定價定生死：AI驅動下的SaaS如何走出定價誤區？

文 | 陸盛赟

整理｜牛透社 Alex

在AI技術重塑行業生態、市場競爭愈發激烈的當下，SaaS軟件的定價早已超越“定個價格”的淺層含義，成為決定企業商業化成效與長期增長的重要命題。

11月8日下午，2025中國SaaS大會-定價專場聚焦這一核心議題，特別邀請到淺覺深知咨詢創始人、高成投資顧問陸盛赟，帶來《SaaS軟件在AI時代的定價、商業化和增長策略》的深度分享。

陸盛赟深耕定價領域多年，有著扎實的理論積淀與豐富的實戰經驗。

他曾先后任職于羅蘭貝格及專注定價領域的西蒙顧和咨詢，期間與《定價制勝》作者西蒙教授共事四年多，深度參與各類定價相關項目，積累了大量寶貴的實踐經驗。

陸盛赟 淺覺深知咨詢創始人、高成投資顧問

如今，他創辦淺覺深知咨詢，核心業務之一便是為SaaS企服軟件提供定價相關服務，涵蓋產品變現路徑規劃、增長策略設計、出海定價課題等多個核心方向，助力企業搭建科學的定價體系。

本次分享中，陸盛赟從企業常見的定價痛點出發，系統梳理了90%企業普遍面臨的四大定價誤區，并借助生動的模型與案例，深入淺出地剖析了成本、價值與價格之間的動態平衡關系。

他還完整闡述了包含策略、設定、執行、復盤在內的定價方法論體系，詳細介紹了PSM、聯合分析等科學工具的實際應用，以及借鑒麥當勞邏輯設計的產品打包策略，為企業提供了可直接落地的實操指引。

面對AI時代帶來的行業變革，陸盛赟進一步提出“PPMF”這一創新理念，強調將定價深度融入產品市場契合（PMF）過程。

他解讀了AI產品的三大PMF范式，剖析了結果導向定價在實際落地中的難點與挑戰，并借助矩陣模型給出具體解決方案。

同時，結合Clay、Eleven Labs等海外標桿案例，陸盛赟深入分析了“訂閱制+點數”、分層定價等主流模式的優缺點及優化方向，為SaaS企業在AI時代的定價策略制定、商業化實踐與增長突破，提供了兼具全局視野與實操參考的完整框架。

以下為陸盛赟分享的主要內容，經牛透社編輯整理：

陸盛赟：謝謝崔牛會的邀請，很有幸今年能第二次來參加定價閉門會分享。我知道崔牛會的朋友們一直特別關注定價這件事，去年的分享反響不錯，今年也很高興能再次和大家交流。

我之前一直在咨詢公司工作，先后在羅蘭貝格、西蒙顧和任職。西蒙顧和的創始人就是寫《定價制勝》的西蒙教授，我很有幸和他一起工作了四年多，積累了不少定價相關的實踐經驗。

現在我是淺覺深知的創始人，我們的核心方向之一就是為SaaS企服軟件做定價相關的服務。

其實，我們說的定價是個比較寬泛的概念，不只是確定一個東西值多少錢，更包括怎么讓產品變現、怎么實現增長，還有現在流行的出海相關的定價課題。

接下來我們的分享主要分四個部分。

第一部分，先聊聊大家平時經常問我們的定價相關問題，還有我們對這些問題的看法。

然后顧老師會給大家帶來一個他親自操盤過的定價實踐案例。

再之后，結合當下的AI時代，我們會聊聊AI產品、AI軟件該如何在傳統定價方法論的基礎上與時俱進，做一些適配性的定價思考。

最后，分享我們自己在AI軟件定價上的實踐案例，包括我和顧老師各自做過的AI產品項目，和大家探討落地過程中如何看待商業化定價與增長這件事。

四大定價誤區：90% 的企業都在踩坑

首先我們先說說幾個大家都能聽懂的定價誤區。

誤區 1：成本估算樂觀，價值感知模糊

第一個誤區，很多人會把定價簡單等同于定多少錢，這個價格其實夾在兩個核心要素中間：一個是大家都熟悉的成本，另一個是價值。

大家可以這樣理解：價值減去價格，就是消費者的購買動機，價格越低，購買動機按理說會越高；

而對企業來說，價格低但成本不變的話，銷售動機就會變小，畢竟利潤太薄了，這是個很簡單的價格模型。但從這個模型里，我們能發現兩個常見問題：

第一個問題，很多企業對自身成本的評估存在偏差，往往會過于樂觀。如果成本評估樂觀，而產品價值不變，定出的價格自然會偏低，但實際成本并沒有那么理想，這就導致很多企業定價偏低。

第二個問題更明顯，在價值端，大部分企業都很難說清自己到底給客戶交付了什么價值。

早上洪婧總提到過高成的PMF理念，PMF其實就決定了我們的產品能給客戶交付什么價值，以及產品和市場的契合度。

就像右邊這張圖展示的，淺藍色的框是我們認為企業軟件具備的所有功能和能提供的價值，但因為市場沒找對、目標客群不精準等原因，客戶實際只用了深藍色框里的一小部分功能，能獲得的價值自然非常有限。

圖片來源淺覺深知咨詢

很顯然，用我們認為的淺藍色框里的價值去定價，客戶是不會認可這個價格的，因為他們實際感受到的價值只有深藍色框那么多。

這就是PMF沒做到位的問題，簡單說就是我們做了個大而全的產品，但客戶只用了其中很小一部分，這種情況下，我們根本沒法把價值講清楚。

昨天一位分享嘉賓說：“當我們講不清楚產品價值的時候，就只能陷入‘卷服務’的怪圈。

因為誰都沒法明確自己給客戶交付了什么核心價值，最后只能跟客戶說‘我能24小時守候你’‘我能全程陪伴你’，靠這樣的方式去卷服務。”

所以第一個誤區的核心就是：大家都覺得定價很重要，但真正執行的時候卻不夠認真。

定價本應在價值和成本之間找到平衡，可因為對成本把握不精準、對價值梳理不清晰，最后定出的價格自然不合理。

誤區 2：忽視價格敏感度，定價靠 “拍腦袋” 而非 “算數學”

第二個誤區，很多人沒把定價當成一道數學題。這道題的核心是“PE”（Price Elasticity），也就是價格敏感度，它是一個算法——用銷量的變化量除以價格的變化量，就能算出市場對價格調整的敏感程度。

大家看這張圖，當PE=0.25，絕對值小于1時，說明這是個非彈性市場。就像油鹽醬醋這些必需品，價格稍微調整，銷量不會有太大波動。

反過來，航司就是典型的彈性市場，價格一變，消費者很容易就換別家了。

圖片來源淺覺深知咨詢

在非彈性市場里，哪怕提價導致銷量下滑，利潤和營收反而可能雙雙增長。硅谷創業大佬彼得·蒂爾說“競爭是給失敗者的游戲”，他找的就是這種價格彈性低的非競爭市場。

而我們國內SaaS企業面臨的大多是競爭激烈的場景，就算提價會讓銷量下降，但就像去年崔牛會說的“盈利有數”，最終利潤依然可能上升，哪怕PE值達到-1.5也不例外。

反過來想，在非彈性市場里降價就很不劃算，銷量可能漲了，但利潤和營收都會雙雙下降。

所以銷售們隨口說的“打九折、打八折”，其實都該先算算賬，結合過往數據來定，不能憑感覺。

我們可以再做個直觀對比，把企業經營的核心指標拆成價格、平均成本、銷量、固定成本這四項，假設每一項都做5%的改善。

比如，價格從100歐元提到105歐元，成本從60歐元降到57歐元，銷量從100萬提升到105萬，固定成本從3000萬降到2850萬。

從結果來看，價格對利潤的影響是最大的，提價5%帶來的利潤增長遠超過成本優化和銷量提升。

如果能成功提價5%，企業能馬上收獲5%的利潤提升。但如果想通過精益管理減少5%成本，或者通過拓展市場提升5%銷量，雖然最終也能提高利潤，但要付出的努力和精力，遠比簡單的價格調整多得多。

當然，這一切的前提是市場能接受這個提價。

反過來也一樣，如果價格出現5%的惡化，對利潤的負面影響也是最明顯的。

所以企業在追求利潤時，調整固定成本、提升銷量都很重要，但價格這個關鍵點絕對不能忽略。

往往1%的價格變動，需要在其他方面付出2%~3%的努力才能彌補回來。

美國投資機構YC的測算也印證了這個結論。他們提出SaaS企業存在“獲客、留存、變現”的不可能三角，而如果孤立看每個維度1%的優化對利潤的影響：

獲客提升1%能帶來3.3%的利潤增長，留存提升1%能帶來6.7%的利潤增長，而變現環節多賣1%的價格，能帶來12.7%的利潤增長。這足以說明，正確的價格調整對利潤的撬動作用有多顯著。

我這里說的“正確”打了引號，不是盲目鼓勵大家漲價，而是正確的價格策略調整，效果確實比其他策略更立竿見影。

我們可能要花大量時間招聘銷售提升銷量，制造型企業還要花很多精力做成本優化，這些初期投入往往都是負的。但只要價格調整得當，企業利潤的變化馬上就能看到。

所以我用這么多篇幅，只是想跟大家證明：價格對企業經營和利潤至關重要。如果在座的是企業CEO或高管，這件事真的應該重視起來。

誤區 3：把價格當 “競爭武器”，陷入價格戰囚徒困境

再來說另一個誤區：很多企業沒把價格當成保護利潤的工具，反而把它變成了“殺敵一千自損八百”的激進武器。

大家總習慣用價格撬動市場、占領份額、快速擴張，但價格戰本質上是博弈論里的“囚徒困境”——你盯著競品調價，競品也在盯著你，形成鏡像反應。

大家看這張圖里的三種情景，最右邊就是價格戰的結果：兩家企業一開始跟著彼此漲價，市場越做越好，但某一刻其中一家突然降價，另一家很快也會跟進。

最后市場雖然能達到新的平衡，但整個行業的利潤都會變得非常微薄。

而左邊的“價格領導者情景”是有實際案例的。比如有朋友提到泡泡瑪特，它把IP做起來后，定價里包含了IP價值，整個手辦市場就沒有陷入價格內卷，不像奶茶、咖啡行業那樣。

我歲數大了，對泡泡瑪特不算熟，但我以前常舉iPhone的例子——iPhone每年都在提價，整個手機行業也會跟著它的價格節奏走。

這種情景需要行業內的競爭對手有一定配合，也可能是兩家實力相當的企業共同引領價格。

這三種情景都是行業可能出現的均衡狀態，不會因為一點風吹草動就被打破。

咱們國內一提到價格，很多人就想到價格戰，但其實定價遠不止“賣多少錢”這么狹義，它還有更多戰略維度可以探索。

我們剛才說的三種價格情景，都是行業能穩定存在的均衡狀態，不會因為一點行業波動就被打破。

國內很多人一談到價格就想到價格戰，但其實定價遠不止“賣多少錢”這么狹義，它的范圍要更廣。

我之前聽老教授說過，拉丁語里“價格”這個詞，翻譯過來包含價格、價金和價值三層意思，也就是說在拉丁語里，價格和價值本就是一回事。

英語里也一樣，“定價”是pricing，“價格”是price，兩個詞完全不同。所以我們對定價的理解不能太局限，不能一談起定價就只比誰賣得貴、誰賣得便宜，陷入惡性競爭。

定價其實還有兩個重要的戰略維度，今天我們重點聊一聊。

第一個是“以什么單位賣”，同一個產品可以有不同的計費單位，比如按流量、按小時、按次數，核心是要切中用戶的價值核心。

第二個是“以什么模式賣”，這兩個維度可能有點抽象，我給大家舉個實際例子。

我們之前和米其林有過合作，他們做商用車輪胎，剛開始在中國市場很難打開局面，因為價格貴，拼不過國內品牌。

后來他們做了PMF調研，去問已經買了的客戶：“你們覺得米其林輪胎好在哪？”也去問沒買的客戶為什么不買。

最后發現，商用車客戶真正在意的是兩點：

一是米其林輪胎質量好，不容易壞，能減少維修和換胎時間，讓車能24小時跑運輸，提高運貨效率；

二是輪胎摩擦小，能幫他們節省燃油費——商用車的成本里，燃油費占了很大一部分。

既然客戶認同這兩個核心價值，米其林就換了個思路：我不賣輪胎了，改賣“公里數”。產品還是那個輪胎，但定價維度完全變了。

他不跟國內廠家比輪胎單價，而是跟客戶說“按你跑的里程收費”，跑多少公里付多少錢，這就和客戶的核心價值直接掛鉤了——客戶跑得多、賺得多，才需要多付費，完全能感知到價值。

后來米其林還做了模式創新，在輪胎上裝了探頭，通過數據分析給司機提供駕駛建議，幫客戶進一步節省油費。

節省下來的油費，雙方分成；沒節省的話，米其林就不拿這部分提成。

產品本質沒變，但定價維度和模式一調整，市場就打開了。

所以說，定價不只是定一個價格數字，賣什么單位、用什么模式同樣關鍵，核心是要和客戶的價值訴求掛鉤。

除此之外，定價還有一個經常被忽略的點——管理。定價從來不是定完價格就結束了，它需要一套體系化的管理流程來支撐。

如果在座有做銷售的朋友，肯定都知道“薄利多銷”的道理——客戶體量越大，價格就可以定得越低。

但大家如果去拉一下公司的銷售數據就會發現，實際情況根本沒有規律，所謂的“薄利多銷”往往不存在。因為不是一個人在負責定價和銷售，參與的人多了，價格體系自然就混亂了。

誤區 4：定價策略單一，缺乏體系化管理

所以定價這件事再延展一下，其實還涉及到企業的規范化管理和價格管理體系。銷售折扣只是其中一部分，大家千萬別把定價理解得太狹義，它其實是個挺復雜的事。

另外，很多人覺得定價是銷售的事，其實不然，它是整個公司體系的事。現在大家總說“一把手工程”，雖然說得多了有點俗，但AI轉型是一把手工程，定價同樣也應該是一把手工程。

總結一下我們剛才說的定價誤區：

第一，成本估算不準，PMF做得不到位；

第二，定價策略太單一，只盯著價格數字；

第三，市場競爭中容易陷入價格戰；

第四，缺乏完善的管理體系，覺得價格定完就結束了，忽略了它是一個循環優化的過程。

定價方法論：從基礎邏輯到 AI 時代創新

剛才有朋友問起“經驗主義提價”的邊界，國外有個參考標準，來自YC的《PRICING 101》課程：如果提價后客戶流失達到20%，就說明價格可能觸到天花板了，需要停下來調整。

國際化定價也一樣，很多SaaS企業覺得應該統一定價，其實并不合理。不同地區經濟發展水平不同，我們通常會選一個“錨定國家”，其他國家的價格再根據這個錨點進行上浮或下調，這樣更貼合當地市場。

顧老師提到的“價格歧視”，在英語里其實是個中性詞，本質就是根據不同客戶群體制定不同定價，最極端的是“一人一價”，但這種模式不是所有行業都能接受。

接下來我們聊聊剛才那位女士提到的PLG增長，這其實是定價的一部分。這個課題比較新，我們也是抱著學習的心態，把實踐中好用的方法分享給大家，有任何問題隨時可以交流。

（1）核心框架：策略、設定、執行、復盤四步走

AI時代的產品和軟件，定價方法論其實沒跳出核心框架，主要還是這四點：

第一是策略。定價沒有絕對的對與錯，關鍵看是否匹配公司的業務策略。很多企業上來就問“怎么定最好的價格”，但首先得想清楚公司目標——是要獲新客、做留存，還是沖增長、賺利潤？方向明確了，定價才有的放矢。

第二是價格設定。這部分我們待會兒會展開講，包括剛才提到的心理價位區間，都會具體聊。

第三是執行。定好的價格能不能落地很關鍵。比如一套軟件標價100萬/年，但銷售執行時總只賣40多萬、50多萬，那前面的定價策略就全白費了，所以執行環節一定要管好。

第四是復盤。這就需要配套的組織流程，顧老師也提到了，比如成立定價委員會、定期復盤、設置專職定價人員。至于專職定價人員該具備哪些能力，回頭我們可以單獨討論。

這四點就是我們核心的定價方法論，不管是傳統軟件還是AI產品，都適用。

顧老師剛才也提到，很多人會問“我們公司的價格到底怎么樣”，這個問題其實很難回答。

如果是我熟悉的C端產品，還能說兩句，但企服產品我沒實際用過，根本給不出精準建議。

所以核心方法論還是要回到客戶本身——把定價（PRICING）融入PMF（產品市場契合）里。

（2）價格設定的科學方法：從 PSM 到聯合分析

就像之前我們畫的藍色大框小框，顧老師做的客戶深訪也不只是為了做PMF，更是為了找準定價的根基。再好的定價策略，沒有PMF支撐，也賣不出好價格。接下來我們展開講幾個具體方法。

第一個是PSD、PSM方法，核心就是三個問題，正好能回答剛才那位女士問的心理價位區間。

第一個問題：你覺得多少價格合適，低于這個價就算性價比很高？第二個：多少價格會覺得有點貴？第三個：多少價格是太貴了完全不能接受？

問足夠多的客戶后，就能畫出對應的曲線，曲線跳躍的地方就是關鍵的心理價位。

比如1萬5這個價位段，很多客戶會覺得不合適而流失；到2萬的時候，更多人會覺得貴。

其實產品同學也可以從定價角度反推產品設計——如果客戶的心理價位區間在1萬5、2萬、2萬5這三個點，產品功能就可以圍繞這三個價位來匹配。

這個方法的優點是簡單易用，但缺點也明顯：存在人為偏差，比如客戶可能明明覺得價格合適，卻故意說貴。

那怎么校正偏差呢？可以用“聯合分析”，這個方法稍微復雜點，需要一點編程能力，網上相關內容不算多，但能找到。

它的核心是把產品價值拆解成多個維度，再隨機組合讓客戶選擇。比如一臺電腦，拆解成品牌、芯片、尺寸、內存、價格五個價值點，然后組合出不同方案，讓客戶選“會買哪款”或“都不買”。

客戶選擇后，背后的算法會自動調整下一輪的組合，通過多次選擇，就能測算出客戶的核心驅動因素——是更看重品牌、屏幕尺寸，還是CPU或價格。而且每個用戶看到的問卷都會根據他的回答動態變化。

這個方法能得出兩個關鍵結果：一是每個屬性的重要性，比如調研后發現屏幕尺寸和CPU是用戶最看重的兩個維度；二是“效用值”，比如CPU從I3升到I5，效用值能增加38，這比品牌從惠普換成戴爾的重要性還高兩倍多。

產品同學可以根據效用值來組合產品，比如用高效用值的15寸屏幕，搭配I3芯片和5000元價格，湊出目標效用值。

反過來，還能把效用值貨幣化，算出每個效用值對應多少人民幣（比如這里大概一分錢），這樣就能精準量化品牌價值、功能價值等。

對SaaS企業來說，也可以把產品功能作為價值點做聯合分析，不過不能拆太多維度，否則組合會過于復雜。通過這種方式，能清楚知道用戶選擇軟件時，哪些功能或價值是最核心的，這比單純猜價格要靠譜得多。

對SaaS企業來說，聯合分析同樣適用——我們可以把產品功能作為價值點納入分析。

不過聯合分析不適合過多維度的調研，不然組合會過于復雜，只要選取核心功能維度，就能調研出用戶的真實偏好。

簡單說，聯合分析就是讓用戶在兩個選項中做選擇，從而找出他們最看重的東西。

比如用戶選擇軟件時，到底是核心功能、易用性還是售后服務更重要，通過這種方式能清晰判斷。這屬于外部調研，而內部數據也同樣關鍵。

就像顧老師提到的，企業內部的數據同學一定要做好運營埋點，跟蹤用戶對哪些模塊是重度使用、哪些是輕度使用，這能為定價提供重要依據。

這兩種是核心的調研方法論，其他的就不展開了，至少能回答剛才大家關心的心理定價問題。

接下來聊聊定價的另一個關鍵點——打包策略。

（3）打包策略：借鑒麥當勞邏輯，提升變現效率

顧老師的案例里提到，他們公司會針對每個細分市場設置高、中、低三個定價檔，這就是典型的打包策略。

具體來說，打包模式主要有三種：

最左邊是“全功能打包”，所有功能整合在一起，客戶要么全買要么不買，靈活性較差；

最右邊是“功能拆分”，每個模塊單獨定價，客戶按需選購，靈活性很高，但對定價和銷售的要求也高——需要跟客戶逐一解釋每個模塊的價值，還要梳理好每個模塊的定價；

中間的模式最常用，就是分“普通版、進階版、旗艦版”（也叫良好、優秀、最佳），兼顧靈活性和變現效率。

為什么大家更傾向于中間的打包模式？

首先，功能拆分雖然容易滲透市場，但變現效果最差——用戶只會選自己必需的模塊，很難實現價值最大化；而中間模式可以在核心功能基礎上，附加一些增值功能，自然能把價格提上去。

這也是很多美國SaaS企業能實現“向上銷售”的關鍵，先讓客戶買基礎包，再通過搭售增值功能提升客單價。

其次，從心理學角度看，給用戶太多選擇，他們反而會“少買”，這就是為什么麥當勞的打包策略值得借鑒。成功的打包策略里，每個套餐都該包含三類產品：

第一類是“冠軍產品”，也就是客戶最核心的需求點，用來吸引客戶下單。就像麥當勞的巨無霸，大部分人去麥當勞都是沖著它來的，很少有人只點一杯可樂就走。

對SaaS產品來說，就是要把效用值最高、客戶最需要的功能放進每個套餐，作為引流核心。

第二類是“填充產品”，比如麥當勞的薯條和可樂，單獨買客戶可能猶豫，但搭在套餐里，再給點折扣，客戶就愿意接受。歐洲商超也常用這種策略，在購物籃里塞一些小物件，提高客單價。

SaaS產品也一樣，把一些用戶可買可不買的功能作為填充項，跟核心功能打包，告訴客戶能享受優惠或額外價值，就能提升套餐的吸引力。

最理想的效果就是麥當勞的理念：“在你不餓的時候賣你薯條，在你不渴的時候賣你可樂”，讓客戶覺得“劃算”而下單。

第三類是“低效用產品”，這類產品一定要排除在套餐外。比如歐洲的麥當勞不會把咖啡放進套餐，因為歐洲人更愛喝正宗咖啡，覺得套餐里的速溶咖啡掉價，反而會影響下單。

SaaS產品也一樣，那些用戶不看重、效用值低的功能，千萬別放進套餐，不然可能讓客戶直接放棄購買，前面的打包設計就白費了。

（4）AI 時代的定價創新：PPMF 與結果導向轉型

進入AI時代，我們之前聊的定價基本方法論依然適用，今天我會結合實際案例，重點討論兩個核心點。

第一個是PMF，我們已經反復提到過它——就是那個藍色大框小框的模型，顧老師也說過“沒有好的產品，就沒有好的定價”，我非常認同這個觀點，PMF是定價的根基。

第二個是今天早上大崔老師提到的“結果導向的AI”。他在PPT里提到一個關鍵觀點：傳統SaaS企業很少做結果導向，只有4%的SaaS公司在做，這個點很值得我們深入探討。

先詳細說說PMF。PMF其實沒那么容易實現，顧老師做了很多客戶深訪，我們給企業做咨詢時也一樣，必須通過大量深訪才能找準PMF。

國外有專家跟我討論過，要實現真正的PMF，得先區分清楚幾個關鍵環節，還要避開“虛榮信號”——比如社交媒體的關注、贏得路演比賽，這些都不代表你已經獲得了PMF，頂多只能說明有初步需求。

真正的PMF要經歷五個階段：

第一，明確行業是否存在某個痛點，這需要通過拜訪客戶、深度訪談來確認；

第二，判斷這個問題是否緊迫，客戶是否愿意付費解決；

第三，驗證我們的解決方案能不能真正解決這個問題，這一步叫PSF（問題解決匹配），還不算PMF；

第四，商業模式是否適配——能解決問題但賺不到錢，也不叫PMF；

第五，當商業模式跑通，還能實現規模化，才算真正達成PMF。

達成PMF的信號很明確：高留存、重復購買、大量滿意客戶、口碑推薦等等。

而如果只是做到了PSF，客戶可能在免費試用或折扣期很滿意，但讓他全價購買產品，就不太樂意了——這說明還沒到能規模化變現的PMF階段。

大家都很關心AI產品的PMF，紅杉今年提出了AI產品PMF的三大范式，還有英文原文，回頭大家可以關注我的公眾號查看。

這三大范式分別是：緊迫需求（hair on fire，直譯就是“頭發著火了”）、基于事實、未來愿景。

紅杉主要從市場和產品兩個維度解讀這三大范式：

• 緊迫需求對應的市場，是客戶正在積極比對不同解決方案，還被多個供應商同時營銷；對應的產品，是客戶能迅速理解其差異化價值，且產品能比競品更快落地。
• 基于事實對應的市場，是已有不少玩家在布局，市場已經存在；對應的產品，是能喚醒客戶認知，讓客戶知道有更優的解決方案。
• 未來愿景對應的市場，是客戶還沒意識到自己有這個需求，但市場出現了新趨勢，能讓過去不可能的事變成可能（比如AI網頁編程）；對應的產品，是技術力足夠領先，能實現這個未來愿景。

紅杉還用蘋果舉了例子，很直觀：上世紀七十年代，蘋果提出“家用計算機”概念時，市場上還沒有這個品類，屬于“未來愿景”型PMF；

后來市場上出現大量個人計算機，Mac就變成了“基于事實”型PMF；

到了iPhone時代，全球用戶都瘋狂搶購智能手機，就變成了“緊迫需求”型PMF；現在的Vision Pro，又回到了“未來愿景”的范式。

紅杉用蘋果的案例得出一個關鍵結論：對企業來說，PMF的范式不是固定的，不是說一定要做“火燒眉毛”式的緊迫需求型PMF，它是一個不斷變動的過程。

這也解釋了為什么顧老師會說，就算在產品開發和定價過程中，我們也要不停尋找PMF和定價的最佳契合點。

很少有企業能定一次價就一勞永逸，因為產品一直在迭代，市場也在變化。

那怎么判斷我們的產品處于哪種PMF范式呢？紅杉給了三個明確的判斷標準：

第一種是緊迫需求（hair on fire）型。客戶會喊“現在就要幫我解決問題”，需求非常迫切。

這個品類的市場通常比較擁擠，我們要做的是克服市場噪音。產品層面，要讓客戶迅速理解其差異化價值，而且產品要比競品更有競爭力。

成功的關鍵是“與眾不同”，而不只是“更好”；失敗的風險則是被競爭對手超越。

第二種是基于事實型。客戶會覺得“事情本來就是這樣”，市場相對停滯，我們要克服的是客戶的固有習慣。

產品層面，要針對客戶已經接受的痛點做創新，核心是顛覆現狀。失敗的風險是客戶覺得這個問題“不值得解決”。

第三種是未來愿景型。客戶還沒意識到自己有這個需求，但市場出現了新趨勢，能讓過去不可能的事變成可能。

這種范式能幫我們判斷產品當前所處的PMF階段，紅杉認為AI時代這三種PMF范式都可能存在。

剛才那位女士提到的增長，其實也是商業化和定價的一部分。福布斯之前發布過AI領域的TOP50榜單，涵蓋了消費品、機器人、大模型等多個領域。

我們基于這個榜單，給PMF做了一個量化定義，滿足以下四點才算達成PMF：

第一，創始人明確對外宣稱已經達成PMF；第二，ARR達到100萬美金以上（這個數據來自海外市場，供大家參考）；第三，收入連續四個月以上環比增長15%；第四，用戶增長指標和融資時的敘事一致。

從這個定義來看，大部分企業達成PMF平均需要一年以上。

不同賽道差異很大：消費級產品難度低，AI搜索類7個月就能達成，Midjourney用了10個月；而ToB的企業級解決方案競爭激烈，美國市場平均需要40個月，也就是三年多才能達成100萬美金ARR的目標。

不同PMF背后對應的增長模式也不一樣。剛才提到的POG、SOG增長模式，具體可以分為這幾類：

消費級AI產品（偏B2C），靠社區和社媒驅動能快速達成PMF，平均12個月；開源也是一種方式，需要14個月；通過海外網紅帶貨，平均17個月左右。

大部分企業會采用混合模式：一種是SLG（銷售驅動增長），靠銷售團隊推進，大概36個月能達到100萬美金收入；

另一種是產品驅動，需要40個月左右；

還有靠渠道商（合作伙伴）驅動，像Cohere這種底層技術公司就常用這種方式，需要53個月，但這種方式很少單獨使用，大多作為輔助渠道。

基于這個觀察，我們提出了一個新概念——PPMF，就是把定價（Pricing）融入到PMF里。

傳統PMF關注產品和市場的契合，而商業模式契合（Business Model Fit）是前提，這里的商業模式核心就是變現能力。

所以我們建議，做PMF調研的時候一定要把定價加進去。

比如產品同學問客戶“這個功能你需要嗎”，不如多問一句“如果讓你付100塊，你還需要嗎”，答案可能完全不同。

這就是PPMF的核心邏輯：定價要回答三個問題——賣什么（比如按坐席、TOKEN、任務）、怎么賣（比如訂閱制、積分制、按結果收費）、賣多少（比如按市場對標、利潤分成、價值分潤）。

把PPMF和傳統定價方法論結合起來，就是AI時代產品定價的可落地方法論。

接下來我們討論第二個問題：結果導向定價。

去年崔牛會有投資機構提出，AI時代定價會從坐席制變成基于價值或消耗的定價。

今年年初紅杉也在訪談里說，未來AI時代的定價，會從傳統SaaS的“輸入型定價”轉向“交付結果型定價”，這個訪談大家感興趣可以去看看。

接下來我們討論第二個核心問題：結果導向定價現在到底能不能落地？該怎么落地？

這是我們今年9月的觀察，現在來看依然適用。雖然大家都在說價值交付、結果導向定價，但在中國市場實踐時，會遇到三個核心問題：

第一，產品價值依賴客戶使用能力。如果客戶不會用，產品價值根本發揮不出來，這就需要客戶成功團隊去教，或者產品本身足夠易上手、能自助使用（Self service）。

第二，價值難以衡量。產品確實能創造價值，但不知道用什么維度、什么KPI來量化這個價值。這就需要我們先找準客戶的核心價值點，明確衡量標準。

第三，價值基線難界定。我們知道產品能給企業帶來價值，但收費時很難說清“哪些價值是軟件帶來的”——這需要先了解客戶的業務流程，摸清他們的原有基準，才能界定軟件創造的增量價值。

總結下來，結果導向定價對客戶很友好，但對乙方挑戰極大，相當于把所有風險都扛在了供應商身上。不過市場趨勢已經在往這個方向偏移，所以還是要做，只是可以多增加一個維度來降低風險。

這個新增維度就是“客戶自助性”，我們由此形成一個定價矩陣：縱軸是自助性（客戶是否能獨立用好產品），橫軸是價值創造（產品能給客戶帶來多大價值，比如10倍價值）。

基于這個矩陣，有三種核心定價選擇：

第一種，左上角（高自助性、低價值）：客戶能自己用，但產品創造的價值有限。這種情況可以按“過程”收費，比如按完成的流程數計費，類似RPA產品的邏輯——雖然價值不大，但客戶能自主釋放價值。

具體還能細分：按工作流收費（比如Salesforce）、按替代人工的人頭數收費（比如AI法律產品Harvey）、按智能體的活動量收費（比如AI SDR的電話量、郵件量）。

第二種，右上角（高自助性、高價值）：客戶不用幫忙就能用好，且價值能馬上釋放。這是最適合結果導向定價的場景，可以直接跟客戶說“按價值交付結果收費”。

第三種，左下角（低自助性、高價值）：產品有價值，但需要我們團隊上手協助才能落地。這種情況適合用混合定價模型，還能根據需求設計階梯式、上封頂、下封底等復雜曲線。

所以如果現在做結果導向定價風險太高，不妨退一步：不按最終結果收費，而是按產品能完成的工作內容收費。

這種方式已經脫離了傳統SaaS定價邏輯，又能規避純結果定價的風險，只是可能需要我們的團隊配合客戶落地，才能完全釋放價值。

（5）AI 產品定價形態：三種模式與組合矩陣

按過程收費是結果導向定價的中間選項，目前AI產品主要有三種定價形態，早上崔老師也提到過：

第一種是單獨售賣，比如GPT這類純AI產品，直接獨立定價銷售；第二種是傳統SaaS產品疊加AI模塊，AI作為獨立模塊單獨收費；第三種用得最多，就是在傳統產品里內置AI功能，跟著傳統產品一起賣，靠傳統產品的流量帶動AI功能的變現。

這三種形態的核心還是要回歸客戶價值，我們可以用一個矩陣來規劃AI功能的打包和組合——橫軸是對客戶的價值，縱軸是功能的用戶采用率。

AI功能場景散、單獨收費效益低，打包組合才能實現價值最大化：

• 高采用率+高價值：作為“領導型功能”，用來充實現有產品，還能順勢提價；
• 高采用率+低價值：作為“填充型產品”，放在傳統產品套餐里，稍微提價或補充價值；
• 低采用率+高價值：單獨收費，畢竟用的人少，單獨定價能更好地匹配其高價值。

我們統計了國外substack、Copilot、Zapier、GitHub等產品的定價，發現含AI功能的價格和傳統SaaS價格相比，比例大多在0.7到1.5之間，不算特別高，個別單獨售賣AI功能的產品價格甚至低于傳統SaaS。

這說明在向AI結果導向轉型的過程中，混合定價模式是目前更穩妥的選擇。

所謂混合定價，就是結合訂閱制、結果導向、過程計費、點數制等多種方式。

比如純訂閱制，或者訂閱制+按使用量收費（包括利潤分成、點數消耗），再或者訂閱制+解決方案（比如替代外呼人工，按人頭收費）。

最后跟大家快速解答幾個常見問題：

1. 如何衡量價值？首先要找到打動客戶、讓他們愿意付費的核心價值點，就像電腦的芯片、內存那樣，先明確SaaS產品的核心價值維度，再量化形成閉環。

2. 坐席制還有機會嗎？有，行業早期有慣性，但新模式是趨勢，混合收費目前是不錯的過渡選擇。

3. 定價維度怎么選？關鍵是和用戶訴求掛鉤，比如米其林按公里數、Shopify按接入數、Calendly按會議室、Zoom按時間和參與人數，邏輯能跑通，就能作為收費點。

4. 如何執行價值定價？先有產品再考慮定價，但定價時要同步理清用戶支付意愿，這就是我們說的PPMF（把定價融入PMF）。

5. 如何平衡免費、低價和收費？核心看公司策略，定價策略要服務于公司的整體目標。

6. 如何形成差異化？不用改產品，調整定價模式也能實現，關鍵是讓定價邏輯和客戶價值感知匹配。

實戰案例：從海外標桿看定價落地

接下來跟大家分享兩個實踐案例，先說說我們的服務方案：我們和顧老師一起推出了三種服務，一是360度定價診斷，入門級解決方案，幫大家完善定價能力；二是定價培訓，通過工作坊拉通多團隊協作；三是長期輔導，深度參與定價體系優化，交付實際結果。

（1）案例一：Clay：訂閱制 + 點數，巧用心理學提升轉化

先講第一個案例Clay，它是OpenAI的客戶，增長很快，主要幫企業做海外GTM，豐富潛在線索的姓名、職位、電話等信息。

它的定價分5層，從免費到入門版、探索版、專業版，再到定制化企業版，企業版不公開價格。

它的核心是“訂閱制+點數”模式，用戶不限量，但搜索次數和點數有約束，已經不是傳統的坐席制售賣。

值得一提的是它的定價頁設計，運用了“損失厭惡”的心理學原理——把最貴的專業版（720美元/月）放在最左邊，展示全部功能，越往右價格越低，功能越少。

就像歐洲賣披薩的實驗：一種是光披薩加配料收費，一種是全配料披薩讓顧客去掉不想要的，后者平均單價更高，因為顧客不想“失去”已有的配料。

Clay的定價頁就是這個邏輯，讓用戶覺得“默認擁有全部功能”，放棄時會更謹慎，從而提高高價位套餐的轉化率。

（2）案例二：Eleven Labs：分層定價的優勢與改進空間

再講第二個案例Eleven Labs，它做文本轉語音，定價分7層，從免費到入門版、創作者版、專業版、擴展版、商務版，再到企業定制版，月費最高達1320美元，也是用點數限制使用額度。

免費版點數少，只能完成少量任務，比如50多個數據訪問權限、100多次企業搜索，幫海外市場找到目標客群的郵件聯系方式；中小企業版增加了數據表格導出，大企業版支持團隊協作，企業版還能集成Slack、Snowflake等工具。

先接著說Clay的搜索功能——它能幫海外做GTM的企業，根據目標客群精準搜出對方的郵件聯系方式。

中小企業版還支持數據表格導出，大企業版則提供團隊協作功能，企業定制版能集成Slack、Snowflake等工具，這些亮點就不細說了，重點聊聊Eleven Labs的定價。

我之所以舉Eleven Labs的例子，是因為前兩天他們在領英上給我發郵件，問我要不要買他們的產品。我第一反應就是“客戶畫像可能有點問題”，于是特意去研究了他們的定價。

Eleven Labs做的是文本轉語音（text to speech），就是輸入文稿能生成語音，定價分7個層級，從免費到企業定制，月費最高達1320美元，也是用額度（點數）限制使用。

不同額度對應不同功能，比如文本轉語音、語音轉文本、音樂生成，專業版還能解鎖更高質量的音頻輸出，整體看起來特別復雜。

它的點數機制更繞，我這個行業內的人都得琢磨半天。

免費版和入門版默認分別能轉20分鐘、60分鐘錄音，還不能額外購買時長；到了Creator Pro及以上版本，才支持額外買點數，而且訂閱版本越高，額外點數越便宜，我算了一下，差不多能打七八折——這一點國內外的邏輯是相通的。

更復雜的是，它的文本轉語音、語音轉文本、變聲等所有功能，都要消耗點數，整個定價體系顯得很繁瑣。

從Eleven Labs的定價里，我們能學到兩點，也能看到一些可改進的地方：

值得學習的是，它的客戶分群做得很到位。除了企業定制版，還明確劃分了6個客戶群，價格從0元到1320美元，覆蓋了從個人試用者到專業用戶的全場景，能精準匹配不同需求。

另外，它采用“免費試用+付費升級”的freemium模式，價值曲線很清晰，能有效引導用戶從免費版升級到中高端版本；同時合理利用了階梯式遞減策略，鼓勵高消費用戶升級，這也是值得借鑒的。

還有一點，它用點數作為統一貨幣體系，把所有功能模塊化打包，靈活性很高。

可改進的地方也很明顯：

第一，價格層級有斷層。從99美元的專業版到330美元的擴展版，中間缺少150-200美元的過渡層級，可能會流失一部分有中間價位需求的客戶，看著也不太連貫。

第二，缺少場景化定價。它只告訴用戶“多少點數能做什么”，卻沒說這些點數能帶來什么實際價值——比如“用這些點數能做一款教育播客，預計能覆蓋多少聽眾”“能支撐一個客服機器人運行多少天”，用戶得自己換算點數、腦補場景，認知成本太高，很難決策該買多少點數。

第三，定價邏輯不夠直觀。雖然模塊化和點數制靈活，但過于復雜的規則會抬高用戶的學習成本，定價頁很難讓人一眼看明白“我該選哪個版本”。

第四，缺乏生態合作。它沒有像Clay那樣集成主流工具，也沒做場景化的捆綁策略，如果能參考GBB（好、更好、最佳）模式做套餐捆綁，再和生態伙伴合作，體驗會更好。

客觀說，Eleven Labs理論上是一款PLG（產品導向增長）產品，但他們卻用“領英發郵件”這種偏傳統的方式獲客，確實有點不合適。