MARKETING MANAGEMENT NEL SETTORE FARMACEUTICO

Università degli Studi di PAVIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Master in Marketing Management nel Settore Farmaceutico dell'Università degli Studi di Pavia si propone di formare figure professionali altamente specializzate, capaci di analizzare e valutare in modo quantitativo le complesse dinamiche del marketing farmaceutico. L'obiettivo è fornire ai partecipanti le competenze necessarie per operare con successo all'interno delle aziende farmaceutiche, delle agenzie di comunicazione specializzate nel settore sanitario e farmaceutico, e dei servizi di outsourcing per la pianificazione del marketing farmaceutico. Il corso mira a sviluppare una solida comprensione del mercato, delle strategie di marketing, delle normative e delle tecnologie digitali applicate al settore.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un approccio multidisciplinare, combinando lezioni frontali, workshop, case study e project work. I moduli didattici coprono aree chiave come l'analisi del mercato farmaceutico, le strategie di marketing, la comunicazione scientifica, il marketing digitale, la regolamentazione farmaceutica e la gestione dei dati. Le metodologie didattiche includono simulazioni, role-playing, e l'utilizzo di strumenti di analisi avanzati. È previsto un forte coinvolgimento di professionisti del settore, che condividono la loro esperienza e offrono una prospettiva pratica del mondo del lavoro.

  • Competenze acquisite

    Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze specifiche per: condurre analisi di mercato approfondite; sviluppare e implementare strategie di marketing efficaci; gestire campagne di comunicazione multicanale; interpretare e utilizzare i dati per il processo decisionale; comprendere e applicare le normative del settore farmaceutico; utilizzare strumenti di marketing digitale e social media; collaborare con team multidisciplinari; e presentare risultati e proposte in modo chiaro ed efficace. I laureati saranno in grado di affrontare le sfide del mercato farmaceutico con una solida base di conoscenze e competenze pratiche.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del marketing farmaceutico, automatizzando processi e offrendo nuove opportunità di analisi e personalizzazione. L'analisi predittiva, basata sull'I.A., consente di prevedere le tendenze del mercato, ottimizzare le campagne pubblicitarie e migliorare l'efficacia delle strategie di marketing. L'automazione del marketing, attraverso l'uso di chatbot e piattaforme di gestione dei clienti (CRM) potenziate dall'I.A., sta migliorando l'interazione con i clienti e l'efficienza operativa. L'I.A. sta anche rivoluzionando la ricerca e lo sviluppo di nuovi farmaci, accelerando i tempi e riducendo i costi.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Le opportunità includono la possibilità di specializzarsi in aree come l'analisi dei dati, il marketing basato sull'I.A., e la gestione delle piattaforme di automazione. Le sfide riguardano la necessità di acquisire nuove competenze, come la capacità di interpretare i dati, comprendere gli algoritmi e collaborare con i team di sviluppo I.A. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di sviluppare un pensiero critico sarà fondamentale per avere successo in questo campo.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la comprensione dei principi di I.A. e machine learning, la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python e R, e la conoscenza delle piattaforme di marketing digitale. La capacità di comunicare efficacemente con i team tecnici e di tradurre i risultati dell'analisi dei dati in strategie di marketing actionable sarà un vantaggio competitivo significativo. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno essenziali per rimanere rilevanti nel mercato del lavoro.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data storytelling
Imparare a utilizzare strumenti di analisi dati (Python, R), visualizzazione dati (Tableau, Power BI) e a comunicare efficacemente i risultati attraverso la narrazione basata sui dati. Approfondire le tecniche di machine learning applicate al marketing.
Marketing automation e crm avanzati
Acquisire familiarità con le piattaforme di marketing automation (es. HubSpot, Marketo) e i sistemi CRM potenziati dall'I.A. (es. Salesforce Einstein). Comprendere come progettare e gestire campagne di marketing automatizzate e personalizzate.
Comprensione dell'i.a. e del machine learning
Acquisire una solida base di conoscenze sui concetti fondamentali dell'I.A. e del machine learning. Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e leggere libri sull'argomento (es. "Deep Learning with Python").

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel settore farmaceutico e del marketing digitale. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie.
Sperimentazione e testing
Sperimentare nuove strategie e strumenti di marketing, testando diverse soluzioni e analizzando i risultati. Utilizzare l'A/B testing per ottimizzare le campagne pubblicitarie e migliorare l'efficacia delle comunicazioni.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop. Costruire una rete di contatti con professionisti del marketing, data scientist e sviluppatori I.A. Collaborare con team multidisciplinari per affrontare progetti complessi.

esperienze utili

Stage e progetti pratici
Svolgere stage presso aziende farmaceutiche, agenzie di marketing o startup tecnologiche. Partecipare a progetti pratici che prevedano l'utilizzo di strumenti di I.A. e l'analisi dei dati.
Certificazioni e corsi specializzati
Ottenere certificazioni in marketing digitale (es. Google Ads, Facebook Blueprint) e in strumenti di analisi dei dati (es. Tableau, Power BI). Seguire corsi specializzati in I.A. e machine learning applicati al marketing.
Volontariato e partecipazione attiva
Partecipare a progetti di volontariato o a iniziative che coinvolgano l'utilizzo di tecnologie digitali e l'analisi dei dati. Essere attivi nelle community online e contribuire alla condivisione di conoscenze e competenze.

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