadsrisiko og høyere variasjon i kostnader.

En hybridmodell med et fast abonnement kombinert med bruks- eller resultatbasert prising av AI-funksjoner er et godt utgangspunkt fordi det gir forutsigbarhet for programvareselskapet og for kjøperne, samt at du tar ut verdi av resultatene du skaper for kunden. Husk: du må prise inn kostnadene ved å ha AI-produkter/-tjenester.

Sett en pris som føles litt for høy. Skarp kundefeedback forteller deg hvor taket faktisk er.

Sju læringer vi tar med oss inn i prisingsarbeidet

Disse punktene gjelder uavhengig av om du jobber med AI-prising eller prising generelt, men AI gjør dem ekstra relevante:

• Balanser nysalg og ekspansjon. Pris og pakketering er viktig for nye kunder og for fremtidig vekst fra eksisterende kundebase. Prismodellen må være enkel å selge i dag og enkel å skalere i morgen.

• Møt kundene der de er. Tilpass modellen til det kundene er vant til å kjøpe. Det kan endre seg over tid, og du må kanskje utdanne markedet ditt. Det gjelder kanskje særlig for prising av AI-produkter.

• Fjern friksjon. Gjør det enkelt å kjøpe med forutsigbare kostnader. Uforutsigbarhet dreper avtaler, særlig når CFO er involvert.

• Gjennomgå eksisterende kontrakter. Forstå gjeldende forpliktelser og reforhandle der det er nødvendig.

• Produktet og løsningen må samsvare med det som inngår i prismodellen. Er det mulig å gjøre de nødvendige endringene i produktet som skal til for å levere.

• Forvent intern motstand. Den største motstanden mot prisendringer kommer ofte innenfra. Involver salg og customer success tidlig. Det er de som skal selge tilbudet.

• Begynn å teste prisøkninger fra dag én. Sett en pris som føles litt høy. Skarp kundefeedback avslører hva kundene faktisk verdsetter og viser deg hvor taket er.

Lær mens du selger

Det er en feil å vente til du fullt ut forstår AI-verdien før du begynner å ta betalt for den. Leverer du reell verdi uten å prise det, krymper marginene stille og gradvis.

Behandle første prissetting som en test som du forbedrer over tid, akkurat som produktutvikling. De nordiske selskapene som lykkes, er ikke nødvendigvis de som har funnet den perfekte modellen. De er de som begynner tidlig, lærer av salgsdialogene og justerer underveis.

Hos Viking Growth er prising ett av de første områdene vi jobber med i nye porteføljeselskaper. AI gjør dette arbeidet mer presserende og mer interessant. Vi har ikke alle svarene, men vi lærer raskt sammen med selskapene vi investerer i.