첫 두 글에서는 출시 전 사용량 모델 파일럿 테스트의 중요성과 고객 중심적인 영업 및 고객 성공을 위한 선도적인 사례에 대해 살펴보았습니다. 오늘은 기업이 사용량 기반 오퍼의 제품 시장 적합성과 성장 잠재력을 검증한 후 확장에 대비할 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

감지 및 표준화

수십 년 동안 동일한 고객에게 서비스를 제공해 온 기업도 사용량 모델을 도입하면 완전히 새로운 수준의 인텔리전스를 확보할 수 있습니다. 원격 측정 데이터를 측정하고 평가하는 방법이 개선됨에 따라 기업은 고객이 제품을 언제, 어디서, 어떻게, 얼마나, 얼마나 많이 사용하는지에 대한 더 많은 인텔리전스를 구축할 수 있으며, 그 특징이 드러납니다. 사용량 데이터를 세분화 또는 지리적 데이터와 오버레이하면 견적 도구 및 이커머스 엔진 내에서 가격 및 패키징 옵션을 표준화하는 방법을 알 수 있습니다. 이렇게 하면 영업팀이 딜 데스크 동료와 씨름하는 시간을 줄이는 동시에 특정 산업이나 지역의 패턴에 따라 새로운 가격 모델을 만들 수 있는 새로운 기회가 열립니다. 클라우드 소프트웨어 업체인 Snowflake는 모든 사용량, 고객 및 계약 데이터를 정기적으로 수집하여 제품, 재무 및 영업 리더가 모델을 조정하고 이러한 조정이 예측에 어떤 영향을 미칠지 예측할 수 있도록 돕습니다.

하지만 어디서부터 시작해야 할까요? 대부분의 경우 기업은 파일럿 기간 동안 초기 성공을 거둔 지역 또는 고객 세그먼트에서 확장 노력을 시작하고, 데이터를 사용하여 접근 방식을 지속적으로 개선하면서 점진적으로 확장해 나가야 합니다.

어려운 작업 자동화

사용량 모델을 확장하려면 다른 수익 모델 유형보다 더 많은 양의 데이터를 수집, 정리, 평가하는 새로운 기능이 필요하기 때문에 매우 까다로운 작업입니다. 기술적 전문성을 갖춘 기업은 자체 계량(사용량 측정) 및 평가(사용량의 달러 가치 계산) 엔진을 구축할 수 있지만, 이러한 엔진은 비즈니스가 변화하고 성장함에 따라 시스템을 유지하기 위해 전체 팀이 필요하기 때문에 핵심 비즈니스에서 리소스를 빼앗기는 대가를 치러야 하는 경우가 종종 있습니다. 사용량 데이터를 집계, 중복 제거, 변환하여 평가할 수 있도록 데이터를 조정하는 기술을 지원하지 않는다면 이러한 프로세스를 신속하고 정확하게 실행할 수 없는 IT 팀이 이 작업을 담당하게 됩니다.

조직 변화에 대비하기

올바른 기술을 보유하는 것 외에도, 처음 사용하는 회사는 기능적 리더십 수준에서 조정이 이루어질 수 있도록 노력해야 합니다. 즉, 역할을 재정의하고, 보상 모델을 조정하고, 교육 프로그램에 투자하여 팀원들이 필요한 기술을 갖추도록 해야 합니다. 영업은 고객 담당 임원들이 사용 사례와 고객이 새로운 단위당, 볼륨 및 계층별 약정 수준을 탐색할 수 있도록 지원하는 방법에 대해 교육을 받을 수 있도록 지원해야 합니다. 재무팀은 과거 사용량 측정 및 등급 데이터를 기반으로 수익을 예측하고 인식할 수 있는 새로운 방법이 필요합니다. 제품팀은 사용 패턴을 이해하고, 요금 모델을 미세 조정하며, 다음에 구축할 기능을 결정하기 위해 원격 측정과 고객 데이터의 음성이 필요합니다. 사용량 확장 이니셔티브는 비즈니스 모델의 전면적인 혁신과는 비교할 수 없지만, 성공 가능성을 높이기 위해서는 적절한 조정과 커뮤니케이션이 필요합니다.

결론

기업이 사용량 기반 모델을 확장하는 여정을 시작할 때 성공 여부는 전략적 준비에 달려 있습니다. 데이터 인텔리전스 활용부터 서비스 표준화, 적절한 인프라 투자에 이르기까지 조직은 사용량 기반 접근 방식의 요구 사항을 충족하기 위해 기술과 팀을 모두 조정해야 합니다. 확장은 단순히 용량을 늘리는 것이 아니라 회사 전체가 민첩성과 조율을 통해 지속적인 성장을 지원할 준비가 되어 있는지 확인하는 것입니다. 새로운 프로세스와 기술을 구현하기 위한 신중한 조치를 취함으로써 기업은 사용량 모델의 잠재력을 최대한 활용하고 장기적인 성공을 이끌어낼 수 있습니다.