AI 시대의 도래와 함께 창업자들이 직면한 가장 도전적인 과제 중 하나는 ‘우리 제품에 얼마를 받아야 할까?’입니다. 특히 AI 기반 제품을 서비스하는 스타트업은 기존 SaaS 프라이싱 방식을 그대로 적용했다가 구조적 한계에 부딪히는 경우가 많습니다.

AI 스타트업 창업자의 이런 고민에 대해 올바른 답을 찾아갈 수 있도록 도와주는 AI 제품 프라이싱 프레임워크를 소개하고자 합니다.

최근 Lenny’s Newsletter Podcast 게스트로 글로벌 프라이싱 컨설팅 회사인 Simon-Kucher & Partners 경영진 파트너를 역임한 Madhavan Ramanujam이 참여했습니다. 주제는 ‘AI 제품의 프라이싱 프레임워크’였고요, 프라이싱에 대한 풍부한 인사이트를 제공하는 내용이었습니다.

• https://www.lennysnewsletter.com/p/pricing-and-scaling-your-ai-product-madhavan-ramanujam

지금까지 400개 이상의 기업과 50개 유니콘을 대상으로 프라이싱 컨설팅을 수행한 Madhavan Ramanujam에 따르면, AI 제품은 기존 소프트웨어와는 근본적으로 다른 프라이싱 접근법이 필요합니다. 그는 이를 2X2 Matrix 방식으로 직관적으로 설명하고 있습니다. 본 글에서는 Lenny’s Newsletter 아티클을 읽고 제 생각과 의견을 정리해 AI 제품의 특성을 반영한 체계적인 프라이싱 프레임워크를 제시하고, 성공적인 수익화를 위한 전략적 인사이트를 공유하고자 합니다.

AI 제품 프라이싱을 위한 기본 이해

AI 제품 프라이싱을 하기 전에 알아야 할 개념

AI 제품은 우리가 이전에 흔히 쓰던 SaaS 제품과 유사하면서도 서로 다른 특징을 가진 별개의 제품 카테고리, 비즈니스 모델입니다.

AI 제품과 SaaS는 다음과 같은 공통점과 차이점을 가지고 있습니다.

• 공통점
  • 소프트웨어 기반 제품
  • 사용자가 특정 일(Job)을 수행하는 상황(맥락)에서 사용
  • 일반 사람들이 제품을 인식할 때 SaaS(Software as a Service)라는 범주로 인식
• 차이점
  • 가치 창출 방식: 사용자가 직접 활용하는 ‘도구’ vs. 결과물을 대신 만들어주는 ‘용역’
  • 비용 구조: 고정비 중심 vs. 사용량에 따른 변동비 발생
  • 사용자 기대치: ‘내가 숙련되어야 할 도구’ vs. ‘원하는 결과를 자동으로 제공하는 에이전트’

위와 같은 비슷하지만 서로 구분할 수 있는 차이가 있기에 AI 제품에 대한 수익모델링과 프라이싱은 종전에 관성적으로 적용하는 SaaS 방식을 잠시 벗어나 새로운 접근을 고려할 필요가 있습니다. 이를 위해 먼저 AI 제품 창업자가 갖고 있어야 할 핵심 개념 2가지를 소개해드리겠습니다.

AI 제품의 본질적 차이: 도구에서 용역으로의 전환

AI 제품과 기존 SaaS의 가장 근본적인 차이는 가치 창출 방식에 있습니다. 전통적인 SaaS는 사용자가 직접 활용하는 ‘도구’를 제공했다면, AI 제품은 사용자를 대신해 결과물을 만들어내는 ‘용역’에 가깝습니다.

예를 들어, 기존의 데이터 시각화 도구는 사용자가 직접 차트를 만들 수 있는 인터페이스를 제공했습니다. 반면 AI 기반 데이터 분석 제품은 사용자의 요청을 받아 인사이트와 시각화를 직접 생성해 전달합니다. 이러한 본질적 차이는 고객이 제품의 가치를 인식하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

AI 제품의 결과물은 고객이 그 가치를 즉시 평가할 수 있습니다. “크몽에서 이런 이미지를 직접 의뢰했다면 10만원은 들었을 텐데”라는 식의 직관적 가치 판단이 가능해진 것입니다. 이는 프라이싱 전략 수립에 있어 새로운 기회이자 도전을 의미합니다.

Day 1부터의 수익성 확보 필요성

AI 제품이 기존 SaaS 대비 가장 큰 제약 조건은 바로 변동비 구조입니다. SaaS는 한 번 개발하면 추가 사용자나 사용량 증가에 따른 한계비용이 거의 없었지만, AI 제품은 매번 결과물을 생성할 때마다 컴퓨팅 비용이 발생합니다.

이는 두 가지 중요한 의미를 내포합니다. 첫째, AI 제품은 출시 첫날부터 변동비를 커버할 수 있는 수익 구조를 갖춰야 합니다. 둘째, 만약 초기에 낮은 가격으로 시작하면 고객의 기대치가 그 수준에 고착화되어 이후 가격 인상이 매우 어려워집니다.

AI 제품 프라이싱이 직면한 현실적 과제

많은 AI 스타트업이 초기 가격 정책을 수립함에 있어서 가장 대표적인 소프트웨어 수익모델인 ‘SaaS’ 방식을 차용했습니다. 가격대도 기존에 SaaS를 활용하고 있는 사용자들이 거부감을 느끼지 않을 수준의 월간 $10~$30 수준으로 설정했습니다.

• Midjourney (텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하는 생성형 AI 아트 플랫폼) : 월 $10 과금
• ElevenLabs (음성 합성 및 목소리 클론 등 다양한 오디오 AI 도구를 제공하는 음성 AI 플랫폼) : 월 $5 과금 (현재는 사용자 스타일에 따라 요금제 다양)
• Runway (텍스트·이미지·영상을 AI로 생성/편집하는 크리에이티브 멀티모달 플랫폼) : 월 $15 과금
• Cursor (AI 코드 자동완성, 채팅 기반 코드비서 등 기능을 제공하는 AI 개발자용 코드 에디터) : 월 $20 과금 (2025년 울트라 플랜 추가)
• Lovable (자연어 프롬프트만으로 실 운영 가능한 웹앱을 만들어주는 AI 앱 빌더 플랫폼) : 월 $25 과금

어떻게 보면 SaaS를 사용하는 비용으로 내가 할 일을 대신 해주는 대다수 생성형 AI 제품은 사용자에게 있어서 높은 ROI를 가져다주는 ‘선물’이 됐고, 이러한 SaaS 요금제 방식은 단기적으로는 성공적이었습니다. 그 어떤 제품보다 빠른 TTV(Time to Value)를 제시할 수 있었습니다. 그 덕분에 몇몇 AI 제품들은 출시 1~2년 만에 SaaS 성공의 상징적 마일스톤인 ARR $1억에 도달하기도 했습니다

하지만 이 부분에 대해 Madhavan Ramanujam는 우려를 표했는데, 이에 대한 내용을 아래와 같이 정리해봤습니다.

변동비 구조와 단위경제학(Unit Economics)의 중요성

AI 제품의 단위경제학은 기존 SaaS보다 훨씬 복잡합니다. 예를 들어 AI 이미지 생성 서비스가 이미지 한 장당 500원의 비용이 발생한다고 가정해보겠습니다. 사용자가 월평균 100장을 생성한다면 고객당 5만원의 변동비가 발생합니다.

만약 이 서비스를 월 3만원 정액제로 운영한다면 구조적으로 손실을 피할 수 없습니다. 그렇다고 갑자기 월 10만원으로 가격을 올리면 기존 고객의 대량 이탈이 불가피합니다. 이것이 바로 AI 제품이 초기부터 신중한 프라이싱 전략을 필요로 하는 이유입니다.

초기 가격 앵커링의 함정: Cursor 사례를 통한 교훈

최근 인기를 끌고 있는 AI 코딩 도구들의 사례는 이러한 위험을 잘 보여줍니다. Cursor를 비롯한 대부분의 AI 코딩 스타트업들은 전형적인 SaaS 프라이싱을 따라 월 20~30달러 수준의 요금제를 책정했습니다.

SaaS 도구와 거의 비슷한 가격대, 하지만 엄청난 퍼포먼스를 가져다주기 때문에 특히 AI 코딩 도구들의 ARR은 빠르게 성장하는 모습을 보여왔습니다. 다들 SaaS 시대가 저물고 AI 에이전트 시대가 올 것이라고 예상했습니다.

이런 현상에 대해서 Madhavan Ramanujam는 오히려 우려를 표했습니다. 정확히는 AI 코딩 도구 기업들의 수익성 문제입니다. 서비스 제공 기업관점에서 문제 숙련된 개발자가 이런 도구를 활용하면 월 요금의 10~20배에 해당하는 생산성 향상을 얻을 수 있다는 점입니다. 이는 곧 고객의 기대치가 ‘AI 코딩 도구는 저렴하면서도 엄청난 가치를 제공하는 것’으로 고착화되었음을 의미합니다. 이제 이들 기업은 기능의 드라마틱한 개선 없이는 가격을 크게 올리기 어려운 상황에 놓였습니다.

Attribution-Autonomy 기반 프라이싱 프레임워크

앞서 살펴본 바와 같이 AI 제품은 기존 SaaS와는 다른 특성을 가지고 있으며, 이로 인해 전통적인 프라이싱 방식을 그대로 적용하기 어렵습니다. 그렇다면 AI 제품에 적합한 프라이싱 모델은 어떻게 설계해야 할까요?

Madhavan Ramanujam은 이 문제에 대한 해답으로 Attribution(성과 기여도)과 Autonomy(자율성)라는 두 축을 기반으로 한 2×2 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 AI 제품의 특성을 체계적으로 분석하고, 각 특성에 맞는 최적의 프라이싱 전략을 선택할 수 있도록 도와줍니다.

이 프레임워크가 특히 유용한 이유는 AI 제품이 진화하는 방향성을 명확히 제시한다는 점입니다. 대부분의 AI 제품은 시간이 지남에 따라 더 높은 Attribution과 Autonomy를 갖게 되며, 이에 따라 프라이싱 모델도 함께 진화해야 합니다. 따라서 현재 위치를 정확히 파악하고 미래 방향을 설정하는 것이 성공적인 AI 제품 수익화의 핵심이라 할 수 있습니다.

Attribution(성과 기여도): 가치와 비용의 직접적 연결성

Attribution은 고객이 지불한 비용과 얻은 성과를 얼마나 직접적으로 연결할 수 있는지를 나타냅니다. 기존 SaaS에서는 “Slack을 도입해서 생산성이 향상되었다”고 말할 수는 있지만, 구체적으로 얼마만큼의 가치가 창출되었는지 정량화하기 어려웠습니다.

반면 AI 제품은 Attribution 측정이 훨씬 명확합니다. “AI 고객지원 시스템이 하루에 100건의 티켓을 자동 해결했고, 이로 인해 인건비 50만원을 절약했다”와 같이 구체적인 성과 측정이 가능합니다. 이러한 높은 Attribution은 고객이 비용 지불에 대한 명확한 근거를 갖게 하여 프라이싱 파워를 크게 향상시킵니다.

Autonomy(자율성): 인간 개입 없는 독립적 작업 수행 능력

Autonomy는 AI 제품이 인간의 개입 없이 얼마나 독립적으로 작업을 완수할 수 있는지를 의미합니다. 현재 대부분의 AI 제품은 Co-pilot 모드로 작동하여 인간과 협업하는 형태입니다. 하지만 기술이 발전함에 따라 완전 자율적으로 작업을 수행하는 Agent 모드로 진화하고 있습니다.

Autonomy가 높을수록 AI는 단순한 도구를 넘어 ‘디지털 직원’에 가까운 역할을 수행하게 됩니다. 이는 기존의 소프트웨어 라이선스 비용이 아닌 인건비 대체 관점에서의 가격 책정을 가능하게 합니다.

4가지 프라이싱 모델과 전략적 선택

출처 : Lenny’s Newsletter

Seat-based Pricing: 낮은 Attribution + 낮은 Autonomy

적용 상황: 성과 측정이 어렵고 인간의 개입이 많이 필요한 초기 단계 AI 제품들이 여기에 해당합니다. AI가 보조 역할에 머물고, 비즈니스 성과와의 직접적 연관성을 입증하기 어려운 제품들입니다.

프라이싱 구조: 월간 구독료를 사용자 수에 따라 과금하는 전통적인 SaaS 방식을 그대로 적용합니다. 예를 들어 사용자당 월 $25~50 수준의 정액제로 운영합니다.

대표 사례

• 초기 단계의 AI 작문 도구 (인간이 대부분의 편집을 담당)
• AI 추천 기능이 포함된 CRM 도구 (추천 결과를 인간이 최종 판단)

창업자를 위한 핵심 인사이트

• 진입 장벽이 낮음 : 기존 SaaS 고객들에게 친숙한 모델로 도입 저항이 적음
• 수익성 한계 : AI 제품 본연의 가치를 충분히 수익화하기 어려움
• 진화 전략 필수: Attribution과 Autonomy를 높이기 위한 명확한 제품 로드맵 수립 필요
• 벗어나기 위한 접근법 : 성과 측정 대시보드 구축, 자동화 기능 점진적 확대

Hybrid Pricing: 높은 Attribution + 낮은 Autonomy

적용 상황: 현재 대부분의 AI 제품이 위치한 영역입니다. 제품이 창출하는 가치는 측정 가능하지만 여전히 인간의 검토나 승인이 필요한 Co-pilot 형태의 제품들입니다.

프라이싱 구조: 기본 구독료와 사용량 기반 과금을 결합한 하이브리드 모델입니다. 예를 들어 월 기본료 $50에 AI 크레딧 1,000개를 제공하고, 추가 사용 시 크레딧당 $0.1를 과금하는 방식입니다.

대표 사례

• GitHub Copilot: 월 $10 + 기업용 추가 기능
• Canva AI: 기본 플랜 + AI 크레딧 추가 구매
• Grammarly: 기본 구독 + 고급 AI 교정 기능

창업자를 위한 핵심 인사이트

• 예측 가능성 고객의 예산 계획 수립 용이성과 수익 안정성 확보
• 확장성 : 고사용자로부터 추가 수익 창출 가능
• 크레딧 설계의 중요성 : 1크레딧이 무엇을 의미하는지 고객이 직관적으로 이해할 수 있어야 함
• 최적화 포인트 : 기본 크레딧 할당량과 추가 과금 단가의 황금비율 찾기
• 주의사항 : 변동비 급증 시 수익성 악화 위험, 사용량 모니터링 체계 필수

Usage-based Pricing: 낮은 Attribution + 높은 Autonomy

적용 상황: 주로 백엔드나 인프라 성격의 AI 서비스가 이 영역에 해당합니다. 자율적으로 작동하지만 최종 비즈니스 성과와의 직접적 연관성을 측정하기 어려운 제품들입니다.

프라이싱 구조: API 호출 수, 처리량, 데이터 용량 등에 따른 순수 종량제 과금입니다. AWS나 Google Cloud와 유사한 “Pay-as-you-use” 모델입니다.

대표 사례:

• OpenAI API: 토큰 수에 따른 과금
• AWS Rekognition: 이미지 분석 건수별 과금
• 음성 인식 API: 처리 시간(분)별 과금

창업자를 위한 핵심 인사이트

• 공정성 : 사용한 만큼만 지불하는 구조로 고객 만족도 높음
• 스케일 경제 : 대용량 사용자 확보 시 높은 수익성 실현 가능
• 단가 설정 전략 : 경쟁사 대비 성능과 가격의 밸런스 포인트 찾기
• 차별화 요소 : 처리 속도, 정확도, 안정성으로 프리미엄 과금 정당화
• 위험 요소 : 사용량 급증 시 인프라 비용 폭증, 가격 투명성으로 인한 경쟁 심화
• 구현 팁 : 사용량 예측 도구 제공, 비용 상한선 설정 옵션 제공

Outcome-based Pricing: 높은 Attribution + 높은 Autonomy

적용 상황: AI 제품이 지향해야 할 궁극적인 목표 영역입니다. 명확한 성과 측정이 가능하면서 동시에 완전 자율적으로 작동하는 제품들이 여기에 위치합니다.

프라이싱 구조: 달성한 결과에 대해서만 과금하는 “No Cure, No Pay” 모델입니다. 성과가 나지 않으면 비용을 받지 않으며, 성공 시에는 창출한 가치의 일정 비율(25~50%)을 수수료로 받습니다.

대표 사례

• Intercom Fin : AI가 완전 해결한 고객 문의 1건당 $0.99
• Chargeflow : 성공적으로 회수한 지불거절 건의 25% 수수료
• Sierra : 완료된 고객 서비스 태스크당 과금

창업자를 위한 핵심 인사이트

• 최고 수익성 : 창출 가치의 25~50% 수수료로 높은 마진 실현
• 고객 신뢰 : 위험 분담으로 도입 저항 최소화, 강력한 경쟁 우위
• 시장 확장 : 예산 제약이 있는 고객까지 확보 가능
• 성과 정의의 명확성 : 무엇이 ‘성공’인지 모호함 없이 정의해야 함
• 측정 시스템 구축 : 실시간 성과 추적 및 검증 체계 필수
• 진입 전략 : 파일럿 고객과 함께 성과 지표 및 측정 방법론 검증
• 선행 투자 : 초기 무료 서비스 제공으로 인한 현금 흐름 관리 필요
• 하이브리드 접근 : 최소 기본료 + 성과 기반 추가 수수료 조합 고려

Madhavan Ramanujam에 따르면, 현재 약 5%의 AI 기업만이 이 영역에 있지만, 향후 3년 내 25%까지 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술의 성숙도가 높아지면서 더 많은 제품이 완전 자율 운영과 명확한 성과 측정이 가능해지기 때문입니다.

Outcome-based Pricing의 전략적 가치

앞서 살펴본 Attribution-Autonomy 프레임워크에서 가장 주목해야 할 영역은 ‘높은 Attribution + 높은 Autonomy’ 구간의 Outcome-based Pricing입니다. 이는 단순히 4가지 모델 중 하나가 아니라, AI 제품이 궁극적으로 지향해야 할 수익화 방식입니다. 이 개념은 이전 SaaS 시대에서는 다소 생소한 개념입니다.

Outcome-based Pricing은 AI가 창출한 구체적인 비즈니스 결과나 완료된 작업에 대해서만 과금하는 방식입니다. 단순히 제품을 사용한 시간이나 기능 접근 횟수가 아니라, 실제로 고객의 문제를 해결하거나 가치를 창출했을 때만 돈을 받는 것입니다. AI 제품을 중심으로 비즈니스 모델, 수익모델을 기획하는 창업자라면 이 개념을 반드시 명심해야 합니다.

Outcome-based Pricing 개념도 (출처 : https://sierra.ai/blog/outcome-based-pricing-for-ai-agents)

왜 Outcome-based Pricing인가

AI 제품의 궁극적 목표로서의 Outcome-based 모델

Outcome-based Pricing은 단순히 높은 수익성을 위한 선택이 아닙니다. 이는 AI 제품의 본질적 가치 제안과 가장 일치하는 수익화 방식입니다. AI가 약속하는 것은 결국 ‘결과’이기 때문입니다.

전통적인 소프트웨어는 ‘기능’을 판매했습니다. 하지만 AI는 ‘성과’를 판매합니다. 고객이 원하는 것은 AI 모델의 정확도나 처리 속도가 아니라, 그 AI가 만들어내는 비즈니스 결과입니다. 따라서 결과에 따라 과금하는 것이 가장 논리적이고 공정한 방식입니다.

고객과의 위험 분담을 통한 신뢰 구축과 프라이싱 파워 확보

Outcome-based Pricing의 또 다른 중요한 장점은 고객과의 위험 분담입니다. “성과가 나지 않으면 돈을 받지 않겠다”는 약속은 고객의 도입 저항을 크게 낮출 수 있습니다. 특히 AI 기술에 대한 불확실성이 여전히 존재하는 상황에서 이러한 접근법은 강력한 경쟁 우위가 됩니다.

동시에 이는 역설적으로 더 높은 프라이싱 파워를 확보할 수 있게 합니다. 위험을 분담하는 만큼 성공 시에는 더 높은 보상을 요구할 정당성을 얻기 때문입니다. 성과 기반 과금에서는 창출한 가치의 25~50%를 수수료로 책정하는 것이 일반적입니다.

성공 사례를 통한 실전 인사이트

Intercom Fin: 99센트 per AI-resolved ticket 모델의 혁신

Intercom의 AI 고객지원 솔루션 Fin은 Outcome-based Pricing의 대표적 성공 사례입니다. 기존에는 상담원 수에 따라 월 구독료를 받는 구조였지만, Fin은 ‘AI가 완전히 해결한 티켓당 99센트’라는 혁신적 모델을 도입했습니다.

주요 특징 및 혁신성

• 사용량 기반 결제이나 “실제 업무 성과(문제 해결)”에 과금이 직접 연동
• 단순·투명한 요금 구조: 불필요한 고정요금 없이, AI가 고객 이슈를 해결한 건수 기준으로 청구.
• 기존에는 “에이전트 시트(좌석)” 단위 구독이 일반적이었으나, Fin AI는 사전 구독 플랜(월 $29~$139/seat) 이후 티켓당 99센트만 추가로 청구.
• 기업 입장에서 인간 상담원 대비 직접적인 비용절감 효과를 계량화 가능(=해결 1건당 얼마 절약?).
• 고객 응대 내역 중 “고객이 문제해결에 동의하거나, 대화가 종료된 시점”을 ‘Resolved’로 간주하여 요금 책정.

이 모델의 핵심은 명확한 성과 기준입니다. AI가 인간 개입 없이 완전히 해결한 티켓에만 과금하고, 인간 상담원의 도움이 필요했던 경우에는 무료입니다. 이는 고객에게는 위험을 최소화하면서, Intercom에게는 AI 성능 향상에 대한 강력한 인센티브를 제공합니다.

결과적으로 고객은 “상담원 인건비 vs AI 처리 비용”이라는 명확한 ROI 계산이 가능해졌고, Intercom은 기존에 가장 비판받았던 복잡한 요금제 구조를 단순하면서도 공정한 모델로 탈바꿈시킬 수 있었습니다.

Sierra와 Chargeflow: Task 완료 기준 과금의 차별화 전략

AI 에이전트 플랫폼 Sierra는 완료된 Task 수에 따라 과금하는 모델을 운영합니다. 단순히 AI와의 대화 횟수나 사용 시간이 아니라, 실제로 고객의 문제를 해결하거나 요청을 완수한 경우에만 과금합니다.

결제 분쟁 해결 서비스 Chargeflow는 더욱 직접적인 성과 기반 모델을 운영합니다. 성공적으로 회수한 지불 거절(chargeback) 건에 대해서만 25%의 수수료를 받습니다. 실패한 케이스에 대해서는 일체 비용을 받지 않습니다.

주요 특징 및 혁신성

• Seat(좌석) 기반이 전혀 없음: 오직 완수된 Task/Outcome 건수로만 비용 발생.
• 예를 들어, 고객 이탈 방지에 성공하면 비용 청구, ‘실패’(예: 이탈 방지 실패 또는 미해결)시 비용 없음.
• SaaS의 “소프트웨어 제공”이 아니라, 실제 비즈니스 지표(매출, 비용절감) 개선 성과와 가격이 동기화됨.
• 고객과 Sierra가 “성공” 정의 및 계량 방식에 대해 명확히 합의 후 진행(투명성 강화). 이러한 모델들의 공통점은 고객의 성공이 곧 회사의 수익과 직결된다는 점입니다. AI 공급자의 “성과 책임”이 극대화된 구조로, 실제 효과 없이는 매출이 나지 않으므로 고객과 서비스 제공사 모두 인센티브가 완벽히 일치하는 구조를 만드는 것입니다. 이는 고객과 완전히 정렬된 인센티브 구조를 만들어 장기적인 파트너십을 가능하게 합니다.

위의 2가지 사례는 AI 에이전트 스타트업이 클라이언트의 성공에 보다 직접 기여하면서 매출의 Upside를 크게 확장한 것으로 AI 제품 스타트업의 프라이싱 전략에 인사이트를 줍니다. 다만 이러한 모델을 도입하기 위해서는 AI의 성능이 충분히 검증되어야 하며, 명확한 성과 측정 기준 설정이 선행되어야 합니다

AI 스타트업 창업자를 위한 프라이싱 접근법

현재 위치에서 Outcome-based Pricing로의 진화 전략

자사 제품의 Attribution-Autonomy 수준 진단

프라이싱 전략 수립의 첫 단계는 정확한 현재 위치 파악입니다. 다음 질문들을 통해 자사 제품의 Attribution과 Autonomy 수준을 진단해볼 수 있습니다.

Attribution 진단을 위한 질문들: 고객이 우리 제품 사용 결과를 구체적인 비즈니스 성과로 측정할 수 있는가? 고객이 “이 AI 덕분에 정확히 얼마를 절약했다” 또는 “얼마의 추가 수익을 얻었다”고 말할 수 있는가? 성과 측정을 위한 데이터를 실시간으로 제공할 수 있는가?

Autonomy 진단을 위한 질문들: 우리 제품이 인간의 개입 없이 완전한 결과물을 만들어낼 수 있는가? 사용자가 단순히 결과를 검토하고 승인하는 수준인가, 아니면 적극적으로 작업에 참여해야 하는가? 24시간 무인으로 작동할 수 있는 수준인가?

단계적 프라이싱 모델 전환을 통한 리스크 관리

대부분의 AI 스타트업은 Outcome-based Pricing을 한 번에 도입하기 어렵습니다. 우리 제품이 만들어 낼 성과의 불확실성도 있겠지만, 오랜 기간 적용된 다양한 관습과 정책 또한 당장 Outcome-based Pricing을 도입하는데 있어 장애물로 작용됩니다. 따라서 단계적 접근이 필요합니다. 현재 Seat-based나 Hybrid 모델을 운영 중이라면, 일부 고객을 대상으로 Outcome-based 모델을 파일럿으로 테스트해볼 수 있습니다.

예를 들어, 기존 월 구독 모델과 함께 “성과 달성 시 추가 보너스” 형태의 옵션을 제공하는 것입니다. 이를 통해 고객의 반응을 확인하고 성과 측정 체계를 검증한 후, 점진적으로 완전한 Outcome-based 모델로 전환할 수 있습니다.

중요한 것은 각 단계에서 충분한 데이터를 수집하고 학습하는 것입니다. 고객이 어떤 성과 지표를 가장 중요하게 생각하는지, 어느 정도의 수수료율을 적정하다고 생각하는지, 리스크에 대한 우려는 무엇인지 등을 파악해야 합니다.

실행을 위한 핵심 액션 아이템

제품 개발과 프라이싱 전략의 통합적 설계

성공적인 Outcome-based Pricing을 위해서는 제품 설계 단계부터 이를 염두에 두어야 합니다. 단순히 기능을 개발하는 것이 아니라, ‘측정 가능한 성과를 만들어내는 기능’을 개발해야 합니다.

예를 들어, AI 마케팅 도구를 개발한다면 단순히 광고 소재를 생성하는 것을 넘어 “생성된 소재의 클릭률이 기존 대비 20% 향상되었다”를 측정하고 증명할 수 있는 시스템을 함께 구축해야 합니다. 이는 Attribution 강화의 핵심입니다.

Autonomy 향상을 위해서는 인간의 개입을 최소화하는 방향으로 제품을 진화시켜야 합니다. 현재 사용자가 수행하는 검토, 승인, 수정 과정을 AI가 스스로 판단하고 실행할 수 있도록 하는 것입니다.

POC와 비즈니스 케이스 구축을 통한 가치 입증 전략

Outcome-based Pricing의 성공을 위해서는 고객과 함께 명확한 비즈니스 케이스를 구축하는 것이 필수입니다. POC(Proof of Concept) 단계부터 이를 염두에 두고 설계해야 합니다.

POC의 목적을 기술 검증이 아닌 ‘비즈니스 케이스 구축’으로 명확히 정의하세요. 30일간의 파일럿을 통해 “정확히 얼마의 비용 절감 또는 수익 증대가 가능한지”를 고객과 함께 측정하고 문서화하는 것입니다.

이 과정에서 중요한 것은 ROI 모델을 혼자 만들어 제시하는 것이 아니라, 고객과 함께 공동으로 구축하는 것입니다. 가정과 입력값을 고객이 인정하고 검증할 때 비로소 설득력 있는 비즈니스 케이스가 완성됩니다.

최종 정리하자면. AI 제품의 프라이싱은 단순한 가격 책정을 넘어 비즈니스 모델 전체의 재설계를 의미합니다. Attribution과 Autonomy라는 두 축을 중심으로 한 체계적 접근을 통해, 창업자들은 자신의 AI 제품이 창출하는 진정한 가치를 정당한 가격으로 수익화할 수 있을 것입니다.

중요한 것은 완벽한 Outcome-based 모델을 처음부터 구축하려 하지 말고, 현재 위치에서 시작해 단계적으로 진화시켜 나가는 것입니다. AI 기술의 발전과 함께 프라이싱 모델도 지속적으로 진화해야 하며, 이러한 여정에서 고객과의 신뢰 관계 구축이 무엇보다 중요합니다. 이상입니다. 감사합니다.

PS. AI 기반 제품의 수익모델 디자인 또는 프라이싱 전략 수립 주제의 워크샵 또는 1:1 코칭 등이 필요하신 액셀러레이터/사내벤처 운영부서 담당자 또는 초기 스타트업 창업자 있으시면 아래 링크로 편하게 문의해주십시오.

• 린스프린트 자유 문의 : https://walla.my/leansprint_query