Kann die "Zahlung nach Ergebnissen" die Unternehmenssoftware retten?

Unternehmensoftware im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz wird schließlich in Richtung rollenbasiertem, ergebnisorientiertem und wertgeschlossenen Ansatz gehen.

Im chinesischen Markt für Unternehmenssoftware überlegt fast jeder Gründer, der sich mit KI befasst, eine Frage: Kann ich mein Produkt nur für das "Ergebnis" in Rechnung stellen?

Kunden sind nicht mehr bereit, nur für Tools zu bezahlen. Sie erwarten klare Renditen in Form von "Effizienzsteigerung", "Einkommenssteigerung" und "Kostensenkung". Am besten können sie sogar ein Wettschlossvertrag abschließen. Der ergebnisorientierte Ansatz scheint die Existenzgrenze für die nächste Ära zu werden.

Das Problem ist jedoch, wie genau das "Ergebnis" definiert wird, ob es lieferbar ist und ob der Kunde es akzeptiert. Dies lässt sich nicht einfach mit einem "Zahlung nach Ergebnis" lösen.

Zugleich scheint die "Zahlung nach Ergebnis" zum umstrittensten und erwartungsvollsten neuen Paradigma im Bereich der Unternehmenssoftware zu werden.

Bei der kürzlich stattgefundenen Veranstaltung zur Veröffentlichung der 2025 AI Cloud 100 China - Liste leitete Cui Qiang, Gründer & CEO von Cuiniu Club ein Roundtable - Gespräch. Dabei diskutierten er gemeinsam mit Chen Hang, Mitgründer & CEO von Qunhe Technology, Jin Lijian, Gründer & CEO von Yingdao RPA, Sima Huapeng, Gründer, Vorsitzender & CEO von Guiji Intelligence und Zhao Chong, Gründer & CEO von PixelBoom (AiPPT.com) eingehend über die Frage "Wie wird die KI das Einnahmeparadigma von der Software - Abonnementgebühr zur Zahlung für GenAI - Ergebnisse umgestalten?".

Cui Qiang stellte bereits zu Beginn die zentrale Frage: Ist es für 99 % der Unternehmenssoftware unvermeidlich, dass sie nicht in der Lage ist, die "Zahlung nach Ergebnis" zu realisieren? Und wie sieht das Aussehen der möglichen 1 % aus?

Für KI - Unternehmen ist die Frage nicht, "ob man bezahlen kann", sondern "für wen liefert man, was liefert man und wie nimmt man die Zahlung entgegen".

Chen Hang ist der Ansicht, dass es nicht um das Geschäftsmodell geht, sondern darum, ob die Kunden den Wert Ihres Produkts wirklich anerkennen. Solange die Kunden das Produkt akzeptieren, kann man immer einen geeigneten Monetarisierungsweg finden. Er betonte, dass die Essenz der KI - Anwendungsfälle in der Übereinstimmung zwischen Effizienz und Output liegt. "Abonnement" und "Ergebnis" sind eigentlich nur zwei Mittel.

Jin Lijian brachte hingegen die Meinung vor, dass die Rolle der KI nicht mehr einfach nur ein Werkzeug sein sollte, sondern ein Teil des Unternehmensprozesses und sogar der Organisationsentscheidungen werden sollte. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass man die Grenzen des "Ergebnisses" klar definieren kann, sonst ist es schwierig, einen sinnvollen geschlossenen Geschäftskreis zu bilden.

Zhao Chong bot eine andere Antwort: Zwischen B2C und B2B wählte er den Zugangspunkt des "Kreativen Ausdrucks" - Szenarios und erkundet mit einem gemischten Zahlungsmodell die umfassende Ergebnislieferung. Selbst wenn man nur zwei Stunden Zeit beim Erstellen einer Präsentation spart, ist dies ein spürbares Ergebnis.

Sima Huapeng steht hingegen entschiedener auf der Seite der "Zahlung nach Ergebnis". Er vergleicht die KI mit einem "Topmanager", der einen Wettschlossvertrag über die Betriebsergebnisse eingehen kann. Er betont, dass nur KI - Unternehmen, die tief in die Branche einsteigen und die betrieblichen KPIs mit übernehmen, wirklich hohe Wertschöpfungen erzielen können. Er sagte einmal ganz offen: "Eine KI, die dem Kunden nicht 1 Million Yuan verdienen kann, ist keine gute KI."

Die Diskussion der fünf Gäste kehrte schließlich zur grundlegendsten Frage zurück: Was ist ein "gutes Ergebnis"? Wer entscheidet darüber? Und wie wird es bewertet?

Angesichts dieser Fragen ist die Antwort möglicherweise noch nicht einheitlich, aber es bildet sich ein Konsens: Unternehmensoftware im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz wird schließlich in Richtung rollenbasiertem, ergebnisorientiertem und wertgeschlossenen Ansatz gehen.

Und die "Zahlung nach Ergebnis" könnte möglicherweise die Tür zu einem neuen Paradigma sein.

Lesetabelle

1.  Nicht alle Software kann "zahlbar nach Ergebnis" sein.

2.  Wird die Zahlung nach Ergebnis in die "Tiefe" gehen?

3.  Die grundlegende Herausforderung der Zahlung nach Ergebnis: Wer definiert den Wert?

4.  Wer hat das letzte Wort über ein "gutes Ergebnis"?

5.  Von Einzelfällen zum Mainstream: Ist die Zukunft der Zahlung nach Ergebnis bereits da?

Nachfolgend ist der Inhalt des Gesprächs, der von Niutoushe redigiert und zusammengefasst wurde:

Nicht alle Software kann "zahlbar nach Ergebnis" sein

Cui Qiang: Das Thema unserer heutigen Diskussion ist, ob die KI das traditionelle Einnahmeparadigma der Software - Abonnementgebühren umgestalten wird. Gestern habe ich in Hangzhou mit einer Gruppe von Unternehmern über ein ähnliches Thema gesprochen. Wir kamen zu dem Schluss, dass ungefähr 99 % der Unternehmenssoftware nicht in der Lage ist, das Liefermodell der "Zahlung nach Ergebnis" zu realisieren. Wahrscheinlich kann nur 1 % dies tatsächlich tun.

Ein Gast hat in seiner Präsentation erwähnt, dass die Werbebranche eigentlich ein frühes Beispiel für die Zahlung nach Ergebnis ist. Dann stellt sich die Frage: Hat die KI die Entwicklung der Zahlung nach Ergebnis ausgelöst, oder existierte diese bereits, und die KI hat nur ihre Umsetzung beschleunigt?

Außerdem möchte ich bitten, dass die Gäste teilen: Haben Sie versucht, das Abonnementmodell in Richtung Zahlung nach Ergebnis umzuwandeln? Wenn ja, wie war das Ergebnis?

Chen Hang: Wir befassen uns mit der Raumintelligenz. Unser bekanntestes Produkt ist Kujiale, das inzwischen auf verschiedene Branchen wie Möbel, Kettenunternehmen, E - Commerce, industrielle Fertigung und Training von Intelligenzagenten ausgedehnt wurde. Unsere Kunden umfassen verschiedene Typen.

Das erste Element ist der Wert für den Nutzer: Ob der Kunde bereit ist, Ihr Produkt zu nutzen, ist das Kernstück. Nur wenn "1" stimmt, d. h. der Kunde Sie wirklich anerkennt, können Sie später das Geschäftsmodell flexibel anpassen. Letztendlich gibt es immer eine Möglichkeit, zu bezahlen, solange der Nutzer bereit ist, zu zahlen.

Nach der Entstehung der KI haben viele Unternehmen, insbesondere die, die sich mit 3D - Training und Videogenerierung befassen, das Problem, dass die Kosten für die Bereitstellung und das Modell sehr hoch sind. Wenn Sie etwas wirklich gut machen möchten, müssen Sie auch hohe Kosten für Cloud - Dienste aufbringen. In diesem Fall ist die Abrechnung nach "Ergebnis" sinnvoll, wie es beispielsweise auch OpenAI macht.

Also nochmal: "1" ist wichtiger, das Modell kommt danach.

Wir betreuen viele Branchen, und die Abrechnungsweise hängt tatsächlich von mehreren Schlüsselfaktoren ab. Angenommen, Ihre Marginalkosten sind nicht besonders hoch oder können als Konstante betrachtet werden:

Wenn die Kundengruppe sehr groß ist, beispielsweise wenn Sie sich an eine große Anzahl von Verkäufern richten, ist das Abonnementmodell besser geeignet.

Wenn die Anzahl der Kunden gering ist, hängt es vom Ergebnis ab. In diesem Fall ist die Zahlung nach Ergebnis möglicherweise besser geeignet.

Der Einbezug der KI hängt im Kern davon ab, ob die Effizienz wirklich gesteigert wird. Gleichzeitig bringt er auch einen wichtigen Unterschied mit sich:

Löst Ihr Produkt Marketingprobleme oder Kostenprobleme?

Wenn es sich um ein Kostenzentrum handelt, ist es schwierig, die Kunden zur langfristigen Abonnementnahme zu bewegen. Die Zahlung nach Ergebnis ist in diesem Fall wahrscheinlicher.

Wenn Ihr Produkt ein Marketingtool ist, das die Leistung der Verkäufer steigert und sogar die Unternehmensgröße erweitert, ist das Abonnementmodell eher geeignet.

Ein weiterer Aspekt ist die Nutzerattribut: B2C - Produkte eignen sich eher für die Zahlung nach Ergebnis, während Unternehmenssoftware im B2B - Bereich eine komplexere Überzeugung und logische Konsistenz erfordert.

Zusammenfassend betrachtet sind die drei Schlüsselfaktoren für das Preisgestaltungsmodell:

1. Ist die Anzahl der Kunden groß oder klein?

2. Handelt es sich um ein Kostenzentrum oder ein Marketingzentrum?

3. Ist es B2C oder B2B?

Jin Lijian: Unser Produkt Yingdao RPA hat ursprünglich die Automatisierung über logische Regeln realisiert und repetitive Aufgaben ersetzt. Nach der Entstehung der KI hat sich seine Fähigkeiten erweitert. Es kann nicht nur Regeln ausführen, sondern auch teilweise Entscheidungsaufgaben übernehmen.

Von der Kundenperspektive aus zahlen die Kunden immer für das "Ergebnis". Daher gehen wir im Verkaufsprozess tief in die tatsächlichen Unternehmensszenarien ein, verstehen den täglichen Arbeitsablauf der Mitarbeiter und helfen den Kunden dabei, zu erkennen, welche Schritte von Yingdao ersetzt werden können. Dies ist im Wesentlichen ein ergebnisorientierter Verkaufslogik.

Obwohl die KI heute stärkere Fähigkeiten hat, verwenden wir derzeit immer noch hauptsächlich das Abonnementmodell für die Abrechnung. Der Gesamtlogik ist, dass wir unser Produkt um das erwartete Ergebnis des Kunden herum vermarkten und so die Einnahmen erzielen.

Cui Qiang: Verallgemeinern Sie das Problem über das Modell.

Zhao Chong: Wir entwickeln insgesamt ein AI - Office - Paket. Unser Kernprodukt ist AiPPT.com. Darüber hinaus haben wir noch Produkte wie AI - Tabelle (AiBiao.cn) und AI - Notizbuch (AiHaoji.com).

Der größte Unterschied zu den Produkten der letzten Generation besteht darin, dass wir direkt das Ergebnis liefern, anstatt nur ein Werkzeug bereitzustellen. Herkömmliche Präsentationstools geben dem Nutzer das Werkzeug, und der Nutzer muss dann selbst Bilder suchen und den Inhalt erstellen. Wir erstellen jedoch direkt den Inhalt und die Präsentation für den Nutzer - es wird ein vollständiges Ergebnis geliefert.

Beim Monetarisierungsmodell verwenden wir eine gemischte Abrechnung: Die Basisfunktionen werden über ein Abonnementmodell abgerechnet. Man kann innerhalb eines Jahres Tausende von Präsentationen erstellen, und der Preis beträgt 119 Yuan.

Wenn der Nutzer jedoch spezialisierte Anforderungen hat, beispielsweise:

Zugang zu einem bestimmten Wissensspeicher (z. B. im Regierungs - und Unternehmensbereich Zugang zu einem Korpus von Mainstream - Werten und Inhaltsüberprüfung)

Firmen - spezifische VI - Markenfarben, Logos, Schriftarten und Unternehmensvorlagen

Erweiterte Funktionen für die Zusammenarbeit

müssen diese separat bezahlt werden.

D. h., wir legen das "Ergebnis" in den Mittelpunkt und verwenden gleichzeitig ein differenziertes und gemischtes Monetarisierungsmodell in verschiedenen Nutzungsszenarien.

Sima Huapeng: Wir sind Guiji Intelligence und entwickeln digitale Menschen - Produkte. Im Vergleich zu den anderen Gästen hier ist der durchschnittliche Preis unserer Produkte möglicherweise am höchsten. Unser AI - Livestream - Produkt kostet durchschnittlich 60.000 bis 100.000 Yuan pro Set.

Ich bin sehr optimistisch in Bezug auf das Modell der Zahlung nach Ergebnis und habe auch viele Praxiserfahrungen. Ich glaube, dass dies der einzige Weg ist, um wirklich über die AGI hinauszugehen.

Warum können wir so teuer verkaufen? Weil tatsächlich viele Kunden mit unseren Tools enorme Werte geschaffen haben.

Ich gebe Ihnen ein Beispiel: In diesem Jahr haben wir einem Livestream - Unternehmen mit nur ein paarzig Mitarbeitern die Fähigkeiten der KI vermittelt. Das AI - Livestream - Umsatz dieses Unternehmens wird in diesem Jahr vermutlich 100 Millionen Yuan erreichen. Wir versuchen auch, durch eine tiefe Zusammenarbeit einen angemessenen Anteil am Gewinn zu erzielen.

Jeder weiß, dass Luo Yonghao kürzlich einen AI - Livestream hatte. Es wird gesagt, dass er bei einer einzigen Sendung 50 Millionen Yuan Umsatz erzielen konnte. Zufällig war er auch gestern auf der Veranstaltung.

Meine Frage ist jedoch: Wenn es sich um ein Tool handelt, das Millionen von Yuan an Umsatz generieren kann, wie viel sollte man dafür verlangen? Wie viel ist eine angemessene Abonnementgebühr? Offensichtlich ist es vernünftiger, am Gewinn beteiligt zu sein.

Seit letztem Jahr haben wir ständig den Weg der "Zahlung nach Ergebnis" praktiziert, insbesondere im Livestream - Szenario haben wir dies erfolgreich umgesetzt. Ein ausländischer Kunde hat mit der KI im Laufe eines Jahres einen GMV von über 100 Millionen US - Dollar erzielt. Wir können einen Anteil am Gewinn erzielen, was ein direktes Beispiel für die Zahlung nach Ergebnis ist.

Darüber hinaus haben wir mit der KI mehrere Internet - Stars geschaffen und direkt mit dem Traffic dieser IPs für die Kunden Einnahmen generiert. Seit April habe ich selbst zwei Monate Zeit investiert, um mich mit unseren AI - Fähigkeiten in einen Internet - Influencer mit fast 10 Millionen Followern zu verwandeln. Der Preis für eine Markenwerbung auf meinem Konto beträgt derzeit 150.000 bis 200.000 Yuan. Ich erwarte, dass die Werbeeinnahmen in diesem Jahr mehrere Millionen Yuan betragen werden.

Dies ist auch ein Übergang von der Verkaufsgebühr für das Tool - Abonnement zum Verkauf des Ergebnisses, nur bin ich hier ein spezieller Kunde.

Im Jahr 2023, als die KI - Boomphase begann, habe ich einmal gesagt: "Eine KI, die dem Kunden nicht 1 Million Yuan verdienen kann, ist keine gute KI." Wenn Ihr KI - Produkt nur 19 US - Dollar pro Monat kostet, dann wird der geschaffene Wert vermutlich nicht viel höher sein als dieser Preis.

Wir können einige unserer Produkte für Tausende oder sogar Zehntausende von US - Dollar verkaufen, weil wir die direkten Nutzen, die der Kunde durch die Verwendung der KI erzielt, genau einschätzen können. Eine KI, die wirklich die "Zahlung nach Ergebnis" umsetzen kann, kann als "wertvoller Partner" bezeichnet werden.

Wir müssen auf diesem Weg weitergehen, auch wenn es einsam ist.

Cui Qiang: Heutige KI - Produkte liefern nicht nur Werkzeuge, sondern auch Beratungsdienste. Man muss sogar eng mit dem Kunden zusammenarbeiten und ihm direkt helfen. Dies geht ja über den Bereich