Прайсинг - самый быстрый рычаг роста маржинальности. И самый сложный в B2B SaaS

Прочитал разбор подхода Monetizely - консалтинга по ценообразованию SaaS с помощью ИИ. Вот на какую эволюцию ценообразования в B2B SaaS они обращают внимание.

Классический путь к правильной цене: интервью с клиентами, ценовые исследования, A/B тесты. В B2C с большими выборками это отлично работает. В B2B SaaS - часто нет. Контракты годовые, клиентов десятки или сотни, а не тысячи. Полноценный a/b эксперимент провести не на ком. Можно полгода исследовать и всё равно промахнуться по отдельным сегментам.

Monetizely делятся своим подходом - с ML под капотом:

— Прогнозное моделирование готовности платить. Вместо опросов - анализ реальных данных: транзакции, использование функций, поведение покупателей. На каждого клиента - больше миллиона дата поинтов;
— Алгоритмическая сегментация. Не ручная классификация по размеру или индустрии, а автоматический поиск паттернов в реальном поведении клиентов;
— Мониторинг конкурентов в реальном времени. Система отслеживает изменения цен у конкурентов и оповещает в течение суток.

Результат: рост выручки 23-47% за 12 месяцев и снижение оттока на 15-22%. Цикл внедрения - 6 недель вместо привычных 4-6 месяцев.

Для меня ключевой сдвиг здесь не в инструментах, а в подходе. Прайсинг в B2B больше не обязан строиться на субъективных мнениях и ограниченных данных. ИИ (ML-алгоритмы) позволяют работать с ценообразованием так же системно, как с продуктовой аналитикой - на основе поведения, а не предположений.

А когда вы в последний раз пересматривали ценообразование?

#монетизация #ai

Изучаю, где AI реально работает в бизнесе. Продажи - самая недооценённая функция

Недавно разбирал исследование Anthropic про то, какие профессии и задачи уже покрываются AI. Разработка - лидер, там автоматизировано больше половины задач. Но меня зацепило другое.

Продажи. Автоматизировано меньше 20%. При этом это одна из самых быстрорастущих функций - AI-процессы здесь удваиваются каждые несколько месяцев. По словам Гарри Тана (YC), все толпятся в 50% рынка агентов для разработки, а рядом - пустые ниши ниже 5%.

Почему именно продажи растут так быстро? Потому что ROI считается за месяц, а не за год. На примере США, где внедрение идёт быстрее всего: отдел первичных продаж из 5 человек обходится в $400K в год. AI-система с тем же объёмом - $36K после первого года. Стоимость обработки одного лида падает с $6 до $0.55.

Но вот что важно. Существующие платформы (Apollo, HubSpot, Outreach) добавляют AI как надстройку к старому процессу. Генерация писем, оценка лидов, напоминания - полезно, но сам процесс не меняется.

А возможность - именно в перестройке воронки с нуля:

— Лид приходит - AI квалифицирует мгновенно, а не менеджер через сутки
— Данные обогащаются и персональное письмо уходит в реальном времени
— AI отслеживает реакции и отправляет напоминания автоматически
— При ответе - полный контекст передаётся менеджеру для закрытия

Это не быстрое решение и не фича для CRM. Это новый процесс, спроектированный вокруг AI с самого начала. И именно здесь лежит потенциал - не в том, чтобы добавить AI к старому, а в том, чтобы перестроить.

Как думаете, продажи - следующий рубеж для AI после разработки?

#ai

Навайбкодил за 3 дня новую версию сайта sokovnin.me

Продолжаю рубрику «навайбкодил». В первой серии рассказывал про live-опрос для мероприятия, который запилил за 1 час.

В этой - как за 3 дня сделал новую версию своего сайта-визитки: sokovnin.me.

Раньше мой сайт жил на Tilda. Подписка заканчивалась, и я задумался - стоит ли продлевать? Есть много идей для его развития, но с Tilda для этого нужно либо звать специалистов (напр., дизайнера), либо упираешься в ограничения функциональности.

Сайт для меня - не канал продаж. Это точка касания. Когда потенциальный партнёр или клиент заходит, он должен за минуту понять три вещи: кто я, в чём моя экспертиза и почему мне можно доверять.

За три дня я собрал главную, страницы об экспертизе и бэкграунде (рабочем и не только). Сделал блог - для привлечения дополнительного трафика из поисковиков и генеративок. Помимо статей самого блога, настроил автоматическую публикацию выбранных постов из моего Tg-канала.

На будущее заложил возможность добавлять необходимые мне мини-сервисы (по примеру live-опроса).

Как итог:

— Скорость итераций меняет всё. Раньше я бы неделю согласовывал один экран с дизайнером. Здесь - не понравилось, переделал за 10 минут. Цена ошибки близка к нулю

— Гибкость. Какие страницы нужны. Что убрать. Как расставить акценты. AI собирает быстро, но думать за тебя не будет. Рабочий сайт можно получить за час. Но чтобы результат нравился - нужно уметь отличать хорошее от посредственного. И итерировать, пока не станет правильно

Совершенно новое ощущение, когда не будучи программистом, можно создавать то, что раньше было доступно только с командой разработки.

Собирали что-то с помощью AI? Расскажите в комментариях.

#ai #кейс

Управление рисками в ИИ-гигантах тоже бывает.

Ещё не выпущенная Anthropic модель Claude Mythos, по собственной оценке компании, в поиске уязвимостей работает на уровне лучших специалистов отрасли. Таких людей на всю индустрию единицы.

За несколько недель Mythos нашла тысячи ранее неизвестных уязвимостей в OpenBSD, FFmpeg и ядре Linux:

— 27-летнюю уязвимость в OpenBSD, одной из самых защищённых операционных систем в мире
— 16-летнюю уязвимость в FFmpeg (библиотеке почти всего видео в сети), которую 5 миллионов автоматических тестов проглядели
— Цепочку в ядре Linux, дающую полный контроль над машиной

Раньше от обнаружения уязвимости до её использования проходили месяцы и годы. Теперь, по словам CrowdStrike, «месяцы превратились в минуты».

Перед публичным выпуском Mythos Anthropic запустили инициативу Project Glasswing: модель на несколько месяцев раньше получают партнёры проекта - AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, Linux Foundation и ещё более 40 компаний. Плюс $100 млн кредитов на использование модели и $4 млн прямых пожертвований проектам по безопасности с открытым исходным кодом. Через 90 дней - публичный отчёт о результатах.

В анонсе Glasswing Anthropic об этом пишет: инструмент такого класса неизбежно окажется и у тех, кто будет использовать его для атак. Единственный рычаг компании - дать защитникам фору до того, как модели этого уровня станут массовыми.

Когда два года назад я проходил Oxford AI Programme в Said Business School, отдельный модуль у нас был посвящён рискам и этическим вопросам внедрения ИИ. Будучи теоретическими, эти темы было немного сложно приземлить на реальность. И вот появилась конкретика.

В сегодняшней ИИ-гонке ни Anthropic, ни их конкурентов нельзя назвать большими приверженцами управления ИИ-рисками. Но радует, что компании иногда задумываются о последствиях.

#ai #стратегия

Заходите в гости 16 июня — расскажу про матрицу ИИ-зрелости стратегической функции и как сделать шаг на следующий уровень.