AI 시대에 성공하기 위한 소프트웨어 비즈니스 모델 업그레이드

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AI 시대에 성공하기 위한 소프트웨어 비즈니스 모델 업그레이드

AI는 소프트웨어를 업무 도구에서 능동적으로 업무를 수행하고 조율하는 플랫폼으로 변화시키고 있습니다. 업계 관계자들은 이 새로운 시대를 선도하기 위해 비즈니스 모델을 어떻게 발전시켜야 할까요?

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기사(12페이지)

서비스형 소프트웨어(SaaS) 시대가 시작된 이래 Gen AI가 기업 소프트웨어 분야에서 가장 파괴적인 요소로 부상한 지 약 3년이 지난 지금, 기업들은 에이전트 기반 사용 사례를 출시하고 모든 워크플로우에 AI를 도입하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이전 업계의 변화는 명확한 기술적 변혁을 수반했지만, 이 새로운 시대는 더욱 결합적입니다. AI와 SaaS는 클라우드 기반 소프트웨어의 확장성과 접근성에 AI의 지능화 및 자동화 잠재력을 더합니다. 하지만 많은 소프트웨어 업체들이 기존 제품에 AI 기능을 추가하고 새로운 제품을 빠르게 개발하고 있지만, 가장 적합한 비즈니스 모델은 여전히 ​​불확실합니다.

잠재적인 기회가 엄청나다는 점에는 의심의 여지가 거의 없습니다. 이전 맥킨지 조사에 따르면 AI 기반 생산성 증가 로 최대 4조 4천억 달러의 경제적 잠재력이 창출될 수 있다고 합니다 .1AI+SaaS의 전체 시장 규모는 IT 예산을 넘어 인력까지 확대되었으며, 이러한 추세는 가속화되고 있는 것으로 보입니다. 1년 전, 설문 조사에 참여한 기업의 33%가 AI가 생산성 향상에 미치는 영향을 대규모로 경험했거나 이미 재무적 효과를 실현하고 있었습니다. 2025년에는 46%의 기업이 AI를 통해 실질적인 효과를 실현할 것으로 예상됩니다(표 1).

증거물 1

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고객 유치가 가속화되고 있지만, 여전히 중요한 의문은 남아 있습니다. 리더들은 이전 변화에서 필요했던 것처럼 이 새로운 AI+SaaS 시대에 성공하기 위해 비즈니스와 시장 진출(GTM) 모델을 어떻게 발전시킬 것인가?

이 글은 150개 글로벌 벤더(기존 SaaS 업체와 AI 네이티브 업체 모두)의 가격 모델과 성공 지표 분석, 그리고 AI 제품을 출시하는 50개 이상의 기업과의 대화를 바탕으로 이 질문에 대한 답을 제시하고자 합니다. AI 제공업체들이 이미 직면한 수익화 과제와 이 신기술의 성장 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필요한 조치 및 전략을 살펴봅니다.

초기 AI 수익화 노력에서 얻은 교훈

몇몇 SaaS 선도 기업의 수익 보고서에 따르면, AI 수익화에 대한 초기 징후가 나타났습니다. 예를 들어 GitHub에서 Copilot의 유료 사용자가 200만 명에 달한다고 보고했습니다.2하지만 글로벌 기업의 AI 애플리케이션 지출이 작년 대비 8배나 늘어나 50억 달러에 가까워졌지만, 여전히 전체 소프트웨어 애플리케이션 지출의 1%에도 미치지 못합니다.3

예상보다 AI 소프트웨어 수익화 성장이 느린 데에는 세 가지 지속적인 과제가 있습니다.

• 가치 전달 및 실현: 많은 기업이 AI의 잠재적 활용 사례를 강조하지만, 실제 고객 구축을 통해 정량화 가능한 ROI(달러 기준)를 발표한 기업은 30%에 불과합니다. Salesforce의 Agentforce ROI Calculator처럼 이를 효과적으로 활용하는 기업은 거래를 성사시키거나 파일럿 프로그램의 일환으로 입증해야 할 비용을 절감할 수 있습니다. 동시에 많은 기업이 IT 비용 증가를 경험하고 있지만, 인건비는 그에 상응하는 수준으로 절감하지 못하고 있습니다. 예를 들어, 일반적인 조직의 전체 고객 서비스 기술 스택에 AI를 도입하면 정가가 60~80% 상승할 수 있습니다. 포춘 100대 기업의 한 HR 임원은 "이러한 모든 부조종사들은 더 적은 인력으로 업무 효율성을 높여야 하지만, 경영진은 아직 인력 감축이 불가능하다고 말합니다."라고 말했습니다. 다른 기업들도 저비용 인건비가 여전히 AI의 재정적 타당성을 저해한다는 것을 깨닫고 있습니다.
• 가격 예측 가능성: 고객은 AI 비용이 사용량에 따라 어떻게 변하는지 알고 싶어 하지만, 현재 많은 가격 책정 모델은 복잡하고 불투명합니다. 포춘 500대 기업의 한 CFO는 이 문제를 다음과 같이 설명했습니다. "이번 분기에 AI에 얼마를 지출할지 전혀 알 수 없어 답답합니다. 각 사업부에서 어떤 AI를 사용할지 전혀 예측할 수 없고, 수십 개의 소프트웨어 공급업체에 분산되어 있습니다. 반면, 클라우드 컴퓨팅 지출도 사용량 기반이지만, 협상된 구매 구조 덕분에 예측이 가능합니다."
• 지속적 도입(시범사업 이후): 시범사업이 실제로 운영되기 시작하더라도, 변화 관리에 대한 투자 부족으로 인해 확장에 실패하는 경우가 많습니다. 시범사업을 성공적으로 확장한 사례를 살펴보면, 기업이 모델 개발에 1달러를 지출할 때마다 변화 관리(예: 전방 배치 엔지니어링, 직원 사용자 교육 및 강화, 성과 모니터링 구축)에 3달러를 지출해야 한다는 것을 알 수 있습니다.4

AI+SaaS 시대에 맞춰 SaaS 적용

AI+SaaS 제품이 단순히 업무를 지원하는 데 그치지 않고 점차 더 많은 기능을 수행함에 따라, 새로운 시대에는 완료된 업무 단위에 맞춰 고객 가치를 조정하는 비즈니스 모델이 요구됩니다. 소비 기반 모델은 AI가 창출하는 광범위한 고객 가치를 수익화하는 데 있어 자연스럽게 적용되며, 유연하고 공정해 보입니다. 특히 인간 사용자(및 이와 관련된 "구독 사용자 수")의 증가가 둔화되고 AI가 업무에서 차지하는 비중이 커질 수 있기 때문에 이러한 모델은 특히 중요합니다.

변화를 이끄는 또 다른 원동력은 고객의 기대입니다. 자금력이 풍부한 AI 기반 스타트업은 구매자에게 더 큰 통제력, 투명성, 확장성을 제공하는 역동적이고 사용량에 맞춰진 가격 책정 모델로 기준을 재설정하고 있으며, 기존 기업도 이를 따르도록 압력을 가하고 있습니다.

결과적으로 AI 기능을 수익화하는 리더는 일반적으로 주요 가격 책정 설계 선택에 중점을 두어 이러한 전환을 시작합니다.

• 가격 모델: 소프트웨어 회사는 포트폴리오에 다양한 AI 활동을 포함시키기 위해 가격 모델을 어떻게 발전시켜야 할까요?
• 가격 책정 기준: 조직이 각 AI 작업의 노력과 가치를 가장 잘 반영하기 위해 사용해야 하는 "가격 책정 단위"는 무엇입니까?
• 확장: 공급업체는 어떻게 고객 지출을 더 많은 규모와 포트폴리오로 확장해야 할까요?
• 가격 수준: 추론 비용이 급격히 하락할 때 공급업체는 가격 수준을 어떻게 설정해야 할까요? 가치 확보와 도입 확장 간의 균형을 어떻게 맞춰야 할까요?

그런 다음 소프트웨어 공급업체가 소수의 제품과 고객을 대상으로 변경 사항을 시범적으로 적용하면서 세 가지 주요 영역을 중심으로 하는 기능 간 실행 과제를 해결하기 시작할 수 있습니다. GTM(기존의 판매-성공-갱신 동작은 어떻게 되는가?), 제품, IT 및 청구(기술 스택이 소비 기반 가치를 제공할 준비가 되었는가?), 재무 및 투자자 관계(결과를 추적하고 투자자에게 결과와 전략을 설명해야 하는 방법)입니다.

가격 책정 설계 질문하기와 답변하기

소프트웨어 공급업체가 AI+SaaS 제품의 상용화에서 막대한 잠재력을 포착하기 시작하면서, 그들은 새로운 기술을 최적의 방법으로 수익화하는 방법에 대한 몇 가지 기본적인 질문을 검토해야 합니다.

가격 모델: 소프트웨어 회사는 포트폴리오에 다양한 AI 활동을 포함시키기 위해 가격 모델을 어떻게 발전시켜야 할까요?

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이 새로운 시대에 기존의 사용자당 월 구독 모델이 완전히 사라질 가능성은 낮습니다. 여러 기능을 패키징하고 익숙한 조달 워크플로우에 맞춰 조정할 수 있는 간단하고 효과적인 방법이기 때문입니다. 하지만 AI 기능이 확장됨에 따라 기존 소프트웨어 업체들은 어떤 형태로든 소비 기반 가격 책정 방식을 비즈니스 모델에 통합해야 할 것입니다.

단기적으로 소비 기반 가격 책정은 수익 창출을 위해서는 명확한 가치 제공과 고객 활용이 필수적이기 때문에 공급업체의 기준을 높입니다. 하지만 장기적으로는 상당한 상승 잠재력을 창출할 수 있습니다. 새로운 AI 제품의 수익 창출이 사용량에 따라 확장될 수 있다면, 기업들은 "착공 및 확장"이라는 유기적 성장 동력을 창출할 것입니다. 소비 모델이 시장에서 더욱 보편화됨에 따라, 사용하지 않은 사용자 시트, 즉 "셸프웨어(shelfware)"에 대한 고객의 지불 인내심 또한 감소할 것입니다.

많은 기업이 하이브리드 모델로 시작하고 있습니다. 구독 모델에 소비 요소를 추가할 때, 먼저 용량 한도를 초과하는 "추가" 소비를 어떻게 처리할지 결정해야 합니다. AI 기능이 비즈니스의 핵심 요소가 됨에 따라, 추가 사용을 위한 소비 모델을 도입하면 기업은 고객 기대치를 충족하고 파워 유저를 통해 수익을 창출할 수 있습니다. "추가" 소비는 두 가지 방법 중 하나로 처리할 수 있습니다.

추가 사용량을 위한 '버킷': 파워 유저 중심의 기업들은 이 모델을 사용하는 경향이 있습니다. 예를 들어, HubSpot은 대부분의 구독 플랜에 리드 스코어링과 같은 AI 기반 기능을 포함하여 이러한 접근 방식을 선호합니다. 등급에 따라 500에서 5,000까지의 HubSpot 크레딧이 제공됩니다. 할당된 크레딧을 초과하면 사용량 증가에 따라 1,000개 단위로 추가 크레딧을 구매할 수 있습니다.

계량형 처리량: ChatGPT Enterprise/Business 플랜에서 사용되는 이 방식은 사용자당 달러 단위 요금제를 사용하지만, 특정 모델의 경우 일별, 주별 또는 월별로 처리되는 토큰 수를 제한합니다. 할당량을 초과한 사용자는 제품에 계속 액세스할 수 있지만, 일시적으로 저성능 모델로 다운그레이드됩니다.

이 새로운 시대에는 구독 모델조차 진화하고 있습니다. AI, 자동화 또는 이 둘의 통합을 통해 작업이 수행되는 많은 최신 SaaS 제품의 경우, 가치는 로그인 사용자 수와 높은 상관관계를 갖지 않습니다. 이러한 경우, 고객 사용자 수와 무관한 플랫폼 요금이 가치와 더욱 밀접하게 연관되어 느껴질 수 있으며, 특히 AI 네이티브 환경에서 이러한 방식이 점점 더 보편화되고 있습니다(표 2). 예를 들어, 리드 강화 및 잠재 고객 발굴을 위한 자동화 플랫폼인 Clay는 사용자 수와 관계없이 전사적으로 정액 구독료를 부과합니다.

증거물 2

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AI 혁신의 빠른 속도를 고려할 때, 하이브리드 모델을 사용하는 기업들은 선택 사항을 자주 재검토해야 할 것입니다. 출시 당시 최첨단 기능이었던 것이 곧 표준 기능으로 자리 잡을 수 있습니다. 예를 들어, Zoom의 AI 대화 내용 및 요약 기능은 처음에는 별도의 추가 기능이나 상위 요금제의 일부로만 제공되었습니다. 하지만 이제 이러한 기능은 모든 유료 요금제에 추가 비용 없이 포함되어 있습니다.

다양한 수준의 워크로드 강도를 가진 광범위한 작업을 지원하는 AI+SaaS 포트폴리오의 경우, 소비 중심적인 접근 방식이 더 적합할 수 있습니다. 기존 핵심 포트폴리오에 대한 구독 모델을 유지하면서도 소비 기반으로 차별화된 AI 기능을 수익화함으로써, 공급업체는 점진적 가치에 더욱 부합하는 확장 가능한 모델을 구축할 수 있습니다.

예를 들어, ServiceNow는 "Assist" 크레딧의 양에 따라 가격이 책정되는 별도의 제품인 Now Assist를 제공합니다. Salesforce의 Agentforce도 마찬가지로 독립형 SKU로, 액션당 과금, Flex 크레딧 뱅크, 사용자당 라이선스 등 다양한 가격 책정 모델로 제공됩니다. AI 에이전트가 점점 더 복잡한 작업을 자동화함에 따라 고객의 사용량(따라서 파생 가치)은 크게 달라지고 빠르게 증가할 수 있습니다. AI가 수행할 수 있는 잠재적 활동의 수가 방대할 때, 예를 들어 30분짜리 비디오를 더빙하는 데 필요한 작업이 이미지에서 배경을 제거하는 데 필요한 작업보다 많을 때, 소비 기반 접근 방식이 고객에게 더 "공평"하게 보일 수 있습니다. 마찬가지로, 발생하는 한계 비용의 범위가 정액제 구조로는 너무 클 수 있습니다.

가격 책정 기준: 조직이 각 AI 작업에 드는 노력과 가치를 가장 잘 반영하기 위해 사용해야 하는 '가격 책정 단위'는 무엇입니까?

AI+SaaS를 도입하는 소프트웨어 공급업체가 소비형 가격 책정 모델로 전체 또는 일부를 전환하는 것은 시작에 불과합니다. 고객 가치에 가장 부합하는 적절한 가격 책정 지표를 선택하는 것 역시 매우 중요하고 복잡한 결정입니다(표 3).

증거물 3

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활동 기반 지표는 가장 일반적이고 실용적인 지표입니다. 가장 효과적인 활동 기반 지표는 투입된 리소스가 아닌 창출된 비즈니스 가치와 연계될 수 있는 지표입니다. 두 명의 AI 영업 개발 담당자(SDR)를 비교해 보세요. 한 명은 투입된 노력(발송된 이메일 1,000개당)을 기준으로 수익을 창출하고, 다른 한 명은 완료된 영업 개발 워크플로(확인된 리드)당 비용을 청구합니다. 후자는 영업 조직에 중요한 비즈니스 가치에 더 가깝습니다. 진정한 성과 기반 가격 책정은 한 단계 더 나아가, 생성된 리드의 품질이나 성공 여부, 또는 적격 리드당 비용을 더합니다.

결과 기반 가격 책정은 이상적으로 들릴 수 있지만(그리고 궁극적으로는 그럴 수도 있지만), 실행하기 어려운 경우가 많습니다. 아직 이 접근 방식을 채택한 기업은 거의 없습니다. 이 접근 방식을 대규모로 구현하려면 몇 가지 핵심 요소가 필요합니다. 수익화되는 결과는 제품이 수행하는 작업과 높은 상관관계를 가져야 합니다. 워크플로 실행과 결과 사이의 시차가 짧아야 합니다. 고객은 결과에 대해 거의 동등한 가치를 부여해야 합니다. 그리고 사람의 도움이나 판단 없이 자동으로 성공을 확인할 수 있어야 합니다.

AI 기반 SDR 기업 중 한 곳은 고객에게 성과 기반(적격 리드당)과 활동 기반(잠재 고객 연락당) 가격 모델 옵션을 제공했는데, 고객의 90%가 활동 기반 모델을 선택했습니다. 지출 예측과 "적격 리드"의 정의 협상은 각 고객 상황에 따라 달랐기 때문에 기업과 고객 모두에게 복잡한 협상 과정이 필요했습니다.

성과 기반 지표를 성공적으로 상용화하는 데는 적지 않은 노력이 필요합니다. 예를 들어, 성공적으로 해결된 고객 상호작용 건당 1.50달러를 청구하는 젠데스크는 수개월에 걸친 테스트 기간 동안 예외 사례를 테스트하고, 고객 및 내부 담당자를 위한 원격 측정 시스템을 구축했으며, 각 고객 상호작용의 성공적인 해결 가능성을 판단하기 위한 7단계 흐름도를 개발했습니다.

가장 적합한 가격 책정 지표를 파악하는 기업은 다른 중요한 결정을 내려야 합니다. AI 에이전트 소비를 포함한 에이전트 프로세스의 어떤 특정 부분을 수익화해야 할까요? 다시 말해, 수익화 가능한 단위는 무엇일까요? 에이전트 AI 시대에 에이전트는 새로운 기능을 갖추고 기존 시스템 간 도구(예: API 및 데이터 전송)를 사용합니다. 예를 들어, 출장 예약을 할 수 있는 에이전트는 고객의 선호도와 제약 조건을 고려할 수 있는데, 이는 새로운 기능입니다. 하지만 기존 호텔 및 항공편 예약 API를 사용하여 워크플로를 실행합니다. 소프트웨어 제공업체는 에이전트가 워크플로를 실행하는 데 사용하는 모든 도구를 별도로 수익화할지 여부를 결정해야 합니다. 일반적으로 에이전트의 워크플로가 고도로 맞춤 설정 가능한 경우 기업은 에이전트 실행과 에이전트가 사용하는 도구에 대해 별도로 요금을 부과합니다. 워크플로가 표준인 경우 일반적으로 에이전트 실행에 대해서만 요금이 부과됩니다.

기업은 가격 책정 지표의 포트폴리오 전반적 일관성을 고려해야 합니다. 다양한 AI 작업이 가능한 포트폴리오의 경우, 포트폴리오 전반에 걸쳐 하나의 일관된 지표를 정의하고 전달하는 것이 중요합니다. ServiceNow에는 Assists, Zendesk에는 Resolution, Salesforce에는 작업 기반 Flex Credits가 있습니다. 모든 AI 작업이 가치와 노력 측면에서 동일하지 않다는 점을 반영하기 위해, 각 작업에 대해 감소되는 크레딧 수는 비용 집약도와 창출된 비즈니스 가치에 따라 조정될 수 있습니다.

확장: 공급업체는 어떻게 고객 지출을 더 많은 규모와 포트폴리오로 확장해야 할까요?

가격 측정 기준 외에도, 소비 모델을 제공하는 기업은 사용량에 따라 고객 지출을 어떻게 조정할지 결정해야 합니다. 선형 모델에서는 각 사용 단위의 비용이 이전 단위의 비용과 동일합니다. 소비 기반 계층에서는 각 사용 "단위"가 차등 요금과 연관됩니다(표 4).

증거물 4

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이러한 결정은 단순히 기계적인 것이 아닙니다. 매출 예측 가능성, 고객 상향 판매, 그리고 제품 사용 행태를 형성합니다. 일반적으로 지원 판매 방식을 채택한 기업은 대량 할인을 활용하는 경향이 있는데, 이는 협상된 기업 거래와 잘 부합하며, 대규모 선불 계약에 대한 인센티브를 제공합니다. 소비 기반 티어는 셀프 서비스 또는 제품 주도 성장 방식에서 더 흔하게 사용되는데, 이러한 방식에서는 가격 책정이 투명하고 점진적이며 유연해야 자연스러운 도입을 유도할 수 있습니다.

회사가 어떤 확장 모델을 선택하든, 더 많은 사용을 장려하기 위한 구매 프로그램을 어떻게 구축할지에 대한 중요한 구조적 결정을 내려야 합니다. 핵심 요소는 유연한 결제 조건, 제품 간 대체 가능성, 그리고 공정한 초과 사용료 처리입니다.

• 결제 모델: 소비형 가격 모델을 사용하는 거의 모든 소프트웨어 업체는 선약정(특정 사용량에 대해 선불 결제)과 유연한 약정 구조(사전에 합의된 사용량을 사용 후 사용량 발생 시 결제)를 모두 제공합니다. 약정 수준에 따라 할인율을 다르게 적용하면 고객 선택의 균형을 맞추고 수익 예측 가능성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 대체 가능성: 최근 구매 결정권자를 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 구매자의 65%가 한 제품에서 다른 제품으로 사용 또는 지출 약정을 대체하는 것이 매우 또는 극도로 중요하다고 답했습니다.5이러한 고객 기대를 충족하는 동시에 성장 우선순위를 관리하기 위해 일부 회사에서는 조건부 대체성(예: 특정 제품군에 한함)을 제공합니다.
• 초과 비용: 리더들은 초과 비용을 즉시 청구하는 방식에서 "진정한 전달" 메커니즘을 제공하는 방식으로 전환하고 있으며, 이전 기간의 실제 소비에 따라 향후 약속을 조정하고 있습니다.6동시에 고객에게 할인되고 예측 가능한 장기 가격을 제공하는 기업 라이선스 계약도 실제 실현된 사용량에 따라 조정하기 위해 더 자주(예를 들어 3~5년마다가 아닌 6~12개월마다) 재평가해야 합니다.

가격 수준: 추론 비용이 급격히 하락할 때 공급업체는 가격 수준을 어떻게 설정해야 할까요? 가치 확보와 도입 확장 간의 균형을 어떻게 맞춰야 할까요?

적절한 가격 수준을 파악하는 것은 AI+SaaS 비즈니스 모델에서 가장 어렵고 불확실한 측면 중 하나입니다. SaaS에서 매출원가는 일반적으로 최소 수준이었습니다. 하지만 이 새로운 시대에는 이러한 직접적이고 가변적인 비용이 상당히 클 수 있으므로, 기업은 응답 및 워크플로우 충실도와 컴퓨팅 소비 비용 간의 균형을 맞춰야 합니다. 이러한 노력의 일환으로, 기업은 컴퓨팅 제공 비용 감소와 AI 작업의 복잡성 및 품질 향상이라는 상반된 추세에 어떻게 대처할 수 있을지에 대한 최선의 방법을 계속해서 실험할 것입니다.

제공 비용 감소: 대규모 언어 모델(LLM) 제공 비용이 감소(지난 2년간 연 80% 이상)하는 가운데, LLM이 주요 비용 요인인 솔루션의 가격 하락 또는 용량 증가가 예상됩니다. Jasper AI의 경우, 2022년에 사용량 제한을 설정하고 추가 텍스트 생성 비용을 5,000단어당 10달러로 제한했습니다. 2023년에는 표준 요금제에 따라 무제한 텍스트 생성 기능을 이용할 수 있게 됩니다.

에이전트 작업의 복잡성 증가: 반대로, AI 에이전트는 이제 외부 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 그리고 타사 서비스와의 상호작용을 포함하는 더욱 복잡하고 다단계적인 워크플로를 실행합니다. 사용 사례가 다단계 자율 워크플로로 전환됨에 따라 이러한 서비스의 가격 수준은 상승할 수 있습니다.

가치 확보와 도입의 균형: 이전 클라우드 마이그레이션 시대와 마찬가지로, 많은 AI+SaaS 기업들은 도입률과 장기적인 가치 확보를 위해 시험 사용 장벽을 낮춰야 한다는 점을 인지하고 있습니다. 두 가지 전략이 효과적인 것으로 나타났습니다. 하나는 AI 기능에 대한 초기 사용량 할당을 보조하거나 무료로 제공하는 것입니다. 한 IT SaaS 업체는 기존 기업 계약을 체결한 고객에게 몇 가지 주요 사용 사례를 활성화할 수 있는 충분한 무료 크레딧 할당을 제공합니다. 고객이 도입하고 가치를 확인하면, 해당 업체는 추가 사용 사례에 대해 더 높은 할당량으로 상향 판매합니다.

또 다른 접근 방식은 핵심 제품에 AI 기능을 포함하는 것으로 시작한 다음, 기능이 성숙해짐에 따라 독립형 수익화 AI 서비스로 전환하는 것입니다.Adobe의 여정은 많은 회사가 경험할 수 있는 진화의 한 예입니다.처음에는 기존 구독에 무료로 기능을 내장하여 무료 할당량을 초과한 고객에게 사용 블록(추가 100크레딧당 5달러)을 제공했습니다.그런 다음 올해 초 고객 유입이 증가함에 따라 AI 기능을 별도의 SKU로 수익화하는 방식으로 전환하여 비디오 생성 및 번역 기능을 추가하고 고객이 초기 무료 1,000크레딧을 소진하면 다양한 용량 제한 티어(2,000~50,000크레딧당 10~200달러)를 마케팅했습니다.

어도비는 2025년 1분기에 독립형 AI 제품 매출 1억 2,500만 달러를 달성했습니다. 비록 그 분기에 기록적인 57억 달러의 총 매출에서 차지하는 비중은 아직 매우 작지만, 어도비는 회계연도 말까지 AI 기반 사업이 두 배로 성장할 것으로 예상합니다. 시장 전체는 이러한 빠른 성장이 보람 있는 일이라고 말합니다. 기존 SaaS 기업 중 AI 애플리케이션을 독립형 제품으로 상용화한 기업은 16%에 불과하지만, 상용화 기업들은 고객 유치율과 매출이 2~3배 더 높다고 보고합니다.

새로운 시대의 교차 기능 실행 키

AI 수익화 및 소비 기반 비즈니스 모델 도입은 단순히 가격 책정을 넘어 조직 전체에 영향을 미칩니다. 시장 출시, 제품, IT/청구, 재무 및 투자자 관계(IR)는 가장 큰 영향을 받는 기능 중 일부입니다.

GTM: 기존의 판매 성공-갱신 모션은 어떻게 되나요?

영업, 고객 성공(CS), 그리고 갱신 간의 전통적인 핸드오프 방식이 사라지고 있습니다. 많은 기업들이 이제 자사 어카운트 임원을 판매, 온보딩, 그리고 사용량 관리 등 고객 여정 전체를 총괄하는 "쿼터백"으로 간주합니다. 이러한 모델에서 어카운트 임원은 초기 단계부터 이후 확장까지 모두 담당하며, 전문 온보딩 또는 솔루션 팀의 지원을 받습니다. 전통적인 역할 분리 방식을 유지하면서도 CS 팀에 상업적 목표를 추가하는 기업들도 있습니다. 연간 계약으로 매출 예측이 용이했던 기존 구독형 SaaS와 달리, 소비 모델은 지속적인 지출을 유도하기 위해 지속적인 고객 참여와 가치 제공을 요구하며, 이를 위해 역할 변경과 보상 KPI가 필요합니다.

영업 보상은 거래 성사 시점에 거액의 선불금을 지급하는 방식에서 벗어나고 있습니다. 일부 공급업체는 미사용분에 대한 환급금을 포함하여 사전 약정에 따라 비용을 지불하는 반면, 다른 공급업체는 고객이 소비하는 만큼 비용을 지불합니다. 특히 두 번째 모델의 경우, 영업 조직의 사고방식은 대규모 거래(주로 분기 후반) 성사에서 분기 초반 활성화를 포함한 지속적인 고객 성공 지원으로 전환하여 사용량이 누적될 시간을 확보하고 계정 내 확장을 촉진해야 합니다.

구독 모델에서는 고객이 필요한 사용자 수만 고려하면 되었고, 기업은 미래 수익을 예측하는 비교적 간단한 업무만 수행했습니다. 하지만 이러한 새로운 시대에는 구현 엔지니어, 전방 배치 엔지니어, 그리고 고객과 현장에서 함께 일하는 영업 엔지니어와 같은 역할이 그 어느 때보다 중요합니다. 이들은 고객에게 적합한 제품과 사용 사례를 안내할 뿐만 아니라, 고객 기대치 및 내부 예측을 위해 계정 단위 사용량 증가를 예측하는 데에도 필수적입니다.

구매자 자체도 변화하고 있습니다. AI가 단순히 업무를 지원하는 데 그치지 않고 실제로 업무를 수행하기 시작하면서, 구매 결정의 상당 부분이 IT 부서에서 사업부로 옮겨가고 있습니다. 사업부 리더들은 인력 투자와 AI 구축 사이에서 예산을 절충하는 경우가 점점 더 많아지고 있으며, 영업 담당자들이 단순히 기능뿐 아니라 가치와 성과 측면에서 자신들을 참여시키기를 기대합니다.

제품, IT 및 청구: 기술 스택이 소비 기반 가치를 제공할 준비가 되었나요?

소비 모델은 특히 원격 측정 및 청구를 중심으로 새로운 인프라를 필요로 합니다. 많은 기업은 실시간 가시성(사용량을 비용으로 명확하게 변환하는 기능 포함)과 지출 예측 도구를 포함하여 고객 중심의 사용 추적 기능을 처음부터 구축해야 합니다. 클라우드 사용 대시보드 및 사용률 계산기와 같은 재무 운영 모범 사례는  강력한 템플릿을 제공합니다. 내부적으로는 계정 팀이 세부적인 사용 데이터를 활용하여 추세나 경고 신호를 파악하고 필요한 경우 조기에 개입할 수 있습니다. 동일한 시스템을 통해 사용률에 따른 판매 보상을 설정할 수 있습니다. 백엔드에서는 청구 시스템이 사용 조정, 비용 변환, 송장 발행 및 수익 인식 기능을 지원해야 하는데, 이러한 기능은 기존 SaaS 스택에서는 종종 누락되는 기능입니다.

재무 및 IR: 결과를 추적하고 투자자에게 이를 설명하는 방법(및 전략)

재무: 구독 모델은 연간 반복 수익 및 연간 계약 금액과 같은 미래 지향적 지표를 쉽게 계산할 수 있지만, 기업은 긍정적인 수익 궤적을 나타내는 다양한 소비 지표(코호트 수익 증가 및 활성 고객 수 증가 포함)를 파악해야 합니다. 또한 회계는 가격 변동이 수익 인식 규칙을 준수하는지 확인해야 합니다.

투자자 관계: 소비 모델을 도입할 때는 명확한 투자자 관점이 필수적입니다. 시장의 신뢰도는 두 가지 질문에 대한 답을 찾는 데 달려 있습니다. 단기 매출 감소는 어느 정도 예상되며, 장기 성장이 실현될 것으로 예상되는 선행 지표는 무엇인가(예: 이탈률 감소, 다양한 제품 도입 증가)? 그리고 사용 지표는 매출과 얼마나 직접적으로 연관되는가?

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AI+SaaS는 차세대 소프트웨어 "슈퍼 사이클"로 빠르게 부상하고 있지만, 공급업체들이 이 기술을 어떻게 (그리고 얼마나 성공적으로) 수익화할지는 불확실합니다. 기업들이 이 새로운 시대의 핵심 질문과 변화하는 모델에 직면하면서, 초기 설계 결정을 신속하게 내리고 실제 고객을 대상으로 테스트하며, 마찬가지로 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있는 업체들이 성공할 것입니다. 고객 가치에 맞춰 가격을 책정하고, 사용 활성화에 맞춰 시장 진출을 계획하는 업체들이 이 엄청난 기회의 막대한 점유율을 확보할 최적의 위치에 있을 것입니다.

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저자에 관하여

모히트 카나 는 맥킨지 베이 지역 사무소의 파트너이고, 마크 카스티요 는 준회원 파트너입니다. 니미시 미탈은 뉴욕 사무소의 파트너이고, 애슐리 우는 덴버 사무소의 준회원 파트너입니다.

저자는 이 논문에 기여해 주신 베굼 에르도안, 브렌던 가피, 브라이언 엘리엇, 일란 가르시아, 제레미 슈나이더, 조나단 슐만, 마틴 해리슨, 나빈 사스트리, 시다르트 셰카르, 테하스 샤, 자카리 존에게 감사드리고 싶습니다.