🎤 14 pytań do Maćka Wilczyńskiego, MD Valueships, o pricingu SaaS, "skłonności do zapłaty" i śmierci pay-per-seat
O budowaniu firmy doradczej, cenach SaaS, paradoksach wartości, skłonności do zapłaty, błędach w pricingu, wpływie AI na stopy procentowe i budowaniu "zbroi" dla konsultantów.
Drodzy,
Z Maćkiem Wilczyńskim poznaliśmy się jakiś czas temu, choć od dłuższego czasu przyglądałem się działalności Valueships w dziedzinie pricingu, który od czasu lektury Confessions of the Pricing Man Hermanna Simona nieustannie mnie fascynuje. Firma Maćka to już jeden z liderów na rynku doradczym w zakresie pricingu, szczególnie w obszarze SaaS, dlatego nie mogłem odmówić sobie zaproszenia go do rozmowy i przybliżenia Wam bliżej jego sylwetki i przemyśleń.
Kilka wątków:
Strategia niszy w niszy: od bloga i uczelni, przez McKinsey i własną firmę
“(…) nie zgadzam się z częstym paradygmatem wśród przedsiębiorców czy tzw. Praktyków, że „studia nic nie dają”. Gówno prawda i mogę się pod tym podpisać. Współczesna polska uczelnia, jeśli jest w miarę dobra, działa jak szwedzki stół lub bufet.”
Czym jest “budowanie zbroi”, extreme ownership i “never trust a client” w consultingu
O naszym lokalnym Claytonie Christensenie
5 parametrów metryki i ceny oraz czym różni się kulturowo Polska od Niemiec i USA oraz o zwiększeniu konwersji o 25% przez… geolokalizację cennika
Odejście od pay-per-seat na rzecz ROI-as-a-service i że “uzasadnienie podwyżek kosztami uchodzi na sucho”
„Price is what you pay. Value is what you get…” A Maciej Wilczyński dodałby: “…and willingness to pay is a bridge connecting them both”
🔔 Lektura tego artykułu zajmie około 28 min 56 sec. Dodaj go do swojego kalendarza, aby przeczytać później: Dodaj do Kalendarza Google | Dodaj do iCal | Dodaj do Outlooka
1. Zanim przejdziemy do tematu pricingu i Valueships, chciałbym cofnąć się do Twojej przeszłości zawodowej. Twoja kariera rozwijała się na dwóch ścieżkach: pracy w McKinsey oraz działalności akademickiej. Jakie kluczowe momenty w Twojej karierze ukształtowały Twoje podejście do pricingu i skłoniły Cię do skupienia się na tym obszarze?
Warto zaznaczyć, że w samym McKinsey & Company pracowałem w praktyce tzw. marketing & sales practice, gdzie łączyłem role konsultanta z ekspertem produktowym. Tutaj bardzo dużo pracowałem z największymi SaaS-ami z zakresu analityki marketingowej, np. SimilarWeb, Brandwatch czy Falcon. I to właśnie tutaj, jako klient korporacyjny, miałem szeroki przegląd dobrych i sensownie skonstruowanych pricingów dla enterprise. Ponadto, bardzo dużo pracowałem w sektorze TelCo, travel, retail, banking w całej Europie – szczególnie dużo pracowałem z aplikacjami i lejkami, które jak się okazało, często wysypywały się właśnie o pricing.
Z kolei, akademicko, warto zaznaczyć, że w sam pricing wciągnął mnie brat, który nomen omen pracował w Simon Kucher & Partners (topowy konsulting pricingowy). Polecił mi, gdy byłem na drugim roku studiów, jakieś podstawowe lektury i wkręciłem się w ekonomię behawioralną, założyłem koło naukowe, potem badania marketingowe, konkursy w tym temacie, potem projekty insightów konsumenckich, liznąłem psychologię.
Gdy połączysz to z faktem, że studiowałem najpierw finanse, potem ekonometrię i statystykę, a w międzyczasie w USA „business management”, mogę powiedzieć, że zrobiłem swojego małego, własnego MBA, czyli typowy szeroki profil umiejętności. To chyba ten słynny T-shape.
Sam pricing jako specjalizację wybrałem szukając tematu pracy doktorskiej: zobaczyłem brak publikacji w Polsce w tym temacie, było ich bardzo mało także za granicą (w porównaniu do innych 4P marketingu), wiedziałem z konsultingu jaki jest jego „impact” na biznes (po korporacyjnemu „revenue growth management”), więc zdecydowałem się połączyć biznes z akademią. Co ciekawe, pierwsze projekty pricingowe w McKinsey robiłem już jako ekspert domenowy, czyli można powiedzieć: „od teorii do praktyki”. Później już jako Valueships +70 projektów SaaS i nie tylko. Wychodzi nam to chyba nie najgorzej, bo ostatnio policzyliśmy, że dla naszych klientów zarobiliśmy już ponad 100 milionów dolarów.
2. Jedną z książek, które fundamentalnie wpłynęły na moje myślenie, jest Confessions of the Pricing Man Hermanna Simona, uważana za kluczowy podręcznik wstępu do pricingu. Jak kształtowała się Twoja ścieżka poznawcza i intelektualna? Jakie publikacje czy doświadczenia były dla Ciebie najważniejsze?
Fantastyczna książka, bez wątpienia. Również od ekipy SKP polecam Monetyzację Innowacji Madhavana Ramamujana. Odpowiadając jednak na pytanie, z perspektywy ścieżki poznawczej i intelektualnej, wyszczególniłbym cztery podstawowe obszary: czytanie, uniwersytet jako całość, życie zawodowe i doktorat.
Gdy chodzi o treści pisane, ja pochłaniałem generalnie wszystko z różnych gatunków od zawsze. Dlatego, jako student finansów, ładowałem w siebie treści marketingowe czy makroekonomiczne. Od Hazlita po Pikkety’ego – wydawało mnie się zawsze, że tak po prostu trzeba jako student ekonomii. Niemniej fundamentalną pricingowo książką było: Priceless Williama Poundstone’a – to było fantastyczne wprowadzenie w pricing, ekonomię behawioralną, psychologię cen i pozwala wsiąknąć. Przykładem jest chociażby historia słynnego pozwu McDonald’s od kobiety, która wygrała kilka milionów dolarów, bo poparzyła się kawą. Nie ma chyba lepszego opisu efektu kotwiczenia.
Potem przyszły, jeszcze jako student, wszelkiej maści rzeczy od Ariely’ego, duetu Kahneman & Tversky czy Thaler & Sunstein. Tutaj też warto pochwalić fenomenalne polskie pozycje od profesorów SWPS, czyli prof. Tomasza Zaleśkiewicza czy prof. Andrzeja Falkowskiego. Trzeci i czwarty rok studiów, to właśnie tego typu publikacje.
Następnie: moja alma mater na której do dziś wykładam, czyli Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Żeby było śmieszniej, do dziś podnajmujemy jedno biuro na kampusie. Studia były dla mnie pod każdym względem przełomowe: prywatnym (poznałem Żonę), społecznym (cała nasza paczka trzyma się razem), biznesowym, menedżerskim czy właśnie akademickim.
Jako że byłem też mocno zaangażowany we wszelkie organizacje studenckie, zakładałem koła naukowe, byłem przewodniczącym samorządu, jednocześnie naprawdę interesowałem się tym, co studiuję, to tak naprawdę wsiąkłem w społeczność akademicką całościowo. Dlatego nie zgadzam się z częstym paradygmatem wśród przedsiębiorców czy tzw. Praktyków, że „studia nic nie dają”. Gówno prawda i mogę się pod tym podpisać. Współczesna polska uczelnia, jeśli jest w miarę dobra, działa jak szwedzki stół lub bufet. Możesz zjeść kajzerkę, ale możesz też załapać się na krewetki czy coś naprawdę dobrego. To od ciebie zależy, które drzwi otworzysz.
A ja robiłem wszystko: od nauki po imprezy, od polski po studiowanie w USA – wszystko było w ramach studiów, programów organizowanych przez korpo, stypendia czy fundacje. W życiu nie mógłbym sobie na to normalnie pozwolić – studia w dobrym mieście to wciąż przepustka do lepszego świata; w tym przypadku statystyki nie kłamią.
Zawodowe kształtowanie: na studiach robiłem rzeczy „ponad”, jako studenciak zarządzałem budżetem w wysokości kilku milionów (to w ogóle jest niesamowite jakie potężne możliwości mają studenckie samorządy w Polsce), miałem fantastyczne doświadczenia zawodowe, np. byłem dziennikarzem ekonomicznym w Bankier.pl (do dziś są moje artykuły) czy pracowałem w agencjach badawczych. Wybór McKinsey’a jako pracodawcy był dla mnie oczywisty. O doświadczeniach z firmami MBB pewnie można opowiedzieć więcej osobno.
Z perspektywy akademika, jako że wiedziałem kto jest kim, byłem „połapany”, wiedziałem że jest tylko jeden profesor z kim chciałbym pracować. Był to, niestety już nieżyjący, prof. Dr hab. Jerzy Niemczyk, który przez kolejne lata był moim mistrzem i mentorem. Byłem jego ostatnim wypromowanym doktorem. Miesiąc po obronie, zmarł, ponieważ ciężko chorował. Całe to doświadczenie było formujące pod każdym względem. Fantastyczny człowiek, takich już nie ma, zbudował dziesiątki talentów, wielu przedsiębiorców współpracowało z nim lub konsultowało rzeczy. Był lokalnym Claytonem Christensenem, a im starszy jestem, tym bardziej widzę jak genialna była jego wiedza z zakresu zarządzania strategicznego. Specjalizował się w efektach sieciowych, poszukiwaniu tzw. rent w tym obszarze i wykazywał, że nie da się dziś budować biznesów, które tych efektów nie posiadają. Przykładowym case study była grupa Polsatu, która już dziś nie skupia się tylko na przychodach, ale zwiększaniu penetracji produktów per jeden klient. Od Plusa, przez Cyfrowy Polsat, po fotowoltaikę i Internet od Netii. Gdy uczeń jest gotowy, to i mistrz się znajdzie. Mam nadzieję, że każdemu uda się kiedyś takiego mistrza znaleźć.
3. Obecnie macie ponad 20 osób w zespole, a Valueships zyskuje uznanie w Europie, konkurując z takimi firmami jak Simon-Kucher & Partners. Opowiedz, proszę, o genezie powstania firmy i jak założenie własnej firmy wpłynęło na Twoje postrzeganie doradztwa oraz pricingu.
Czy konkurujemy, ciężko powiedzieć. Dotychczas mieliśmy jeden wspólny RfP [Request for Proposal], z czego my byliśmy za tani, a oni za drodzy, wybrano trzecią opcję – wiadomo, szewc bez butów chodzi.
Valueships powstało najpierw jako… blog. Pisaliśmy trochę z Filipem Załęskim, moim przyjacielem, który dziś prowadzi no-code software house Web Nomads, ale za bardzo nam to nie szło.
W pewnym momencie odszedłem z McKinsey, założyłem z Tomkiem Szpikowskim start-up edukacyjny Stanversity – robiliśmy post-covidowo programy post-graduate z przemysłu 4.0. Fantastyczny koncept łączenia wykładowców np. z Harvardu, Stanfordu, Stambułu czy Seulu w ramach jednego programu, wszystko online. Na początku nie było trakcji, więc zaproponowałem: „mam taką fajną stronę, nazwę, domenę i koncept, chciałem zawsze zbudować firmę doradczą.”
W międzyczasie okazało się, że trakcja może jednak być, bo Stanversity trochę podrosło. Uznaliśmy głupio, że skoro istnieje Valueships, to pod jedną spółką, popełniliśmy wszystkie błędy typu: „jak nie budować startupu”. Ciągłe zmiany strategii, wciąganie nowych osób do udziałów, szukanie gdzie można zrobić geszeft, zamiast skupić się na product-market fit, trzymanie rzeczy w jednym budżecie. Sporo tego było, temat w zasadzie na osobny artykuł. W tym samym czasie rozwijałem działalność doradczą, żeby odciążyć spółkę swoją pensją. Robienie dwóch rzeczy naraz nie jest najlepszym pomysłem – zdrowotnie, rodzinnie, finansowo.
W pewnym momencie zdecydowałem się jednak na pełen fokus doradczy, gdy wspólnie z Krzysztofem Szyszkiewiczem, dziś Partnerem i moim wspólnikiem, oraz jedną koleżanką ex-McK, zrealizowaliśmy due-dilligence dla dużej spółki IT.
Moment typu: „ej, przecież to jest 1:1 to co robiliśmy, tylko teraz to my będziemy Partnerami”. Wciągnąłem w sierpniu 2021 Krzysztofa na pełen zakres, mieliśmy nagrane dokładnie 2 projekty, mniej więcej 40 tysięcy na koncie i dogadany exit poprzednich wspólników, który co zabawne, zakończył się w grudniu 2023.
Inaczej mówiąc, decyzje które podejmiesz na początku, mogą się ciągnąć dużo dłużej. Brzmi jak problemy z kontami rocznymi w SaaS, prawda?
Gdzie Valueships zaatakowało rynek, to przede wszystkim niszą w niszy. Po pierwsze, pricing to już najczęściej kosmos. Dodaj do tego digital/saas/software/e-commerce, nieważne co z tego worka weźmiesz, to masz bardzo konkretną ofertę, w której zawsze będziesz lepszy, niż największe kołchozy konsultingowe.
Co zauważyliśmy bardzo szybko – sam konsultant, który pracuje na projekcie to towar z perspektywy klienta, ta nieszczęsna billowalna godzina. Większość firm w Wielkiej Czwórce czy top-tier wychodzi z założenia: podmieniasz think-pada na innego, dajesz nową kartę AMEX i inny szablon w PowerPoint i w zasadzie możesz robić dowolny projekt. Wszystkie trudności rozwiązuje za ciebie firma, lepiej lub gorzej. My w Valueships zaczęliśmy na to mówić: „zbroja”. Inaczej mówiąc, konsultant jest jak Iron Man – bystry, umie myśleć, ale bez obudowania organizacyjno-technologicznego jest golasem. Stąd od pierwszego dnia zaczęliśmy stawiać na budowanie własnego IP, własnych frameworków, własnych treści, by właśnie tę zbroję konsultantom zbudować.
Ponadto, my przenieśliśmy model i jakość dużych konsultingów „pod strzechy”, robiąc projekty dla mniejszych firm. Oznacza to pełne projekty z analityką danych przychodowych, badaniami ankietowymi, prezentacje, modele w Excelu itd. Zauważyłem, jeszcze zanim dołączył Kris, że firmy już od 200 tys. Złotych miesięcznego powtarzalnego przychodu zaczynają mieć te problemy, które w spółkach $100M ARR są nierozwiązane. Następuje tak zwany dług komercyjny: stare ceny, klienci na złych cennikach, nieefektywna polityka rabatowania lub jej brak, ceny niepowiązane ze skłonnością do zapłaty, zły packaging. Oczywiście, oznaczało to dla nas pozbycie się wszystkiego, co było wcześniej charakterystyczne dla dużych firm: spania w Hiltonie, biznes klasy w Lufthansie czy kolacji na koszt klienta.
Fundamentalną wartością w Valueships jest: „whatever it takes”. Nie oznacza to, że cel uświęca środki, nie jest też to fatalna piosenka zespołu Imagine Dragons. Chodzi o to, że będziemy kopać, aż znajdziemy. A nasza propozycja wartości jest niebagatelna: „+10% do przychodów”. Przykładem jest to, że fixujemy projekty, nie stosujemy ukochanego przez polskie software house’y modelu time & material. Dużą część ryzyka bierzemy na siebie, szczególnie dlatego, że dla naszych klientów najczęściej jesteśmy pierwszą firmą doradztwa strategicznego. Ich wcześniejsze doświadczenia to agencje marketingowe lub wsparcia sprzedaży. Zupełnie inna bajka.
Dołóż do tego Extreme Ownership (kocham tę książkę) i masz u nas zespół tzw. Ownerów (celowo), którzy samodzielnie prowadzą projekty wymieniając się zasobami. W 25 osobowej organizacji w zasadzie każdy jest się w stanie przeciąć z każdym. Póki co mamy czasem chaos w zakresie dostępności ludzi, ale korzyści jest dużo więcej.
Przyszłością Valueships jest to na czym się znamy: produkty SaaSowe. Do końca roku 2024 wypuścimy w świat, kompletnie za darmo, naszą bazę ponad 8,000 cenników firm B2B z Polski, Niemiec, Francji, Beneluksu i Skandynawi. Stale poszerzamy tę bazę i już dziś jest największa na świecie, zamierzamy zmapować wszystko. Na naszej stronie sporo jest w tym zakresie raportów, chociażby ostatni State of Saas Nordics.
4. Twój zespół składa się z wielu byłych pracowników McKinsey. Jakie najważniejsze lekcje wyniosłeś z pracy w McKinsey i w jaki sposób prowadzisz swoją praktykę doradczą inaczej niż "Niebiescy"
McKinsey ma na sobie obecnie wiele, zasłużonej zresztą, krytyki. Od managing partnerów parających się insider tradingiem, po epidemie opioidową w USA. Książka When McKinsey comes to town jest w zasadzie o tym. Natomiast, wyśmiewanie dużych firm doradczych, szczególnie przez osoby, które nigdy nie przepracowały z nimi lub dla nich ani jednego dnia, jest dość zabawne. Dlaczego?
Po pierwsze, znaczna większość modeli myślenia, które dziś stosujemy w biznesie pochodzi od firm doradczych. Wszelkie SWOTy, macierze BCG, modele kompetencyjne, sposoby wyceny przedsiębiorstw, wykresy wodospadowe czy bąbelkowe w zakresie wizualizacji danych. Jako akademik mogę się nawet pokusić, że najwięcej do nauki w tym zakresie wnoszą właśnie firmy doradcze lub naukowcy będący na styku, np. Christensen, Drucker czy Porter.
Po drugie, struktura rozwalania problemów na części pierwsze i powtórne ich składanie, mityczny „problem solving”, zdolność do komunikowania się, fantastyczna etyka w zakresie produkowanych materiałów, rewelacyjne modele myślenia. To jest warsztat, którego się tam nauczyłem i do dziś korzystam.
Po trzecie, potężna krzywa uczenia. Tylko tam kompletny szczaw po studiach może rozmawiać z exekiem z dużego korpo. Co ciekawe, bardzo szybko nawiązać sensowną i merytoryczną rozmowę. Kultura merytokracji, również z problemami, jest tam naprawdę dobra.
Nawet na powyższym przykładzie, w konsultingu „nieszczęścia chodzą trójkami”, bo strukturyzowanie wypowiedzi w ten sposób wchodzi ci w krew.
Co robimy inaczej? Na pewno dziś jest mniej PowerPointa, więcej pracy workshopowej wspólnie z klientem, przekonałem się sam do Miro – musiałem tu zmienić swoje dotychczasowe myślenie. Na pewno to, że specjalizujemy się w tym temacie od kilku lat sprawiło, że to właśnie w Valueships są najlepsi eksperci cenowi w Polsce, przynajmniej z zakresu produktów cyfrowych. Przeciętny generalista tego nie dowiezie.
Wydaje mi się, że my jesteśmy tak naprawdę tym, czym były kiedyś firmy doradcze, gdy powstawały. Małe, blisko klientów, dobre relacje między Partnerami, misja zrobienia czegoś innego. Z czasem, gdy stają się ogromne, stają się swoją karykaturą. Jak to mówią: “you either die a hero or live long enough to become a villain”. Chyba sukcesem etycznym w tej branży jest nigdy nie zostać ogromnym.
5. Jak wygląda proces rekrutacji w Valueships? Czego szukacie u potencjalnych członków zespołu?
Przede wszystkim, rekrutujemy cały czas, nawet jeśli mielibyśmy mieć ławeczkę. Na dobrych ludzi zawsze znajdzie się budżet. Szukamy bystrych ludzi, którzy z jednej strony potrafią liczyć, rozwalać rzeczy konceptualnie, budować spójne narracje analityczne i rozwiązywać problemy. Jak lubisz klocki, łamigłówki, kostkę Rubika, szachy, to na pewno jesteś blisko.
Ponadto, szukamy piratów, trochę jak w tym ogłoszeniu w wyprawie Schackletona: “niebezpieczna przygoda, małe stawki, zimno, długie miesiące kompletnej ciemności, ciągłe niebezpieczeństwo, pewny powrót niepewny; honor i sława w przypadku sukcesu.”
Oczywiście przesadzam, ale my celowo szukamy ludzi raczej buntowniczych, mających dość korporacyjnego statusu quo, nierzadko weteranów, którzy swoje widzieli, ale chcą spróbować się w czymś nowym. Plus mamy dobry system szkolenia juniorów, których rekrutuję, co tu ukrywać, nierzadko ze swoich studentów.
Proces rekrutacji: CV, screening, test analityczny (to jest nowość), rozmowa ze mną, rozmowa z szefem analityków, rozmowa z którymś z Partnerów, decyzja. Wszystko w miarę możliwości odszumione, od niedawna staramy się ze sobą nie rozmawiać w trakcie procesu, żeby unikać błędów poznawczych. Kosztuje nas to sporo czasu i pieniędzy, ale nie stać nas na błędy, bo nie ukrywam, że i takie mieliśmy. Podczas rozmów każdy z kandydatów przechodzi typowe case studies, od estymacji ile zarobi taksówkarz w środową noc w Krakowie, po trudniejszą pracę już na wykresach i danych.
Mam poczucie, że jesteśmy ciekawym projektem na rynku. Chciałbym, by chodziła za nami opinia: „ciężko się dostać”. Zacytuję tu Bartka Majewskiego z Casbeg: „rekrutujemy prawie nigdy i prawie nikogo”. 100% się z tym zgadzam.
6. Założenia dotyczące wartości: Wszyscy znamy paradoks Veblena i powierzchowne ciekawostki dotyczące pricingu. Jako praktyk i akademik, jakie założenia wpływają dziś na naszą ocenę wartości i jak te założenia ewoluowały na przestrzeni lat?
Nie przeceniałbym wiedzy z zakresu tego paradoksu, natomiast zauważalna jest zmiana w zakresie świadomości tego czym pricing w ogóle jest. Inaczej mówiąc, kiedyś był produkt, jakieś koszty, narzut, cena, jedziemy. Dziś dużo więcej mówi się np. nie tyle o unikalnej propozycji wartości, co każdy pracujący w technologiach ma w małym palcu i niejeden raz trzaskał Osterwalderowski Business Model Canvas, ale unikalnej policzalnej propozycji wartości. Dodanie komponentu liczbowego zmienia zasady gry.
Policzalna wartość w B2B jest koncepcyjnie bardzo prosta - to są dolary, euro, złotówki, które jesteś w stanie przynieść klientowi. Czy to w formie oszczędności czy dodatkowych przychodów. Weźmy narzędzie, które wysyła automatyczne wiadomości jeśli klientowi odbije karta kredytowa, dzięki temu odyskuje tzw. “involountary churn”, czyli ludzi, którzy nie chcą odejść, ale np. wygasł im Revolut. W ten sposób liczą: liczba klientów, razy współczynnik niechcianych odejść, równa się taka i taka strata. No to teraz bierzemy znowu liczbę klientów, ale tym razem wiemy, że współczynnik tychże odejść zredukujemy o 30% oraz zadziałamy w dwóch innych miejscach, więc zarobimy klientowi X pieniędzy. Na podstawie tego bierzemy 10% wygenerowanej wartości, co swoją drogą jest niegłupią regułą kciuka. I mamy cennik. Upraszczam, ale chodzi o koncepcję takiego myślenia. Nasi klienci podczas tych ćwiczeń jasno zdają sobie sprawę, że albo nie potrafią w ten sposób racjonalnie argumentować przed klientem lub co gorsza, ich produkt wcale nie niesie sensownej wartości. Polecam wykonać to ćwiczenie we własnym zakresie.
Nawet jeśli jest to powierzchowna wiedza, często wkrada się do rozmów i robi różnice. To bardzo ważne, bo samo umieszczenie pozycji „pricing” w agendzie dyskusji lub zrobienie wszystkiego, by nie sprzedawać w modelu „user-based”, ma sens.
7. Jakie widzisz różnice w postrzeganiu wartości i ceny w różnych kontekstach kulturowych? Jak wygląda to starcie między uniwersalizmem („wszyscy mamy podobne postrzeganie wartości”) a kulturowym partykularyzmem?
Podam przykład metryki rozliczeniowej (podaję ją zawsze z hashtagiem) w SaaS, czyli tego za co płacisz. Możesz rozliczać się za użytkownika (Slack), wysłane maile (Mailchimp), zużycie serwera (AWS), cokolwiek. I teraz, dobra metryka co do zasady powinna być:
- skalowalna, czyli umożliwiać wzrost biznesu zarówno tobie, jak i klientowi np. opłaty w Stripe: jak rośnie twój biznes to #prowizji, jaką pobiera od ciebie dostawca za przyjmowanie wpłat
- przewidywalna, czyli wiesz ile zapłacisz w kolejnych miesiącach - płacisz za #użytkowników w danym miesiącu, nie zwiększysz #użytkowników, zapłacisz tyle samo.
- audytowalna, jak przyjdzie CFO, to będzie wiedział za co jest zapłata. Czasem widujemy metryki w których nikt nie wie o co chodzi, np. #projektów. Co to jest projekt? Każdy definiuje to inaczej. Albo #sloty, #testy, #wywołania itd. Jak rozpoznać złą metrykę? Pod pricingiem jest najczęściej FAQ w którym trzeba ją wyjaśnić.
- połączona z wartością, czyli na pytanie: „czy chce Pan tego więcej?” klient odpowie, że tak. W końcu nikt nie chce płacić za więcej #użytkowników. A już np. taki Intercom z nowym automatycznym #cases_resolved, czyli AI-em, który rozwiązuje za ciebie pytania klientów, to zupełnie inna sprawa - gamechanger. Każdy kto kiedykolwiek widział koszty operacji call center/support center ten się nie śmieje.
- akceptowalna – możesz wymyślić super cudo, ale jak ktoś tego nie klepnie, to co ci po tym. Stąd firmy decydują się nierzadko na banalne rozwiązania, które są suboptymalne. Trochę jak kiedyś w platformach social media czy apkach mobilnych: jak nie wymyślisz modelu biznesowego, wprowadź reklamy. I szczerze - tu często, np. na bardziej konserwatywnych rynkach lądujemy z metryką #użytkownik. Przypominam sobie niemiecką platformę dla zakupowców, czyli działów procurement. Pozwalała na rozwalenie twoich zamawianych rzeczy na małe części (tzw. product teardown) oraz zrozumienia jakie są koszty po stronie kontrahenta. Korzystali z gigantycznej bazy produkcji, czyli wiedziałeś ile może go kosztować wyprodukowanie tego i tego lub innej części do twojej maszyny. Dzięki temu możesz piłować jego marże, bo wiesz, że zejdzie. Fajna rzecz, ale co z tego jak ich pricing to było 50 tys. EUR za użytkownika rocznie. Absurdalne.
I teraz ciekawe – wszystko co tu wymieniam pochodzi z naszych badań ankietowych. Na przeciętnym projekcie robimy 150-300 wywiadów, są też i takie po 1000+, np. gdy mamy do czynienia z produktem B2C.
Realizujemy te projekty dla różnych krajów, ale metoda jest ta sama; mamy zatem sensowną bazę porównawczą, a tych kwestionariuszy poszło już pewnie +5000 do różnych ludzi w firmach B2B na całym świecie, więc merytorycznie te wnioski zdecydowanie się bronią.
Dla Polaków najważniejsze są: przewidywalność i audytowalność. Broń Boże, żebyś zapłacił coś więcej, niż ustalone, nawet jak faktycznie wykorzystałeś. Pamiętne opłaty telekomunikacyjne. Momentalnie kojarzy się to z „naciąganiem”, „oszustwem”, „lichwą”, itd. Kluczowa jest wiedza ile zapłacisz i za co. Oznacza to, że np. modele pay-as-you-go są paradoksalnie mniej popularne, częściej preferujemy „opcje na” zużycie jakiegoś pakietu, nawet jeśli mamy na tym efektywnie tracić. Przykładem B2C jest popularność taryf unlimited w telco. Polska była jednym z pierwszych rynków, które w tym temacie osiągnęły biegłość i to zmieniło zupełnie nasz rynek telekomunikacyjny.
Inaczej za oceanem, bo w USA ważna jest skalowalność i wartość. Tam dużo częściej mówimy o zwrotach z inwestycji w software, w ogóle liczenie business case’ów jest tam na porządku dziennym. Zresztą, to raczej anglosaska specyfika, bo w Wielkiej Brytanii jest dokładnie tak samo.
Naturalnie, jak jest przewidywalność, to w rozwiązaniach enterprise jest to pożądane, ale co do zasady częściej można mówić o zaawansowanych modelach. Zresztą, surge pricing Ubera, podwójne taryfy w marketplace, ekstremalny kapitalizm, wiadomo skąd są. Życiowym przykładem są usługi jako takie – nie do pomyślenia jest w Polsce, by rozliczać się z budowlańcami za stawkę godzinową. W USA/UK jest to na porządku dziennym.
Jeszcze inny przykład, nasi niemieccy sąsiedzi – kluczowe są zorientowanie na wartość i przewidywalność, również połączona z audytowalnością. Stąd w samych modelach niezbędne są wyliczenia zwrotów, przedstawienie rzetelnej ekonomicznej analizy wdrożenia, ale jednak ważne, by model był w miarę tradycyjny i znany. Stąd potężna przewaga płatności za użytkownika. Moją hipotezą jest, że wynika to po prostu z popularności niemieckiego SAPa, który wyhodował pewne przyzwyczajenia oraz kulturowej potrzeby Niemców do zorganizowanego planowania i kontroli. Za Odrą oczywiście ważna jest sprzedaż tradycyjna, dużo mnie jest modeli product-led growth..
Wreszcie, Francuzi. Tutaj mniej chodzi o metryki, ale ogólny rynek. Prawie 80% francuskich SaaSów, a przeanalizowaliśmy ich ~1700, we wrześniu wychodzi raport, ma stronę po francusku jako opcja domyślna. Naprawdę prawdą jest, że wolą komunikować się z sobą, w swoim języku.
Podsumowując, ciekawe jest to, że sama geolokalizacja cennika daje dużo efektów, bo pozwala zwiększyć konwersję nawet do 25%, ale jedna wymaga zrozumienia lokalnej specyfiki. Myślę, że pricingowo jest to jedna z bardziej niedocenionych nisz.
8. Przewrotnie pytając, jakie błędy zdarza Ci się popełniać w zakresie pricingu, mimo Twojego doświadczenia i wiedzy?
Co do zasady, 7/10 firm celuje za nisko z cenami, więc tu sprawa jest prosta; kombinujemy co zrobić, by było wyżej, lepiej, bardziej zróżnicowanie itd. 2/10 z kolei są za drogie, więc tutaj trzeba szukać w obecnych klientach, rabatach, ale też w packagingu, nowych use-case’ach, które są dostosowane do person; szalenie przydatne jest tu jobs-to-be-done, czyli np. jeśli mamy software do badań ankietowych,np. fantastyczną Webankietę z którą pracowaliśmy, to np. inny możesz zrobić pricing dla badaczy akademickich czy agencji; inaczej jeśli to narzędzie ma służyć do testów 360 dla całych korporacji, gdzie właścicielem są działy HR; inaczej jeszcze używać będziesz kwestionariuszy do badania satysfakcji klientów. Ten sam produkt, ale zupełnie po co innego “zatrudniasz” daną aplikację.
No i pozostaje ostatnie 1/10, czyli firmy, których pricing co do zasady jest OK, ale problemy są gdzie indziej.
I tu właśnie, jeśli mamy jakieś trudniejsze doświadczenia jako Valueships, to na siłę szukaliśmy nowych modeli pricingowych. Przykładowo, przyszedł duży, fajny klient. Potencjalna skala na +$100M rocznego przychodu. Wysokie wzrosty, ale też potężny churn użytkowników. I już na pierwszym etapie widzieliśmy, że w gruncie rzeczy cenówki są wysokie, radzą sobie nieźle, ale gdy klient mówi: „ten cennik nie działa”, to nawet konsultanci mogą ulec złudzeniu i szukać nie tam gdzie trzeba. Jedna Partnerka w McKinsey powiedziała mi kiedyś: „never trust a client” i to stare doradcze porzekadło ma dużo sensu. W ogóle, z tego co pamiętam, jest to japoński koncept shoshin, by do wszystkiego podchodzić z otwartą głową, ciekawością dziecka, ale naszą rolą jest kwestionować zastany porządek. Trochę jak ten błazen o którym pisałeś.
No ale dziś już jesteśmy o to mądrzejsi, więc fajnie.
9. Jako doktor nauk ekonomicznych, jaka jest Twoja perspektywa na triadę automatyzacja - stopy procentowe - cena? Jak rozwój sztucznej inteligencji może wpłynąć na stopy procentowe zarówno w krótkim, jak i długim terminie?
Nie mam pojęcia. Serio. Jakbym był w stanie przewidzieć stopy procentowe w jakimkolwiek terminie, to pewnie nie robiłbym tego, co robię, a byłbym drugim Rayem Dalio.
Stopy procentowe do pricingu mają się tak, że oczywiście wpływają na inflację i mieliśmy ostatnio do czynienia nawet z takim terminem: greedflation. W inflacji firmy, szczególnie duże korporacje, ponad miarę podnosiły ceny. I jest to prawda, ale też istnieje pewne inflacyjne okienko, które warto wykorzystać. Musimy pamiętać – klienci nienawidzą podwyżek, to wiadomo, ale są też w stanie je zaakceptować, gdy są uzasadnione. I co ciekawe, według dr Marka Stivinga, cenionego eksperta pricingowego, który w konwersacji ze Stevenem Forthem z Ibbaki (fajnego narzędzia do zarządzania wartością), uzasadnienie podwyżek kosztami uchodzi na sucho. Zresztą, jeśli nie podnosisz cen, to tracisz. Koszty pozyskania rosną, a koszty biznesu nie maleją.
I tu w kontekście automatyzacji oraz AI. W teorii powinniśmy widzieć mniejszą presję na płace, no bo przecież AI wszystkich zastąpi. Fajnie, ale pamiętajmy, że „most of us are Sam Altman’s bitch”, więc duża część pracy jest na łasce OpenAI. Wystarczy, że podniosą ceny, a pamiętajmy, że w AI po raz pierwszy od dawna software ma marginalny koszt wytworzenia dodatkowej jednostki i dziękuje dobranoc. Pomijam zużycie energii, ślad węglowy, który musisz wygenerować. Przypominam, że wygenerowanie jednego obrazka to jak naładowanie telefonu do pełna. Oczywiście, USA nic z tym nie zrobią, w końcu nie słyną z podpisywania protokołów, które sami wymyślą (Kioto), ale już Europa, która kocha regulować, pewnie jakiś „AI tax” założy. Oczywiście, jest to gdybanie, ale warto się nastawić.
10. Często cisza jest najlepszym momentem na refleksję. Jakie są Twoje spostrzeżenia dotyczące dyskusji wokół NFT, zwłaszcza w kontekście ich szczytu popularności w latach 2020-2021 i kwestii wartości, jaką reprezentują?
Uczciwie, nie kumam tego fenomenu. Ok boomer. Ja wiem, że „value is in the eyes of a beholder”, ale nawet próbowałem wejść w temat I skończyłem na tym, że to bańka tulipanowa, odpuściłem. Kumam koncept śladu blockchainowego, autentyczności i certyfikacji. Tutaj kwestia praw autorskich jest oczywiście istotna, ale to jest internet. Tu wszystko jest inne, niż tradycyjne modele.
Co do samej wartości i szczytu. Musimy pamiętać, że to czas covidowy w którym, jak często podczas wydarzeń historycznych, wydaje nam się, że wszystko się zmieni, a potem pozostaje takie samo, tylko bardziej. Technologia dla samej technologii bez szerokiego zastosowania w codzienności, co do zasady, nie ma racji bytu. Spójrzmy na komputery kwantowe -fajnie, że są i co z tego? Spójrzmy na grafen – w Polsce nawet go mamy i tyle. Dlatego z AI-em pewnie będzie inaczej, bo jednak już teraz wdarł się do naszego życia bardzo mocno i faktycznie pozwala inaczej pracować. Nie twierdzę czy lepiej czy gorzej, mam czasem mieszane uczucia, ale siła wpływu jest potężna.
I tu jest kwestia wartości w technologii – gdy coś rozwiązuje realny problem, prawdziwą „pracę do wykonania”, to mamy do czynienia ze skłonnością do zapłaty, ale też retencją tejże. Inaczej mówiąc: „chcę ci płacić, bo mi się to przyda i będę kupował to regularnie”, podczas gdy rozpikselowana małpa, to raczej: „ej, da się na tym zarobić, cokolwiek to jest” – nie buduje to jakiegokolwiek mechanizmu przywiązania zakupowego.
11. W artykule "How To Price A Data Asset" Abraham Thomas opisuje złożoności związane z wyceną danych, takie jak silne uzależnienie od kontekstu czy wartość wynikająca z wyłączności. Jakie jest Twoje podejście do wyceny danych i jakie widzisz w tym przypadku paradygmaty oraz możliwe zmiany?
Nie znam tego artykułu, chętnie przeczytam. W kontekście sztucznej inteligencji, to nie modele będą stanowić o przewadze, ale dostęp do danych. Już dziś zbiory wszystkich danych są ograniczone i z tego co pamiętam, jeśli chodzi o publiczne rekordy, doszliśmy do bodaj 80% czy 90%. Zatem nie ma się co dziwić, że Slack w swoim regulaminie robi sobie jaja z użytkowników i mówi o tym, że wykorzystuje konwersacje do trenowania modeli (sic!).
Podam przykład niedawnej zabawy dwójki dzieci. Przyszli znajomi, oni mają trzylatka, ja mam czterolatkę. Wyciągnąłem zabawkę, jeździk. Naturalnie każde z dzieci chciało się tym bawić. Wyciągnę kolejną, to się podzielą. Zdziwienie, bo tamta zabawka została rzucona w kąt i nowa stała się kością niezgody, tą jedyną najważniejszą rzeczą. I tak w kółko. Oczywiście, przykład zabawny, ale pozwala zapamiętać, że o wartości dóbr wszelakich świadczy sam fakt ich rzadkości, np. diamenty. Zatem, gdy mamy do czynienia z ograniczeniami danowymi, to sam fakt, że nie mamy już skąd czerpać, będzie powodował wysokie ceny.
Podobnie, zauważmy, jest z profesjonalnym sprzętem sportowym, np. rowerami. Jesteś w stanie być w 90-tym percentylu najlepszych kolarzy na świecie mając prosty rower za, dajmy na to, 5000 zł. Ale żeby dojechać do 99%, poza oczywiście treningami, i ścigać się z najlepszymi, będziesz musiał się zrujnować na carbona. Mamy prawo malejących przychodów krańcowych, gdzie po prostu potrzeba więcej zasobów ekonomicznych, „inputs”, żeby uzyskać malejący „output”. W tym przypadku jest to po prostu zakup danych.
12. W wywiadzie z Arturem Kurasińskim rozmawialiście o paradygmacie wskazanym przez CEO Box.com Aarona Leviego, który sugeruje, że wraz z komodytyzacją AI i zdolności produkcyjnych, oprogramowanie przejdzie od modelu pay-per-seat do success fee lub pay-per-done. Jakie jest Twoje zdanie na ten temat i co widzisz na horyzoncie?
Dziś robienie modelu user-based jest podcinaniem gałęzi na której siedzisz. Przecież to jest podejście z lat 70-tych lub 80-tych, gdy każdy software to była licencja od użytkownika. Jasne, jest to akceptowalne i znane, ale w ogóle nie pozwala na skalowanie. Tak długo jak nie tworzysz narzędzia dla całej organizacji, czyli nowego Slacka, Teams, Workspace czy dla dużych działów, gdzie faktycznie pracuje sporo ludzi, np. Salesforce, Pipedrive, Hubspot, to ten model nie ma sensu.
Mało tego, nie miał jeszcze przed AI-em, o czym pisał regularnie Patrick Campbell z Price Intelligently. Gdzieś już o tym wspominałem, ale przecież nikt nie chce płacić za nowych użytkowników. Kto się nie dzielił kontem i hasłem z innymi niech pierwszy rzuci kamieniem.
Sztuczna inteligencja jest dziś fantastycznym dodatkiem, bezszwową funkcją, która najczęściej nie rozwiązuje problemu całościowo, ale pozwala rozwiązywać go lepiej. Dlatego fantastycznie skleja się z add-onami, które można dokładać do pricingu całej aplikacji. A jak add-ony, to już nie musimy być uzależnieni od tradycyjnego modelu, więc możemy eksperymentować właśnie z pay-as-you-go czy w końcu jakąś formą success fee.
Już teraz mówimy o outcome-based pricingu, czyli już nie nawet value-based, ale ekstremalnym zorientowaniu na efekt pracy. Systematycznie pojawia się w dyskusji koncept ROI-as-a-service. Dobrym innowatorem w tej dziedzinie jest Intercom, gdzie płacisz, poza oczywiście standardowymi opłatami za seat, za rozwiązane problemy klientów AI-em. Jest to fenomenalny komponent sukcesu, bo z jednej strony masz płacone, gdy coś zadziała, z drugiej lewarujesz ryzyko nowej technologii – „weź spróbuj tego AIa, najwyżej nie zapłacisz”.
Niestety, większość modeli AI-owych to chamski „cost-based pricing”, czyli bierzemy tokeny input/output, nakładamy marżę i jedziemy. Mamy innowację produktową, ale w ogóle nie idze za tym rewolucja komercyjna, a niestety większość modeli dostępnych na rynku jest totalnie nudna.
W Polsce rozwalaliśmy to wspólnie podczas projektu z Surferem, gdzie oni sami wymyślili płatność za pełen, wygenerowany, gotowy pod SEO, artykuł za $29. Drogo, ale dużo taniej, niż dobry copywriter. I zadziałało, dziś rewolucjonizują rynek. To jest wartość, która na końcu z tego wynika – gotowy produkt.
Pomijam fakt, że nie mam zaufania do Open AI – to już jest wynaturzenie pierwotnej wizji tej organizacji, a będzie tylko gorzej. Stękamy na Google ads, na rosnące ceny Facebooka, a ochoczo oddajemy się w ręce, całe modele biznesowe do innego gigakorpo. Cytując, bodaj legendarną bajkę Kapitana Bombę: „ty to chyba lubisz”.
13. Jakie aspekty związane z wartością i pricingiem są dziś niedostatecznie omawiane? Jakie mikrotrendy dostrzegasz?
Skłonność do zapłaty, z ang. willingness to pay – jak to zrozumiesz, wszystko staje się dużo prostsze.
Przede wszystkim każdy produkt, nieważne jak słaby, tworzy jakąś wartość – ona może być policzalna i to jest coś z czego powinniśmy wychodzić. Ile godzin oszczędzamy, ile pieniędzy zarobimy, ile nowej sprzedaży wygenerujemy.
Następnie jest postrzegana wartość, czyli jakie są oczekiwania odnośnie zwrotu z perspektywy klienta – inaczej mówiąc, jak szybko i w jakiej wysokości chce odzyskać pieniądze.
Wreszcie, jest baza porównwacza klienta, jego alternatywa negocjacyjna, wszelkiej maści next best alternatives czy bezpośrednia konkurencja. Tu jest zawsze ciekawie – jak jest niebieski ocean, czyli pływasz sobie spokojnie, tej konkurencji brak, jest naprawdę super - tutaj zdecydowanie można bardzo dużo pracować w komunikowaniu wartości. Dobrą rzeczą jest to, że jednak produkty są najczęściej innowacyjne, a jak rozwiązują coś inaczej/lepiej, to tej konkurencji nie ma tak dużo. Dla mnie np. ciekawe jest to, że OpenAI wjechał z tak absurdalnym, tanim i złym modelem cenowym. I nie jest tak, że mądrzy ludzie w Silicon Valley podejmują w tym zakresie zawsze fantastyczne decyzje, bo do legendy przejdzie Elon negocjujący cenę Twittera, dziś X, ze Stephenem Kingiem.
A co jak oferujesz kolejnego CRM czy narzędzie marketing automation, czyli znów mamy ten czerwony od krwi konkurentów ocean? No i tu już trzeba kreatywności oraz pomysłu - bo przecież nie będziesz wywoływał wojny cenowej, nie wygrasz. Dlatego warto myśleć z perspektywy różnych przykładów użycia,, bo tym możesz realnie się wyróżnić, odjechać od graczy, którzy mają dokładnie to samo. Niemniej, jest trudniej.
Zostaje jeszcze wróg każdego handlowca, budżet. Na to niestety wpływ mamy ograniczony lub w ogóle. A to też wpływa na skłonność do zapłaty.
Dopiero rozumiejąc, posiadając pełną wiedzę w temacie, liczby i dane, możemy faktycznie próbować wyestymować ile powinien kosztować produkt.
Zatem, niezmiennie od czasów książki Simona: skłonność do zapłaty jest kluczowa. A jeszcze inaczej, klasycznym stwierdzeniem, które wypowiedział już każdy guru: „Price is what you pay. Value is what you get…”
A Maciej Wilczyński dodałby: “…and willingness to pay is a bridge connecting them both”.
14. Na koniec, jakie masz obecnie „strong opinions loosely held” w kontekście pricingu i wartości?
Skupię się na spółkach technologicznych, bo na tym się znam.
Przede wszystkim jest jedna rzecz, szczególnie w Polsce, którą warto wyeliminować i naprawdę w większości będzie dużo lepiej. Nie doceniamy obecnej bazy klientów. Firmy skupiają się na nowym biznesie, czyli nawet jeśli podnoszą pricing, to tylko po to, by nowe kohorty klientów miały lepsze ceny. Starzy dalej płacą te przysłowiowe $29, chociaż nowy cennik leci już w stronę $49. Co ciekawe, SaaSy te mają nierzadko po kilka tysięcy płacących klientów, którzy się zaktywowali, nie odchodzą i najczęściej mają bardzo dobre opinie o aplikacji.
Wiesz co to było 1500 osób około 500 lat temu w Europie? Małe, średniowieczne miasteczko z kowalem, karczmą, najczęściej jakąś formą straży miejskiej, strukturą władzy, działającymi targami itd. Ci wszyscy ludzie tworzyli małą gospodarkę, mogli się utrzymywać, dało im się coś sprzedać.
Wychodząc z tego założenia – ty już masz tych ludzi w swoim miasteczku, coś im zaoferowałeś, sprowadzili się tu, poniosłeś koszt akwizycji. W międzyczasie, twoje miasteczko się rozrosło, dobudowałeś do niego mury miejskie, jest bezpieczniej, może coś bardziej zaawansowanego, zatem wartość z bycia jego mieszkańcem wzrosła.
To naprawdę OK, by podnieść im podatek. Sąsiedzkie miasta lub alternatywa w kontekście powrotu na wieś nie jest taka ekscytująca .
W skrócie i uproszczeniu: gdy wartość twojego narzędzia rośnie, cena też może. 10% w górę, trochę pomarudzą, ale nie odejdą. Prawdziwym testem skłonności do zapłaty zaczyna być próg 20-30% - tutaj najczęściej paru klientów odchodzi, ale też nigdy na tyle, żeby zabić biznes. Zresztą, to się bardzo fajnie kompensuje.
A podwyżki wzwyż? Moje ulubione, np. dwukrotne. To one pokazują, gdzie jest wartość.
Pokażę tylko przykład tego jak można pracować tylko ceną, nie robiąc wiele w samym modelu. Wymaga to badań, pracy, analityki, myślenia, ale po prostu maksymalizujesz skłonność do zapłaty. Brand24 - ARPU w Q4’ 2022 wynosiło $131, ARPU w Q4’ 2023 to $192, wzrost o 32%. To są publiczne dane, w raportach informują ile impaktu jest bezpośrednio z cen. Całkiem fajna wartość dla akcjonariuszy. Najmniejszy pakiet urósł aż trzykrotnie, pozostałe dwukrotnie! To jest ceteris paribus najlepiej pokazana skala tego jak może działać pricing. Na koniec dnia, dźwignia w tym biznesie poszła w 70-80% w cenę. Parę rzeczy w funkcjach, zmianach limitów, ale relatywnie niewiele. Dodajmy fenomenalne przywództwo spółki i topowy zespół, który robił tę egzekucję zarówno na nowych, ale przede wszystkim starych klientach, to masz rewelacyjny efekt.
Miłej niedzieli,
Kamil Stanuch
PS. Jak oceniasz dzisiejszy mail? Zostaw komentarz lub “❤️”, jeśli podobał Ci się artykuł - zawsze cenię komentarze i insighty od Was, a daje to też lepszą pozycję w sieci Substack. Możesz też anonimowo dać ocenę poniżej - krytyczne oceny są dla mnie bardzo ważne i pozwalają mi poprawić warsztat.
Świetny wywiad - ciesze że jednak ktoś dostrzega wagę nauki, świata uniwersyteckiego i fakt, że ktoś jeszcze pamieta o tym, że "studia w dobrym mieście to wciąż przepustka do lepszego świata; w tym przypadku statystyki nie kłamią." ;)