AI pricing năm 2025: hybrid, usage và outcome

1. Mở đầu: bài toán định giá một sản phẩm AI mới

Đây là tập 147 của The GTM Pack, podcast do AssetMule thực hiện. Host là Justin Dorfman, co-founder và CEO của AssetMule (theo thẻ tên trong video), và khách mời là Michael Hoy, co-founder và CEO của Atlas (theo mô tả video đăng ngày 29/09/2025). Hai người nói chuyện qua mạng, mỗi người một khung hình.

Justin chào Michael tới GTM Pack, nói anh rất hào hứng vì Michael có mặt. Michael đáp lại rằng anh cũng rất phấn khởi và cảm ơn đã được mời. Justin nói đây là chủ đề anh cực kỳ muốn đào sâu hôm nay.

Anh nghĩ mình không phải người duy nhất đang loay hoay với pricing lúc này. Justin và nhóm ở AssetMule vừa ra mắt sản phẩm mới, một phiên bản tự động hoá bằng AI cho use case chính của sản phẩm AssetMule ban đầu. Sản phẩm tên là Follow Up, biến các cuộc gọi bán hàng thành digital sales room, cụ thể là digital sales room được cá nhân hoá (theo lời Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Và pricing có lẽ là một trong những thứ khó nhất anh đang đối mặt khi nhìn vào sản phẩm này.

Có cách quen thuộc là seat-based pricing, mà anh nghĩ là hướng dễ. Nhưng anh nghĩ AI đang thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Như nhiều founder khác, anh lo mình quyết định sai rồi phải gánh hậu quả về sau: nếu sản phẩm thành công thì ngày càng nhiều người dùng nó, và dùng nhiều (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Vì thế anh muốn đào sâu chủ đề này và nghe góc nhìn của Michael, vì anh biết Michael có một vị trí quan sát rất đặc biệt. Trước khi vào chuyện, Justin mời Michael giới thiệu bản thân, công ty, và anh đã đi tới việc lập Atlas như thế nào.

Michael cảm ơn lần nữa, nói lúc nào nói chuyện với Justin cũng vui và cuộc trò chuyện này đã được chờ từ lâu. Về Atlas, anh mô tả đây là billing infrastructure, được xây cho các công ty SaaS AI native và AI enabled. Theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), điểm khác biệt của Atlas là có một AI pricing and packaging agent nằm ngay trong billing infrastructure đó, để giúp các công ty xử lý đúng tình huống Justin vừa kể: "chúng tôi vừa ra một agent, một sản phẩm AI mới, và không biết phải định giá và đóng gói nó thế nào".

Và nói thẳng, theo Michael, không ai biết cả. Nếu anh ngồi đây nói "tôi biết chính xác cách định giá sản phẩm của anh" thì anh đang nói dối. Có rất ít dữ liệu lịch sử để dựa vào khi định giá AI, vì đây là một đổi mới hoàn toàn mới (video đăng ngày 29/09/2025).

2. Câu chuyện ở Pendo và thời điểm ra đời của Atlas

Michael so sánh: với internet hay điện thoại di động, chúng ta có khi tới hàng chục năm để chấp nhận công nghệ và học cách kiếm tiền từ nó. Còn AI đang thấm vào đời sống hằng ngày và thay đổi mọi thứ chỉ sau một đêm, nên không có nhiều thời gian để tìm ra lời giải (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025). Atlas được xây trên tiền đề đó: bạn cần càng nhiều thông tin càng tốt, và cần sự linh hoạt để thử nghiệm khi đang mò đường trong thế giới AI mới này.

Ý tưởng đó đến từ kinh nghiệm của Michael và người đồng sáng lập ở Pendo. Anh giới thiệu Pendo là một product cloud bán cho các product team của doanh nghiệp SaaS và AI, tạo giá trị chủ yếu qua product analytics, hướng dẫn ngay trong ứng dụng và nhiều cách khác để tương tác với người dùng, hiểu người ta chấp nhận và dùng sản phẩm ra sao (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Nói thẳng, ở Pendo anh và đồng nghiệp có một mô hình mà anh và đồng nghiệp tưởng là usage-based, tức consumption-based, nhưng theo Michael nó là consumption-based "chỉ trên danh nghĩa". Mô hình đó gây nhiều rắc rối với khách hàng khi công ty muốn đổi sang một thứ hiện đại hơn, như một consumption model thật sự hoặc một mô hình linh hoạt hơn để kiếm tiền từ những giá trị khác nhau trong sản phẩm cho những khách hàng khác nhau. Mỗi lần như vậy lại kèm một "hoá đơn engineering" từ sáu đến chín tháng. Và luôn mất rất lâu mới tới được lúc anh và đồng nghiệp khá chắc mình muốn đổi business model sang cái gì (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Vì vậy anh và đồng nghiệp ở Pendo đã tốn rất nhiều tiền, chạy vòng vòng rất nhiều, và cuối cùng vẫn tiếp tục dùng một business model hợp với một số khách hàng chứ không hợp với tất cả. Thế là Michael và người đồng sáng lập rời Pendo để xây một sản phẩm giải quyết đúng chuyện đó. Anh nói thẳng là hai người đã rất may: làn sóng Gen AI bùng lên gần như đúng cái tháng hai người rời Pendo. Với startup, theo anh, phần lớn là chuyện thời điểm, và (gõ vào gỗ cho may) anh và nhóm cảm thấy lúc này là thời điểm rất tốt cho một billing infrastructure linh hoạt, có thật nhiều thông tin về cái gì đang chạy và cái gì không trong business model của bạn (video đăng ngày 29/09/2025).

Justin đồng ý. Anh định nói đúng là thời điểm của Michael hoàn hảo, vì anh nhớ lúc Atlas ra mắt. Pricing xưa nay vẫn là một thách thức, và từ đầu Atlas đã giải một vấn đề có thật (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025).

3. Vì sao seat-based pricing không hợp với AI

Justin nói thêm: nhưng sự xuất hiện của Gen AI và giờ là agent đã đẩy chuyện này lên một tầm hoàn toàn mới, cuộc chơi khác hẳn, và mọi người thật sự lạc hướng khi cố tìm mô hình hợp với mình (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Anh hỏi: với những ai chưa quen với những thay đổi này, điều gì khiến sản phẩm Gen AI và agent khác SaaS tới mức pricing kiểu cũ, ví dụ seat-based vốn là chuẩn, không còn hợp lý, không còn khả thi nữa?

Michael nói anh rất thích câu hỏi này, vì chính anh và nhóm ở Atlas đang tự viết câu chuyện đó. Anh nói với Justin: anh là product marketer, có khi sau buổi này hai người ngồi lại và Justin giúp mài giũa nó.

Khi nghĩ về mô hình SaaS và vì sao nó từng hiệu quả, theo Michael, phải quay lại câu hỏi: ta xây phần mềm để làm gì? Cho tới gần đây, phần mềm được xây để giúp con người hoàn thành một job to be done. Giá trị của phần mềm thường được đo bằng hiệu quả, mức hiệu quả mà một người hay một nhóm người đạt được nhờ dùng phần mềm đó. Vì thế có thể định giá phần mềm theo seat, tức số người mà phần mềm giúp được. Đó là một đường nối khá rõ từ chi phí tới giá trị (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Với AI thì hoàn toàn khác. AI giờ loại bỏ con người, hoặc phần lớn con người, khỏi quy trình. Thay vì bán phần mềm giúp con người hoàn thành một quy trình, ta đang bán phần mềm tự hoàn thành quy trình đó. Vì thế, theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), nếu các công ty AI tung ra seat-based pricing thì sản phẩm sẽ ăn mòn (cannibalize) chính business model của mình. Các công ty AI đang xây sản phẩm để các team nhỏ hơn, tổ chức nhỏ hơn làm được nhiều hơn với ít người hơn. Do đó mô hình seat-based không chạy: nó không cho các công ty AI khả năng tăng doanh thu theo lượng giá trị mình tạo ra.

Điều đó mở ra câu hỏi "vậy cái gì chạy được", nhưng đây là một trong những lý do chính khiến mô hình SaaS không còn hợp. Lý do còn lại: hơn bao giờ hết, cung cấp phần mềm giờ đi kèm một chi phí biến đổi (variable cost), và điều đó rất khác những gì các công ty phần mềm từng đối mặt (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

4. Chi phí biến đổi và chuyện giữ margin

Trước đây, theo Michael, chi phí biến đổi là cloud compute. Tổng chi của một tổ chức cho nó có thể rất lớn, nhưng tính trên mỗi khách hàng thì rất nhỏ, nên margin rất dễ dự đoán. Nếu tung ra một mô hình seat-based hay access-based cho sản phẩm AI, kiểu "trả tôi 50.000 đô một năm, dùng bao nhiêu cũng được", thì margin trở nên biến động, khó dự đoán, vì một khách hàng có thể dùng sản phẩm AI rất nhiều, còn khách hàng kế tiếp thì không (ví dụ của Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Chi phí biến đổi của việc gọi model nhiều lần giờ hiện diện rõ hơn mọi chi phí khác trong việc cung cấp phần mềm so với trước đây. Vậy là có hai thay đổi lớn cùng lúc: một, giá trị bạn tạo ra đã khác, nên cách bạn kiếm tiền từ nó phải khác; hai, chi phí để cung cấp giờ là biến đổi, và điều đó phải được tính vào cách nghĩ về pricing (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

5. Outcome-based là đích đến, còn trước đó là hybrid

Justin nói điều đó hoàn toàn hợp lý và hỏi tiếp: nếu seat-based không chạy trong thế giới mới này, đâu là những mô hình thú vị và có tác động lớn nhất Michael đã thấy được dùng cho AI tính tới lúc đó (video đăng ngày 29/09/2025)?

Michael nói anh tin rằng rồi tất cả sẽ đi tới outcome-based pricing. Anh nói anh rất thích ý đó, đó là thế giới lý tưởng. Nhưng trời ơi, anh nghĩ còn rất xa mới tới đó, vì rất nhiều lý do. Dù vậy, anh nghĩ đó là thứ mọi người đang hướng tới, và nếu bạn xây sản phẩm AI thì đó nên là mục tiêu: làm sao để sở hữu trọn một workflow từ đầu tới cuối, tới mức thật sự nhận được phần ghi công (attribution) cho một outcome cụ thể (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025)?

Còn cho tới lúc đó là các mô hình hybrid. Michael kể rất nhiều người trong ngành nói về điều này: Kyle Poyar nói, Metronome nói, Manny ở Paid nói. Anh thấy rất vui khi mọi người đang "hát cùng một bài thánh ca": các mô hình hybrid pricing đang là vua (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Lý do thứ nhất, theo Michael: vẫn phải gặp khách hàng và người mua ở đúng chỗ họ đang đứng. Suốt 25 năm qua họ mua theo subscription model, và đó là cách họ thấy thoải mái. Nhưng đồng thời, các công ty AI phải bắt đầu giáo dục người mua về một mô hình chi phí biến đổi trông như thế nào khi chính doanh nghiệp đang thay đổi. Và đó là chỗ các sắc thái xuất hiện, chỗ anh nghĩ nhiều người dẫn dắt tư tưởng trong ngành bắt đầu đi khác nhau (video đăng ngày 29/09/2025).

Ai cũng nói hybrid, theo Michael, nhưng sau đó góc nhìn của mỗi người hơi khác nhau. Góc nhìn của anh và nhóm ở Atlas là: bạn bán cho ai thật sự quan trọng (video đăng ngày 29/09/2025).

6. Ai mua, ai dùng quyết định mô hình hybrid

Ai dùng sản phẩm của bạn, theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), thật sự quan trọng khi quyết định đi hướng nào trong một mô hình hybrid. Bạn dùng gì trong sản phẩm làm billable metric, tức phần chi phí biến đổi? Thứ bạn tính tiền là consumption, là outcome, là một loại activity nào đó, hay là thứ gì khác? Phần ổn định hơn của business model là gì: chỉ là một khoản flat fee cho quyền truy cập, hay là seat-based?

Anh nghĩ tất cả những điều đó tuỳ vào doanh nghiệp, vào khách hàng và vào động lực giữa hai bên. Vì vậy anh và nhóm khuyến khích làm thật nhiều discovery ở bước này, vì rất khó nói rằng sẽ có một mô hình chung cho tất cả mọi người (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Justin nói điều đó rất hợp lý, rồi kể chỗ anh thấy khó trên hành trình tự tìm cách định giá AI. Anh bắt đầu sự nghiệp là người bán hàng, rồi chuyển sang product marketing. Người bán hàng trong anh đã trải qua chuyện người mua muốn một mức giá thật rõ ràng và bền vững. Nhất là khi bán deal enterprise theo năm, người mua lập ngân sách cho nó: nếu bạn nói 50K một năm, họ nhìn ngân sách và nói "được, mình có 50K cho việc này, mua được". Đó là một chỗ anh thấy khó khi nghĩ về mô hình của chính mình: làm sao đáp ứng sự chắc chắn kiểu "đây là số tiền sẽ phải trả" (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025)?

Mặt kia của đồng xu là người làm product marketing trong anh, người muốn diễn đạt pricing thật đơn giản. Khi nghe về credits, anh biết Michael đang nói về mô hình hybrid, có thể giải quyết một số vấn đề này, có thể không phải tất cả, và lại sinh ra những vấn đề mới ở phía bên kia. Nhưng với credits và những thứ tương tự, cái anh thấy khó là sự rõ ràng: nếu có đủ thứ biến số như vậy, làm sao người ta thật sự hiểu mô hình giá nghĩa là gì? Và trong thế giới mua bán bây giờ, mọi ma sát đều có thể làm một deal chậm lại hoặc mất luôn (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Đó là chỗ anh thấy khó.

7. Credits: giúp ở đâu, gây rối ở đâu

Michael nói anh thấy góc nhìn đó rất hay. Thật ra, trong hai phút Justin vừa nói, không có điểm nào anh không đồng ý; hai người rất cùng hướng ở đây. Và với tư cách một người rất tự hào sắp ra mắt chức năng credit-based trong sản phẩm của Atlas trong vài tuần tới (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025), anh nói rằng đó là một trong những cách nhanh nhất để làm pricing và packaging của bạn trở nên không đơn giản.

Anh lấy ví dụ: trên rất nhiều pricing page, kể cả của Atlas ở mức nào đó, có một nút "liên hệ sales". Điều đó có thể rất khó chịu vì không có nhiều minh bạch. Credits, theo Michael, là một cách mới, hiện đại để không quá minh bạch về giá trị người mua nhận được so với số tiền họ trả (video đăng ngày 29/09/2025).

Nhưng anh nghĩ credits có vai trò trong phễu. Anh nói sẽ bắt đầu từ đây rồi quay ngược lại các ý của Justin, vì anh còn vài ý khác. Theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), mô hình credit-based rất tốt khi bạn muốn đưa người dùng vào sản phẩm để trải nghiệm giá trị lần đầu, rồi đưa họ lên dần các deal trả tiền lớn hơn. Credits cho phép người ta quẹt thẻ mỗi khi họ thấy hoặc cần thêm giá trị.

Khi mua với tư cách prosumer, hay thậm chí một team nhỏ, theo anh, giá trị của một credit ít quan trọng hơn một chút, vì phần lớn ta dùng credits theo kiểu dùng thử. Nên anh nghĩ đó là một cách rất tốt để các công ty AI tạo ra motion self-service có trả tiền hoặc product-led, để khách hàng lớn dần lên từng bậc tới chỗ có thể đang trả 300, 400 đô mỗi tháng. Lúc đó mới đưa vào một motion sales-assisted hay sales-led, đúng chỗ Justin vừa nói: "giờ ta sẽ có một hợp đồng enterprise kiểu truyền thống hơn" (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Anh và nhóm đã dành rất nhiều thời gian nghĩ về chuyện này trong sản phẩm của Atlas, vì anh tin rằng trong tương lai các công ty AI sẽ chạy cả ba motion. Sẽ có một đường self-service để người ta vào và tự làm POC xem agent hay sản phẩm làm được gì (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

8. Ba motion bán hàng và sự dự đoán được cho enterprise

Motion thứ hai, theo Michael: sẽ có một cách để người ta nói "dựa trên việc tôi là ai và nhu cầu của tôi, tôi muốn thử cái này". Anh nghĩ free trial, ít nhất là free trial dài ngày, về cơ bản đã là chuyện của quá khứ (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Motion thứ ba: người bán hàng sẽ một phần, không phải phần lớn, làm việc theo góc nhìn account management, đưa những khách hàng đã thấy và đã trả tiền cho giá trị, dù qua credit-based hay qua paid trial, lên các hợp đồng enterprise lớn hơn. Anh tin cả ba motion này đều tồn tại và đều có mục đích rõ ràng trong các công ty AI (video đăng ngày 29/09/2025).

Còn mối lo đầu tiên Justin nêu, về sự chắc chắn của người mua, là thứ anh và nhóm đã nghĩ rất kỹ. Michael nói anh có những góc nhìn mâu thuẫn ở đây, như Jekyll và Hyde. Theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), cả anh và Justin trong thâm tâm đều là sales rep enterprise. Và với sales rep thì có một luật: đừng làm phức tạp, chốt deal đi. Hãy thật đơn giản, vào tìm xem điều gì giúp deal được chốt, land and expand, hoặc tìm cách dễ nhất để lấy được càng nhiều phần của cơ hội càng tốt, rồi chốt deal.

Khi đưa usage, consumption và những thước đo biến đổi vào, theo Michael, không nghi ngờ gì là mọi thứ phức tạp hơn. Và từ góc nhìn người mua, cả hai đều biết sự dự đoán được (predictability) là một trong ba ưu tiên hàng đầu khi làm những deal trị giá nhiều triệu đô (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Nhưng có ánh sáng cuối đường hầm. Ai cũng trả tiền AWS hay Azure theo consumption. Đó là một ví dụ rất tốt cho thấy consumption chạy được trong enterprise, trong các hợp đồng quy mô lớn hơn, theo năm (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Một phần của chuyện này sẽ là giáo dục người mua, theo anh, nhưng phần khác thật ra sẽ mở ra nhiều sáng tạo hơn cho người bán hàng: làm sao đưa minimums và maximums vào, làm sao xây predictability vào hợp đồng cho khách hàng, làm sao phác ra các usage tier trông như thế nào, và vì sao dùng vượt mức đã ký lại có lợi cho họ, rồi economies of scale áp dụng ra sao. Người bán hàng luôn thích có nhiều đòn bẩy (lever) hơn để kéo (video đăng ngày 29/09/2025).

9. Thêm đòn bẩy, nhưng sự đơn giản vẫn thắng

Vậy ở mặt kia của sự phức tạp, Michael nói anh cũng thấy "ồ, giờ mình có thêm đòn bẩy để kéo" trong chu kỳ deal. Nhưng để chốt lại, đúng như ý Justin, điều quan trọng là tìm được sự cân bằng để sự đơn giản luôn thắng. Anh nghĩ có khá nhiều công ty lúc này (theo video đăng ngày 29/09/2025) đang thử hệ thống credit-based, usage-based, hợp đồng theo năm và dài hạn, nhưng chưa làm được sự đơn giản. Anh vẫn nghĩ đó là chỗ tất cả mọi người cần tiến bộ.

Justin hỏi: có công ty nào Michael đã thấy làm rất tốt chuyện này không? Có thể chưa hoàn hảo, nhưng đang làm tốt về pricing, vẫn đủ đơn giản, hợp lý với người mua cụ thể của họ, và khả thi về kinh tế cho doanh nghiệp của họ.

10. Ai đang làm tốt: cloud compute, rollover và Snowflake

Michael nói anh sẽ quay lại ví dụ cũ. Có thể đây là câu trả lời né, vì anh vừa nói nó, và nó không hẳn là SaaS mà là infrastructure, nhưng theo anh các hệ thống cloud compute làm rất tốt (video đăng ngày 29/09/2025).

Vài điều họ làm giúp ở mặt này, theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025): thứ nhất, có customer portal để bạn đăng nhập và theo dõi usage; bạn có thể thấy và dự báo chi phí dựa trên những gì mình đang dùng; bạn có thể vặn các nút điều chỉnh bất cứ lúc nào. Credits và usage chưa dùng hết thì được chuyển (roll over) sang năm sau.

Đó là một thách thức rất lớn anh và đồng nghiệp từng gặp ở Pendo với mô hình consumption "chỉ trên danh nghĩa": khách hàng vào và mua một lượng monthly active end user nhất định. Nhưng nếu bạn chỉ dùng 25.000 trong 50.000 thì cũng không sao cả, bạn vẫn trả cho 50.000, không có gì được chuyển sang (ví dụ của Michael về Pendo, video đăng ngày 29/09/2025). Vì vậy theo anh có những điều nhỏ có thể tiếp tục được làm để giúp không chỉ predictability mà cả việc làm cho các deal ở quy mô lớn hơn nhiều trở nên dễ tiếp cận hơn.

Và nếu nhìn những công ty như Snowflake, theo Michael, có lẽ có rất nhiều điều để học, không chỉ về cách họ cấu trúc các deal mà cả cách họ vận hành doanh nghiệp dựa trên một mô hình consumption, hoặc hybrid cộng consumption (video đăng ngày 29/09/2025).

Justin nói điều đó hợp lý, rồi hỏi tiếp: nếu ai đó đang nghe, có một sản phẩm AI sắp ra mắt và đã tới lúc phải nghĩ về pricing, Michael khuyên họ bắt đầu từ đâu?

11. Định giá bản đầu tiên: ba điểm dữ liệu

Justin hỏi cụ thể: việc đầu tiên họ nên làm để bắt đầu có cảm nhận về hướng đi cho pricing là gì?

Michael trả lời: ba chỗ (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025). Đầu tiên và trước hết là khách hàng. Vẫn không có, và cũng không nên có, thứ gì thay thế tốt cho việc nói chuyện với khách hàng, dù là về pricing và packaging hay về sản phẩm hay bất cứ gì. Hãy nói chuyện với khách hàng. Nhiều người sẽ kiểu "thôi nào", nhưng đúng là như thế.

Thứ hai là làm một chút tính toán nội bộ. Người bán hàng luôn muốn biết ROI proposal là gì. Kể cả từ sớm, khi chưa có nhiều hay chưa có chút dữ liệu nào, theo Michael bạn vẫn có thể ước chừng một khoảng ROI, hoặc ít ra là một giả thuyết về nó (video đăng ngày 29/09/2025).

Thứ ba là nhìn ra thị trường, nhìn các đối thủ. Không chỉ đối thủ, mà nhìn cả các khách hàng tiềm năng và xem họ chi bao nhiêu cho các giải pháp khác, có thể không phải giải pháp cạnh tranh, mà là những giải pháp khác trong tech stack của họ (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Bằng cách đối chiếu ba điểm dữ liệu này, bạn bắt đầu có được: khách hàng nói họ định giá sản phẩm của mình bao nhiêu, tức perceived value? Giá trị cảm nhận nội bộ của mình là bao nhiêu, và có thể cả chi phí để cung cấp nó? Và thị trường đang nói gì: nhìn chung người ta đang trả bao nhiêu cho sản phẩm này, hoặc các sản phẩm khác bán ở giai đoạn này? Theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), điều đó hy vọng sẽ cho bạn phần giữa của biểu đồ Venn, nơi bạn có thể nói, khá nhanh, bằng phép tính trên mặt sau tờ giấy ăn, "đây nên là khoảng giá của mình".

Còn việc khó hơn một chút, theo Michael (video đăng ngày 29/09/2025), là tìm ra cách đóng gói sản phẩm. Anh nói với Justin đó là một bài tập marketing, đó là lúc người product marketer thật sự lộ diện. CEO của anh ở Pendo, Todd Olson, theo anh đã nói điều này hay nhất với anh: "Tìm một mức giá thì dễ. Phần còn lại mới khó." Michael nói anh thật sự tin vào điều đó. Và anh khuyên hãy bắt đầu từ đầu, hỏi khách hàng, tìm tới họ để lấy những phản hồi đầu tiên.

12. Pricing như một cách tạo khác biệt

Justin nói trong lúc Michael đi qua ba cách tiếp cận đó, anh cũng nghĩ, có lẽ đúng với ý của vị CEO cũ của Michael, rằng lúc này có một cơ hội để các công ty tạo khác biệt qua pricing (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Vì khi bạn nói chuyện với khách hàng, làm phép tính, rồi nhìn cạnh tranh, bạn có thể thấy mình ở chỗ có sự lệch nhau giữa điều khách hàng thật sự muốn và nơi thị trường đang đi. Bạn có thể gặp khách hàng ở chỗ họ muốn, trong khi các tay chơi cũ thì không ở đó, vì đó vốn là thứ các tay chơi cũ phải chịu. Nhưng giờ, theo anh, có một khe hở mới, và anh thấy điều đó rất thú vị.

Michael nói Justin nói trúng phóc. Nói thẳng, một phần lớn lý do Atlas gọi vốn thành công là ý tưởng rằng tới năm 2030 sẽ có số công ty phần mềm trên thế giới gấp 2,5 lần tổng số hiện nay (luận điểm của Michael, video đăng ngày 29/09/2025). Điều đó có nghĩa là cạnh tranh nhiều hơn và sản phẩm ngang nhau hơn (product parity). Và rõ ràng, là founder và product marketer, cái ta luôn tìm là làm sao tạo khác biệt.

Trong quá khứ, theo anh, business model vẫn là một cơ hội để tạo khác biệt nhưng không phải cơ hội mà đa số người tận dụng. Dù vậy có những câu chuyện rất hay về các công ty đã làm vậy: Snowflake, Costco, ở mức nào đó là Amazon. Nên giờ anh nghĩ đây sẽ là một cách tạo khác biệt nổi bật hơn, và anh thật sự hào hứng vì nó giống một thế giới mới đầy can đảm cho việc xây dựng sự khác biệt (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

13. Michael theo dõi ai về pricing

Justin hoàn toàn đồng ý, rồi hỏi Michael tìm thông tin ở đâu để luôn cập nhật về pricing, và những người anh theo dõi mà anh có nhắc lúc nãy.

Michael nói thẳng là anh theo dõi rất nhiều đối thủ của Atlas, vì họ tạo ra nội dung rất, rất hay về chủ đề này. Anh thấy rất may khi ở trong một lĩnh vực cạnh tranh mà mọi người chú ý nhiều, có nhiều người suy nghĩ giỏi đang tích cực giáo dục thị trường (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Những người anh kể tên (video đăng ngày 29/09/2025):

• Manny Medina, người anh theo dõi và nghe (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).
• Đội ngũ ở Metronome, nơi đưa ra rất nhiều nội dung hay; theo Michael, Metronome vừa ra báo cáo State of AI Pricing ngay hôm hai người nói chuyện (video đăng ngày 29/09/2025). Anh tự gọi đây là "quảng cáo không ngượng" cho hai team đó.
• Kyle Poyar, một VC ở Tidemark, người không chỉ nói mà còn liên tục nghiên cứu về hiện trạng của pricing phần mềm và AI. Anh ấy cũng nói nhiều về những chủ đề khác như go-to-market nói chung cho các công ty ở các giai đoạn cho tới Series C. Theo Michael, đó là một người nhất định phải theo dõi (video đăng ngày 29/09/2025).
• Rob Litterst, người Michael chợt nghĩ tới; anh ấy tập trung nhiều hơn vào pricing và packaging, và theo Michael là một người rất đáng nghe (video đăng ngày 29/09/2025).

Ngoài ra, theo Michael, còn có những tiếng nói rất hay khác trong ngành nói nhiều về GTM, thỉnh thoảng lồng pricing và packaging vào (video đăng ngày 29/09/2025).

14. Follow Up: bắt đầu từ per seat và một mô hình hybrid đang thử

Justin nói cuộc trò chuyện không làm anh thất vọng; anh đã rất hào hứng với chủ đề này và nghĩ hai người có thể nói tiếp, vì theo anh sẽ còn nhiều đổi mới nữa trong mảng pricing (video đăng ngày 29/09/2025).

Trước khi kết thúc, Michael hỏi lại Justin: anh có nhắc tới sản phẩm hoàn toàn mới của mình và chuyện đang nghĩ về pricing và packaging, vậy tới giờ Justin và nhóm đã nghĩ gì, bắt đầu từ đâu?

Justin nói hơi ngượng khi trả lời sau cuộc trò chuyện này: Follow Up bắt đầu với mô hình per seat. Nói thật, anh và nhóm làm vậy để có cái gì đó đưa ra thị trường trước. Nó đơn giản. Sản phẩm bán cho sales rep, cho từng sales rep một. Nên xét về người mua và việc gặp họ ở chỗ họ đang đứng, anh nghĩ đó là một mô hình dễ hiểu, quen thuộc. Anh và nhóm đang bán cho các công ty giai đoạn đầu, nên điểm anh nêu lúc trước về ngân sách không phải vấn đề của anh và nhóm; vấn đề là sự đơn giản và việc hiểu được mô hình (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025).

Nhưng giờ, khi tích hợp ngày càng nhiều AI vào sản phẩm, anh thấy tính khả thi của mô hình per seat và chuyện margin bị ép, như Michael đã nói, có thể là phần của mô hình đổ vỡ nhanh nhất (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Đây là sản phẩm anh và nhóm ra mắt một tháng trước, nên đang ở V0.1, và đang thử thị trường bằng mô hình ban đầu này để bắt đầu cuộc trò chuyện.

Michael nói thêm: tiện thể, rõ ràng lúc nãy anh đã nói hơi quá (bombastic). Anh nghĩ trước hết, khi ra mắt một sản phẩm hoàn toàn mới, hãy nghiêng về phía gặp khách hàng ở chỗ họ đang đứng hơn mọi thứ khác. Bạn chỉ đang cố chứng minh rằng có người sẽ trả tiền cho sản phẩm giải quyết vấn đề (theo Michael, video đăng ngày 29/09/2025).

Dù vậy, Atlas có một khách hàng đang thử một mô hình hybrid seat-based, có usage tính theo từng seat được gắn vào. Theo Michael, thử nghiệm đó còn quá sớm để anh nói "đây thật sự là một cách rất hay để bắc cầu", nhưng đó là lần đầu anh thấy mô hình như vậy, nên có thể có gì đó đáng giá ở đây (video đăng ngày 29/09/2025). Còn với Follow Up, anh nghĩ Justin và nhóm có cách tiếp cận đúng: từ sớm, gặp khách hàng ở chỗ họ đang đứng, đưa sản phẩm vào tay họ và chứng minh rằng họ sẽ trả tiền cho nó bằng cách nào đó.

Justin nói mô hình hybrid Michael vừa nhắc chính là thứ anh và nhóm đang tìm hiểu: anh và các co-founder đã bắt đầu bàn tới nó, nên đó đúng là hướng anh và nhóm đang khám phá (theo Justin, video đăng ngày 29/09/2025). Anh nói buổi nói chuyện rất tuyệt, cảm ơn Michael đã dành thời gian chia sẻ, và nói hai người sẽ phải làm lại sớm. Michael đáp anh rất muốn đáp lễ, và cảm ơn Justin rất nhiều vì đã mời anh.