SaaS Là Gì? Toàn Cảnh Tương Lai AI-Native SaaS 2026 | Review Tin

1. Bản chất thực sự của mô hình SaaS là gì và tại sao nó lại thống trị kỷ nguyên số?

SaaS (Software as a Service - Phần mềm như một dịch vụ) là điện toán đám mây cho phép người dùng truy cập và sử dụng ứng dụng phần mềm qua Internet mà không cần cài đặt phần cứng hay hạ tầng phức tạp. Thay vì trả chi phí bản quyền vĩnh viễn (perpetual license) cùng khoản phí bảo trì đắt đỏ như mô hình On-Premises truyền thống, người dùng SaaS chi trả theo dạng thuê bao định kỳ (subscription) hoặc chi phí dựa trên mức độ sử dụng thực tế (usage-based).

Nguồn tham khảo: Review Tin Hoc.

Sự thống trị của SaaS xuất phát từ khả năng tối ưu hóa chi phí vận hành (OpEx) thay vì chi phí đầu tư ban đầu (CapEx). Bằng việc chuyển giao toàn bộ trách nhiệm duy trì máy chủ, cập nhật tính năng, vá lỗi bảo mật cho nhà cung cấp (vendor), doanh nghiệp tập trung nguồn lực vào năng lực lõi. Dữ liệu tài chính từ các tổ chức quốc tế như BIS cho thấy việc tối ưu hóa hạ tầng số thông qua các dịch vụ đám mây chuẩn hóa giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro thanh khoản và cân bằng dòng tiền hiệu quả hơn trong các đợt biến động kinh tế.

Thị trường SaaS toàn cầu đang chứng kiến mức tăng trưởng vượt bậc. Theo dự báo, doanh thu SaaS toàn cầu sẽ đạt 488,5 tỷ USD, tăng 21,9% so với cùng kỳ. Động lực đằng sau con số này là tính linh hoạt và khả năng tích hợp qua API, cho phép các ứng dụng kết nối dữ liệu mượt mà. Dự báo dài hạn chỉ ra thị trường này có thể đạt 855,6 tỷ USD vào năm 2031, tương ứng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 11,9% trong giai đoạn 2026–2031.

Nền tảng của sức mạnh SaaS nằm ở cấu trúc đa người dùng (multi-tenant architecture), giúp nhà cung cấp tối ưu hóa chi phí máy chủ và chia sẻ sức mạnh tính toán. Nhờ đó, ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) cũng có thể tiếp cận những công cụ quản trị doanh nghiệp chuẩn quốc tế mà trước đây chỉ các tập đoàn đa quốc gia mới đủ khả năng chi trả.

SaaS không chỉ là một thuật ngữ công nghệ hào nhoáng. Đó là nền tảng đang vận hành hàng triệu doanh nghiệp toàn cầu.

2. Nguyên nhân do đâu thị trường SaaS 2026 lại chuyển hướng mạnh mẽ sang AI-native và Agentic AI?

Năm 2026 đánh dấu bước chuyển dịch mang tính kiến trúc của thị trường SaaS: từ mô hình "Phần mềm hỗ trợ tác vụ" sang "Hệ thống tự chủ tác nghiệp". Các phần mềm SaaS truyền thống cung cấp giao diện (UI) để con người nhập dữ liệu và thao tác. Ngược lại, các phần mềm AI-native (được xây dựng trên nền tảng AI ngay từ đầu) và tích hợp Agentic AI có khả năng hiểu ngữ cảnh, tự lập kế hoạch, phối hợp các công cụ và thực thi quy trình làm việc khép kín mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Nguyên nhân chính của đợt chuyển hướng này đến từ áp lực hiệu suất và sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Khảo sát từ Deloitte cho thấy có tới 75% doanh nghiệp đầu tư vào Agentic AI. Dữ liệu thực tế ghi nhận 57% doanh nghiệp dành 21–50% ngân sách chuyển đổi số cho tự động hóa AI, và 20% doanh nghiệp sẵn sàng trích từ 50% ngân sách trở lên cho lĩnh vực này.

Sự ưu ái của thị trường phản ánh rõ qua con số tài chính: chi tiêu cho các ứng dụng SaaS AI-native đã tăng 108% theo dữ liệu tổng hợp từ Zylo. Đồng thời, khoảng 92% công ty SaaS đã triển khai hoặc lên kế hoạch tích hợp tính năng AI vào sản phẩm. Sự khác biệt cốt lõi giữa các giải pháp này được phân tích cụ thể:

• SaaS truyền thống (Co-pilot/Assistant): Yêu cầu người dùng chủ động đưa ra câu lệnh (prompt), ứng dụng trả về gợi ý hoặc dữ liệu thô. Khả năng tự động hóa dừng lại ở mức từng tác vụ đơn lẻ.
• Agentic AI SaaS (Autonomous Agents): Hệ thống nhận mục tiêu đầu ra (ví dụ: "Tối ưu chiến dịch tiếp thị tháng này"), tự truy xuất dữ liệu CRM, phân tích hành vi người dùng, khởi tạo nội dung, tự chạy quảng cáo và điều chỉnh ngân sách theo thời gian thực.

Nhà cung cấp phần mềm không còn bán gói dịch vụ dựa trên số tài khoản người dùng (seat-based), mà chuyển sang bán "kết quả đầu ra" (outcome-based). Doanh nghiệp sẵn sàng trả tiền cho một tác vụ hoàn thành chuẩn xác thay vì chi trả cho một công cụ chỉ để nhân viên tự thao tác.

Sự trỗi dậy của Agentic AI đánh dấu một bước ngoặt: phần mềm không chỉ hỗ trợ mà bắt đầu tự đưa ra quyết định.

3. Làm thế nào để doanh nghiệp giải quyết bài toán chi phí AI tăng cao trong hệ sinh thái SaaS?

Mặc dù lợi ích của AI-native SaaS là không thể phủ nhận, sự gia tăng chi phí phần mềm tích hợp AI đang trở thành một thách thức quản trị nghiêm trọng. Việc các nhà cung cấp đồng loạt tăng giá gói dịch vụ, cộng thêm chi phí tính toán theo mã định danh (token/API usage) khiến ngân sách công nghệ thông tin (IT) của nhiều doanh nghiệp bị vượt ngưỡng kiểm soát.

Theo phân tích thị trường, tổng chi tiêu toàn cầu cho các ứng dụng hỗ trợ AI có thể đạt 2,52 nghìn tỷ USD. Sự gia tăng này đòi hỏi doanh nghiệp phải áp dụng chiến lược quản trị chi phí FinOps (Financial Operations) chuyên biệt cho đám mây và SaaS để tối ưu hóa ROI.

Để giải quyết bài toán lạm phát chi phí SaaS tích hợp AI, doanh nghiệp cần thực hiện quy trình kiểm soát 4 bước:

1. Đánh giá tần suất và giá trị thực tế của tác vụ AI: Loại bỏ các tính năng AI "trang trí" do nhà cung cấp bán kèm nhưng nhân viên không thực sự sử dụng. Phân loại rõ tác vụ nào cần mô hình lớn (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) và tác vụ nào chỉ cần mô hình nhỏ (SLMs) hoặc thuật toán truyền thống để giảm chi phí API.
2. Đàm phán lại hợp đồng dựa trên dữ liệu sử dụng: Yêu cầu nhà cung cấp minh bạch về khung tính phí Token. Chuyển đổi các hợp đồng tính theo đầu người (per-seat) không hiệu quả sang dạng hạn ngạch sử dụng chung (pooled usage quota) cho toàn tập thể. Các ghi nhận tài chính từ Trung tâm Lưu ký cho thấy việc minh bạch hóa và chuẩn hóa dữ liệu thanh toán giao dịch giúp các tổ chức kiểm soát chính xác chi phí ẩn trong quá trình vận hành hệ thống.
3. Triển khai công cụ Quản lý Chi tiêu SaaS (SaaS Spend Management): Sử dụng các nền tảng tự động quét và phát hiện các tài khoản SaaS trùng lặp, tài khoản không hoạt động (idle accounts) hoặc các khoản đăng ký tự động gia hạn ngoài tầm kiểm soát của bộ phận IT.
4. Xây dựng định mức chi tiêu AI theo phòng ban (Cost Allocation): Gắn trách nhiệm ngân sách AI trực tiếp cho từng đơn vị kinh doanh. Khi phòng MKT hoặc CSKH thấy rõ chi phí Token AI do mình phát sinh, họ sẽ chủ động tối ưu hóa câu lệnh và quy trình tự động hóa.

Kiểm soát chi phí không có nghĩa là dừng đầu tư vào AI, mà là đảm bảo từng USD chi ra cho công nghệ SaaS đều mang lại giá trị kinh doanh đo lường được.

Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận, nhưng nếu không kiểm soát, chi phí SaaS có thể trở thành gánh nặng tài chính khổng lồ.

4. Tại sao bảo mật SaaS và quản lý Shadow IT lại trở thành mối đe dọa sống còn?

Sự bùng nổ của các nền tảng điện toán đám mây đã đơn giản hóa việc trang bị phần mềm cho doanh nghiệp, nhưng đồng thời tạo ra những lỗ hổng an ninh phi truyền thống. Dữ liệu thực tế ghi nhận khoảng 75% tổ chức đã trải qua ít nhất một sự cố bảo mật liên quan đến ứng dụng SaaS trong 12 tháng gần nhất. Khác với kiến trúc IT truyền thống nơi dữ liệu nằm sau tường lửa (firewall), mô hình SaaS phân tán dữ liệu doanh nghiệp lên hạ tầng của hàng chục nhà cung cấp bên thứ ba. Điều này khiến chu vi bảo mật (security perimeter) bị xóa bỏ hoàn toàn, thay thế bằng cơ chế quản lý danh tính và quyền truy cập (IAM).

Nguy cơ lớn nhất đối với hệ sinh thái này chính là hiện tượng Shadow IT — việc nhân viên tự ý đăng ký, sử dụng các phần mềm SaaS hoặc công cụ AI tự do mà không qua sự kiểm duyệt hay cấp phép của phòng CNTT. Theo các báo cáo quản trị rủi ro từ BIS, việc thiếu kiểm soát dòng luân chuyển dữ liệu xuyên biên giới và việc phân quyền tự do giữa các ứng dụng tạo ra nguy cơ rò rỉ dữ liệu nghiêm trọng. Khi một nhân viên tải tài liệu tài chính hoặc mã nguồn nội bộ lên một công cụ SaaS tích hợp AI không rõ nguồn gốc để xử lý dữ liệu, rủi ro vi phạm quyền riêng tư và lộ bí mật kinh doanh tăng vọt.

Để vô hiệu hóa mối đe dọa này, các doanh nghiệp phải triển khai giải pháp Quản lý Tư thế Bảo mật SaaS (SSPM - SaaS Security Posture Management) kết hợp với mô hình Zero Trust. Việc giám sát liên tục các kết nối API, siết chặt cơ chế xác thực đa yếu tố (MFA) và áp dụng danh mục phần mềm được phê duyệt (Whitelisting) là phương thức bắt buộc để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.

Với 75% tổ chức gặp sự cố bảo mật, việc nhân viên tự ý sử dụng phần mềm chưa được phê duyệt đang là quả bom nổ chậm.

5. Vertical SaaS khác biệt thế nào và khi nào nên áp dụng phần mềm chuyên biệt theo ngành?

Trong hơn một thập kỷ, Horizontal SaaS (SaaS theo chiều ngang) như Salesforce, HubSpot hay Zoom đã thống trị nhờ khả năng giải quyết các bài toán chung của mọi doanh nghiệp như quản trị nhân sự, CRM hay kế toán. Tuy nhiên, khi thị trường bước vào giai đoạn trưởng thành, mô hình "một kích cỡ vừa cho tất cả" bắt đầu bộc lộ hạn chế do không thể đáp ứng được các quy trình nghiệp vụ chuyên sâu và các quy định pháp lý khắt khe của từng ngành kinh tế cụ thể. Đây là tiền đề cho sự bứt phá của Vertical SaaS (SaaS theo chiều dọc) — các phần mềm được thiết kế tối ưu riêng cho một lĩnh vực như y tế, bất động sản, logistics hay tài chính.

Điểm khác biệt cốt lõi của Vertical SaaS nằm ở khả năng tích hợp sẵn các quy trình chuẩn (Workflows), cấu trúc dữ liệu ngành và các chứng chỉ tuân thủ pháp lý mà phần mềm chiều ngang phải mất hàng năm tùy chỉnh mới có thể đạt được. Chẳng hạn, một nền tảng SaaS thiết kế cho ngành y tế sẽ tuân thủ sẵn chuẩn HIPAA, đồng thời tích hợp trực tiếp với hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), điều mà các giải pháp CRM chung chung không thể làm được ngay khi đóng gói.

• Horizontal SaaS: Tập trung vào quy mô thị trường rộng lớn (TAM cao), tính năng tổng quát, chi phí thu hút khách hàng (CAC) thấp ở giai đoạn đầu nhưng tỷ lệ rời bỏ (Churn Rate) cao nếu không được tùy biến tốt.
• Vertical SaaS: Tập trung vào phân khúc hẹp (Niche Market), chiều sâu tính năng vượt trội, dễ dàng đạt được độ gắn kết cao với người dùng, tối ưu chỉ số LTV (Giá trị vòng đời khách hàng) và giảm chi phí đào tạo sử dụng.

Đối với giao dịch chứng khoán và quản lý tài chính, dữ liệu đăng ký sở hữu tài sản đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối. Doanh nghiệp trong ngành này thường chọn giải pháp Vertical SaaS có khả năng đồng bộ dữ liệu chuẩn hóa với các cơ quan lưu ký trung tâm như Trung tâm Lưu ký Chứng khoán Việt Nam nhằm tự động hóa quy trình đối soát nghĩa vụ thanh toán mà không cần lập trình lại hệ thống.

Doanh nghiệp nên chuyển đổi sang Vertical SaaS khi chi phí tùy chỉnh (customization) trên phần mềm Horizontal vượt quá giá trị mang lại, hoặc khi các quy định pháp lý chuyên ngành bắt buộc phải có cơ chế quản trị dữ liệu đặc thù.

Các giải pháp 'một kích cỡ vừa cho tất cả' đang dần nhường chỗ cho Vertical SaaS - phần mềm được đo ni đóng giày cho từng lĩnh vực.

6. Mô hình tính phí theo mức sử dụng (Usage-based pricing) mang lại lợi ích gì cho người dùng?

Mô hình thu phí theo đăng ký cố định hàng tháng (Flat-rate Subscription) đang dần bộc lộ bất cập trong bối cảnh các ứng dụng SaaS tích hợp AI tốn tốn kém tài nguyên tính toán (GPU/Cloud Computing). Sự chuyển dịch sang phương thức tính phí dựa trên mức sử dụng thực tế (Usage-based pricing - UBP), còn gọi là Pay-as-you-go, đang tái định hình lại cấu trúc tài chính của toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm.

Thay vì bắt buộc doanh nghiệp trả chi phí cố định cho một số lượng tài khoản (seats) nhất định — nơi mà nhiều tài khoản hiếm khi được đăng nhập — mô hình UBP tính tiền dựa trên các chỉ số tiêu dùng đo lường được: dung lượng dữ liệu xử lý, số lượng lời gọi API, số phút tính toán của AI Agent, hoặc số lượng giao dịch thành công. Cách tiếp cận này loại bỏ rào cản chi phí ban đầu, tạo điều kiện cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận công cụ cao cấp với mức giá khởi điểm gần như bằng không.

Lợi ích lớn nhất của Usage-based pricing cho khách hàng doanh nghiệp là sự linh hoạt và khả năng tối ưu hóa dòng tiền. Trong các mùa thấp điểm kinh doanh, chi phí SaaS tự động giảm tương ứng mà không cần thực hiện thao tác hạ cấp gói dịch vụ hay đàm phán lại hợp đồng. Chi phí phần mềm từ đó chuyển từ Định phí (Fixed Costs) sang Biến phí (Variable Costs), phản ánh chính xác hiệu quả kinh doanh thực tế của tổ chức.

Tuy nhiên, UBP đặt ra thách thức về tính dự báo ngân sách. Nếu không có các công cụ quản trị FinOps và thiết lập hạn ngạch tự động (Automated Usage Caps), doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng "sốc hóa đơn" khi các tác vụ AI hoặc tính toán tự động tăng đột biến ngoài tầm kiểm soát.

Thay vì trả phí thuê bao cố định hàng tháng, việc trả tiền cho những gì thực sự sử dụng đang định hình lại cách chúng ta mua SaaS.

7. Làm sao để thực hiện chiến lược hợp nhất nền tảng (Platform Consolidation) hiệu quả?

Sở hữu quá nhiều ứng dụng gây ra sự dư thừa. Hợp nhất nền tảng là chìa khóa để tinh gọn bộ máy vận hành.

Thực tế quản trị tại các doanh nghiệp hiện đại cho thấy tình trạng bùng nổ ứng dụng SaaS (SaaS Sprawl) đang trực tiếp làm bào mòn biên lợi nhuận và làm suy giảm hiệu suất lao động. Theo dữ liệu đo lường từ Zylo, mặc dù số lượng ứng dụng SaaS tại các tổ chức bắt đầu có dấu hiệu đi ngang, nhưng tổng chi tiêu và độ phức tạp trong việc quản lý hệ sinh thái phần mềm vẫn liên tục tăng cao. Doanh nghiệp rơi vào bẫy "silos dữ liệu" khi các bộ phận tự ý trang bị các công cụ đơn lẻ (point solutions) không tích hợp được với nhau. Để tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành trong năm 2026, chiến lược hợp nhất nền tảng (Platform Consolidation) phải được thực thi theo một lộ trình khoa học bao gồm 4 bước cốt lõi:

Bước 1: Kiểm toán toàn diện và định danh ứng dụng (SaaS Audit)

Doanh nghiệp không thể quản lý những gì mình không thể quan sát. Quá trình kiểm toán cần rà soát lại toàn bộ hệ thống hóa đơn, dữ liệu thanh toán thẻ doanh nghiệp và lưu lượng mạng để phát hiện mọi ứng dụng đang tồn tại. Chiến dịch rà soát phải phân loại rõ phần mềm thành ba nhóm: ứng dụng do IT quản lý, ứng dụng do phòng ban tự trang bị và Shadow IT. Việc sử dụng các tiêu chuẩn đối sánh rủi ro tài chính tương tự như các báo cáo giám sát hạ tầng từ BIS sẽ giúp bộ phận CNTT xây dựng bộ chỉ số đánh giá mức độ cấp thiết của từng công cụ.

Bước 2: Phân tích mức độ trùng lặp tính năng và hiệu suất sử dụng (Overlapping & Utilization)

Sau khi thiết lập danh mục, doanh nghiệp cần phân tích chỉ số sử dụng thực tế (Active Usage Rate). Cần loại bỏ ngay lập tức các tài khoản "ma" (chủ sở hữu đã nghỉ việc hoặc không phát sinh tương tác trong 30-60 ngày). Bảng phân tích ma trận chức năng sẽ chỉ ra sự chồng chéo: ví dụ, doanh nghiệp đang trả phí đồng thời cho Zoom, Microsoft Teams và Google Meet, hay dùng cả Asana lẫn Monday.com cho cùng một quy trình quản lý dự án.

Bước 3: Lựa chọn nền tảng trung tâm (Core Platform Standard)

Thay vì duy trì hàng chục giải pháp đơn lẻ, doanh nghiệp tiến hành dịch chuyển sang giải pháp "All-in-one" hoặc các hệ sinh thái có khả năng mở rộng mạnh qua API. Việc ưu tiên các nền tảng tích hợp sẵn AI Agent và hệ thống cơ sở dữ liệu dùng chung (Unified Data Layer) giúp giảm thiểu chi phí ẩn cho việc duy trì các đường dẫn kết nối (integration pipelines) tùy chỉnh phức tạp.

Bước 4: Quản trị thay đổi và kiểm soát mua sắm tập trung (Governance & Procurement)

Kỹ thuật hợp nhất nền tảng chỉ thành công khi đi kèm với quy định quản trị chặt chẽ. Mọi giao dịch đăng ký mới phần mềm phải đi qua cổng kiểm duyệt trung tâm của IT và Tài chính. Việc thiết lập cơ chế xác thực tập trung (SSO) và phân quyền truy cập dựa trên vai trò (RBAC) giúp chặn đứng tình trạng phát sinh ứng dụng ngoài tầm kiểm soát từ gốc rễ.

Để không bị bỏ lại phía sau, các doanh nghiệp tại Việt Nam cần nhanh chóng nắm bắt công nghệ AI và tối ưu hóa hệ sinh thái SaaS.

8. Bước đi tiếp theo của doanh nghiệp Việt Nam trên bản đồ SaaS toàn cầu là gì?

Để không bị bỏ lại phía sau, các doanh nghiệp tại Việt Nam cần nhanh chóng nắm bắt công nghệ AI và tối ưu hóa hệ sinh thái SaaS.

Thị trường SaaS toàn cầu đang chứng kiến mức tăng trưởng ấn tượng với dự báo đạt 488,5 tỷ USD vào năm 2026. Làn sóng tái cấu trúc công nghệ này đặt doanh nghiệp Việt Nam vào hai vị thế song song: vừa là thị trường tiêu thụ tiềm năng, vừa là lực lượng phát triển phần mềm giàu năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, để bứt phá khỏi bẫy gia công (outsourcing) giá rẻ và ghi danh trên bản đồ SaaS thế giới, cộng đồng doanh nghiệp công nghệ nội địa cần thực hiện những bước đi chiến lược mang tính đột phá.

Chuyển dịch từ "Code-for-hire" sang xây dựng sản phẩm AI-Native SaaS

Năng lực kỹ thuật của kỹ sư Việt Nam đã được khẳng định, nhưng lợi thế chi phí nhân công đang giảm dần. Doanh nghiệp công nghệ trong nước phải chuyển hướng nguồn lực sang nghiên cứu và phát triển các sản phẩm SaaS tích hợp sẵn Agentic AI. Thay vì chỉ gia công phần mềm theo yêu cầu, các công ty Việt Nam cần chủ động phát triển các giải pháp phần mềm thông minh có khả năng tự động hóa trọn vẹn quy trình nghiệp vụ (End-to-End Workflow Automation) để cung cấp cho thị trường quốc tế.

Chinh phục thị trường ngách thông qua chiến lược Vertical SaaS

Cạnh tranh trực diện với các gã khổng lồ toàn cầu như Salesforce hay Microsoft ở phân khúc phần mềm dùng chung (Horizontal SaaS) là chiến lược chứa đựng nhiều rủi ro. Hướng đi khả thi nhất cho các startup Việt Nam là tập trung vào Vertical SaaS — các phần mềm chuyên biệt hóa sâu cho những ngành nghề mang tính đặc thù cao như: logistics chuỗi cung ứng Đông Nam Á, quản lý sản xuất nông nghiệp thông minh, dệt may, hoặc giải pháp tuân thủ pháp lý cho tài chính - ngân hàng nội địa. Dữ liệu lưu trữ và giao dịch doanh nghiệp có thể được đăng ký và xác thực thông qua các cổng dữ liệu uy tín như Trung tâm Lưu ký nhằm tăng độ tin cậy và đảm bảo tính minh bạch pháp lý cho người dùng.

Nâng cấp chuẩn mực tuân thủ bảo mật và an toàn dữ liệu quốc tế

Một trong những rào cản lớn nhất khiến SaaS Việt Nam khó tiến ra các thị trường khó tính như Bắc Mỹ hay Châu Âu là vấn đề an ninh mạng. Trong bối cảnh khoảng 75% tổ chức trên thế giới ghi nhận các sự cố bảo mật liên quan đến SaaS, việc sở hữu các chứng nhận quốc tế chuẩn mực như ISO/IEC 27001, SOC 2 Type II, và tuân thủ GDPR không còn là tùy chọn mà là điều kiện tiên quyết. Các đơn vị phát triển SaaS trong nước phải đầu tư bài bản vào hạ tầng Zero Trust và mã hóa dữ liệu end-to-end ngay từ dòng code đầu tiên.

Chuyển đổi mô hình kinh doanh linh hoạt

Các nhà cung cấp SaaS Việt Nam cần nhanh chóng rà soát và điều chỉnh mô hình tính phí. Việc áp dụng mô hình định giá dựa trên giá trị tạo ra hoặc mức độ sử dụng thực tế (Usage-based pricing) giúp giảm rào cản thâm nhập ban đầu cho khách hàng SME. Khi giá trị của giải pháp được chứng minh rõ ràng qua các chỉ số đầu ra có thể đo lường, tỷ lệ giữ chân khách hàng (Net Retention Rate) sẽ tự động gia tăng bền vững, tạo tiền đề cho sự phát triển dài hạn trên thị trường quốc tế.