<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Marketing and marketing research</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Marketing and marketing research</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Маркетинг и маркетинговые исследования</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2074-5095</issn>
<issn publication-format="electronic">2618-8872</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">127134</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/marketing.32.1.127134</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">UPSAYX</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">The digital model of a property as a developer&apos;s marketing asset: the impact of building information modeling technologies on consumer value and housing sales</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Цифровая модель объекта как маркетинговый актив застройщика: влияние технологий информационного моделирования на потребительскую ценность и продажи жилья</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname></surname>
<given-names> </given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p></p>
</bio>
<email></email>

</contrib>
</contrib-group>
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2027-03-31" publication-format="print">
<day>31</day>
<month>03</month>
<year>2027</year>
</pub-date>
<volume>32</volume>
<issue>1</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 32, NO1 (2027)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 32, №1 (2027)</issue-title>
<fpage></fpage>
<lpage></lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2026-09-25">
<day>25</day>
<month>09</month>
<year>2026</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-11-13">
<day>13</day>
<month>11</month>
<year>2026</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2027, Mukharramova E.R.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2027, Мухаррамова Э.Р.</copyright-statement>
<copyright-year>2027</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Mukharramova E.R.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Мухаррамова Э.Р.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2027-03-31"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/127134">https://1economic.ru/lib/127134</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The mandatory transition of housing construction to information modeling technologies in the industry literature is considered almost exclusively as a source of costs and production effects, while the marketing potential of the digital model of the facility remains outside the field of research. The article aims to substantiate the approach to the digital model of a residential facility as a developer&apos;s marketing asset and quantify its impact on the consumer value of housing and sales parameters. The methodological basis was formed by the concept of consumer value as the ratio of benefits and costs of the buyer, the model of the client&apos;s path, scenario modeling of the project implementation schedule and sensitivity analysis. The classification of marketing tools derived from the digital model by stages of the customer journey is proposed, six channels of consumer value growth are identified, and a system of measurable indicators of marketing effect is introduced. The calculation based on the model project shows that the marketing use of the digital model has an effect comparable in magnitude to the production savings from information modeling. The main part of it comes not from the price premium but from the acceleration of implementation: through the escrow mechanism, it reduces the cost of project financing. The set of marketing measures is designed with the developer&apos;s scale in mind. The conclusions of the study are addressed to development companies, to banks participating in project financing, and to industry regulators.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Обязательный переход жилищного строительства на технологии информационного моделирования в отраслевой литературе рассматривается почти исключительно как источник затрат и производственных эффектов, тогда как маркетинговый потенциал цифровой модели объекта остаётся вне поля исследований. Цель работы — обоснование подхода к цифровой модели жилого объекта как к маркетинговому активу застройщика и количественная оценка её влияния на потребительскую ценность жилья и параметры продаж. Методологическую основу составили концепция потребительской ценности как соотношения выгод и затрат покупателя, модель клиентского пути, сценарное моделирование графика реализации проекта и анализ чувствительности. Предложена классификация производных от цифровой модели маркетинговых инструментов по стадиям клиентского пути, выделены шесть каналов прироста потребительской ценности и введена система измеримых индикаторов маркетингового эффекта. Расчёт на модельном проекте показывает, что маркетинговое использование цифровой модели даёт эффект, сопоставимый по величине с производственной экономией от информационного моделирования. Основную его часть приносит не ценовая премия, а ускорение реализации: через механизм эскроу оно снижает стоимость проектного финансирования. Контур маркетинговых мер построен с учётом масштаба застройщика. Выводы работы обращены к девелоперским компаниям, к банкам — участникам проектного финансирования и к отраслевым регуляторам</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>building information modeling</kwd>
<kwd>real estate marketing</kwd>
<kwd>consumer value of housing</kwd>
<kwd>customer journey</kwd>
<kwd>digital building model</kwd>
<kwd>development</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>технологии информационного моделирования</kwd>
<kwd>маркетинг недвижимости</kwd>
<kwd>потребительская ценность жилья</kwd>
<kwd>клиентский путь</kwd>
<kwd>цифровая модель объекта</kwd>
<kwd>девелопмент</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Астафьева О.В., Шмырев Д.В. Анализ ключевых девелоперов рынка недвижимости в регионах России // Жилищные стратегии. – 2026. – № 1. – c. 11-24. – doi: 10.18334/zhs.13.1.124681.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Афанасьев А.А. Цифровая трансформация машиностроения России в контексте четвертой промышленной революции // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – № 1. – c. 221-240. – doi: 10.18334/vinec.14.1.120242.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Афанасьева А. Н. Цифровая трансформация ипотечного рынка жилищного строительства // Жилищные стратегии. – 2025. – № 4. – c. 509-522. – doi: 10.18334/zhs.12.4.124000.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Белозорова Э. Н., Султанова И. П. Цифровизация экономики и барьеры вхождения в высокотехнологичные отрасли // Экономические науки. – 2019. – № 171. – c. 11-17. – doi: 10.14451/1.171.11.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. В РФ доля применяющих технологии информационного моделирования застройщиков в первом квартале составила 47 %. AKamp;M. ndash; 2026. ndash; 14 апр. [Электронный ресурс]. URL: https://www.akm.ru/news/v_rf_dolya_primenyayushchikh_tekhnologii_informatsionnogo_modelirovaniya_zastroyshchikov_v_pervom_kv/ (дата обращения: 11.09.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Валетдинова Э. Н. Разработка инновационной системы предприятия в условиях экономической безопасности // Экономические науки. – 2011. – № 74. – c. 232–235.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Гимадиева Л. Ш. Оценка влияния факторов инновационного развития на экономический рост субъектов Приволжского федерального округа // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2026. – № 4. – c. 72–80. – doi: 10.26726/rppe2026v4aotio.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. ДОМ.РФ: по итогам I квартала 2025 года доля застройщиков, работающих с ТИМ, выросла до 38 %. Саморегулирование. ndash; 2025. ndash; 17 апр. [Электронный ресурс]. URL: https://sroportal.ru/news/dom-rf-po-itogam-i-kvartala-2025-goda-dolya-zastrojshhikov-rabotayushhix-s-tim-vyrosla-do-38/ (дата обращения: 11.09.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Дронов Д. С., Киметова Н. Р., Ткаченкова В. П. Проблемы внедрения BIM — технологий в России // Синергия Наук. – 2017. – № 10. – c. 529-549.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Завьялов Д.В., Завьялова Н.Б., Сагинова О.В. Принципы формирования пула акторов цифровой предпринимательской экосистемы // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 4. – c. 967-982. – doi: 10.18334/epp.13.4.117493.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Зинич Л. В., Петров Е.С. Анализ состояния и тенденций рынка жилой недвижимости в России: вызовы и возможности // Жилищные стратегии. – 2025. – № 1. – c. 39-58. – doi: 10.18334/zhs.12.1.122629.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Каллаур Г. Ю. Обоснование инвестиций в технологии информационного моделирования // Обоснование инвестиций в технологии информационного моделирования. – 2018. – № 1. – c. 27–38.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Кисель Т. Н. Снижение сопротивления изменениям в процессе цифровой трансформации предприятий инвестиционно-строительной сферы // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 12. – c. 7743-7762. – doi: 10.18334/epp.14.12.122409.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Лукашенок Т.Р., Ефимова Е.Г. Жилищное строительство в Российской Федерации: проблемы и перспективы в условиях новой реальности // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 12. – c. 5899-5914. – doi: 10.18334/epp.13.12.120076.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Малкина М. Ю., Щулепникова Е. А. Особенности формирования спроса, предложения и равновесия на рынке жилой недвижимости России // Дайджест-финансы. – 2013. – № 6. – c. 18-29.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Матвеева Е.С. Рынок жилой недвижимости г. Казани: целевые ориентиры застройщиков и потребительские предпочтения // Жилищные стратегии. – 2022. – № 4. – c. 353-376. – doi: 10.18334/zhs.9.4.116426.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Морщинина Н. И. Понятия благо и потребительская ценность в контексте взаимосвязей акторов на рынке жилой недвижимости // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 3. – c. 885-898. – doi: 10.18334/epp.14.3.120593.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. Морщинина Н.И. Экосистема на рынке жилой недвижимости: факторы влияния на формирование региональной модели // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. – 2023. – № 2. – c. 50-64. – doi: 10.14529/em230204.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19.</label>
<mixed-citation>19. Мухаррамова Э. Р., Вайс М. Е. Роль инновационных механизмов в обеспечении экономической безопасности приграничного региона // Вопросы инновационной экономики. – 2026. – № 1. – c. 111-134. – doi: 10.18334/vinec.16.1.124497.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B20">
<label>20.</label>
<mixed-citation>20. Олевский А. Е. Анализ влияния технологий «умного дома» на рынок недвижимости и бизнес // Креативная экономика. – 2023. – № 8. – c. 2761-2776. – doi: 10.18334/ce.17.8.118647.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B21">
<label>21.</label>
<mixed-citation>21. Почти половина застройщиков в РФ перешла на технологии информационного моделирования. Интерфакс-Россия. ndash; 2026. ndash; 13 июля. [Электронный ресурс]. URL: https://www.interfax-russia.ru/index.php/realty/news/pochti-polovina-zastroyshchikov-v-rf-pereshla-na-tehnologii-informacionnogo-modelirovaniya (дата обращения: 11.09.2026).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B22">
<label>22.</label>
<mixed-citation>22. Сайфуллина Ф. М., Мухаррамова Э. Р. Концепция зеленого строительства как фактор устойчивого функционирования жилищного рынка в долгосрочной перспективе // Жилищные стратегии. – 2026. – № 3. – c. 425–438. – doi: https://doi.org/10.18334/zhs.13.3.126734..</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B23">
<label>23.</label>
<mixed-citation>23. Христофорова И.В., Шмидт И.А. Коммуникационное взаимодействие субъектов в процессе продвижения объектов на рынке индивидуального жилья в России // Мир новой экономики. – 2019. – № 4. – c. 103-114. – doi: 10.26794/2220-6469-2019-13-4-103-114.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B24">
<label>24.</label>
<mixed-citation>24. Шавшуков В. М., Олейник А. В., Мешкова Н. Л. Технологии информационного моделирования в строительной отрасли // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 6. – c. 3207-3218. – doi: 10.18334/epp.14.6.121007.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B25">
<label>25.</label>
<mixed-citation>25. Ясницкий Л.Н., Ясницкий В.Л., Алексеев А.О. Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России // Экономика региона. – 2022. – № 2. – c. 609-622. – doi: 10.17059/ekon.reg.2022-2-22.</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>