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醫(yī)藥市場情報及競品信息收集

課程編號：63040

課程價格：￥15000/天

課程時長：2 天

課程人氣：55

行業(yè)類別：醫(yī)藥醫(yī)院     

專業(yè)類別：營銷管理 

授課講師：郁春江

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
市場人員、數據分析團隊、銷售團隊管理者等

【培訓收益】
1. 掌握至少3種高級搜索技巧，提升市場信息收集的精確度和效率。 2. 學習至少5種競品分析方法，量化競品市場行為的分析準確度提升 3. 掌握7個醫(yī)藥市場權威數據手機的7個來源，拓展銷售數據分析寬度 4. 掌握醫(yī)藥市場情報收集的5個關鍵步驟，提升市場信息獲取的準確率與高效率

第一講：市場情報的定義和重要性
導入：市場情報和市場研究的區(qū)別
市場情報的四個核心內容
1. 市場情報的4個關鍵維度
——客戶情報、競爭對手情報、產品情報、宏觀環(huán)境情報
2. 市場情報在醫(yī)藥行業(yè)的3個特殊性
——監(jiān)管環(huán)境、研發(fā)周期、專利保護
3. 市場情報對企業(yè)戰(zhàn)略制定、風險管理和創(chuàng)新的3個貢獻
——對戰(zhàn)略制定的貢獻、對風險管理的貢獻、對創(chuàng)新的貢獻
4. 市場情報與商業(yè)智能（BI）、競爭情報（CI）的3個區(qū)別與聯(lián)系
——關注焦點不同、數據來源不同、實施范圍有差異
工具：PESTEL分析框架、Porter's Five Forces模型、醫(yī)藥行業(yè)專業(yè)數據庫（如IMS Health, Evaluate Pharma）
案例：輝瑞公司如何利用市場情報在COVID-19疫苗研發(fā)中取得領先地位、羅氏制藥通過市場情報驅動的個性化醫(yī)療戰(zhàn)略

第二講：情報收集的基本流程
一、醫(yī)藥市場情報收集的五個關鍵步驟
第一步：需求分析
1）明確情報需求
2）制定SMART目標
關鍵：具體、可衡量、可實現(xiàn)、相關、時限
第二步：信息源識別
1）一手資料vs二手資料
2）內部源vs外部源
3）公開信息vs非公開信息
第三步：數據收集
1）定量研究：問卷調查、實驗
2）定性研究：深度訪談、焦點小組
第四步：信息整理與分析
1）數據清洗
2）交叉驗證
3）統(tǒng)計分析
4）文本挖掘
第五步：結果呈現(xiàn)與應用
1）報告撰寫
2）數據可視化
3）行動建議的提出
二、醫(yī)藥情報收集一個重點：倫理考量
1）合法性
2）道德性
3）數據隱私保護
工具：問卷設計工具（如SurveyMonkey、Qualtrics）、數據分析軟件（如SPSS、R, Python）、項目管理工具（如Trello、Asana）
案例：諾華制藥如何通過系統(tǒng)化的市場情報流程優(yōu)化其腫瘤藥物管線、阿斯利康在中國市場的情報驅動型本地化戰(zhàn)略
三、數據收集核心平臺-搜索引擎的高級實用技巧
1. 布爾運算符的應用
——AND、OR、NOT
2. 精確匹配和模糊搜索
——使用引號、星號和問號等通配符
3. 站內搜索技巧
工具：Site——命令的使用方法和應用場景
4. 文件類型篩選
工具：Filetype——命令在尋找特定格式文檔中的應用
5. 時間范圍限定
——使用日期篩選功能獲取最新或特定時期的信息
6. 高級搜索頁面的全面利用
——語言、地區(qū)、最后更新時間等篩選條件的組合使用
7. 搜索引擎算法原理
——了解PageRank等算法如何影響搜索結果排序
工具：Google高級搜索、Baidu高級搜索、Bing高級搜索、DuckDuckGo 私密搜索
案例：默沙東如何利用高級搜索技巧快速定位潛在的研發(fā)合作伙伴；賽諾菲運用搜索引擎技巧優(yōu)化其全球市場準入策略

第三講：高效挖掘公開數據源的策略與技巧
來源一：政府數據源的深度利用
1. 關注的數據點
1）藥品審批流程、監(jiān)管政策變動
2）公共衛(wèi)生支出、疾病流行趨勢
3）人口統(tǒng)計數據、健康指標
2. 應用方向與價值
1）預測市場準入障礙，制定合規(guī)策略
2）識別疾病領域的需求與機會
3）評估市場潛力與目標人群規(guī)模
3. 數據來源
1）監(jiān)管機構公告、政策文件
2）衛(wèi)生部門發(fā)布的健康報告、統(tǒng)計年鑒
3）統(tǒng)計局的官方數據庫與發(fā)布平臺
4. 應用挑戰(zhàn)
1）政策解讀的復雜性，需專業(yè)知識
2）數據更新頻率不一，需持續(xù)跟蹤
3）統(tǒng)計數據的解讀可能需要特定分析技能
來源二：醫(yī)藥行業(yè)協(xié)會資源-深度挖掘
1. 關注的數據點
1）行業(yè)會員構成、關鍵企業(yè)名錄
2）行業(yè)發(fā)展趨勢、市場規(guī)模預測
3）行業(yè)標準、指南與最佳實踐
2. 應用方向與價值
1）識別合作伙伴與競爭格局
2）洞察行業(yè)發(fā)展方向，制定長遠戰(zhàn)略
3）確保產品開發(fā)與行業(yè)標準一致
3. 數據來源
1）協(xié)會官方網站、年度報告
2）行業(yè)會議、研討會的發(fā)布資料
3）行業(yè)分析報告、市場調研數據
4. 應用挑戰(zhàn)
1）行業(yè)報告可能存在時效性問題
2）需要辨識信息的相關性和準確性
3）行業(yè)標準更新頻繁，需及時響應
來源三：學術文獻數據庫-高效檢索
1. 關注的數據點
1）最新醫(yī)學研究成果、臨床試驗結果
2）治療方法的比較效果研究
3）藥物安全性與副作用研究
2. 應用方向與價值
1）指導新藥研發(fā)與現(xiàn)有產品改進
2）提供市場推廣的科學依據
3）支持臨床決策與患者教育
3. 數據來源
1）PubMed、Scopus、Web of Science等數據庫
2）學術期刊、專業(yè)會議論文集
4. 應用挑戰(zhàn)
1）學術文獻的信息量龐大，篩選難度大
2）需要專業(yè)知識以評估研究質量
3）保持對最新研究成果的敏感性
來源四：專利數據庫-戰(zhàn)略性應用
1. 關注的數據點
1）競爭對手的專利申請與授權情況
2）技術發(fā)展趨勢與新興領域
3）專利訴訟與專利有效性
2. 應用方向與價值
1）規(guī)避知識產權風險，保護自身產品
2）把握技術前沿，指導研發(fā)方向
3）利用專利信息進行市場布局
3. 數據來源
1）國家知識產權局、美國專利商標局等
2）Espacenet、Google Patents等專利檢索工具
4. 應用挑戰(zhàn)
1）專利語言專業(yè)性強，理解難度大
2）專利策略需要長期規(guī)劃與維護
3）需要跨學科知識以評估專利的相關性
來源五：臨床試驗數據庫-競品分析
1. 關注的數據點
1）競品的臨床試驗階段、結果與安全性數據
2）試驗設計、患者招募與入組標準
3）監(jiān)管機構對臨床試驗的反饋與審批
2. 應用方向與價值
1）評估競品的市場潛力與上市時間
2）指導自身產品臨床試驗設計
3）監(jiān)測行業(yè)研發(fā)動態(tài)，調整研發(fā)策略
3. 數據來源
1）ClinicalTrials.gov、EU Clinical Trials Register
2）國家藥監(jiān)局的臨床試驗公示平臺
4. 應用挑戰(zhàn)
1）臨床試驗信息的解讀需要專業(yè)知識
2）需要持續(xù)監(jiān)控以獲取最新試驗進展
3）跨國臨床試驗的數據整合與比較
來源六：上市公司財報和年度報告-解讀
1. 關注的數據點
1）營收增長、利潤率與成本結構
2）研發(fā)投入、市場推廣費用
3）財務健康狀況、投資與并購活動
2. 應用方向與價值
1）評估競爭對手的財務實力與市場策略
2）指導投資決策與合作伙伴選擇
3）預測行業(yè)趨勢與市場變化
3. 數據來源
1）SEC EDGAR數據庫、公司官方網站
2）財務分析師報告、投資銀行研究
4. 應用挑戰(zhàn)
1）財務報表分析需要專業(yè)知識
2）需要辨識非經常性損益對報表的影響
——跨行業(yè)比較可能存在會計標準差異
來源七：新聞和媒體資源-建立有效的新聞監(jiān)測系統(tǒng)
1. 關注的數據點
1）行業(yè)新聞、政策變動、公共事件
2）競爭對手的媒體報道與公關活動
3）消費者趨勢、市場反饋與輿論
2. 應用方向與價值
1）快速響應市場變化，調整公關策略
2）監(jiān)測品牌形象與市場聲譽
3）洞察消費者需求與市場機會
3. 數據來源
1）主流媒體、行業(yè)雜志、在線新聞平臺
2）社交媒體、論壇、博客
4. 應用挑戰(zhàn)
1）信息量大，篩選與分析難度高
2）輿論導向可能影響市場情緒
3）需要實時監(jiān)測與快速響應機制

第五講：社交媒體監(jiān)測與分析深度解析
前提：社交媒體平臺的特點與選擇（微博、微信、知乎、LinkedIn）
一、關鍵詞監(jiān)測
1. 監(jiān)測關鍵詞的選擇
1）確定與醫(yī)藥品牌、產品、治療領域相關的關鍵詞
2）包括品牌名、藥品名、疾病名稱、治療方式等
3）關鍵詞組合及優(yōu)化
2.關鍵詞監(jiān)測
技巧：設置關鍵詞提醒，實時追蹤提及情況
工具：Brandwatch、Mention
3. 關鍵詞分析
技巧：分析關鍵詞出現(xiàn)的頻率、情感傾向，以及與其他關鍵詞的關聯(lián)性
二、輿情分析技術基礎應用
1. 利用社交媒體平臺的API或第三方數據收集工具進行數據抓取
2.運用文本分析工具對收集的數據進行情感分類
工具：如Python的NLTK庫
3. 結合時間序列分析，識別輿情發(fā)展的趨勢和模式
三、意見領袖識別與追蹤
1. 根據粉絲數量、互動率、內容質量等指標評估意見領袖的影響力
2. 追蹤意見領袖的發(fā)布內容和受眾反饋
工具：利用社交媒體分析工具（如Hootsuite）
3. 識別意見領袖之間的關系，構建影響力網絡圖譜
四、社交媒體數據合規(guī)采集
1. 遵守數據保護法規(guī)，如GDPR，確保數據采集的合法性
2. 使用符合法規(guī)的爬蟲工具（如Scrapy）進行數據采集
3. 對采集的數據進行安全存儲，并采取適當的數據脫敏措施
五、社交媒體趨勢預測
1. 運用統(tǒng)計分析和機器學習技術識別趨勢
2. 使用數據分析軟件（如Tableau）進行趨勢可視化
3. 結合歷史數據和實時數據，預測社交媒體話題的發(fā)展趨勢
六、危機預警與管理
1. 建立自動化的危機監(jiān)測系統(tǒng)，實時識別負面信息
2. 利用AI技術快速識別潛在的危機信號
3. 制定危機溝通計劃，包括信息發(fā)布、輿論引導和損害控制
工具：微博分析工具（如微博指數）、微信公眾號數據助手、知乎熱榜分析工具、Hootsuite（國際社交媒體管理平臺）、BuzzSumo（內容分析工具）
案例：拜耳制藥如何利用社交媒體監(jiān)測優(yōu)化其避孕藥Yaz的市場策略；葛蘭素史克在中國市場通過社交媒體監(jiān)測提升疫苗接種意愿

第六講：醫(yī)療基礎數據可視化技巧
一、數據可視化的原則
——清晰性、準確性、效率性和美觀性的平衡
二、數據可視化呈現(xiàn)的四種主要類型
類型一：圖表化處理
1）柱狀圖
應用場景1：比較不同藥物在市場上的銷售量
應用場景2：展示不同地區(qū)或時間段內的疾病發(fā)病率
應用場景3：對比不同治療手段的療效評估結果
2）折線圖
應用場景1：追蹤藥品價格或成本隨時間的變化趨勢
應用場景2：展示特定疾病隨時間的患病率變化
應用場景3：反映新藥研發(fā)項目進度與預算消耗情況
3）餅圖
應用場景1：展示醫(yī)藥市場份額分布
應用場景2：示患者人群按照疾病類型或治療方式的分類比例
應用場景3：反映藥品不良反應報告中各類反應的占比
4）散點圖
應用場景1：分析藥物劑量與療效之間的關系
應用場景2：展示患者年齡與特定疾病發(fā)病率的分布
應用場景3：探索不同醫(yī)療干預措施與患者恢復時間的相關性
類型二：色彩理論
1） 色彩的心理學效應
應用場景1：在患者教育資料中使用色彩來提高信息的吸引力和記憶力
應用場景2：在藥品包裝設計中利用色彩心理學效應來區(qū)分不同類別的藥物
應用場景3：在臨床試驗結果報告中使用色彩編碼來區(qū)分治療效果的好壞
2） 有效使用色彩傳達信息
應用場景1：在疾病風險地圖中使用不同色彩來表示風險等級
應用場景2：在藥品庫存管理系統(tǒng)中用色彩區(qū)分不同狀態(tài)的庫存（如：綠色代表充足，紅色代表缺貨）
類型三：交互式可視化
1） 動態(tài)圖表
應用場景1：展示藥品銷售隨季節(jié)或促銷活動變化的動態(tài)過程
應用場景2：實時更新的疫情地圖，展示疾病的傳播和擴散情況
應用場景3：動態(tài)展示新藥研發(fā)過程中的各個階段和關鍵里程碑
2） 下鉆功能
應用場景1：在藥品不良反應報告分析中，允許用戶下鉆查看特定藥品或地區(qū)的詳細報告
應用場景2：在患者治療結果分析中，提供下鉆功能以查看特定患者群體的詳細數據
應用場景3：在醫(yī)療成本分析中，允許用戶下鉆查看不同部門或治療類型的成本細節(jié)
3） 過濾器的應用
應用場景1：在臨床試驗參與者篩選中，使用過濾器來篩選符合特定條件的患者
應用場景2：在藥品銷售數據分析中，通過過濾器選擇不同的時間段、地區(qū)或產品類別
應用場景3：在醫(yī)療質量監(jiān)控系統(tǒng)中，利用過濾器來識別和分析特定類型的醫(yī)療事件
類型四：數據敘事化處理
1）眼睛不遵循特定的順序
2）眼睛首先關注突出的東西
3）視覺可以同時處理很多事情
4）我們試圖在數據中找到意義
5）我們以文化習俗為指導
應用場景1：設計患者病例報告的視覺呈現(xiàn)，引導醫(yī)生或護士按邏輯順序快速獲取關鍵信息
應用場景2：在藥品宣傳材料中突出顯示藥物的主要優(yōu)勢和治療效果
應用場景3：在臨床試驗結果解釋中幫助醫(yī)生和研究人員理解數據背后的醫(yī)學意義
應用場景4：在藥品市場分析報告中同時展示多個維度的數據，如銷售額、市場份額和增長率
應用場景5：在跨國藥品市場分析中，考慮不同地區(qū)的文化差異，定制數據可視化的呈現(xiàn)方式，確保信息的準確傳達
三、常見的四數據可視化陷阱與避坑策略
陷阱1：不當的比例尺
避坑策略：
1）確保比例尺準確反映數據范圍，避免過度拉伸或壓縮
2）使用標準比例尺，并在必要時提供比例尺說明
陷阱2：誤導性的圖表設計
避坑策略：
1）優(yōu)先使用簡單直觀的圖表類型，如條形圖和折線圖
2）避免使用不必要的圖形效果，專注于數據的清晰表達
陷阱3：不一致的數據比較
避坑策略：
1）確保所有比較都是基于相同類型和時間范圍的數據
2）當展示不同類型的數據時，使用分組或堆疊圖表，并明確標注差異
陷阱4：信息過載
避坑策略：
1）精簡圖表，只展示關鍵數據點和信息
2）使用交互式可視化，允許觀眾根據需要選擇查看不同數據層面
陷阱5：不恰當的色彩使用
避坑策略：
1）使用易于區(qū)分且對色盲友好的色彩
2）確保色彩的使用在圖表中保持一致性，以傳達正確的信息
陷阱6：忽略數據的上下文
避坑策略：
1）提供數據來源、時間范圍和相關條件的詳細說明
2）解釋數據背后可能的影響因素和趨勢
陷阱7：過度依賴視覺吸引力
避坑策略：
1）保持設計的專業(yè)性和簡潔性，確保數據的首要地位
2）避免使用過于花哨或分散注意力的圖形元素
四、移動端數據可視化的特殊考量
1. 醫(yī)藥企業(yè)角度
1）數據安全性
考量點：確?；颊邤祿推髽I(yè)數據的安全性，遵守HIPAA或GDPR等數據保護法規(guī)
案例：輝瑞公司使用IBM Watson Health的數據管理解決方案來確保數據的安全性和合規(guī)性
工具：IBM Watson Health，提供數據管理和分析服務
2）市場洞察
考量點：利用移動端數據收集消費者行為和市場趨勢，以指導產品開發(fā)和市場策略
案例：諾華利用移動應用收集患者反饋，分析市場對新藥的需求和接受度
工具：Qualtrics，用于創(chuàng)建調查問卷和收集市場數據
3）品牌一致性
考量點：在移動端應用中保持品牌的視覺和語言一致性，加強品牌識別度
案例：默克公司通過其移動應用提供統(tǒng)一的品牌形象和用戶體驗
工具：Adobe Experience Design，幫助設計團隊創(chuàng)建一致的UI/UX
2. 患者端角度
1）易用性
考量點：確保應用界面對患者友好，操作簡單，易于老年人和視力不佳者使用
案例：葛蘭素史克的哮喘管理應用，設計簡潔，易于患者日常使用
工具：InVision Studio，用于設計高易用性的用戶界面
2）個性化醫(yī)療
考量點：提供個性化的醫(yī)療建議和提醒，根據患者的健康數據定制服務
案例：諾和諾德的糖尿病管理應用，根據患者的血糖數據提供個性化的胰島素注射建議
工具：Google Firebase，提供個性化推送和數據分析功能
3）教育和支持
考量點：通過移動端提供疾病教育、用藥指導和健康生活建議
案例：強生公司的心理健康應用，提供心理健康教育和自我管理工具
工具：Khan Academy Health，提供醫(yī)療健康教育資源
3. 用戶端角度（醫(yī)療保健專業(yè)人員）
1）專業(yè)信息獲取
考量點：提供最新的醫(yī)學研究、藥物信息和臨床指南，便于醫(yī)療專業(yè)人員獲取專業(yè)信息
案例：美敦力提供給醫(yī)療專業(yè)人員的移動應用，包含最新的醫(yī)療設備使用教程和研究數據
工具：Medscape，提供醫(yī)療新聞、臨床信息和藥物數據庫
2）遠程監(jiān)控和溝通
考量點：允許醫(yī)療專業(yè)人員遠程監(jiān)控患者狀況，并與患者進行有效溝通
案例：飛利浦的遠程患者監(jiān)控解決方案，使醫(yī)生能夠實時監(jiān)控患者的健康數據
工具：Philips HealthSuite，提供遠程監(jiān)控和數據分析服務
3）工作效率
考量點：設計應用以提高醫(yī)療專業(yè)人員的工作效率，如快速記錄患者信息、預約管理和電子病歷訪問
案例：賽諾菲的醫(yī)療專業(yè)人員應用，幫助醫(yī)生管理患者數據和預約
工具：Epic Systems，提供全面的電子健康記錄和實踐管理服務
 

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