Guide ultime de la tarification basée sur l’utilisation
La tarification basée sur l’utilisation est une stratégie dans laquelle les clients sont facturés en fonction de la quantité de service ou de produit qu’ils consomment. Cela peut concerner, par exemple, le nombre d’appels API, le volume de données utilisé en gigaoctets, les kilowattheures d’énergie ou les résultats générés par un chatbot.
Cette approche tarifaire flexible offre de la valeur et de la transparence aux clients, tout en contribuant à instaurer la confiance et la fidélité. Les modèles d’utilisation sont présents dans de nombreux secteurs, notamment l’informatique en nuage, les services publics et les télécommunications, où ils permettent aux entreprises d’adapter leurs services en fonction des besoins et des habitudes de consommation des clients. Les modèles de tarification basés sur l’utilisation, ainsi que les modèles hybrides, deviennent également rapidement le choix privilégié pour les offres d’IA et de GenAI, aussi bien du côté des fournisseurs que des clients.
Le lancement d’un modèle basé sur l’utilisation peut sembler être un défi insurmontable, mais ce guide vous apportera les connaissances et les stratégies nécessaires pour réussir cette transition au sein de votre entreprise.
What is usage-based pricing?
Usage-based pricing is a strategy where customers are charged and billed based on how much of a service or product they use. This could be anything from the number of API calls, gigabytes of data used, kilowatt hours of energy, or outputs from a chatbot.
This flexible pricing approach provides value and transparency to customers and helps build trust and loyalty. Usage models are used across multiple industries, including cloud computing, utilities, and telecommunications, where they allow businesses to scale their services according to customer needs and usage patterns.
Usage-based pricing and hybrid models are also quickly becoming the model of choice for AI and GenAI offers, both for vendors and their customers. Launching a usage-based model can seem like an insurmountable challenge, but this guide will provide the knowledge and strategies you need to successfully make the shift across your business.
Usage is fast emerging as the pricing model of choice for companies across industries, especially those developing and launching new GenAI offers. This is because the model provides good alignment with and demonstration of value to the customer.
Subscribed Institute research has shown that many of the fastest-growing SaaS companies leverage a usage-based model. In fact, the number of companies employing some form of usage-based pricing increased 9% to 26% between 2020 and 2022.
Pourquoi les modèles basés sur l'utilisation sont-ils si populaires ?
La tarification basée sur l’utilisation peut constituer un avantage concurrentiel et permettre de réduire à la fois le coût d’acquisition et les barrières à l’entrée. Lorsqu’elle est intégrée à un modèle hybride, il a été démontré que l’utilisation contribue à une croissance plus élevée du chiffre d’affaires récurrent annuel (ARR) d’une année sur l’autre, et ce, pour toutes les tailles d’entreprise.
Les clients exigent de plus en plus un retour sur investissement (ROI) clair et un risque initial réduit : ils souhaitent mieux comprendre ce qu’ils consomment et la valeur qu’ils retirent de votre produit. D’ailleurs, 80 % des clients déclarent que la tarification basée sur l’utilisation s’aligne mieux avec la valeur reçue.
Les clients apprécient la flexibilité lorsqu’ils testent un produit pour la première fois, ce qui fait d’un modèle simple de paiement à l’usage une option efficace pour l’intégration de nouveaux clients. Mais à mesure qu’ils adoptent votre solution et gagnent en confiance, ils recherchent davantage de prévisibilité. Ainsi, les clients s’attendent à ce que la manière dont ils paient pour la consommation de votre produit évolue au fil de la relation. Par conséquent, vos capacités de monétisation devront également être prêtes à évoluer pour répondre à ces attentes.
Comment savoir si un modèle basé sur l'utilisation est le bon choix ?
Lors de la mise en place d’un modèle basé sur l’utilisation, trois facteurs clés doivent être pris en compte pour garantir une croissance récurrente : l’entreprise et le produit, les cas d’usage, ainsi que le modèle de tarification.
Comment mettre en place un modèle basé sur l'utilisation ?
Vous connaissez désormais les avantages de la tarification à l’usage et savez comment choisir le modèle, ou la combinaison de modèles, adapté à votre entreprise. Mais comment déployer la tarification à l’usage rapidement et quelles fonctionnalités devez-vous rechercher ?
Voici les 4 principales capacités dont vous aurez besoin pour garantir le succès de votre modèle basé sur l’utilisation :
1. Tarifier sans intervention des développeurs
- Outils de tarification no-code : Modifiez vos modèles tarifaires ou ajustez les prix sans recourir à des ressources de développement importantes.
- Mises à jour tarifaires automatisées : Assurez-vous que toute modification de prix soit répercutée dans l’ensemble des systèmes, y compris les achats in-app, plateformes e-commerce et systèmes CPQ.
- Métriques de valeur basées sur les données : Identifiez et suivez rapidement les compteurs monétisables à travers l’ensemble de vos produits.
2. Expérimenter avec des stratégies tarifaires variées
- Mixez différents modèles : Intégrez des options de volume, de paliers, multi-attributs ou de paiement à l’usage pour répondre à la diversité des besoins clients.
- Crédits prépayés et recharges : Permettez à vos clients de mieux gérer leur budget en prépayant et en utilisant des crédits selon leurs besoins.
- Remises et essais : Proposez des tarifs promotionnels ou des périodes d’essai pour attirer de nouveaux utilisateurs et encourager la consommation.
3. Capturer, mesurer et suivre les données d’usage
- Médiation automatisée : Gérez efficacement l’agrégation et le traitement des données d’usage, en veillant à ce que les données provenant de différentes sources soient normalisées et correctement reflétées pour la facturation.
- Évolutivité et intégration : Intégrez les données d’usage aux systèmes de facturation, tout en assurant la montée en charge et la performance même avec de gros volumes de données.
- Intégration dynamique des données : Diffusez les données d’usage de différentes sources puis enrichissez, agrégerez et dédupliquez-les automatiquement.
4. Analyser et optimiser pour la croissance
- Analyses en temps réel : Surveillez et analysez en continu les schémas d’usage afin de comprendre le comportement des clients et d’ajuster vos offres en conséquence.
- Suivi des coûts et des revenus : Comparez les coûts et les revenus générés par chaque plan tarifaire pour identifier les stratégies les plus rentables.
- Expérimentation : Appliquez différents plans tarifaires sur les mêmes données d’usage afin de déterminer ceux qui maximisent à la fois le revenu et la satisfaction client.
- Mise en œuvre transversale : Déployez efficacement de nouveaux modèles tarifaires à l’échelle de l’entreprise en consultant et en planifiant avec toutes les parties prenantes, telles que les équipes commerciales et de comptabilité-revenus.
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Hybrid & commitment models (the gold standard)
Recently, hybrid consumption models that combine predictable subscription approaches with more variable usage models have gained prominence as drivers of recurring revenue. Although the SaaS sector is still fine-tuning these pricing and packaging strategies, the results are promising compared to non-usage models.
While pure usage revenue can be less predictable and more volatile, hybrid consumption models can be a good fit for SaaS offerings, particularly cloud services and generative AI. These hybrid, agile models can help provide predictability, while also improving value to the customer by tying pricing and payments more directly to usage and actual demand.
Some of the most successful businesses have no more than 25% of their total revenue coming from usage models. They anchor pricing on a value metric first and then grow that pricing by combining pay-as-you-go models (low risk) with pre-paid models (high predictability), thereby driving recurring growth.
- Hybrid consumption: This approach employs a mix of both subscription and usage-based charge models for a single offering.
- Minimum commitment: This allows you to charge your customer at their commitment level on each invoice, even if they don’t fully consume the committed usage amount. With this model, businesses have a level of predictability in revenue expectations according to the customer’s commitment level.
- Pre-paid with drawdown: Customers pay upfront for a set of units (or hold a cash balance) that is drawn down over a period of time. This offers flexibility for customers in terms of choosing a prepaid amount and revenue predictability for the business.
- Multi-attribute: This model charges customers through a variety of different metrics. For example, Zipcar charges customers through a combination of time of day, type of car, day of the week, and other attributes.
Qu'est-ce que la médiation d'usage ?
La médiation d’usage permet de maximiser l’exploitation des informations implicites dans chaque événement d’utilisation en consolidant, mesurant et suivant toutes les données de consommation client. Disposer de données précises et actualisées sur la façon dont vos clients utilisent réellement votre produit ou service est essentiel pour optimiser votre stratégie de tarification et de facturation basée sur l’utilisation.
Beaucoup d’entreprises qui débutent dans la tarification à l’usage se concentrent immédiatement sur le rating, c’est-à-dire la sélection et la mise en œuvre d’un plan tarifaire. Cependant, avant de pouvoir optimiser vos tarifs et vos offres, il est indispensable de disposer d’une vision complète de vos clients et de leurs habitudes de consommation. Cela passe par la collecte et la mesure des données d’usage via la médiation.
Bien qu’il soit possible d’ajouter des solutions personnalisées ou complémentaires à votre système de facturation pour capter et mesurer les données d’usage, la solution la plus efficace et rentable pour la majorité des entreprises reste un moteur de médiation : une solution dédiée, capable de traiter l’ensemble de vos besoins en matière de données d’utilisation et de s’intégrer à vos systèmes actuels de facturation et de reconnaissance des revenus.
What are the challenges of usage-based pricing?
Implementing a usage-based pricing strategy can also present challenges. Companies need to balance value while also having enough cash to cover costs. Pricing too high could put some customers off, while pricing too low will result in a loss. Implementing usage-based pricing requires planning and consideration of the potential risks and challenges.
- Surprise overages or shut-offs: Surprises lead to terrible customer experiences. For this reason, customers tend to dislike simple pay-as-you-go billing; it may not provide the predictability they require. The nature of usage pricing means that customers might not realize how much they’re using. The answer is transparency and mediation. Customers need to stay apprised of their consumption patterns. And if you do it right, it’s not only a better experience, but can be a key growth lever as well.
- Customers may overcommit: Usage-based pricing models may introduce a situation where customers end up overcommitting or pre-paying for too much. Businesses will then have to decide how to handle the extra credits, money, or units customers already paid you for.
- Billing becomes substantially more complicated: Usage charges are typically billed in arrears, after the billing cycle. This may be different from the way your billing team operates today, if your customers are typically billed in advance. This new process means that billing teams will have to ensure charges are calculated accurately, invoices are sent out on time, and billing operations are maintained for customers who may not be on a usage model. This often means that billing teams have to work out of multiple systems to collect the data needed for accurate billing.
- The role of Billing Operations will have to expand: In a traditional subscription model, a customer can’t dispute that they bought 5 seats after they sign the contract and pay the invoice. In a model tied to usage, there’s a myriad of opportunities for billing confusion and inaccuracies to spiral out of control, destroy customer experiences and bog down your support team. Billing Ops will need to expand from deal support and invoice accuracy to forecasting, notification, and dispute defensibility.
- Revenue recognition and reporting can hinder success: Under ASC606 and IFRS15, there are specific revenue recognition rules that accounting teams have to adhere to. Without a system in place to handle complex usage revenue recognition, this will lead to manual efforts and hundreds of thousands of lines of spreadsheets to reconcile.
Qu'est-ce qu'un moteur de médiation ?
Tout comme le compteur électrique de votre domicile mesure votre consommation d’électricité pour la convertir en kilowattheures (kWh) facturables, un moteur de médiation mesure chacune de vos métriques de valeur d’usage prédéfinies. Pour votre entreprise, ces métriques peuvent être des Go de stockage ou des minutes de temps d’appel au lieu de kWh, mais le principe reste identique.
Cependant, les données d’usage et le processus de médiation peuvent — et devraient — servir à bien plus encore. Pour réussir à générer une croissance récurrente grâce à une stratégie basée sur l’utilisation, il est primordial de pouvoir identifier des informations actionnables, telles que des opportunités de ventes additionnelles ou croisées, ou encore des leviers d’optimisation des coûts. Plus vous comprenez comment, quand, pourquoi et où vos clients utilisent votre produit, plus vous pouvez affiner vos offres, votre tarification et le produit lui-même.
Bon nombre d’entreprises engagées dans la tarification à l’usage ne savent pas vraiment quel type de solution de médiation rechercher, ou n’ont pas encore pris conscience qu’elles en ont besoin. Les équipes R&D et IT se retrouvent alors souvent à devoir concevoir et maintenir des solutions personnalisées, comme un outil de médiation développé en interne.
À l’inverse, certaines entreprises optent pour des produits complémentaires ou des outils d’extraction, transformation et chargement (ETL), mais, in fine, la plupart constatent que ces solutions requièrent beaucoup de ressources de développement et entraînent une hausse des coûts.
Un moteur de médiation, en revanche, fournit tous les outils nécessaires pour collecter, transformer, mesurer et suivre les données d’usage. Il doit offrir aux responsables produit une visibilité en temps réel, leur permettant d’adapter rapidement et facilement la tarification, du modèle purement à l’usage au modèle hybride — et toutes les variantes intermédiaires.
Dans le cadre de votre stratégie globale de tarification basée sur l’utilisation, un moteur de médiation doit également offrir à vos clients la flexibilité de consommer ce qu’ils souhaitent, quand ils le souhaitent, ainsi que la transparence nécessaire pour suivre leur usage et leurs factures.
Tip
Make the most of your data
Work with your analytics team to consolidate and evaluate usage data to uncover trends and help inform the selection of usage value metrics. Consider adding a mediation engine—a purpose-built solution that can handle all your usage data needs and integrate with your current billing and rev rec systems.
To increase the accuracy of usage forecasts, CFOs should encourage cross-functional collaboration within the organization and alignment on the business’s approach to new use cases.
Work with your analytics team to consolidate and evaluate usage data to uncover trends and help inform the selection of usage value metrics. Consider adding a mediation engine, a purpose-built solution that can handle all your usage data needs, and integrate with your current billing and rev rec systems.
To increase the accuracy of usage forecasts, CFOs should encourage cross-functional collaboration within the organization and alignment on the business’s approach to new use cases.
Forecast usage revenue using existing business use cases
Usage forecasting enables revenue teams to anticipate how much revenue will be gained through usage-based pricing models. This means forecasting variables such as usage, customer lifetime value (CLV), and potential overage charges. This gets increasingly complex when you introduce different bundles and offers.
Part of the appeal of usage models is that they allow customers to vary their use of a product or service, and therefore their charges, but this can make revenue predictability and forecasting tenuous. Often, the unique challenges and potential pitfalls presented by usage forecasting are not realized until accounting is tasked with recognizing usage revenue.
For example, FP&A or sales operations teams may develop their own usage forecasting without incorporating the more complicated, GAAP-compliant revenue accounting policies required for usage data and contracts. This can result in vastly different forecasts from one end of the OTC process to the other and may require a cumbersome reconciliation.
To avoid this, revenue accounting teams should advocate for cross-functional networking within the organization and alignment on the business’s approach to new use cases. Look for technology that can capture and analyze multiple dimensions of upstream data to quickly identify and resolve issues. In addition, real-time reconciliation and a close process dashboard can increase visibility and the accuracy of your revenue forecasts.
Ensuring accurate revenue recognition (asc 606)
The conversation about revenue recognition should begin as soon as the business elects to incorporate usage-based pricing. With a usage model, you might charge a flat fee, offer a volume or tier discount, or use multiple units of measurement depending on the country, time of day, or any of dozens of other variables. These varying permutations could create multiple different prices for the same service.
The charge model you implement determines your financial relationship to your customers, and it obligates you to accurately report on that financial relationship in a compliant way.
In particular, ASC 606 can make usage pricing tricky. Usage models require granular, real-time visibility, not just to total up usage at the end of a billing period, but also to monitor customer usage at any given time. Even with the addition of a usage model, you will need to layer in a recurring component. That could be a true prepaid model, a credit system, or a system tied directly to the usage metric itself, for example, gigabytes of storage.
It’s also important to consider what you’ll do if a customer doesn’t use everything they prepaid for and how that discrepancy could impact subscriber experience.
Why manual processes fail:
- Liability: If customers are prepaying on a contract, for example, that creates liability for you as a company and obligates you to deliver against the contract. The customer determines when they want to draw on what they’ve paid for, and that determines when you deliver against it and have to report to the street.
- Drawdown complexity: As different customers draw down their balances at different rates, you face another layer of complexity in tracking and reporting earned and deferred revenue. This is different from a prepaid model based on availability. For example, SaaS subscription companies often charge customers for one seat for one year, even if they collect payment every month. How or when the customer chooses to use that seat doesn’t impact the SaaS company’s revenue because their obligation was simply to make the service available. With usage, however, tracking usage is important not just for providing the service, but also for tracking revenue.
- Audit risk: Manual usage revenue recognition processes, along with increased scrutiny from auditors, will make audits more time-consuming and expensive, as auditors will be forced to sift through thousands of lines of usage data. For companies launching an initial public offering (IPO), issues uncovered during the audit process could cause delays.
Automate revenue recognition to streamline processes
Successfully managing usage data can require multiple tools to track data, meter usage, and analyze historical revenue trends.
Even some level of automation in the form of an ERP may not be enough, since legacy systems were not built for usage. ERP solutions are still built on the basis of handling one-time product fees, and are often unable to fully support usage pricing models without significant customization efforts. Unfortunately, even with customizations, 60% of revenue accounting team members report that their ERP revenue modules do not fully support their business requirements.
Usage models also require granular, real-time visibility, not just to total up usage at the end of a billing period, but also to monitor customer usage at any given time. The time and money spent on retrofitting ERP systems for new models can stall initiatives.
Revenue accounting teams are already feeling the strain of this lack of automation: 68% report not having the right technology to address growing demands from the business. Adding a new usage model without the necessary technology is certain to exacerbate these issues.
By centralizing revenue data through automated integrations, you can eliminate sprawling networks of spreadsheets that need to be updated and linked manually. Eliminating a large chunk of time-consuming, low-value manual tasks translates directly into operational efficiencies and significant savings in both time to close the books and money. Many teams experience a reduced time to close, a reduction in employee overtime, and the ability to focus on more strategic tasks.
More and more companies, especially those adopting usage, have shifted away from managing revenue recognition within an ERP. Instead, they turn to specialized revenue subledger solutions that can operate as a revenue subledger and feed data directly to the ERP general ledger.
The advantage of these point solutions is their native capability to provide features that are critical to the usage revenue accounting process, such as SSP analysis, contract modification, and revenue analytics—without expensive or complex customizations.
Collecte et stockage des données d’usage
Pour démarrer la médiation, il est nécessaire de collecter les données d’usage provenant de toutes les sources pertinentes. Cela peut inclure les interactions utilisateurs, les journaux système, les capteurs ou d’autres sources.
Si vous ne disposez pas d’une solution de médiation, votre équipe informatique devra probablement gérer, acheminer et nettoyer l’ensemble des données d’usage générées par votre produit. Après avoir agrégé des milliers d’événements dans un entrepôt de données, elle devra ensuite analyser et transformer ces données pour les rendre accessibles.
How do I ingest and store usage data?
To begin mediation, you’ll need to collect usage data from all relevant sources. This could be data from user interactions, system logs, sensors, or other sources.
If you don’t have a mediation solution, your IT team will likely have to manage, route, and clean up all of the usage data coming from your product. After aggregating thousands of events into a data warehouse, they’ll then have to analyze and transform the data to make it accessible.
A mediation engine can automatically stream near real-time usage data from multiple sources using APIs or batch uploads. Look for a solution that allows you to stream at high volumes (up to ~200K) of usage events, so you’re able to accommodate peak periods. And, by using a purpose-built mediation engine for aggregation and storage, your usage data becomes more manageable, accessible, and secure. Plus, removing the need for a separate data warehouse can help cut unnecessary storage costs.
How do I meter usage-based data?
After ingesting and storing your usage data, you must measure it in a process called metering. To do this, you’ll need to determine the metrics that are relevant to your product or service by analyzing customer data. These are the parameters or attributes that you’ll measure and use to charge your customers.
When it comes to usage-based pricing models, you’ll want to identify and measure key usage value metrics. These key metrics should not only be usage attributes that your company can track, but should also satisfy value alignment, leave room for growth, and offer predictability both for the customer and your business.
Research shows that companies utilizing hybrid consumption models, with metrics anchored on both usage and recurring revenue, outperform all other businesses when it comes to year-over-year (YoY) annual recurring revenue (ARR) growth.
Companies that already have an ETL tool might leverage it for usage metering, but ETL tools only do batch loads, so developer involvement is still required to customize and maintain. And as new offerings are added, metering requirements can slow down the time-to-market.
Revenue recognition will be impacted too, when proper metering and measurement of usage data isn’t occurring, or data isn’t in a form that’s readily available to accounting, rev rec will be slowed down, and the business will suffer.
How can a mediation engine help meter and identify key metrics?
A mediation engine can assist in collecting, aggregating, analyzing, and monitoring data related to customer usage. This data-driven approach can help you make informed decisions about which metrics are most relevant for your pricing model, ensuring that you align your pricing with customer behavior and value.
The more attributes you have to base your pricing on, the more you can create the perfect offering for your customers. Look for a solution with drag and drop capabilities, making it easy to quickly put together the right combination of metrics.
Step 2: Rating and pricing strategy
Usage models shine when it comes to product-led growth. Pure pay-as-you-go pricing reduces risk for customers and gives them confidence to try your product, which in turn may help increase your customer acquisition rates at a lower cost.
Ideally, at some point, your customers’ use of your product grows to the point where the cost becomes material to their business. At this point in your customer’s consumption lifecycle, two key concepts become critical: notifications driven by real-time metering and rating, and being able to offer more predictable contract terms and pricing models.
Step 3: Billing and invoicing
For usage pricing to work long-term, you need a system that provides real-time usage rating and threshold notifications. There is almost no worse customer experience than being surprised with a surprisingly large invoice they weren’t expecting. It will always be imperative that you give your customers as much transparency about their costs as possible, in as close to real-time as possible.
The best businesses attack this problem from multiple angles by offering self-service portals, triggering threshold notifications, and arming their field teams supporting customers with data tools to stay ahead of any surprises.
While customized or add-on solutions can be layered on top of your billing system to ingest, meter, and rate data, the most efficient and cost-effective solution for the majority of businesses is a mediation engine, a purpose-built solution that can handle all your usage data needs and integrate with your current billing and revenue recognition systems.
Adding predictability:
If there’s one thing CIOs hate, it’s surprising their CFOs. Pay-as-you-go models work great for enticing customers to try new products, but if you’re not ready to offer contract terms and pricing models that give them more predictability, you’re likely to lose these customers to a competitor who will.
So, while pure usage-based pricing is good for acquisition, adding recurring and pre-paid models to create a hybrid offering tend to be better for retention and allow you to lock customers into a more predictable agreement that serves all parties better.
Step 4: Analyze and optimize
Successful usage models are iterative. You should apply different pricing plans to the same usage data to discover which maximizes revenue and customer satisfaction. Compare costs against revenue for each pricing plan to identify the most profitable strategies.
Mesure des données d’usage
Après avoir agrégé et transformé vos données d’usage, il faut les mesurer dans le cadre d’un processus appelé « metering » (mesure). Pour cela, vous devez déterminer les métriques pertinentes pour votre produit ou service en analysant les données clients. Ce sont ces paramètres ou attributs que vous mesurerez et utiliserez pour facturer vos clients. Dans le cadre de modèles de tarification à l’usage, il est essentiel d’identifier et de mesurer les principales métriques de valeur d’usage.
Ces métriques clés doivent non seulement être des attributs d’usage que votre entreprise peut suivre, mais aussi garantir un alignement avec la valeur perçue, offrir des perspectives de croissance et assurer une certaine prévisibilité, tant pour le client que pour votre organisation. Les études montrent que les entreprises exploitant des modèles de consommation hybrides, avec des métriques ancrées à la fois sur l’usage et les revenus récurrents, surpassent toutes les autres en matière de croissance annuelle récurrente (ARR) d’une année sur l’autre.
Les entreprises disposant déjà d’un outil ETL peuvent l’utiliser pour la mesure de l’usage, mais les ETL ne traitent que des chargements par lots, nécessitant donc toujours l’intervention de développeurs pour la personnalisation et la maintenance. Et à mesure que de nouvelles offres sont lancées, les exigences de mesure peuvent retarder la mise sur le marché.
La reconnaissance des revenus sera également impactée : si la mesure des données d’usage n’est pas réalisée correctement ou si les données ne sont pas disponibles dans un format exploitable par la comptabilité, la reconnaissance des revenus sera ralentie, au détriment de l’entreprise.
Une stratégie tarifaire claire est indispensable
La tarification basée sur l’usage est au cœur de tout modèle économique purement axé sur la consommation. Les fournisseurs doivent être en mesure de mesurer la quantité de produit utilisée par un client afin de facturer efficacement. Ce concept peut être désigné sous les termes « métrique de valeur », « unité de mesure » ou « base tarifaire ».
Votre métrique de valeur est un attribut d’usage que votre entreprise peut suivre et qui garantit également un alignement avec la valeur, laisse des perspectives de croissance et offre de la prévisibilité, tant pour le client que pour votre société. Les métriques courantes sont basées sur la valeur, mesurables et contrôlables, telles que le nombre d’utilisateurs, le volume de données consommées ou le nombre d’événements.
Après avoir sélectionné une métrique de valeur, l’étape suivante consiste à déterminer un prix par unité de consommation. Cette « logique de tarification » peut être aussi simple qu’un tarif fixe par événement d’usage (comme un appel API), ou aussi complexe que des algorithmes multi-dimensionnels (par exemple, une combinaison de calcul et de stockage).
Un autre aspect tarifaire crucial concerne la notion de temporalité — à quel moment le client accepte de payer pour sa consommation d’un produit. Certaines des entreprises les plus performantes ne réalisent pas plus de 25 % de leur chiffre d’affaires total via des modèles à l’usage. Elles ancrent d’abord leur tarification sur une métrique de valeur, puis font évoluer cette tarification en combinant des modèles de paiement à l’usage (faible risque) avec des modèles prépayés (forte prévisibilité), ce qui génère une croissance récurrente.
Quels sont les modèles tarifaires à l’usage les plus courants ?
Il n’existe pas de modèle unique pour la tarification à l’usage. Comme le montrent nos données, il est essentiel de trouver le bon niveau de tarification à l’usage dans le cadre d’un modèle économique global basé sur la consommation pour maximiser la croissance. Pour observer la plus forte croissance des revenus récurrents, il est recommandé de combiner plusieurs modèles afin d’adopter un modèle de consommation hybride.
Voici les modèles tarifaires les plus courants.
Par unité ou paiement à l’usage
Ce modèle purement basé sur l’usage permet au client de payer uniquement ce qu’il consomme. Il s’agit d’une option idéale pour les clients aux besoins imprévisibles, car elle tolère les pics de consommation et les coûts associés. Ce modèle offre la plus grande flexibilité, le client ne payant que ce dont il a besoin. Les services de paiement à la course comme Chariot ou les services de paiement à l’API comme Amazon Web Services en sont de bons exemples.
Volume
La tarification au volume consiste à facturer en fonction du volume acheté. Ce type de modèle est particulièrement adapté à certains cas d’usage, comme les appels API pour le SaaS. Par exemple, pour 1 à 1 000 appels API, vous pouvez facturer 0,10 $ (forfaitaire ou à l’unité), puis de 1 001 à 10 000, 0,15 $ chacun. Ce type de tarification peut inciter le consommateur à consommer davantage, car le prix unitaire baisse avec le volume.
Paliers ou tarification progressive
La tarification par paliers consiste à modifier le prix de manière progressive à mesure que le volume augmente. Comme la tarification au volume, ce modèle utilise un barème pour calculer le prix, mais il s’en distingue par le fait que chaque unité peut être facturée différemment selon le palier auquel elle appartient.
Dépassement
Ce modèle offre au client un certain nombre d’unités incluses par exemple, des minutes d’appel par mois. Si le client dépasse ce quota pendant la période de facturation, la consommation supplémentaire est facturée à l’unité, selon le tarif de dépassement.
Paliers avec dépassement
Ce modèle fonctionne comme la tarification par paliers, mais applique en plus un tarif de dépassement pour toute unité consommée au-delà du dernier palier.
Multi-attributs
Ce modèle facture le client selon plusieurs métriques différentes. Par exemple, Zipcar facture sur la base d’une combinaison entre l’heure de la journée, le type de véhicule, le jour de la semaine, et d’autres attributs.
Prépayé avec consommation dégressive
Les clients paient à l’avance un certain nombre d’unités (ou disposent d’un solde monétaire) qui sera consommé progressivement dans le temps. Ce modèle offre de la flexibilité au client, qui choisit son montant prépayé, et garantit une prévisibilité de revenus pour l’entreprise.
Engagement minimum
Ce modèle permet de facturer le client sur la base de son engagement minimal à chaque facture, même s’il ne consomme pas la totalité de la quantité engagée. Cela apporte une prévisibilité des revenus en fonction du niveau d’engagement du client.
Consommation hybride
Récemment, les modèles de consommation hybrides combinant des approches d’abonnement prévisible et des modèles d’usage plus variables sont devenus des moteurs majeurs des revenus récurrents.
Bien que le secteur du SaaS affine encore ces stratégies de tarification et de structuration d’offres, les résultats sont prometteurs par rapport aux modèles sans usage.
Si les revenus purement liés à l’usage peuvent être moins prévisibles et plus volatils, les modèles hybrides sont bien adaptés aux offres SaaS — en particulier pour les services cloud et l’IA générative. Ces modèles agiles et hybrides permettent d’assurer la prévisibilité tout en améliorant la valeur pour le client, en alignant plus directement la tarification et les paiements sur l’utilisation réelle et la demande.