Fin kan zowel vragen van klanten beantwoorden als relevante acties ondernemen, zoals een betaling annuleren of een terugbetaling uitvoeren. Waarom was voor dit product een andere prijsstrategie nodig dan voor het belangrijkste klantenserviceplatform van Intercom?

O'Reilly: Eerst dachten we aan de bekende SaaS-prijsmodellen op basis van het aantal gebruikers of het gebruik. Maar Fin is echt anders. Het maakt niet alleen gesprekken mogelijk, maar is een AI-agent die daadwerkelijk vragen van klanten oplost. De waarde komt uit het resultaat, niet uit de activiteit. Daardoor moesten we het prijsmodel herzien om het af te stemmen op de waarde voor de klant.

We hebben de verandering ook doorgevoerd om ons bedrijf te beschermen – licenties zouden niet haalbaar zijn. Toegang tot het Intercom-platform wordt nog steeds per licentie in rekening gebracht. Fin is echter fundamenteel anders. Als een bedrijf 1000 klantenservicemedewerkers heeft en Fin werkt zo goed als we weten dat het doet, dan kunnen die 1000 licenties na verloop van tijd teruggebracht worden tot slechts 200. Licenties zouden dus een kleiner deel van onze inkomsten gaan uitmaken, zelfs als Fin meer waarde levert. Uiteindelijk zou een op licenties gebaseerde aanpak hebben geleid tot een discrepantie tussen prijs en waarde.

Welke andere prijsmodellen hebben jullie overwogen?

O'Reilly: We wilden dat de prijs van Fin een extraatje zou zijn, bovenop het abonnement op het platform. Zo bleef het kernmodel van SaaS intact en konden we toch innoveren in hoe AI-diensten geld opleveren. Toen we licenties hadden uitgesloten, was het logisch om te kijken naar prijzen op basis van gesprekken. Maar toen we Fin begin 2023 voor het eerst lanceerden, waren gebruikers echt huiverig om te betalen voor iets dat misschien niet zou werken. Op dat moment was het vertrouwen in het vermogen van agents om deze vragen effectief te beantwoorden nog laag.

Lynch: Als je begint met prijsbepaling op basis van gesprekken, gaat het gesprek vaak alleen maar over de prijs – en hoe laag die prijs kan zijn. Bij doorberekende prijzen, waarbij je prijs is gebaseerd op de kosten om het AI-model te gebruiken, heb je een soortgelijk probleem. Je moet bepalen wat een comfortabele marge is om van tafel te halen en beslissen hoe je daarover praat. Het is een heel gesprek dat je elimineert, of in ieder geval uitstelt, met een resultaatgericht prijsmodel.

Waarom hebben jullie uiteindelijk gekozen voor resultaatgerichte prijsstelling?

Lynch: In principe zorgt deze aanpak ervoor dat onze prijzen aansluiten bij het succes van onze gebruikers. Ze kunnen zien wat Fin heeft opgelost, dit bekijken en zelf de waarde ervan beoordelen.

O'Reilly: Onze gebruikers vinden het fijn dat het zo op waarde is afgestemd. Ze hebben vaak een goed idee van wat hun personeelskosten per oplossing zijn; in vergelijking daarmee biedt Fin ongelooflijk veel waarde.

Resultaatgerichte prijsstelling heeft ook enorm geholpen bij het opbouwen van vertrouwen bij gebruikers. We dragen nu een groot deel van het risico: als we niet zo goed presteren als we denken, levert dat uiteindelijk minder inkomsten voor ons op.

Bovendien is het hele bedrijf nu gefocust op het verhogen van het aantal opgeloste problemen, want als wij willen winnen, moeten onze gebruikers ook winnen.

Hebben jullie iets veranderd aan het prijsmodel van Fin sinds de lancering?

O'Reilly: Het grootste probleem met resultaatgerichte prijzen is dat je minder zekerheid en controle hebt. Wat CFO's zo fijn vinden aan prijzen per gebruiker is dat die redelijk vast zijn: je betaalt voor het aantal mensen in je team. Maar met resultaatgerichte prijsstelling weet je niet altijd wat je gespreksvolume zal zijn, of kan het volume veranderen op basis van seizoensinvloeden. En je weet niet wat het oplossingspercentage zal zijn, vooral voor een agent die nog zo nieuw is.

Dus moesten we een paar dingen in onze prijsstelling en marktintroductiemechanismen inbouwen om deze factoren aan te pakken. Normaal gesproken moet je in deze branche een maandelijks aantal oplossingen afspreken. Stel dat je gespreksvolume altijd piekt in april omdat je een belastingadvieskantoor bent. dan zou je ofwel extra moeten betalen voor de maand april, ofwel het hele jaar tegen het tarief van april moeten werken, wat betekent dat je voor veel oplossingen zou betalen die je niet nodig hebt. In plaats daarvan hebben we jaarlijkse buckets gecreëerd. Gebruikers kunnen een vast aantal oplossingen kopen die ze op elk moment van het jaar kunnen gebruiken. Dat is enorm belangrijk voor de voorspelbaarheid en flexibiliteit.

Hoe gaan jullie om met eventuele overschrijdingen?

O'Reilly: Dat is de tweede verandering die we hebben doorgevoerd. Wat standaard is in de branche – en wat de meeste van onze concurrenten doen – is gebruikers aanmoedigen om zoveel mogelijk contracten af te sluiten en hen vervolgens straffen voor elk gebruik boven het gecontracteerde bedrag. Wij wilden dat volledig omdraaien en gebruikers aanmoedigen om Fin zo intensief mogelijk te gebruiken. We bieden kortingen aan verschillende groepen klanten, waaronder klanten die zich vooraf voor een aanzienlijk bedrag aan Fin verbinden, startende bedrijven en klanten in regio's met lagere kosten. En elke korting die we in het contract overeenkomen, geldt ook als ze het afgesproken bedrag overschrijden.

We hebben ook herverdeling van uitgaven toegevoegd. We begonnen te zien dat gebruikers de kracht van Fin hadden onderschat: ze hadden veel licenties gecontracteerd en niet zo veel voor het oplossen van problemen met Fin. Binnen een paar maanden begonnen ze in te zien dat ze niet zoveel mensen nodig hadden als ze dachten, en dat ze veel meer Fin nodig zouden hebben. Daarom staan we hen nu toe om die uitgaven te verplaatsen van licenties naar het oplossen van problemen.

Jullie lanceerden Fin op hetzelfde moment dat Intercom bezig was met een grote migratie van de facturatie naar Stripe. Hoe hebben jullie die projecten tegelijkertijd gedaan?

Lynch: Toen we echt bezig waren met het integreren van het Stripe Billing-platform, kwam de vraag hoe we Fin moesten prijzen bijna tegelijkertijd naar voren, net als Stripe's overstap naar facturatie naar gebruik.

We begonnen ons echt zorgen te maken over wat in wezen een gemeten product was. En we realiseerden ons dat het misschien wel fijn zou zijn als we dit niet allemaal zelf hoefden te bouwen, maar voor een deel konden vertrouwen op het Stripe Billing-platform.

Neem bijvoorbeeld de jaarlijkse buckets. Dat verzoek kwam in november 2024 heel dringend binnen van het Fin-team. We vonden het belangrijk om snel op de markt te komen, omdat we anders inkomsten misliepen. Met de basis die Stripe ons gaf, kon ons engineeringteam de laatste puntjes op de i zetten en snel op de markt komen. In februari waren we er helemaal klaar voor.

Hoe denken jullie dat de prijzen voor agenten en AI-functies zich in de toekomst zullen ontwikkelen?

O'Reilly: Ik denk dat we drie grote veranderingen gaan zien: een verschuiving naar meer resultaatgerichte prijzen, verschillende prijzen voor verschillende soorten agents en AI-verificatie van oplossingen. Ten eerste verwacht ik een grote verschuiving weg van puur op gebruik gebaseerde prijzen voor AI-agents. Naarmate meer bedrijven zich bewust worden van de kloof tussen gebruik en waarde, zullen ze gaan experimenteren met hybride modellen die beter aansluiten bij de resultaten voor de klant. De bedrijven die over twee jaar nog steeds puur op basis van tokens factureren, zullen uitzonderingen zijn.

Waarom? Omdat AI resultaten moet opleveren, en niet alleen maar rekenkracht verbruiken. Naarmate de markt volwassen wordt en de concurrentie toeneemt, zullen klanten prijzen eisen die deze belofte weerspiegelen.

Vervolgens zullen we meer ontbundeling zien van AI-agentmogelijkheden met gedifferentieerde prijzen. De one-price-fits-all-benadering is niet logisch wanneer verschillende functies enorm verschillende waarde opleveren. In de klantenservice is het beantwoorden van de vraag "Wat is je restitutiebeleid?" fundamenteel anders dan "Help me dit complexe integratieprobleem op te lossen." Slimme bedrijven zullen hiervoor verschillende prijzen hanteren zonder de zaken te ingewikkeld te maken.

Ten slotte zal AI, naarmate het slimmer wordt, niet alleen resultaten opleveren, maar ook helpen deze te verifiëren. Tegenwoordig vertrouwen we op basisregels om na te gaan of een oplossing "succesvol" was. Maar binnenkort zal AI zelf de kwaliteit van zijn resultaten evalueren: heeft de klant daadwerkelijk gekregen wat hij nodig had? Was het probleem echt opgelost, of heeft hij opnieuw contact opgenomen?

Dit maakt resultaatgerichte prijsstelling nog geloofwaardiger, omdat het niet alleen gaat om de vraag of iets opgelost lijkt, maar ook of het daadwerkelijk is opgelost. Dat niveau van validatie maakt prijsmodellen mogelijk die echt de waarde weerspiegelen.