Ценовые исследования
Всё о ценовых исследованиях: как найти баланс между выручкой, прибылью и долей рынка
О курсе
Это продвинутый курс по ценовым исследованиям. На практических кейсах мы показываем, как работают различные ценовые методики и как определять лучшую для максимизации прибыли цену исходя из моделирования рынка.
Особый акцент будем делать на ценовых conjoint-исследованиях, где помимо цены затронем тему моделирования продуктов. Будем учиться работать с conjoint-симуляторами в связке с данными по себестоимости продукта и актуальным объемам продаж.
Разберемся, как находить баланс между задачами увеличения доли рынка, выручки и прибыли. Будем тренироваться составлять сложные ценовые стратегии для многосоставных продуктов и пакетов услуг, для портфеля брендов на высокоэластичных рынках.
Менеджерам по исследованиям, заказчики которых влияют на ценообразование
Кому подойдет
Исследователям и бизнес-консультантам, работающим с ценовыми исследованиями
Маркетологам и продакт-менеджерам, в KPI которых входят цели по доле рынка, выручке и прибыли
Владельцам бизнеса для лучшего понимания ценообразования, в том числе для продуктов, которые еще не вышли на рынок
Наша экспертиза
- Проводим более 50 ценовых исследований в год
- Собственные методологические и программные разработки
- Опыт проведения на разных рынках:
FMCG
Телеком
Недвижимость
Банковские услуги
Как проходит обучение
Выбор тарифа
Есть два варианта прохождения курса: без выполнения домашнего задания (Light) и с домашним заданием и разбором вашей работы на еженедельных онлайн-встречах (Full). Количество мест на Full ограничено, потому что мы хотим дать каждому нашему слушателю подробный фидбек по его работе.
Выбор потока (только для Full)
Всех слушателей, которые выбрали тариф с домашним заданием, мы разделяем на два потока. У первого, основного, потока разборы ДЗ будут проходить по средам вечером, у второго, дополительного, — по пятницам днём. Мы ценим ваше время, поэтому во время оформления заявки просим указать, в какой из дней вам будет удобнее заниматься. Будем учитывать эту информацию при распределении потоков и постараемся записать вас в приоритетный. Если вам удобны оба варианта, то мы запишем вас в тот поток, где будут свободные места
Старт курса: 25 июля
Вебинары
На вебинарах будем знакомиться с методологиями ценовых исследований и смотреть, как они работают на практических кейсах. Вебинары будут проходить по четвергам онлайн в Zoom в 19:00 (МСК)
Разбор домашних заданий
Разборы для первого потока будут проходить по средам в 19:00 (МСК), для второго — по пятницам в 15:00 (МСК) онлайн в Zoom. На этих встречах будем давать подробные комментарии по каждой работе. Если вы хотите посмотреть на работы других слушателей и поучаствовать в обсуждении, то можете также подключаться на разборы не своего потока.
Доступ и учебные материалы
Все учебные материалы мы загружаем в GetCourse: там вы найдете видео-записи вебинаров и разборов домашек, презентации, статьи, доп. материалы, симуляторы и инструменты. Доступ дается на 6 месяцев с момента покупки.
Вопросы и общение
У курса есть свой чат в Телеграме, где вы сможете познакомиться с другими студентами, задать преподавателям интересующий вас вопрос и отслеживать организационные моменты. Ссылка на добавление в чат приходит на указанную почту после покупки курса.
Программа
- Разбираемся в видах ценовых исследований и их применимости для различных бизнес- и исследовательских задач
- Смотрим классификацию методов ценовых исследований
- Изучаем PSM: Price Sensitivity Meter (метод ценовой чувствительности Ван Вестендорпа)
- Строим карты PSM с помощью EXCEL. Определяем диапазон допустимых цен, находим и интерпретируем точки PMC, PME, IDPP и OPP
- Знакомимся с расширением Ньютона-Миллера-Смита для PSM (Newton Miller Smith Extension)
25 июля 2024 – Вебинар
31 июля / 2 августа 2024 – Разбор домашних работ
- Знакомимся с Monadic Price Experiments
- Подробно разбираем методику Лестница Цен (Gabor Granger): как устроена, как правильно делать, как интерпретировать
- Строим графики Total Revenue и ценовой эластичности спроса на данных исследований с применением Лестницы Цен
- Разбираемся с понятием ценовой эластичности спроса. Какая бывает, как считать, как давать рекомендации для разных участков кривой спроса. Разбираемся в особенностях рынков товаров с низкой и высокой эластичностью
1 августа 2024 – Вебинар
7 августа / 9 августа 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся в основных понятиях Conjoint: атрибуты и уровни, важности и полезности
- Учимся строить ортогональный план
- Подробно разбираем методы Rating-Based Conjoint (RBC) и Choice-Based Conjoint (CBC) на примерах ценовых исследований
- Оптимизируем продукт с помощью Conjoint
8 августа 2024 – Вебинар
14 августа / 16 августа 2024 – Разбор домашних работ
- Учимся считать главные ценовые показатели продукта на основе Conjoint-исследований: Willingness to pay, Preference share, Revenue и Margin
- Разберемся, что такое BaseLine. Учимся моделировать различные сценарии в conjoint-симуляторе и сравнивать их с BaseLine
- Находим баланс между долей, доходом и маржинальностью продукта
- Учимся находить ценовые пороги продукта
- Смотрим примеры моделирования продуктов и определения цен в многосоставных продуктах: пакетах услуг, технологических продуктах с большим количеством фичей
15 августа 2024 – Вебинар
21 августа / 23 августа 2024 – Разбор домашних работ
- Разбираемся с понятиями Alternative-Specific Design, Line Pricing, Conditional Pricing
- Учимся делать аппроксимацию и интерполяцию (Demand Curve Fitting)
- Вычисляем ценовые индексы (Price Indexes)
- Разбираемся, в каких случаях в симуляторе нужно взвешивание по дистрибуции / актуальным объемам продаж
- Работаем с кросс-эластичностью
22 августа 2024 – Вебинар
28 августа / 30 августа 2024 – Разбор домашних работ
- Учимся управлять выручкой и маржинальностью портфеля брендов: составлять ценовые стратегии, отстраиваться от конкурентов, минимизировать каннибализацию
- Зумимся в ценовые стратегии продуктов с эластичными и неэластичными участками кривой спроса
- Тренируемся находить высокомаржинальные сочетания уровней атрибутов
- Идём по финальному чек-листу: что нужно учитывать при определении ценовых стратегий на основе исследований в разных типах продуктов
29 августа 2024 – Вебинар
4 сентября / 6 сентября 2024 – Разбор домашних работ
Расписание
ИЮЛЬ
АВГУСТ
СЕНТЯБРЬ
25
вебинары (Light & Full)
VII
номер модуля
разбор ДЗ у 1 потока (только Full)
31
разбор ДЗ у 2 потока (только Full)
31
ИЮЛЬ
АВГУСТ
ПН
ВТ
СР
ЧТ
ПТ
СБ
ВС
22
23
24
I
25
26
27
28
29
30
I
31
СЕНТЯБРЬ
ПН
ВТ
СР
ЧТ
ПТ
СБ
ВС
II
1
I
2
3
4
5
6
II
7
III
8
II
9
10
11
12
13
III
14
IV
15
III
16
17
18
19
20
IV
21
V
22
IV
23
24
25
26
27
V
28
VI
29
V
30
31
ПН
ВТ
СР
ЧТ
ПТ
СБ
ВС
1
2
3
VI
4
5
VI
6
7
8
25
вебинары (Light & Full)
разбор ДЗ у 1 потока (только Full)
31
разбор ДЗ у 2 потока (только Full)
31
VII
номер модуля
Преподаватели
Александр Земсков
CTO&Co-founder
RADAR research agency
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на ценовых исследованиях и моделировании рынка.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на ценовых исследованиях и моделировании рынка.
21 год в индустрии маркетинговых исследований. Участвовал в качестве бизнес-консультанта в 150+ проектах по сложному ценовому моделированию.
Автор и разработчик software-решений для симуляции рынка на основе данных ценовых исследований.
Приглашенный преподаватель в Бизнес-школе Skolkovo на программе MBA по направлению «Маркетинг».
Марк Шафир
CEO&Co-founder
RADAR research agency
Закончил Вышку в 2006 году.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге.
В 2007 году основал исследовательское агентство RADAR. Специализируется на анализе данных маркетинговых исследований и data-сторителлинге.
21 год в индустрии маркетинговых исследований. Большой опыт работы с крупнейшими игроками российского рынка в сфере стратегического маркетинга.
18 лет преподавания, из которых 14 лет в НИУ ВШЭ (курсы "Введение в маркетинговые исследования" и "Современные методы анализа данных").