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プロダクトリーダーとして、従量課金でどのように成果を上げられるか考えたことがあるでしょう。製品に従量課金を取り入れる際には、価格設定とパッケージングという2つの要素を適切に設定することが重要です。
本章では、効果的な従量課金の価格設定とパッケージングがどのようなものか、そして成功を収めるためにビジネスが必要とするツールについて説明します。
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従量課金モデルは価格設定とパッケージングの両方で構成されています。価格設定は価格ポイントと価格モデルであり、パッケージングは機能のバンドル方法です。これらが組み合わさることで、顧客が期待する価値と柔軟性、そしてビジネスが必要とする予測可能性と戦略が実現します。
価格設定とパッケージングの両方についてより深く掘り下げ、それらが従量課金の枠組みをどのように構成しているかをよりよく理解しましょう。
従量課金は、純粋な消費ビジネスモデルの中核です。プロバイダーは、効果的に請求するために顧客が使用する製品の量を測定できなければなりません。この概念は「価値メトリクス」、「測定単位」、または「価格基準」と呼ばれることがあります。
価値メトリクスは、企業が追跡できる使用属性であり、価値の整合性を満たし、成長の余地を残し、顧客とビジネスの両方に予測可能性を提供するものです。一般的なメトリクスは、ユーザー数、消費されたデータ量、イベント数など、価値ベースで測定可能かつ制御可能なものです。
価値メトリクスを選択した後、次のステップは消費単位あたりの価格を決定することです。この「料金ロジック」は、使用イベント(APIコールなど)あたりの定額料金のように単純なものから、多次元アルゴリズム(計算とストレージの組み合わせなど)のように複雑なものまであります。
もう一つの重要な価格設定要素は時間の概念です—顧客が製品の消費に対して支払うことに同意する時期です。最も成功しているビジネスの中には、総収益の25%以下しか従量課金モデルから得ていないものもあります。彼らはまず価値メトリクスに価格を固定し、その後、従量課金モデル(低リスク)と前払いモデル(高い予測可能性)を組み合わせることでその価格を成長させ、それによって継続的な成長を促進します。
従量課金には万能モデルはありません。当社のデータが示す通り、成長を最大化するためには、全体的な従量課金ビジネスモデルの中で適切なレベルの従量課金を見つける必要があります。最大の継続的な収益成長を実現するには、ハイブリッド消費モデルを達成するために複数のモデルを組み合わせることを検討してください。
最も一般的な価格モデルを見てみましょう。
単位あたりまたは従量課金制 この純粋な使用量モデルでは、顧客は使用した分だけ支払うことができます。これは予測不可能なニーズを持つ顧客にとって堅実な選択肢であり、使用量の急増とそれに関連するコストを許容します。このオプションは、顧客が必要なものだけを消費するための最大の柔軟性を提供します。Chariotのようなライドごとの支払いサービスやAmazon Web ServicesのようなAPI単位の提供は、この良い例です。
ボリューム ボリューム価格設定は、購入量に基づいて価格を設定するために使用されます。この種の価格設定は、SaaSのAPIコールなど特定のユースケースに非常に適しています。例えば、APIコールが1〜1000回の場合は0.10ドル(定額または単位あたり)を請求しますが、1,001〜10,000回になると1回あたり0.15ドルを請求します。この種の価格設定は、単位あたりの価格が安くなるため、消費者が製品をより多く使用するための素晴らしいインセンティブとなります。
階層または段階的価格設定 階層型価格設定は、量が増えるにつれて価格を段階的に変更するために使用されます。ボリューム価格モデルと同様に、階層型価格モデルは価格表を使用して価格を計算します。ボリューム価格設定との違いは、量が増えるにつれて請求額が段階的に変化するため、異なる単位は属する階層によって異なる価格が設定される可能性があることです。
超過使用量 この価格モデルでは、顧客に一定量の含まれる単位(例えば、月あたりの通話分数)を提供します。顧客が請求期間内に含まれる単位の量を超えた場合、含まれる単位を超えて使用された量は、超過料金に基づいて単位あたりで請求されます。
超過使用量付き階層型 この課金モデルは階層型課金モデルに似ていますが、最終階層の終了単位を超えて消費された単位に対して超過料金が発生します。
複数属性 この課金モデルは、さまざまな異なるメトリクスを通じて顧客に課金します。例えば、Zipcarは時間帯、車種、曜日、その他の属性の組み合わせを通じて顧客に課金します。
前払いと引き落とし 顧客は一連の単位(またはキャッシュ残高)に対して前払いし、それが一定期間にわたって引き落とされます。これは、前払い金額を選択するという点で顧客に柔軟性を提供し、ビジネスには収益の予測可能性を提供します。
最低コミットメント これにより、顧客がコミットされた使用量を完全に消費しない場合でも、各請求書でコミットメントレベルで顧客に請求することができます。このモデルでは、企業は顧客のコミットメントレベルに応じて収益予測に一定の予測可能性を持っています。
ハイブリッド消費 最近、予測可能なサブスクリプションアプローチとより変動的な使用量モデルを組み合わせたハイブリッド消費モデルが、継続的な収益の推進力として前面に出てきています。
SaaS部門はこれらの価格設定とパッケージング戦略をまだ微調整していますが、非使用量モデルと比較して結果は有望です。
純粋な使用量収益は予測が難しく変動が大きいですが、ハイブリッド消費モデルはSaaSの提供、特にクラウドサービスや生成AIに適しています。これらのハイブリッドで柔軟なモデルは、予測可能性を提供すると同時に、価格設定と支払いを使用量と実際の需要により直接結びつけることで、顧客への価値を向上させるのに役立ちます。
競争力を維持するために、企業は製品とマーケティング戦略を継続的に革新する必要があります。彼らはもはや年に一度や半年に一度新製品を提供するのではなく、新製品を素早く頻繁にリリースし、進行しながら改良しています。急速に変化する世界では、企業は価格設定とパッケージングに対する新しいアプローチを開発する必要があります。
パッケージングにより、企業は価格設定をあまり変更することなく、市場の変化や顧客の嗜好の変化に迅速に対応できます。
例えば、顧客が初めて製品を試す場合、まだ経験がなく柔軟性を求めているため、従量課金パッケージは彼らが様々なオプションを試すのに適しています。製品の使用に自信を持ち、価値を認識するようになると、顧客の支払い意欲が高まり、より予測可能性を求めるようになります。
このパッケージングの進化は企業にも利益をもたらします。顧客をオンボーディングし、よりシンプルな価格戦略でプロダクトレッドグロース(PLG)戦略をサポートする際に、複数の価格モデルをパッケージングすることでコミットメントと継続的な契約を促進できます。
価格設定とパッケージングに関する業界の議論には、最近重要な考慮事項が追加されました:実験です。誰もが優れた価格設定を持っていると言いたいところですが、現実には企業は常に「ここで何ができるだろう?あそこで何ができるだろう?顧客は本当に価値を受け取っているだろうか?私はその価値を活かしているだろうか?顧客は受け取った価値に対して支払うことに満足しているだろうか?最後に価格設定を調整したのはいつだろう?それは競合他社とどう比較されるだろう?」と考えながら調整しています。
これらの質問は、顧客とビジネスの両方にとって意味のある組み合わせやアプローチを発見するために、価格設定とパッケージングに関する実験を構築する優れた出発点です。
また、組み合わせ可能な価格設定とパッケージングによる迅速な実験をサポートするテクノロジーについては経営陣の承認が必要であり、チーム間の機能横断的なコラボレーションを奨励するリーダーシップも必要です。
オファーの表示は、価格設定とパッケージングの実験の一例です。歴史的には、メディア分野に焦点が当てられていました—例えば、新聞のウェブサイトでプレミアム記事を閲覧する際に、一定の訪問回数後にペイウォールに当たるようなケースです。しかし、これらの戦略はSaaSビジネスにも存在します。例えば、無料の製品トライアルを提供し、その後会社が有料サブスクリプションやアップグレードされたサービスに転換しようとするようなケースです。
動的にオファーを表示することは、収益増加と顧客サービス向上につながる可能性のある価格設定とパッケージングの実験方法の一つに過ぎません。
p>価格設定とパッケージングの実験は、多くの企業が従量課金をより効果的に行うのに役立ちました。継続的な微調整がどのようなものかについて、以下のアイデアをご紹介します:
従量課金のテストを始めたばかりでも、戦略を微調整している段階でも、従量課金制、前払い引き落とし式、最低・最高コミットメント、プール型使用量課金など、さまざまな既製モデルを提供する実績のあるソリューションが必要です。
開発者のサポートに頼ったり製品のロールアウトを遅らせたりすることなく、価格設定とパッケージングの実験と反復をサポートするソリューションを探しましょう。
従量課金の価格設定とパッケージングを成功させるには、賢い戦術的アプローチとそれをサポートする適切なテクノロジーの両方が必要です。成功し、従量課金ビジネスモデルを軌道に乗せるためには、経営陣の賛同を得る必要があります。
次の章では、CFOが従量課金を検討し始める際の重要な考慮事項について探ります。
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