2071-3762 Практический маркетинг Practical Marketing 10.24412/2071-3762-2026-6348-32-36 DFSFYY https://bci-marketing.ru/soderzhaniya-zhurnalov/348 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ РЫНОЧНОГО ПОТЕНЦИАЛА ЦИФРОВОГО ПРОДУКТА ЧЕРЕЗ АНАЛИЗ ПОИСКОВОГО СПРОСА Methodology for Assessing the Market Potential of a Digital Product through Search Demand Analysis Романчук Артемий Андреевич Романчук Артемий Андреевич Romanchuk Artemii Andreevich romanchukart@mail.ru 0009-0004-4544-8025 Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Генеральный директор маркетингового агентства GROMS TEAM (Калининград, Россия) Immanuel Kant Baltic Federal University, CEO of the marketing agency GROMS TEAM (Kaliningrad, Russia) 07 07 2026 2026 6 32 36 03 05 2026 14 06 2026 https://bci-marketing.ru/soderzhaniya-zhurnalov/348

В работе предложена методика прогнозной оценки рыночного потенциала цифрового продукта со сформированным спросом, опирающаяся на данные платных каналов привлечения. Проблема исследования – отсутствие воспроизводимой количественной рамки для принятия решения о запуске продукта до инвестиций в разработку. Алгоритм состоит из шести шагов: сбор семантического ядра запросов, прогноз трафика и стоимости клика через сервис «Оценка бюджета» Яндекс.Директ, получение ориентиров по конверсии, построение двухуровневой воронки продаж, расчёт прогнозной стоимости привлечения клиента и её сравнение с пороговым значением юнит-экономики. Методика применена к выборке из 720 цифровых продуктов, прошедших входную оценку за 24 месяца. По ретроспективной экспертной оценке доля продуктов, сохранивших активное продвижение спустя год после запуска, выросла с 40 до 80%; сверка на подвыборке из 62 продуктов, запущенных в период, предшествовавший внедрению методики, по формальному признаку – ненулевому расходу в рекламном кабинете Яндекс.Директ в течение 12 месяцев после запуска – дала согласующуюся долю в диапазоне 30–40%. Подход сводит решение о разработке продукта к количественному сопоставлению параметров спроса и пороговой экономики.

The paper proposes a methodology for forecasting the market potential of a digital product with established demand, based on data from paid acquisition channels. The research problem is the lack of a reproducible quantitative framework for making a decision about launching a product before investing in development. The algorithm consists of six steps: collecting the semantic core of queries, predicting traffic and click costs using the Yandex.Direct «Budget Estimation» service, obtaining conversion targets, building a two-level sales funnel, calculating the predicted cost of customer acquisition, and comparing it with the threshold value of unit economics. The methodology was applied to a sample of 720 digital products that passed the initial assessment over a period of 24 months. According to a retrospective expert assessment, the share of products that continued to be actively promoted one year after launch increased from 40% to 80%. A subsample of 62 products that were launched in the period preceding the implementation of the methodology was compared based on the formal criterion of non-zero spending in the Yandex.Direct advertising account within 12 months after launch, resulting in a consistent share of 30–40%. The approach reduces the decision to develop a product to a quantitative comparison of demand parameters and threshold economy.

 Ключевые слова цифровой продукт рыночный потенциал платные каналы привлечения контекстная реклама Яндекс.Директ проверка гипотез юнит-экономика стоимость привлечения клиента прогнозирование спроса Keywords digital product market potential paid acquisition channels contextual advertising Yandex. Direct hypothesis testing unit economy cost of customer acquisition demand forecasting Kotler, P. Marketing Management / P. Kotler, K. L. Keller. – 15th ed. – Upper Saddle River, NJ : Pearson Education, 2016. – 832 p. Беляевский, И. К. Маркетинговое исследование. Информация, анализ, прогноз : Учебное пособие / И. К. Беляевский. – Москва : Финансы и статистика, 2014. – 320 с. – ISBN 5-279-02220-9. Chaffey, D. Digital Marketing: Strategy, Implementation and Practice / D. Chaffey, F. Ellis-Chadwick. – 7th ed. – Harlow : Pearson Education, 2019. – 656 p. Kannan, P. K. Digital Marketing: A Framework, Review and Research Agenda / P. K. Kannan, H. A. Li // International Journal of Research in Marketing. – 2017. – Vol. 34, No. 1. – P. 22–45. – DOI 10.1016/j.ijresmar.2016.11.006. Ries, E. The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses /E. Ries. – New York : Crown Business, 2011. – 336 p. Blank, S. Why the Lean Start-Up Changes Everything / S. Blank // Harvard Business Review. – 2013. – Vol. 91, No. 5. – P. 63–72. Никитин, В. С. Анализ влияния контекстной рекламы на конверсию в digital-маркетинге / В. С. Никитин // Практический маркетинг. – 2023. – № 3(309). – С. 49-52. – DOI 10.24412/2071-3762-2023-3309-49-52. Стрельникова, Т. В. Критерии оценки эффективности контекстной рекламы в Яндекс.директ / Т. В. Стрельникова, Н. С. Де- нисенко // Знак: проблемное поле медиаобразования. – 2022. – № 4(46). – С. 98-108. – DOI 10.47475/2070-0695-2022- 10413. Акулич, М. В. Интернет-маркетинг : Учебник для бакалавров / М. В. Акулич. – Москва : Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2020. – 352 с. – ISBN 978-5-394-02474-0. Jansen, B. J. Bidding on the Buying Funnel for Sponsored Search and Keyword Advertising / B. J. Jansen, S. Schuster // Journal of Electronic Commerce Research. – 2011. – Vol. 12, No. 1. – P. 1–18. Gupta, S. Valuing Customers / S. Gupta, D. R. Lehmann, J. A. Stuart // Journal of Marketing Research. – 2004. – Vol. 41, No. 1. – P. 7–18. – DOI 10.1509/jmkr.41.1.7.25084. Pfeifer, P. E. Customer Lifetime Value, Customer Profitability, and the Treatment of Acquisition Spending / P. E. Pfeifer, M. E. Haskins, R. M. Conroy // Journal of Managerial Issues. – 2005. – Vol. 17, No. 1. – P. 11–25.