- Konu Yazar
- #1
Endüstriyel Dönüşüm Hız Kesmiyor
Endüstri şirketleri yapay zeka (AI), otomasyon, Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT), gelişmiş analitik, dijital ikizler ve görselleştirme platformlarına büyük yatırımlar yapıyor. Bu teknolojiler hala yeni gibi görünse de, hızla metalaşıyorlar.
İnovasyon Penceresi Daralıyor
Bugün farklılaştırıcı görünen bir özellik, aylar içinde standart bir beklenti haline gelebilir. Açık kaynak modeller, bulut altyapısı, yeniden kullanılabilir yazılım bileşenleri ve düşen bilgi işlem maliyetleri, rakiplerin dijital teklifleri kopyalamasını, birleştirmesini veya geliştirmesini kolaylaştırıyor. Metalaşma hızı artıyor ve para kazanma penceresi daralıyor.
Bu durum, teknoloji sağlayıcıları, ekipman üreticileri ve fiziksel ürünler etrafında dijital hizmetler geliştiren endüstriyel şirketler için büyük önem taşıyor. Artık sadece bir AI özelliği başlatmak, bir makineyi bağlamak veya bir gösterge paneli eklemek yeterli değil.
Ticari soruya erken cevap verilmelidir: Bu ne tür bir müşteri sorununu çözüyor, ne kadar değer yaratıyor, şirket bu değerden adil bir payı nasıl alacak ve etkiyi ne kadar sürede görebilecekler?
Akıllı Teknoloji Kendi Kendine Para Kazandırmaz
Orijinal araştırmadaki en endişe verici istatistiklerden biri, AI yayınlayan şirketlerin %42'sinin bundan para kazanmamasıdır. Bu sayı, endüstri yöneticilerini düşündürmelidir. Şirketler pilot projelere, veri altyapısına ve dijital yeteneklere yoğun bir şekilde harcama yapıyor, ancak birçoğu yatırımın nasıl gelir, kar veya müşteriler için ölçülebilir değer yaratacağını tanımlayamadı.
Sorun özellikle endüstriyel ortamlarda belirgindir. Bir üretici, bir kontrol sistemine AI ekleyebilir, ekipmanı IIoT sensörleri aracılığıyla bağlayabilir veya tesis yöneticileri için bir görselleştirme portalı başlatabilir.
- Tahmine dayalı bakım
- Makine görüşü
- Uzaktan izleme
- Enerji optimizasyonu
- Dijital çalışma talimatları
Bir zamanlar oldukça farklılaştırılmış görünüyordu. Birçok alıcı artık bunların teklife dahil edilmesini bekliyor.
Teknoloji etkileyici olabilir, ancak müşteriler bunun için otomatik olarak daha fazla ödeme yapmayacaklardır. Daha az arıza süresi, daha düşük hurda, daha hızlı kurulum, azaltılmış enerji tüketimi, daha az güvenlik olayı veya daha yüksek verim gibi bir iş etkisi görmeleri gerekiyor.
İşte burada değere dayalı para kazanma kritik hale geliyor. Şirket, dijital yeteneği müşterilerinin işletme ekonomisiyle ilişkilendirmelidir. Değer kanıtı ne kadar iyi olursa, fiyatlandırma güveni o kadar güçlü olur. Değere ulaşma süresi ne kadar hızlı olursa, getiri o kadar büyük olur.
Tek Fiyatlandırma Modelinin Ötesine Geçin
Geleneksel abonelik veya lisans modelleri hala bir role sahip olsa da, akıllı endüstriyel teknoloji için her zaman en uygun değildir. AI ve otomasyon farklı şekillerde değer yaratır, bu nedenle endüstriyel şirketlerin bir para kazanma modelleri portföyüne ihtiyacı vardır.
- Kullanım tabanlı fiyatlandırma: Değerin veri hacmi, makine saatleri, izlenen varlıklar, API çağrıları veya bağlı sitelerle ölçeklendiği durumlarda işe yarar.
- Görev tabanlı fiyatlandırma: Tamamlanmış bir eylem için ücret alarak bir adım daha ileri gider.
- Sonuç tabanlı fiyatlandırma: Sonuçlar ölçülebilir ve nedensellik açık olduğunda çekicidir.
Birçok durumda, en güçlü model hibrit olacaktır. Bir şirket, bir platform ücretini kullanım ücretleri, premium analitik ve bir performans bileşeniyle birleştirebilir. Amaç yenilik değil, fiyat, müşteri davranışı ve ekonomik değer arasındaki uyumdur.
Endüstriyel Avantaj Tam Sistemde Gizli
Algoritmalar daha erişilebilir hale geldikçe, rekabet avantajının kaynağı değişir. Modelin kendisi benzersiz kalmayabilir. Kopyalanması daha zor olan avantaj, genellikle etrafındaki eksiksiz endüstriyel sistemdir.
Bu sistem; alan uzmanlığı, kurulu ekipman, tescilli işletme verileri, tesis sistemleriyle entegrasyon, siber güvenlik, iş akışı tasarımı, görselleştirme, servis desteği ve öneriler üzerinde hareket etme yeteneğini içerir.
Arızayı tahmin eden bir AI modeli faydalıdır. Arızayı tahmin eden, bir iş emri oluşturan, parça bulunabilirliğini kontrol eden, iş gücünü planlayan ve önlenen kaybı belgeleyen bir çözüm çok daha değerlidir.
Bu nedenle, endüstriyel şirketler AI'yı izole bir özellik olarak fiyatlandırmaktan kaçınmalıdır. Bunu otomasyon, IIoT bağlantısı, hizmetler, eğitim ve operasyonel iş akışlarıyla birlikte paketlemelidirler. Bu, teklifi daha savunulabilir hale getirir ve müşteriye içgörüden eyleme daha net bir yol sunar.
Fatura Şoku Tuzağından Kaçının
Kullanım fiyatlandırması şeffaflık yaratabilir, ancak aynı zamanda endişe de yaratabilir. Endüstriyel müşteriler öngörülebilirliğe değer verir çünkü bütçeler, hizmet sözleşmeleri ve tesis ekonomisi dikkatlice planlanır. Bir AI veya IIoT faturası aydan aya önemli ölçüde değişirse, ticari model benimsemeyi yavaşlatabilir.
Sağlayıcılar bunu taahhütlü kullanım bantları, üst sınırlar, minimumlar, uyarılar ve açık gösterge tabloları aracılığıyla ele alabilirler. Görselleştirme sadece bir ürün özelliği değildir; aynı zamanda para kazanma deneyiminin bir parçasıdır. Müşteriler ne tükettiklerini, ne kadar değer yaratıldığını ve bir sonraki harcamalarının ne olacağını görebilmelidir.
İyi fiyatlandırma mimarisi sürprizleri azaltır. Müşterilere kontrol sağlarken, sağlayıcıya yatırım yapmaya devam etmek için yeterli gelir görünürlüğü verir.
Para Kazanmayı İnovasyon Sürecine Dahil Edin
En büyük hata, fiyatlandırmayı lansmana kadar beklemektir. O zamana kadar, ürün tasarımı, mimarisi ve müşteri beklentileri mevcut seçenekleri zaten sınırlayabilir.
Para kazanma, teknolojiyle birlikte tasarlanmalıdır. Ekipler, hedef kullanıcıyı, değer sürücülerini, satın alma merkezini, ölçülebilir sonuçları ve tercih edilen fiyatlandırma metriğini geliştirmenin erken aşamalarında belirlemelidir.
Ürün hala esnekken ödeme istekliliğini test etmelidirler. Ayrıca, dağıtımdan sonra değeri kanıtlamak için hangi verilerin gerekli olacağını da belirlemelidirler.
