← к ленте

Бизнес-модели SaaS в эпоху AI: трансформация метрик

M@startup_ventureавтор про «startups»
3 нед

Анализ того, как внедрение AI меняет классические метрики SaaS: от валовой маржи и NRR до CAC и оттока клиентов.

AI меняет экономику софтверного бизнеса, делая привычные показатели эффективности неактуальными.

  • Высокая стоимость вычислений снижает маржинальность AI-продуктов по сравнению с классическим SaaS.
  • Модель оплаты за «рабочие места» становится невыгодной, так как AI сокращает потребность в персонале.
  • Инвесторы и фаундеры вынуждены искать новые способы оценки эффективности, переходя от предсказуемого MRR к метрикам использования.
Бизнес-модели в эпоху AI. Часть 1: SaaS В 2023 году я разбирал, какие метрики показывать инвестору в разных бизнес-моделях, и начинал с SaaS. А недавно писал, что в AI повторяется история интернета: сначала платят за доступ, потом доступ дешевеет, и деньги уходят тем, кто ближе к результату. Захотелось вернуться к той серии и посмотреть, что этот сдвиг делает с привычными метриками. Готовых ответов у меня нет, так что давайте порассуждаем вместе. Начну с того, чего в списке 2023 года не было вообще, — валовой маржи. Тогда её не обсуждали: у SaaS она по умолчанию высокая, в среднем около 76%. Серверы стоят копейки, каждый новый клиент — почти чистая прибыль. С AI по-другому. У Harvey маржа за полгода ушла с плюс 50% в минус 50%, потому что клиенты стали активнее пользоваться продуктом, оплачивая рабочие места, как привыкли в SaaS. Получается парадокс: чем больше AI-продукт нравится юзерам, тем больше мы теряем. Мне кажется, маржа с учётом токенов теперь должна стоять в деке рядом с MRR. Но я не уверен, какой уровень считать нормальным для AI-продукта, особенно если его темпы роста бьют все рекорды. С NRR тоже происходит что-то странное. Раньше NRR выше 100% означал: клиенты довольны и покупают больше мест. Теперь, если наш продукт помогает клиенту сократить отдел с десяти человек до трёх, мест становится меньше 🙈. Клиент счастлив, а NRR падает. Выходит, оплата за места наказывает нас за то, что продукт работает. Отсюда и переход к оплате за результат: за закрытый тикет, за обработанный документ. Но тогда MRR перестаёт быть таким предсказуемым, а именно за предсказуемость мы, инвесторы, и любили SaaS. С оттоком своя история. Я писал, что для раннего стартапа это главная метрика, и мнения не поменял. Но у AI-продуктов появился новый вид оттока: «туристы». Компании покупают, чтобы попробовать AI, и уходят через пару месяцев. Поэтому, похоже, сейчас важнее не сам процент оттока, а то, сколько клиентов дошло до регулярного использования. С CAC пока больше вопросов, чем ответов. AI удешевил аутрич и контент, но им пользуются все, и почтовые ящики забиты одинаковыми письмами. Дешёвый контакт ещё не значит дешёвый клиент. А ещё выбирать продукт всё чаще будет агент. Ему не отправишь холодное письмо и не покажешь кейс на созвоне: он читает документацию, сравнивает цены и тестирует API. Похоже, часть CAC будет уходить уже не в з/п сейлзов и конференции, а в то, чтобы машине было легко нас найти и проверить. Как это считать, пока не очень понятно. Если собрать всё вместе, классические метрики SaaS никуда не делись, но каждую теперь приходится читать со звёздочкой. Хочется сверить мою картину с вашей. За что вы берёте деньги в своём SaaS: за места, за использование или за результат? И если что-то меняли за последний год — расскажите в комментариях, к чему пришли. Андрей Резинкин | Money For Startup

Кратко (AI)

Автор анализирует, как AI-технологии подрывают традиционные SaaS-метрики. Из-за высокой стоимости токенов падает валовая маржа, а переход на оплату за результат делает MRR менее предсказуемым. Также меняется природа CAC и оттока, требуя от стартапов пересмотра подходов к монетизации.

Обсуждение

0
В

Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖