09 商业策略- 定位先定价，定价赢天下

引言：AI产品的价值，不止写得出，更要卖得动

在AI热潮中，不乏“技术领先”的产品，却难以找到用户付费的理由。写得出一封动人的邮件、总结出一份漂亮的报告、生成出一幅迷人的图像，但如果算不清一笔账、定不准一个价，产品就很难成为生意。

定价，不只是个“数字游戏”，更是产品与市场之间的心理博弈。而AI产品，作为一种新物种，它的定价逻辑，既不能照搬传统SaaS，也无法直接套用消费品套路。

AI产品的商业策略第一课，不是增长模型，而是定价设计。

一、智能体的定价示例

AI产品，尤其是面向C端的大模型智能体类产品，最核心的成本项来自Token消耗，这直接决定了它能否做“包月”、如何设计“计费量”。

示例：AI写作产品“彩云小梦”‘

下面我带领大家分析一款AI写作产品，看看它背后的定价逻辑是怎么样的。

它的月费是28元，连续包月的话是25元。

我们按照连续包月的费用来算下这款产品的利润情况。

• 用户支付：25元/月，额度为写作10万字；
• 实际写作不可能一步到位，考虑倒修改、优化，写10万字大概需要生成30万字；
• Token换算：中文平均1 Token ≈ 1.4字算；
• 输出token部分成本 ≈ 8元（按高价模型计算）；
• 毛利 = 25 - 8 = 17元，毛利率 ≈ 68%；
• 如果流量包不够，还提供了“电量包”：30元购买约5万字，50元购买10万字。
• 留个思考题：电量包看着更贵，其实毛利率反而更低你能想明白吗？
• 最后重点：连续包月。根据统计数据，一般包月用户退订率在30%以上，因此连续包月的“钩子”至关重要。你看看现在大部分的产品定价策略，是不是都推出了连续包月、季、年。

注意：这里的连续包月非常关键，在文章后面商业链路部分计算ROI时，会看到其神奇之处。

这一套“算得清”的性价比设计，是目前AI产品可持续商业模型的重要基石。

二、六种经典定价策略

不同的产品特性和市场环境，决定了定价方式的不同选择。

AI产品可以借鉴以下几类策略：

1. 成本加成定价

• 逻辑：按 Token 成本 + 固定毛利率定价；
• 优点：计算简单，易管理；
• 缺点：忽略用户感知价值，难以撬动利润空间；
• 适合：标准化API、工具型服务。

2. 撇脂定价（Skimming）

• 逻辑：高价试探早期愿意付费的用户，逐步下调；
• 优点：回本快，树立高端形象；
• 缺点：壁垒不强易被模仿，早期用户不满；
• 案例：MinMax“海螺”包年万元级别被诟病，即是高撇脂尝试。

3. 渗透定价（Penetration）

• 逻辑：先低价占领用户心智，后期再变现；
• 优点：容易打开市场，提高用户数；
• 缺点：前期烧钱，需要强运营和资本支撑；
• 适合：用户教育型、竞争激烈型AI产品；
• 案例：如早期GPT API价格策略，美团等平台级产品路径。

4. 溢价定价（Premium）

• 逻辑：比竞品更贵，强调独特性与尊贵感；
• 适合：有品牌认知、有稀缺价值的AI服务；
• 案例：个性定制类AI服务、AIGC高端场景等。

5. 动态定价（Dynamic）

• 逻辑：根据模型调用负载、时间、用户行为等动态调整价格；
• 优点：利润最大化；
• 缺点：复杂、容易引发用户情绪；
• 案例：按需定价类AI API，或峰谷流量调价模式。

6. 价值基础定价（Value-based）

• 逻辑：按用户可感知价值定价，愿意付多少就定多少；
• 适合：非标准产品、体验型AI产品；
• 案例：AI创作工具、AI健身指导、AI陪伴等。

由于篇幅有点，定价策略的A/B测试与实施方法就不在这里展开了。

六种定价策略的 A/B 测试建议

定价策略	A/B测试核心目标	推荐实验变量	指标观察重点
1. 成本加成定价	验证是否有提价空间	A组：当前加成比例，B组：高5~10%价格	转化率变化、用户流失率、客诉数据
2. 撇脂定价	验证高价用户对“首发产品”的接受程度	A组：高价版本，B组：普通价+延迟上线	高价用户留存率、用户反馈、负面评价比例
3. 渗透定价	验证低价是否显著提高用户基数	A组：标价，B组：限时折扣价/新人价	新用户增长速度、后续付费留存、转介绍数据
4. 溢价定价	验证高价是否反向塑造品牌感知	A组：普通定价，B组：+服务标签/高价版	品牌NPS（净推荐值）、客单价提升、复购率
5. 动态定价	验证用户对浮动价格的接受程度	A组：固定价，B组：峰谷定价/行为定价	用户满意度、投诉率、ARPU波动
6. 价值基础定价	验证不同价值感知下的价格承受能力	A组：低价格 + 平淡包装；B组：高价格 + 强体验包装	支付意愿、单位营收、用户评价词云

实施建议：

1. 先测试心理价位，再测试促销手法：建议先跑基础定价结构，再叠加优惠、会员体系等促销元素，避免变量过多影响判断。
2. 测试周期不少于7天，最好覆盖一个完整用户周期（如写作工具的周度使用频率）。
3. 可结合定性访谈与问卷，补充用户行为背后的真实反馈，验证价格与价值的感知差距。
4. 每种策略测试后需设定“成功判断门槛”：如ROI提升10%，LTV延长1.5倍，ARPU提升20%，再决定是否大规模推行。

举例：渗透定价下的A/B测试设计（AI写作工具）

• 实验组A：定价29元/月
• 实验组B：定价9.9元/月限时优惠

观察周期：14天
核心对比项：

• 转化率提升幅度
• 包月用户中“连续留存”用户比例
• LTV是否显著拉升（是否通过低价撬动长期价值）
• 退订率是否激增（低价用户满意度较差）

最终可以根据实际结果，决定是否调整基准价格或对价格敏感人群建立“低价扶梯”模型

三、不同产品的定价组合策略建议

定价≠成本控制，而是产品战略的一部分。

AI产品定价不仅仅是要控制利润率，更是战略路径选择。

根据上面介绍的定价策略，我们看看

智能体产品适合的定价策略：

智能体产品适合基础定价+策略性路径选择的组合定价方式：

• 基础定价机制：动态定价（根据调用量或模型消耗）；
• 策略性路径选择：可采用渗透定价做早期增长，逐步引导至溢价或撇脂定价。

C端产品（带AI能力）定价策略：

• 核心思路：基于用户对AI能力的感知价值来定价；

• 前期调研：确认用户是“惊喜型”、“无感型”还是“反感型”；

• 典型模式：

  • 市场蓝海期：撇脂/溢价定价；
  • 市场竞争期：渗透定价 + 后续服务收费拉高LTV。

定价，是战略定位的延伸。你给产品标多少价，其实是在告诉用户：我是谁，我值多少。

B端产品：从“替代成本”定价逻辑出发

B端的AI产品（以SaaS交付为主），通常的定价思路是：

• 定价锚点：对标传统人力成本的10%以内；
• 渠道结构：需考虑代理/渠道抽成，建议保留60%以上利润空间；
• 常见模式：按坐席、调用量、服务包年定价。

案例：智能客服服务

• 容联七陌， 普通版：1200元/年/坐席；企业版：4788元/年/坐席；
• 对标传统人工客服10万/年的人力成本，有效形成价格锚点。

而to大B/toG场景，由于定制化开发比例高，更多采用溢价定价+故事包装，甚至带有较强的非市场化要素，不在本篇重点讨论。

四、定价策略要回到商业链路

定价的商业链路

价格不是独立存在的，它影响整个商业链路的每一环：

• 客单价影响转化率；
• 转化率影响ROI；
• ROI决定投放预算与增长上限。

再看彩云小梦

• 客单价25元，如果转化率5%，流量成本4元/人，最后ROI=0.18；你会发现这个生意没法做！

• 如果转为连续包月6元，转化率提升到7%，用户存留延长至4个月(前面已经给出过这是行业调查平均水平)，ROI则拉升至1.86；这个生意可以做了!

• 你看同样的产品，只因定价结构改变，商业模型彻底翻转。

定价不是“多少合适”，而是“能否支撑增长结构”。

结语

AI产品的真正挑战，不是能不能跑起来，而是跑起来之后怎么收钱、怎么可持续的收钱。

它不是跟随定价、不是拍脑袋定价，而是：

• 站在用户价值的角度去感知；
• 站在成本结构的角度去测算；
• 站在增长链路的角度去验证；
• 站在产品定位的角度去表达。

AI产品的定价不是终点，而是你商业模式地图上的第一场仗。