Ценообразование и прогнозирование
ДАТЫ
4 июня / 5 июня 2020
ФОРМАТ
2 семинара / 16 часов
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
Акценты курса:
  • Разбор принципов ценообразования (новых, существующих препаратов)
  • Разбор подходов к прогнозированию (новых, существующих препаратов)
  • Построение простых и сложных пациентских моделей

Целевая аудитория курса:

  • Продакт-менеджеры
  • Бренд-менеджеры
  • Маркетинг-менеджеры
  • Специалисты отделов маркетинга
  • Специалисты продаж
  • Менеджеры по развитию бизнеса

Целевая аудитория распределилась следующим образом:

70%
- Продакт-менеджеры
22% - Аналитики
8% - Директора по маркетингу


Статистика курса:

За время проведения курса (с 2014 года) было обучено 85 сотрудников из 32 фармацевтических компаний.
Преподает:
Сергей Смирнов

Руководитель отдела развития и лицензирования Bayer. В фарм бизнесе с 1996 г. Работал директором по развитию бизнеса компаний Janssen-Cilag и «Райфарм», бизнес-юнит менеджером по госпитальным и тендерным препаратам компании Boehringer Ingelheim, генеральным директором компании Quintiles Commercial Russia

Подробнее о преподавателе
Содержание:
День 1. Семинар "Принципы ценообразования"
  • Основные принципы ценообразования
  • P&L. Определение себестоимости
  • Основные виды скидок
  • Price - Volume эффект в разных областях бизнеса
  • Разбор кейсов
  • Виды ценообразования
  • Ценовая сегментация
  • Ценовая эластичность
  • Управление скидками и прибылью
  • Различные виды ценообразования с примерами
  • Стратегия ценообразования
  • Цена и ценовая конкуренция
  • Цена в зависимости от жизненного цикла продукта
  • Анализ и критика ценовой стратегии различных компаний в России и за рубежом
  • Ценообразование в коммерческом сегменте (ОТС). Ценообразование в коммерческом сегменте (RX). Ценообразование в государственном сегменте. (кейсы)
День 2. Семинар "Принципы прогнозирования в бизнесе"
  • Основы статистики и теории вероятности
  • Выборка, генеральная совокупность и методы их оценки
  • Корреляция
  • Аппроксимация
  • Принципы построения пациентских моделей (простых)
  • Виды прогнозирования
  • Качественный прогноз
  • Количественный прогноз
  • Сложные виды прогнозов и их задачи
  • Разбор кейсов
  • Исследование наборов данных и выбор метода прогнозирования
  • Временные ряды
  • Корреляционный анализ
  • Сглаживание и скользящее среднее
  • Регрессия
  • Сложные методы анализа
  • Кейсы
  • Понятие динамического моделирования. Построение простых и сложных пациентских моделей (кейсы)
Записаться на курс
Пожалуйста, заполните контактные данные, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности