Q：
你现在在帮助大家做定价和打包策略的过程中，发现目前哪些方法是真正有效的？
Manny Medina：
目前我看到有
四种定价方式
表现非常好，而且很稳健：按行动计费、按工作流计费、按结果计费、按Agent计费。
按行动 (Activity) 计费
最简单，比如信用积分制的模式，很容易向客户展示他们的使用情况。
按工作流计费
是把一系列行动串成一个完整流程，比如“文档审阅”，然后对整个流程定价。可以区分处理不同文档的复杂度：短的、简单的 vs 长的、复杂的，每种都有不同的资源消耗。
按结果计费是将定价从“按工作流计费”转向“对客户有价值的事情计费”，这是关键。但我现在给客户的建议是：
不要直接按结果收费，而是设置“结果奖金”机制。
比如说，如果某个成果达到了高质量标准，那你就可以收取一笔额外费用。这样可以开启一个“价值对齐”的对话。一旦你和客户进入这样的深度对话，就会开始签署一些更定制化的合同，而这种合同是非常难被替换掉的。
Q：
从历史来看，按结果计费的定价模式执行起来很困难。你觉得 AI 会改变这种情况吗？
Manny Medina：
AI 会
彻底改变
这件事。过去，我们希望把所有客户都塞进一个“SKU”里，然后再计算 SKU 数量，总部可能会批个折扣额度。这是一个用表格的行和列做计算的世界。
但现在不再需要这样了。大型公司如 ServiceNow 或 Salesforce，他们的大型合同几乎都是定制化的。他们通常会派 Paul Smith 这种 CRO （首席营收官）去和对方大客户谈定制化的合同，根本不适合 CPQ系统（配置–定价–报价系统，销售自动化工具）进行标准化处理。
所以在 Agentic AI 的世界里，我们也这么做——特别是对于那些你想长期合作的大客户。
而且现在可以加一个聊天界面，对合同内容进行解释，给出年化价值；也可以查询所有签过的合同，了解单价、增长率、整体经济性。所以我认为——
定制化合同在 AI 时代是适用的，也必然存在。
最后一种计价方式是
按Agent计费（Paid by Agent）
。现在很多 AI SDR 做的事情，其实是在替代一个传统 SDR（销售开发代表）80% 的工作量。一个完整配备的 SDR 每年成本大约是 7 万到 9 万美金。与其收平台费，不如说按照部署多少个 AI Agents，每个 Agent 完成相当于 9 万美金 SDR 的工作，再收 2 万美金/Agent。
Agent能完成这些任务，而且如果Agent达成了KPI（预约量、成交量等），可以再额外给“奖金”。
Q：
怎么定义“AI SDR 的工作”？是参考人类 SDR 的标准吗？
Manny Medina：
没错。当你雇佣一个 SDR，你首先关注的是他们的活动量，比如打了多少电话、预约了多少会议。他会有一个账号列表，每个账号下有很多联系人，每个联系人会被触达。所以你就能得到标准的 SDR 数据：比如一天打 100 个电话。
AI Agent 也是一样的逻辑。你给 Agent 划定工作范围，然后按这个Agent收费，因为它的输出是一样的。这样就可以不用去和 CRO 抢营销预算，而是从人力资源预算里拿钱，而这块预算远远大得多。
我现在尽量引导客户
不要像卖工具一样去定价
，因为一旦你把自己当成软件工具来卖，你的价格就受限了，只能占用 CRO 的那点预算。而如果你做的是“人力替代”，那空间就大很多。
Q：
但是现在很多公司最终还是回到了“按工具收费”的模式。他们是怎么掉进这个坑里的？
Manny Medina：
许多 AI Agent 公司现在只是做 POC，看似有收入，实则只是“vibe revenue”；等到续约期，客户才会真正评估谁能带来价值，真正的商业模式届时才会显现。
我许多早期的很多客户，一开始都说“不会走错定价模式”。但现在回来却说：“我刚签了第一个只按结果付钱的合同，我不知道该怎么办。”
所以我现在的看法是：
这是由客户主动推动的。
他们希望用结果导向的定价方式来
降低风险
，因为现在大家普遍都觉得 AI 有很多不确定性。而按结果收费，能缓解这些风险。
Q：
这四种定价方式——行动、工作流、结果、Agent——它们算是一种“成熟度曲线”吗？企业理想状态是最终走到“卖Agent”或“按结果收费”？
Manny Medina：
是的，它确实是一种定价方式逐渐走向成熟的过程。但它也有点像“自定义冒险游戏”。最底层的是“按行动收费”，虽然卖得容易，但一旦停留在这，
别人就会来抢你的饭碗，说“我更便宜”。
接着你就会陷入困境：市场里一堆公司做的事跟你一模一样，卖点也一样，你的客户就会在你和别人之间反复流失。
所以，是的：你必须逐步往上走。
进入“按工作流计费”后，你就开始进入
价值定价（Value-Based Pricing）
。你定义流程、说明为什么重要，你开始和客户有更深的价值对话，也促使你真正和客户达成共识。
所以我认为：
确实需要一定的“成熟度”，你才能跟客户谈这些话题。
但客户一开始一定会选择最简单的购买方式，比如固定价、试用价、按使用量来买一年看看效果。
而如果效果不错，那就需要你——AI Agent的开发者和创建者——主动回头去找客户，说：“我们来对齐你真正关心的价值，然后以此来收费。”
Q：
哪些市场更有可能坚持采用“基于价值的定价”，而哪些市场最终可能会沦为“成本导向定价”？
Manny Medina：
如果争夺的是 BPO 预算，切入方式需采用成本导向定价，主打“与 BPO 提供相同服务，但更便宜、全年无休，并能整合原有系统数据”。这是一种赢得市场份额的中间策略，并非最终形态。
BPO 企业不会坐视不理，作为体量庞大的参与者，具备引入技术、自建 AI 系统的能力，可通过内部数据优化流程、替代人力，形成强有力的反击。
长期来看，具备明确价值输出的服务，才能坚持价值导向定价。以 AI + SDR 为例，初期为降低销售门槛，多采用 token 或行动数计费，导致同质化严重。能走出的企业则转向按“替代 SDR 数量”或“每获取有效预约”计价，更好体现业务成果。
Q：
当公司逐步进入这些更成熟的定价模式时，他们是怎么评估和真正落地的？
