AI-технология оценки востребованности новых цифровых продуктов
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1480Ключевые слова:
цифровые продукты, оценка спроса, большие данные (Big Data), интеллектуальное таргетирование, технология распознавания поведения потребителей, тестирование спроса в выборкеАннотация
Предлагается технология оценки спроса на новые цифровые продукты на стадии их разработки. Технология выступает в качестве инструмента фильтрации проектов разработки цифровых продуктов по критерию их востребованности, что повышает вероятность коммерческого успеха выводимых на рынок новых цифровых продуктов. Ключевая особенность данной технологии – она основана на высокотехнологичных ресурсах, которые существенно повышают точность оценки. Технология апробирована и доведена до расчетных формул; аналогов в зарубежной и отечественной литературе и практике не имеет.
Статья опубликована: 30.12.2022
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
2. Азоев Г.Л., Хохлов Д.А. Формирование модели прогнозирования спроса на проектируемые цифровые продукты // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2021. – № 1. – С. 18–27.
3. Котлер Ф. и др. Маркетинг 4.0: технологии продвижения в интернете. – М.: Бомбора, 2020. – 224 с.
4. Смит К. Конверсия: как превратить лиды в продажи. – М.: Альпина Паблишер, 2019. – 228 с.
5. Уланов К.Ю. Мощные воронки продаж для лидогенерации в интернете. – М.: Бомбора, 2019. – 380 с.
6. Azoev G.L., Sumarokova E.V. Benchmarking of Market Capacity Assessment Methods and Their Application to Digital Products [Электронный ресурс]. URL: atlantis-press.com/proceedings/mtde-20/125939828
