為什麼 99% 的 AI 產品定價都錯了?

定價錯誤讓 99% 的 AI 產品無法成功,唯有「結果導向」才能翻轉命運。

Author

Andy Dai
July 29, 2025

你的 AI 產品明明能幫客戶省下 100 萬，卻只敢收 1 萬塊？

如果是，你不孤單。

這兩天看了 Madhavan Ramanujam 上 Lenny’s Podcast，根據他的觀察，99% 的 AI 公司都在重複同樣的錯誤：用舊時代的定價思維，賣新時代的產品。

更糟的是，他在 Lenny's Podcast 中直言：AI 公司如果一開始定價錯誤，幾乎不可能翻身。為什麼？因為 AI 徹底改變了軟體的價值創造方式。

從「買軟體」到「買成果」的典範轉移

傳統 SaaS 賣的是「使用權」- 你付錢，我讓你用。但 AI 不同，它直接創造可衡量的商業成果：

  • Intercom Fin：每解決一張客服單只收 $0.99（人工客服成本 $20+）

  • ChargeFlow：成功追回退款收 25% 佣金（零風險，純成果計費）

  • Sierra：AI 員工按實際完成的工作計費

這就是 Madhavan 所說的「結果導向定價」(Outcome-based Pricing) - AI 產業的終極聖杯。

掌握 AI 定價的黃金框架

Madhavan 提出一個簡單但深刻的 2x2 矩陣： 

高自主性
    ↑
    │ 【使用計費】        【結果導向定價】⭐
    │  如：AWS            如：Intercom Fin
    │  - 自動化程度高       - 自動化程度高
    │  - 但價值難衡量       - 價值清晰可見
    │                     - 定價能力最強！
    │
    │ 【訂閱制】          【混合定價(Base Fee + Usage)】
    │  如：Slack          如：Cursor, Github Copilot
    │  - 需要人類參與       - 需要人類參與  
    │  - 價值難衡量         - 但價值可衡量
    │
    └─────────────────────────────→
低自主性                        高歸因性

關鍵洞察：

  • X 軸：歸因性 (Attribution) - 能否證明是你的 AI 創造了價值？

  • Y 軸：自主性 (Autonomy) - AI 能否獨立完成工作，不需人類介入？

當你同時擁有高歸因性和高自主性（右上角），就進入了「定價天堂」：

  • 可以收取創造價值的 25-50%（傳統 SaaS 只敢收 10-20%）

  • 客戶黏著度極高（因為 ROI 清晰可見）

  • 成長不受人力限制（AI 可無限擴展）

如何往右上角移動？

  1. 提升歸因性：建立 ROI 儀表板、追蹤關鍵指標、定期價值審計

  2. 提升自主性：減少人工介入、打造端到端自動化、開發 AI Agent

三個致命的定價陷阱

1. 過早鎖定低價

「如果你一開始就訓練客戶只付 $20/月，當你創造 100 倍價值時，要漲價幾乎不可能。」這是許多 AI coding assistant 的困境。GitHub Copilot, Cursor 等工具能讓工程師效率提升 10 倍，卻只收 $20/月 - 這價值落差高達 100 倍！

2. 忽視 POC 的商業價值

多數創辦人把 POC（概念驗證）當成「技術測試」。錯！Madhavan 說：POC 的唯一目的是共同建立 ROI 模型。

實戰技巧：

  • 收取 POC 費用（篩選認真買家）

  • 明確說明這不是最終定價

  • 當客戶追問預算時，給範圍而非單一數字：「根據類似客戶經驗，投資報酬率通常是 10:1，最終價格會在 $50-100 萬之間」

3. 只追求市佔率

最危險的思維：「先衝用戶數，之後再想怎麼賺錢。」記住：市佔率和荷包佔有率必須同時成長。

打造 AI 產品定價策略的實戰指南

1. 定位明確的成果指標

別再說你賣「AI 工具」了。你要賣的是：

  • 具體可衡量的業務成果

  • 明確的時間節省

  • 可追蹤的 ROI 提升

舉例：不是「AI 客服機器人」，而是「每月為您節省 100 小時客服時間，提升 30% 客戶滿意度」。

2. 設計聰明的定價選項

Madhavan 分享的絕招：同時提供兩種定價模式

  • 選項 A：基礎費 + 成效分潤（如 $10K/月 + 10% 增值）

  • 選項 B：固定高價（如 $50K/月）

這讓風險偏好不同的客戶都能找到適合的方案，同時你也能測試市場對價值的認知。

3. 掌握談判主導權

三個必學技巧：

  • 永遠提供數個方案：讓對話聚焦在「選哪個」而非「買不買」

  • 善用「給與得」策略：每個讓步都要換取對等價值（如：折扣換取案例分享權）

  • 共創 ROI 模型：從第一天就讓客戶參與價值計算，而非事後硬塞

4. 把握 AI 時代的定價時機

傳統 SaaS 可以慢慢調整定價，但 AI 不行。原因：

  • AI 成本結構完全不同（每次使用都有成本）

  • 價值創造太明顯（客戶很快就知道你值多少錢）

  • 競爭者隨時可能用更好的定價模式搶市場

AI 定價健檢：你準備好了嗎？

學完上面的策略，來檢查你的 AI 產品定價是否及格：

📊 定價策略檢查清單

□ 我的定價是否反映了產品創造的真實價值？
□ 客戶能否在 30 秒內理解我的定價模式？
□ 我是否提供了至少 3 種定價選項？
□ POC 是否有明確的成功標準和商業目標？
□ 過去 6 個月內，我是否曾經成功漲價？
□ 我的毛利率是否超過 70%？
□ 客戶的 ROI 是否至少是付費金額的 10 倍？

計分方式：

  • 5-7 個✓：恭喜！你是那 1% 做對的人

  • 3-4 個✓：還有進步空間，把這篇文章再讀一遍

  • 0-2 個✓：危險！你可能正在燒錢，每拖一天就損失更多

台灣市場的特殊挑戰

在研究 AI 定價策略時，我發現台灣市場有幾個獨特挑戰：

1. 價格敏感度高 台灣企業習慣「CP 值」思維，但 AI 的價值往往是指數級的。如何讓客戶看到 100 倍價值而非 10 倍成本？

2. POC 文化盛行 「先試用看看」幾乎是標準流程。關鍵是把 POC 從「免費試用」轉變為「投資評估」。

3. 缺乏 AI 成功案例 國外的 Intercom、Sierra 案例很精彩，但台灣企業更想看到本土成功故事。這是機會也是挑戰。

正因如此，現在正是建立正確 AI 定價策略的最佳時機。市場還在形成，遊戲規則還沒固定，先行者將定義整個產業的定價標準。

最後的提醒

Warren Buffett 說：「企業的真正定義是定價能力。」

在 AI 時代，這句話更加真實。記住：

  • 你賣的不是工具，是成果

  • 定價策略決定公司命運，不是事後補救

  • 勇敢測試高價值方案，市場會告訴你答案

最重要的是：如果你的 AI 真的創造了 100 倍價值，就該有勇氣收取相應的價格。

想了解如何讓 AI Agent 為企業創造可衡量的價值？歡迎聯絡我們 [email protected]

Andy Dai 是 Codeer.ai 創辦人兼 CTO，專注於讓每個知識工作者都能透過 AI Agent 實現「小團隊、大影響」。