ชื่อเรื่องต้นฉบับ: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

ที่มา: Olivia Moore, พาร์ทเนอร์ของ a16z
เรียบเรียงและแปลต้นฉบับ: Leo, Deep Thought Circle

คุณเคยสงสัยไหมว่าทำไมผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคที่เกิดขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมาจึงเติบโตจากศูนย์เป็นผู้ใช้หลายล้านคนและมีรายได้ต่อปีมากกว่า 100 ล้านดอลลาร์ภายในเวลาไม่ถึงสองปี อัตราการเติบโตนี้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยก่อนที่จะมี AI มองเผินๆ อาจเป็นเพราะมีการกระจายสินค้าที่รวดเร็วขึ้นและรายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้ที่สูงขึ้น แต่ฉันได้ค้นพบการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งกว่านั้นที่คนส่วนใหญ่มองข้าม นั่นคือ AI ได้เปลี่ยนแปลงรูปแบบการรักษารายได้สำหรับซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคไปอย่างสิ้นเชิง

เมื่อเร็วๆ นี้ ฉันได้อ่านบทวิเคราะห์ของ Olivia Moore พาร์ทเนอร์ของ a16z เรื่อง "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software" เธอเรียกปรากฏการณ์นี้ว่า "Great Expansion" และฉันคิดว่าเธอเข้าใจแนวโน้มสำคัญนี้ได้ดี หลังจากพิจารณามุมมองนี้แล้ว ผมจึงตระหนักว่านี่ไม่ใช่แค่การปรับเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงกฎเกณฑ์พื้นฐานของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคทั้งหมด เรากำลังเห็นจุดเปลี่ยนครั้งประวัติศาสตร์ บริษัทซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคไม่จำเป็นต้องเผชิญกับปัญหาผู้ใช้เปลี่ยนใจอีกต่อไป แต่พวกเขาสามารถพึ่งพาการขยายมูลค่าผู้ใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้บรรลุการเติบโต ในอีกแง่หนึ่ง เส้นแบ่งระหว่างตลาดผู้บริโภคและตลาดองค์กรกำลังเลือนลางลง ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนี้มหาศาล บริษัทซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมใช้พลังงานและเงินจำนวนมหาศาลในแต่ละปีเพื่อทดแทนผู้ใช้ที่เปลี่ยนใจเพียงเพื่อรักษาสถานะเดิมไว้ อย่างไรก็ตาม บริษัทที่คว้าโอกาสจาก AI พบว่าผู้ใช้ใหม่แต่ละกลุ่มไม่เพียงแต่ไม่สูญเสียมูลค่า แต่ยังสร้างรายได้ที่มากขึ้นในระยะยาวอีกด้วย มันเหมือนกับการเปลี่ยนจากถังรั่วเป็นลูกโป่งที่ขยายตัว ซึ่งรูปแบบการเติบโตนั้นแตกต่างอย่างสิ้นเชิง จากมุมมองนี้ ผมเชื่อว่าโดยส่วนตัวแล้วนี่เป็นโอกาสอันยิ่งใหญ่สำหรับบริษัทที่กำลังขยายธุรกิจในต่างประเทศ เนื่องจากผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคสามารถใช้ประโยชน์จาก PLG เพื่อสร้างการเติบโตและสร้างรายได้ หลีกเลี่ยงข้อจำกัดของทีมงานชาวจีนในการพัฒนา SLG ในต่างประเทศได้อย่างสมบูรณ์แบบ ถึงแม้พวกเขาจะมุ่งเป้าไปที่ตลาดองค์กร แต่รูปแบบการเติบโตโดยรวมของพวกเขาก็คล้ายคลึงกับสินค้าอุปโภคบริโภค ส่วนตัวผมก็รู้สึกแบบเดียวกันนี้ โปรเจกต์ของผมเองได้เริ่มดำเนินการออนไลน์มาได้หนึ่งเดือนแล้ว เป็นผลิตภัณฑ์เขียนโค้ด Vibe ด้าน B ที่มุ่งเน้นไปที่องค์กรโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม โปรเจกต์นี้อาศัย PLG ในการหาลูกค้า และได้รับผลตอบรับที่ดีจากข้อมูล

ข้อบกพร่องพื้นฐานของโมเดลดั้งเดิม

ก่อนอื่นเรามาทบทวนกันว่าซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคสร้างรายได้อย่างไรก่อน AI การวิเคราะห์ของมัวร์ได้สรุปโมเดลหลักสองแบบ ซึ่งผมคิดว่าเป็นบทสรุปที่แม่นยำมาก โมเดลแรกคือโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยโฆษณา ซึ่งส่วนใหญ่ใช้ในแอปโซเชียล โมเดลนี้เชื่อมโยงโดยตรงกับการใช้งาน ดังนั้นมูลค่าของผู้ใช้แต่ละคนจึงมักจะคงที่เมื่อเวลาผ่านไป Instagram, TikTok และ Snapchat ล้วนเป็นตัวอย่างของโมเดลนี้ โมเดลที่สองคือโมเดลการสมัครสมาชิกแบบชั้นเดียว ซึ่งผู้ใช้ที่ชำระเงินทุกคนจะจ่ายค่าธรรมเนียมรายเดือนหรือรายปีคงที่เท่ากันสำหรับการเข้าถึงผลิตภัณฑ์ Duolingo, Calm และ YouTube Premium ล้วนใช้วิธีการนี้

ในทั้งสองโมเดล อัตราการรักษารายได้มักจะต่ำกว่า 100% เสมอ ผู้ใช้จำนวนหนึ่งจะเลิกใช้บริการในแต่ละปี ในขณะที่ผู้ใช้ที่ยังคงใช้บริการอยู่จะยังคงจ่ายเงินในจำนวนเท่าเดิม สำหรับผลิตภัณฑ์แบบสมัครสมาชิกสำหรับผู้บริโภค การรักษาอัตราการรักษาผู้ใช้และรายได้ไว้ที่ 30-40% ภายในสิ้นปีแรกถือเป็น "แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด" ตัวเลขเหล่านี้ฟังดูไม่น่าไว้ใจ ผมรู้สึกมาตลอดว่าโมเดลนี้มีข้อบกพร่องทางโครงสร้างพื้นฐาน นั่นคือสร้างข้อจำกัดพื้นฐานที่ทำให้บริษัทต้องชดเชยรายได้ที่สูญเสียไปอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาการเติบโต หรือแม้แต่จะขยายธุรกิจ ลองนึกภาพถังน้ำรั่วดูสิ ไม่เพียงแต่ต้องเติมน้ำเพื่อรักษาระดับน้ำเท่านั้น แต่ยังต้องเติมน้ำมากกว่าที่สูญเสียไปเพื่อรักษาระดับน้ำให้สูงขึ้นด้วย นี่คือปัญหาที่บริษัทซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมกำลังเผชิญอยู่ พวกเขาติดอยู่ในวงจรของการดึงดูดลูกค้า การยกเลิกบริการ และการกลับมาใช้บริการซ้ำ ปัญหาของโมเดลนี้ไม่ได้เป็นเพียงตัวเลขเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อกลยุทธ์โดยรวมและการจัดสรรทรัพยากรของบริษัทอีกด้วย ความพยายามส่วนใหญ่ถูกใช้ไปกับการหาผู้ใช้ใหม่มาแทนที่ผู้ใช้ที่ยกเลิกบริการ แทนที่จะไปสร้างความสัมพันธ์กับผู้ใช้เดิมหรือเพิ่มมูลค่าของผลิตภัณฑ์ นี่คือเหตุผลที่เราเห็นแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคจำนวนมากพยายามผลักดันการแจ้งเตือนอย่างบ้าคลั่งและใช้กลยุทธ์ต่างๆ เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ โดยรู้ว่าเมื่อผู้ใช้หยุดใช้ผลิตภัณฑ์ รายได้ของพวกเขาจะหายไปทันที ผมเชื่อว่าโมเดลนี้ประเมินศักยภาพมูลค่าของผู้ใช้ต่ำเกินไป ระบบนี้ตั้งสมมติฐานว่ามูลค่าของผู้ใช้นั้นคงที่ และเมื่อพวกเขาสมัครสมาชิก รายได้ที่อาจเกิดขึ้นจะถูกจำกัดไว้ แต่ความจริงก็คือ เมื่อผู้ใช้คุ้นเคยกับผลิตภัณฑ์มากขึ้น ความต้องการของพวกเขาก็มักจะเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับจำนวนเงินที่พวกเขายินดีจ่าย โมเดลแบบดั้งเดิมไม่สามารถรองรับการเติบโตของมูลค่านี้ได้

ยุค AI: เกมที่เปลี่ยนเกม

การถือกำเนิดของ AI ได้เปลี่ยนแปลงเกมไปอย่างสิ้นเชิง มัวร์เรียกการเปลี่ยนแปลงนี้ว่า "การขยายตัวครั้งใหญ่" และผมคิดว่ามันเป็นชื่อที่เหมาะสมอย่างยิ่ง บริษัท AI สำหรับผู้บริโภคที่เติบโตเร็วที่สุดกำลังเห็นอัตราการรักษารายได้เกิน 100% ซึ่งเป็นระดับที่แทบจะจินตนาการไม่ได้ในซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิม ปรากฏการณ์นี้เกิดขึ้นในสองทาง: ประการแรก การใช้จ่ายของผู้บริโภคเพิ่มขึ้น เนื่องจากรายได้ตามการใช้งานมาแทนที่ค่าธรรมเนียม "การเข้าถึง" คงที่ และประการที่สอง ผู้บริโภคกำลังนำเครื่องมือเข้ามาในสถานที่ทำงานในอัตราที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งพวกเขาสามารถได้รับเงินคืนและการสนับสนุนจากงบประมาณที่สูงขึ้น

การเปลี่ยนแปลงสำคัญที่ผมสังเกตเห็นคือการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้ใช้ขั้นพื้นฐาน ในซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ผู้ใช้จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือไม่ใช้ก็ได้ สมัครสมาชิกหรือยกเลิกก็ได้ แต่ด้วยผลิตภัณฑ์ AI การมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการสร้างมูลค่าเพิ่มจะค่อยๆ เพิ่มขึ้น พวกเขาอาจเริ่มต้นด้วยการใช้ฟีเจอร์พื้นฐานเป็นครั้งคราว แต่เมื่อพวกเขาค้นพบคุณค่าของ AI พวกเขาก็เริ่มพึ่งพาเครื่องมือเหล่านี้มากขึ้น และความต้องการก็เพิ่มขึ้น วิถีของความแตกต่างนี้ชัดเจนมาก มัวร์ตั้งข้อสังเกตว่า ด้วยอัตราการรักษาฐานรายได้ 50% บริษัทต้องเปลี่ยนฐานผู้ใช้ครึ่งหนึ่งทุกปีเพื่อรักษาอัตราการรักษาฐานผู้ใช้ไว้ เมื่ออัตราการรักษาฐานสูงกว่า 100% ฐานผู้ใช้แต่ละรายจะขยายตัว และการเติบโตจะทวีคูณขึ้นเรื่อยๆ นี่ไม่ใช่แค่การปรับปรุงเชิงตัวเลข แต่มันเป็นกลไกขับเคลื่อนการเติบโตแบบใหม่โดยสิ้นเชิง ผมเชื่อว่ามีเหตุผลเบื้องหลังหลายประการที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้ ผลิตภัณฑ์ AI เรียนรู้ พวกมันมีประโยชน์มากขึ้นเมื่อใช้งาน ยิ่งผู้ใช้ลงทุนเวลาและข้อมูลมากเท่าไหร่ ผลิตภัณฑ์ก็ยิ่งมีคุณค่ามากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้สร้างวงจรป้อนกลับเชิงบวก: ยิ่งใช้มากเท่าไหร่ คุณค่าก็จะมากขึ้นเท่านั้น และมูลค่าก็จะมากขึ้นเท่านั้น และความเต็มใจที่จะจ่ายก็จะมากขึ้นเท่านั้น ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งคือลักษณะการใช้งานจริงของผลิตภัณฑ์ AI ซึ่งแตกต่างจากแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคทั่วไป เครื่องมือ AI มักจะแก้ปัญหาเฉพาะหน้าของผู้ใช้โดยตรงหรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเห็นประโยชน์ได้ทันทีจากการใช้เครื่องมือเหล่านี้ และยินดีที่จะจ่ายมากขึ้น เมื่อเครื่องมือ AI ช่วยประหยัดเวลาทำงานได้หลายชั่วโมง การจ่ายเงินสำหรับการใช้งานเพิ่มเติมจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล ลองมาเจาะลึกกันว่าบริษัท AI สำหรับผู้บริโภคที่ประสบความสำเร็จสูงสุดวางกลยุทธ์การกำหนดราคาอย่างไร มัวร์ชี้ให้เห็นว่าบริษัทเหล่านี้ไม่ได้พึ่งพาค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกเพียงครั้งเดียวอีกต่อไป แต่ใช้รูปแบบไฮบริดที่มีระดับการสมัครสมาชิกหลายระดับและส่วนประกอบที่อิงตามการใช้งาน หากผู้ใช้ใช้เครดิตที่รวมอยู่จนหมดแล้ว พวกเขาสามารถซื้อเพิ่มหรืออัปเกรดเป็นแพ็กเกจที่สูงกว่าได้ ผมคิดว่านี่เป็นบทเรียนสำคัญจากอุตสาหกรรมเกม บริษัทเกมได้รับรายได้ส่วนใหญ่มาจาก "วาฬ" ที่ใช้จ่ายสูงมานานแล้ว การจำกัดราคาให้เหลือเพียงหนึ่งหรือสองระดับอาจเป็นการสูญเสียโอกาสในการสร้างรายได้ บริษัทที่ชาญฉลาดจะสร้างระดับตามตัวแปรต่างๆ เช่น จำนวนการสร้างหรืองาน ความเร็วและลำดับความสำคัญ หรือการเข้าถึงโมเดลเฉพาะ พร้อมกับเสนอเครดิตและตัวเลือกการอัปเกรด

ขอยกตัวอย่างที่ชัดเจนหน่อยนะครับ Google AI เสนอบริการสมัครสมาชิก Pro ในราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือน และ Ultra ในราคา 249 ดอลลาร์ต่อเดือน โดยจะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับเครดิต Veo3 เมื่อผู้ใช้ (แน่นอนว่า) ใช้จ่ายเกินวงเงินที่รวมไว้ แพ็กเกจเครดิตเสริมเริ่มต้นที่ 25 ดอลลาร์ และสามารถเพิ่มได้สูงสุด 200 ดอลลาร์ ผมพบว่าผู้ใช้หลายคนใช้จ่ายกับเครดิต Veo เสริมมากพอๆ กับที่ใช้จ่ายกับการสมัครใช้บริการพื้นฐาน นี่เป็นตัวอย่างที่ดีว่ารายได้สามารถเติบโตได้อย่างไรเมื่อผู้ใช้มีส่วนร่วม

โมเดลของ Krea ก็น่าสนใจเช่นกัน โดยมีแผนให้บริการตั้งแต่ $10 ถึง $60 ต่อเดือน ขึ้นอยู่กับการใช้งานที่คาดหวังและงานฝึกอบรม หากคุณใช้หน่วยประมวลผลเกินจำนวนที่รวมอยู่ คุณสามารถซื้อแพ็กเกจเครดิตเพิ่มเติม (ใช้งานได้ 90 วัน) ในราคา $5 ถึง $40 จุดเด่นของโมเดลนี้คือราคาเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลสำหรับผู้ใช้ทั่วไป และมีพื้นที่สำหรับปรับขนาดสำหรับผู้ใช้หนัก ราคาของ Grok ยกระดับกลยุทธ์นี้ไปอีกขั้น: แผน SuperGrok ราคา $30 ต่อเดือน ในขณะที่แผน SuperGrok Heavy ราคา $300 ต่อเดือน แผนหลังนี้ปลดล็อกโมเดลใหม่ (Grok 4 Heavy) การเข้าถึงโมเดลที่ขยายออกไป หน่วยความจำที่ยาวขึ้น และการทดสอบฟีเจอร์ใหม่ ความแตกต่างของราคา 10 เท่านี้แทบจะเป็นไปไม่ได้ในซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคทั่วไป แต่มันสมเหตุสมผลในยุค AI ที่ผู้ใช้แต่ละคนมีความต้องการและคุณค่าที่แตกต่างกันอย่างมาก

ผมเชื่อว่าความสำเร็จของโมเดลเหล่านี้อยู่ที่การตระหนักถึงความหลากหลายและพลวัตของคุณค่าของผู้ใช้ ผู้ใช้แต่ละคนมีความต้องการหรือความสามารถในการชำระเงินไม่เหมือนกัน และความต้องการของผู้ใช้รายเดิมอาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา ด้วยการนำเสนอตัวเลือกราคาที่ยืดหยุ่น บริษัทเหล่านี้จึงสามารถเข้าถึงคุณค่าของผู้ใช้ได้อย่างครอบคลุม

มัวร์กล่าวว่าบริษัทผู้บริโภคบางแห่งสามารถบรรลุอัตราการรักษารายได้เกิน 100% โดยใช้โมเดลราคานี้เพียงอย่างเดียว แม้จะยังไม่มีการพิจารณาขยายธุรกิจเข้าสู่องค์กรใดๆ ก็ตาม นี่แสดงให้เห็นถึงพลังของกลยุทธ์นี้ กลยุทธ์นี้ไม่เพียงแต่ช่วยแก้ปัญหาการเลิกใช้บริการของซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมเท่านั้น แต่ยังสร้างกลไกการเติบโตโดยธรรมชาติอีกด้วย

สะพานทองคำจากผู้บริโภคสู่องค์กร

อีกหนึ่งแนวโน้มสำคัญที่ผมสังเกตเห็นคืออัตราที่ไม่เคยมีมาก่อนที่ผู้บริโภคนำเครื่องมือ AI เข้ามาใช้ในสถานที่ทำงาน มัวร์เน้นย้ำประเด็นนี้ในการวิเคราะห์ของเธอ: ผู้บริโภคกำลังให้รางวัลตัวเองอย่างแข็งขันสำหรับการนำเครื่องมือ AI มาใช้ในสถานที่ทำงาน ในบางบริษัท การไม่ได้เป็น "AI-native" ในปัจจุบันถือเป็นสิ่งที่ยอมรับไม่ได้ ผลิตภัณฑ์ใดๆ ที่มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ในสถานที่ทำงาน ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วคือสิ่งใดก็ตามที่ไม่เหมาะสำหรับการทำงาน (NSFW) ควรตั้งสมมติฐานว่าผู้ใช้ต้องการนำเครื่องมือนี้มาใช้กับทีมงาน และเมื่อสามารถขอคืนเงินได้ พวกเขาก็จะจ่ายเงินเพิ่มขึ้นอย่างมาก

ฉันประทับใจกับความเร็วของการเปลี่ยนแปลงนี้ ในอดีต การเปลี่ยนผ่านจากการใช้งานสำหรับผู้บริโภคไปสู่การใช้งานในระดับองค์กรมักใช้เวลาหลายปีและต้องอาศัยการศึกษาตลาดและความพยายามในการขายอย่างมาก แต่ประโยชน์ของเครื่องมือ AI นั้นชัดเจนมากจนผู้ใช้นำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ในสถานที่ทำงานโดยสมัครใจ ฉันเคยเห็นหลายกรณีที่พนักงานซื้อเครื่องมือ AI ด้วยตัวเองก่อน แล้วจึงโน้มน้าวให้บริษัทซื้อเวอร์ชันสำหรับองค์กรให้กับทั้งทีม

การเปลี่ยนจากผู้บริโภคที่ให้ความสำคัญกับราคาไปสู่ผู้ซื้อระดับองค์กรที่ไม่ให้ความสำคัญกับราคา ก่อให้เกิดโอกาสในการขยายตัวครั้งใหญ่ ซึ่งจำเป็นต้องมีฟีเจอร์พื้นฐานสำหรับการแชร์และการทำงานร่วมกัน เช่น โฟลเดอร์ทีม ไลบรารีที่ใช้ร่วมกัน แคนวาสการทำงานร่วมกัน การตรวจสอบสิทธิ์ และความปลอดภัย ผมเชื่อว่าฟีเจอร์เหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคที่มีศักยภาพระดับองค์กร ด้วยฟีเจอร์เหล่านี้ ราคาจึงสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมาก ChatGPT เป็นตัวอย่างที่ดี แม้ว่าจะไม่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นผลิตภัณฑ์สำหรับทีม แต่ราคาก็แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจน: การสมัครสมาชิกรายบุคคลเริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน ในขณะที่แพ็กเกจสำหรับองค์กรมีราคาเริ่มต้นที่ 25 ถึง 60 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ ความแตกต่างของราคา 2-3 เท่านี้พบได้ยากในซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิม แต่กำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดาในยุค AI ผมคาดว่าบางบริษัทถึงกับตั้งราคาแพ็กเกจรายบุคคลในราคาที่คุ้มทุนหรือขาดทุนเล็กน้อยเพื่อเร่งการใช้งานแบบทีม Notion ได้นำแนวทางนี้มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพในปี 2020 โดยเสนอหน้าฟรีแบบไม่จำกัดให้กับผู้ใช้รายบุคคล พร้อมกับเรียกเก็บค่าธรรมเนียมที่สูงสำหรับฟีเจอร์สำหรับการทำงานร่วมกัน ซึ่งเป็นแรงผลักดันให้ Notion เติบโตอย่างรวดเร็วที่สุด เหตุผลเบื้องหลังกลยุทธ์นี้คือ การสร้างฐานผู้ใช้โดยการอุดหนุนการใช้งานส่วนบุคคล จากนั้นจึงสร้างรายได้ผ่านฟีเจอร์สำหรับองค์กร

ขอดูตัวอย่างเฉพาะเจาะจงหน่อยครับ แพ็กเกจ Plus ของ Gamma ราคา 8 ดอลลาร์ต่อเดือน และลบลายน้ำ ซึ่งเป็นข้อกำหนดสำหรับการใช้งานระดับองค์กรส่วนใหญ่ ออกไป พร้อมกับฟีเจอร์อื่นๆ ผู้ใช้จะจ่ายเงินเพิ่มสำหรับผู้ร่วมงานแต่ละคนที่เพิ่มเข้ามาในพื้นที่ทำงานของตน รุ่นนี้ใช้ประโยชน์จากความต้องการขององค์กรที่ต้องการรูปลักษณ์ที่เป็นมืออาชีพได้อย่างชาญฉลาด

Replit เสนอแพ็กเกจราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับผู้ใช้ Core แพ็กเกจ Team เริ่มต้นที่ 35 ดอลลาร์ต่อเดือน ซึ่งรวมเครดิตเพิ่มเติม ที่นั่งสำหรับผู้ชม การเรียกเก็บเงินจากส่วนกลาง การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การปรับใช้แบบส่วนตัว และอื่นๆ อีกมากมาย Cursor เสนอแพ็กเกจ Pro ราคา 20 ดอลลาร์ต่อเดือน และแพ็กเกจ Ultra ราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือน (สำหรับการใช้งานมากกว่า 20 เท่า) ผู้ใช้ Team จ่าย 40 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับผลิตภัณฑ์ Pro ซึ่งมาพร้อมกับโหมดความเป็นส่วนตัวทั่วทั้งองค์กร แดชบอร์ดการใช้งานและการจัดการ การเรียกเก็บเงินจากส่วนกลาง และ SAML/SSO

ฟีเจอร์เหล่านี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยปลดล็อกการขยาย ARPU (รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้) ขององค์กร ผมเชื่อว่าบริษัท AI สำหรับผู้บริโภคใดๆ ที่ไม่ได้พิจารณาเส้นทางการขยายธุรกิจในปัจจุบันกำลังพลาดโอกาสสำคัญ ไม่เพียงแต่ผู้ใช้ระดับองค์กรจะจ่ายเงินมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังมีเสถียรภาพมากกว่าและมีอัตราการยกเลิกบริการที่ต่ำกว่าอีกด้วย

ลงทุนในศักยภาพขององค์กรตั้งแต่วันแรก

มัวร์เสนอข้อเสนอแนะที่ดูเหมือนจะขัดกับสัญชาตญาณ แต่กลับสมเหตุสมผลอย่างยิ่ง นั่นคือ บริษัทผู้บริโภคควรพิจารณาจ้างผู้นำฝ่ายขายภายในหนึ่งถึงสองปีหลังจากก่อตั้ง ผมเห็นด้วยอย่างยิ่ง แม้ว่ามันจะขัดกับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคแบบดั้งเดิมก็ตาม

การนำผลิตภัณฑ์ไปใช้ในระดับบุคคลนั้นสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้เพียงระดับหนึ่งเท่านั้น การทำให้องค์กรนำไปใช้อย่างแพร่หลายจำเป็นต้องอาศัยกระบวนการจัดซื้อจัดจ้างขององค์กรและการปิดสัญญาที่มีมูลค่าสูง ซึ่งจำเป็นต้องมีศักยภาพด้านการขายของผู้เชี่ยวชาญ แทนที่จะพึ่งพาการนำผลิตภัณฑ์ไปใช้แบบออร์แกนิกเพียงอย่างเดียว ผมเคยเห็นผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคที่ยอดเยี่ยมมากมายพลาดโอกาสสำคัญๆ ไปเนื่องจากขาดศักยภาพด้านการขายสำหรับองค์กร

Canva ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2013 รอเกือบเจ็ดปีกว่าจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ Teams มัวร์ชี้ให้เห็นว่าภายในปี 2025 ความล่าช้านี้จะไม่เกิดขึ้นอีกต่อไป อัตราการนำ AI มาใช้ในองค์กรอย่างรวดเร็วหมายความว่า หากคุณชะลอฟีเจอร์ต่างๆ ขององค์กร คู่แข่งจะคว้าโอกาสนั้นไว้แทน แรงกดดันด้านการแข่งขันนี้ทวีความรุนแรงขึ้นอย่างมากในยุค AI เนื่องจากตลาดกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วกว่าที่เคย ผมเชื่อว่าฟีเจอร์สำคัญหลายประการมักจะเป็นตัวกำหนดผลลัพธ์ ในด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว จำเป็นต้องมีการปฏิบัติตาม SOC-2 และการสนับสนุน SSO/SAML ในด้านการดำเนินงานและการเรียกเก็บเงิน จำเป็นต้องมีการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทและการเรียกเก็บเงินแบบรวมศูนย์ ในด้านผลิตภัณฑ์ จำเป็นต้องมีเทมเพลตทีม ธีมที่ใช้ร่วมกัน และเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกัน สิ่งเหล่านี้อาจฟังดูพื้นฐาน แต่มักเป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจซื้อขององค์กร ElevenLabs เป็นตัวอย่างที่ดี บริษัทเริ่มต้นด้วยการใช้งานของผู้บริโภคจำนวนมาก แต่สามารถสร้างความสามารถระดับองค์กรได้อย่างรวดเร็ว โดยเพิ่มการปฏิบัติตาม HIPAA ให้กับตัวแทนเสียงและตัวแทนการสนทนา และกำหนดตำแหน่งของตนเองเพื่อรองรับตลาดด้านการดูแลสุขภาพและตลาดที่มีกฎระเบียบอื่นๆ การเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างรวดเร็วนี้ทำให้พวกเขาสามารถดึงดูดลูกค้าองค์กรที่มีมูลค่าสูงได้ แทนที่จะพึ่งพารายได้จากผู้บริโภคเพียงอย่างเดียว ผมสังเกตเห็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจ: บริษัท AI สำหรับผู้บริโภคที่ลงทุนในความสามารถขององค์กรตั้งแต่เนิ่นๆ มักจะสร้างคูเมืองที่แข็งแกร่งขึ้น เมื่อลูกค้าองค์กรนำเครื่องมือมาใช้และผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ ค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนระบบจะสูงขึ้น ซึ่งทำให้ลูกค้ามีความมั่นใจและคาดการณ์รายได้ได้มากขึ้น

นอกจากนี้ ลูกค้าองค์กรยังให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีคุณค่า ความต้องการของพวกเขามักมีความซับซ้อนมากกว่า ซึ่งเป็นแรงผลักดันให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์มีความซับซ้อนมากขึ้น ผมได้เห็นผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคจำนวนมากค้นพบทิศทางผลิตภัณฑ์และข้อกำหนดการใช้งานใหม่ๆ โดยการให้บริการลูกค้าองค์กร

ความคิดเห็นที่ลึกซึ้งของผมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงนี้

หลังจากวิเคราะห์มุมมองของมัวร์และข้อสังเกตของผมเองอย่างละเอียดถี่ถ้วน ผมเชื่อว่าเราไม่ได้เห็นแค่การปรับเปลี่ยนรูปแบบธุรกิจเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ทั้งหมดขึ้นใหม่ด้วย AI ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงความสามารถของผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างและบันทึกมูลค่าอีกด้วย

สิ่งที่ผมพบว่าน่าสนใจที่สุดคือการเปลี่ยนแปลงนี้ท้าทายสมมติฐานเดิมๆ ของเราเกี่ยวกับซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคอย่างไร เป็นเวลานานที่เชื่อกันว่าซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคนั้นมีราคาถูก มีอัตราการยกเลิกสูง และสร้างรายได้ได้ยาก แต่ความเป็นจริงในยุค AI แสดงให้เห็นว่าซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคสามารถสร้างรายได้และอัตราการเติบโตในระดับองค์กรได้ ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนี้มีความลึกซึ้ง จากมุมมองการจัดสรรเงินทุน หมายความว่านักลงทุนสามารถลงทุนในบริษัท AI สำหรับผู้บริโภคได้เร็วขึ้น เนื่องจากบริษัทเหล่านี้สามารถสร้างรายได้ที่เป็นรูปธรรมได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เดิมที บริษัทซอฟต์แวร์สำหรับผู้บริโภคจำเป็นต้องรอจนกว่าจะมีฐานผู้ใช้จำนวนมากก่อนที่จะสร้างรายได้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ตอนนี้พวกเขาสามารถสร้างรายได้เติบโตอย่างแข็งแกร่งได้แม้จะมีฐานผู้ใช้ที่ค่อนข้างเล็ก ผมยังได้พิจารณาถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนี้ต่อกลยุทธ์สตาร์ทอัพ มัวร์กล่าวว่าบริษัทองค์กรที่สำคัญที่สุดหลายแห่งที่เราเชื่อว่าจะเกิดขึ้นในยุค AI น่าจะเริ่มต้นจากการเป็นสินค้าสำหรับผู้บริโภค ผมคิดว่านี่เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้ง เส้นทางสตาร์ทอัพซอฟต์แวร์ B2B แบบดั้งเดิมมักเกี่ยวข้องกับการวิจัยตลาดอย่างละเอียด การสัมภาษณ์ลูกค้า และวงจรการขาย การเริ่มต้นด้วยตลาดผู้บริโภคช่วยให้สามารถผลิตซ้ำผลิตภัณฑ์และยืนยันความถูกต้องของตลาดได้เร็วขึ้น ข้อดีอีกประการหนึ่งของแนวทางนี้คือสร้างความเหมาะสมระหว่างผลิตภัณฑ์และตลาดที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น เมื่อผู้บริโภคสมัครใจใช้และจ่ายเงินสำหรับผลิตภัณฑ์ ถือเป็นสัญญาณที่ชัดเจนถึงความเหมาะสมระหว่างผลิตภัณฑ์และตลาด จากนั้นเมื่อผู้ใช้เหล่านี้นำผลิตภัณฑ์เข้าสู่ที่ทำงาน การยอมรับขององค์กรจะเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติและยั่งยืนมากขึ้น ผมยังสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจในพลวัตการแข่งขัน ในยุคซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ตลาดผู้บริโภคและองค์กรมักจะแยกจากกัน มีผู้เล่นและกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน แต่ในยุค AI ขอบเขตเหล่านี้กำลังเลือนลาง ผลิตภัณฑ์เดียวสามารถแข่งขันในทั้งสองตลาดได้พร้อมกัน ก่อให้เกิดข้อได้เปรียบและความท้าทายในการแข่งขันใหม่ๆ ในมุมมองทางเทคนิค ผมเชื่อว่าลักษณะสองด้านของผลิตภัณฑ์ AI (ความสะดวกในการใช้งานในระดับผู้บริโภค + ฟังก์ชันการทำงานในระดับองค์กร) กำลังผลักดันมาตรฐานใหม่ในการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์ต้องเรียบง่ายเพียงพอสำหรับผู้ใช้แต่ละคนที่จะเริ่มต้นใช้งานได้ง่าย แต่มีประสิทธิภาพและปลอดภัยเพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการขององค์กร การสร้างสมดุลนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย แต่บริษัทที่ทำได้ถูกต้องจะได้รับประโยชน์ในการแข่งขันอย่างมาก

ผมยังพิจารณาถึงผลกระทบของแนวโน้มนี้ที่มีต่อบริษัทซอฟต์แวร์องค์กรที่มีอยู่เดิม ปัจจุบัน บริษัทซอฟต์แวร์องค์กรแบบดั้งเดิมกำลังเผชิญกับการแข่งขันจากบริษัท AI ที่มีต้นกำเนิดในตลาดผู้บริโภค คู่แข่งรายใหม่เหล่านี้มักมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีกว่าและความเร็วในการประมวลผลที่เร็วขึ้น ซึ่งอาจบังคับให้อุตสาหกรรมซอฟต์แวร์องค์กรทั้งหมดต้องยกระดับมาตรฐานผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ผู้ใช้

สุดท้ายนี้ ผมเชื่อว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการทำงานของมนุษย์ การทำงานระยะไกล ตัวเลือกเครื่องมือส่วนบุคคลที่เพิ่มขึ้น และความคาดหวังที่สูงขึ้นสำหรับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ล้วนเป็นปัจจัยที่ทำให้เส้นแบ่งระหว่างเครื่องมือสำหรับผู้บริโภคและเครื่องมือสำหรับองค์กรเลือนหายไป AI กำลังเร่งให้เทรนด์ที่กำลังดำเนินอยู่นี้เกิดขึ้นเร็วขึ้น

โอกาสและความท้าทายในอนาคต

แม้ว่าผมจะตื่นเต้นกับปรากฏการณ์ "การขยายตัวครั้งใหญ่" ที่มัวร์ได้บรรยายไว้ แต่ผมก็มองเห็นความท้าทายและโอกาสหลายประการที่ต้องให้ความสนใจ

ในด้านความท้าทาย ผมเชื่อว่าการแข่งขันจะทวีความรุนแรงขึ้น เมื่อเส้นทางสู่ความสำเร็จชัดเจนขึ้น บริษัทต่างๆ จะพยายามใช้กลยุทธ์เดียวกันนี้มากขึ้น ผู้ที่สามารถสร้างความแตกต่างและผลกระทบต่อเครือข่ายที่แข็งแกร่งจะประสบความสำเร็จในระยะยาว

จากมุมมองของกฎระเบียบ การนำผลิตภัณฑ์ AI มาใช้อย่างรวดเร็วในองค์กรอาจก่อให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ ด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัย บริษัทต่างๆ จะต้องมั่นใจว่าเครื่องมือ AI ของตนสอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรมและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบต่างๆ ซึ่งอาจเพิ่มต้นทุนและความซับซ้อนในการพัฒนา แต่ก็จะสร้างอุปสรรคใหม่ๆ ต่อการแข่งขัน

ในด้านโอกาส ผมมองเห็นช่องว่างสำคัญสำหรับนวัตกรรม บริษัทที่สามารถผสมผสานความสะดวกในการใช้งานระดับผู้บริโภคเข้ากับฟังก์ชันการทำงานระดับองค์กรได้อย่างสร้างสรรค์ จะสามารถสร้างหมวดหมู่ตลาดใหม่ๆ ขึ้นมาได้ ผมยังเชื่อว่ามีโอกาสมากมายในเครื่องมือ AI เฉพาะทาง เครื่องมือที่ได้รับการปรับแต่งอย่างล้ำลึกสำหรับอุตสาหกรรมเฉพาะหรือกรณีการใช้งานเฉพาะด้านอาจมีคุณค่ามากกว่าเครื่องมือทั่วไป ผมยังมองเห็นโอกาสในผลกระทบของข้อมูลและโมเดล AI ที่มีต่อเครือข่าย เมื่อผู้ใช้เติบโตขึ้นและมีการใช้งานที่แพร่หลายมากขึ้น ผลิตภัณฑ์ AI จะมีความชาญฉลาดและปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคลมากขึ้น การปรับปรุงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเหล่านี้สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่ทรงพลัง เนื่องจากเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ประกอบการรายใหม่ที่จะเลียนแบบความชาญฉลาดที่สะสมนี้ จากมุมมองด้านการลงทุน ผมเชื่อว่าแนวโน้มนี้จะยังคงดึงดูดเงินทุนจำนวนมากต่อไป อย่างไรก็ตาม นักลงทุนจะต้องมีความเฉียบแหลมมากขึ้นในการระบุบริษัทที่มีความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่บริษัทที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็วในระยะสั้น กุญแจสำคัญคือการเข้าใจว่าบริษัทใดสามารถสร้างคูเมืองที่แท้จริงได้ แทนที่จะใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดในช่วงแรกๆ ในท้ายที่สุด ผมเชื่อว่า "การขยายตัวครั้งใหญ่" ที่มัวร์อธิบายไว้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติ AI เรากำลังนิยามธรรมชาติของซอฟต์แวร์ใหม่ ตั้งแต่เครื่องมือไปจนถึงคู่หูอัจฉริยะ ตั้งแต่คุณสมบัติไปจนถึงผลลัพธ์ บริษัทที่คว้าโอกาสนี้และดำเนินการได้สำเร็จจะสร้างยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีรุ่นต่อไป นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของนวัตกรรมรูปแบบธุรกิจเท่านั้น มันคือการสร้างจินตนาการใหม่เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนและเทคโนโลยี เราอยู่ในยุคที่น่าตื่นเต้นที่ซอฟต์แวร์กำลังฉลาดขึ้น มีประโยชน์มากขึ้น และขาดไม่ได้มากขึ้น ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia