aalto1 untyped-item.component.html
Value perception and pricing strategies for B2B generative AI solutions
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
126
Series
Abstract
The rapid adoption of generative AI is reshaping how B2B firms perceive, create, and seize value. Despite heavy investments, many companies struggle to translate generative AI solutions into sustainable revenue and profits. Despite the central role of pricing in commercial success, little guidance exists for monetising generative AI-driven offerings. This research examines how companies evaluate the value of generative AI solutions and translate that value into effective pricing strategies.
Drawing on 31 semi-structured interviews with buyers and suppliers indicates that the highest perceived value of generative AI solutions comes from automating tasks and time savings. Although initial market enthusiasm may temporarily elevate willingness to pay, respondents anticipate that generative AI capabilities will ultimately become commoditised and become an expectation rather than a value-adding feature, reducing price premiums. Moreover, interviews reveal a shift from conventional software licensing toward value-based pricing. However, it is constrained by persistent challenges in measuring and quantifying generative AI, and respondents remain divergent in their perception of inference cost.
These insights were synthesised into a double-dimensional pricing matrix. The framework outlines four pricing strategies: value-based, usage-based, traditional SaaS, and credit-based pricing strategies. It maps them against specific cost considerations of large-language-model powered generative AI solutions and customer-perceived value. This gives managers a practical tool to align pricing decisions with product characteristics, market expectations, and commercial viability.
This thesis bridges a critical gap in modern pricing by integrating customer-perceived value and strategic pricing theory with the realities of generative AI. It contributes to existing research by expanding it into the generative AI area and proposes a practical framework for managers to price generative AI offerings. In doing so, it advances academic understanding of value dynamics in the emerging area of generative AI. It equips managers with a framework to choose and adapt pricing models that protect margins and capture the value of generative AI.
Det snabba införandet av generativ AI omformar hur B2B-företag uppfattar, skapar och fångar värde. Trots stora investeringar har många bolag svårt att omvandla generativa AI-lösningar till hållbara intäkter och vinster. Även om prissättning är avgörande för kommersiell framgång, finns det begränsad kunskap om hur AI-drivna lösningar kan kommersialiseras. Denna studie undersöker hur företag bedömer värdet av generativa AI-lösningar och omvandlar det till effektiva prissättningsstrategier.
Baserat på 31 semistrukturerade intervjuer med köpare och leverantörer framgår det att det största värdet i generativa AI-lösningar är automatisering och tidsbesparingar. Även om marknadsentusiasm tillfälligt kan höja betalningsviljan förväntar de intervjuade att generativ AI-funktionalitet så småningom kommer att bli en förväntad standard och inte längre ett värdeskapande särdrag, vilket minskar prispremierna. Intervjuerna visar dessutom en omställning från konventionella licensmodeller mot värdebaserad prissättning. Detta försvåras emellertid av utmaningar att mäta och kvantifiera generativa AI:s faktiska bidrag. Dessutom kvarstår skillnader i uppfattningar om kostnaderna för AI-inferens.
Dessa insikter har sammanförts till en tvådimensionell prismatris. Ramverket beskriver fyra prissättningsstrategier: värdebaserad, användningsbaserad, prenumerationsbaserad och kreditbaserad prissättning. Dessa placeras längs två axlar: värdetydlighet, hur väl fördelar kan mätas, och kostnadspålitlighet, stabilitet i AI-inferenskostnader. Detta ger chefer ett praktiskt verktyg för att anpassa prissättningen till produktens egenskaper, marknadsförväntningar och lönsamhetsmål.
Avhandlingen fyller en kritisk kunskapslucka kring modern prissättning genom att integrera värde- och strategisk pristeori med generativa AI-lösningars verklighet. Den bidrar till befintlig forskning genom att utvidga forskningen till AI-området och föreslår ett praktiskt ramverk för att prissätta generativa AI-erbjudanden. Därigenom fördjupar studien den akademiska förståelsen av värdedynamik inom generativ AI och förser beslutsfattare med ett verktyg för att välja och anpassa prissättningsmodeller som skyddar marginaler och fångar verkligt affärsvärde.