Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14425
Назва: | Distribution Channel Models in Life Insurance : Identifying Key Influencing Factors |
Інші назви: | Моделі каналів збуту у страхуванні життя : визначення ключових факторів впливу |
Автори: | Grebeniuk, N. Boyko, A. Bozhenko, V. Dehtiar, N. Гребенюк, Надія Бойко, Антон Боженко, Вікторія Дегтярь, Наталія |
Ключові слова: | bancassurance distribution channels insurance brokers банкострахування канали збуту страхові брокери |
Дата публікації: | 2025 |
Бібліографічний опис: | Distribution Channel Models in Life Insurance : Identifying Key Influencing Factors [Electronic resource] / N. Grebeniuk, А. Boyko, V. Bozhenko, N. Dehtiar // Marketing and Management of Innovations. – 2025. – № 16 (1). – Р. 106-118. – Режим доступу : https://doi.org/10.21272/mmi.2025.1-08. – Заголовок з екрану. |
Короткий огляд (реферат): | The life insurance industry is undergoing significant transformation driven by evolving consumer preferences, technological advancements and changing market dynamics. As insurers adapt to a changing landscape, distribution channel models are becoming a critically important factor in determining success and profitability in the market. The aim of this article is to develop a scientific and methodological basis for substantiating distribution models for life insurance products, which involves defining homogeneous groups of countries and identifying key factors that influence sales models. The methodological tools used in this study were Gaussian mixture models to determine the distribution models of life insurance products and the common factor rotation method (Varimax) to calculate the degree of influence of relevant indicators on the distribution models. The research period is 2008–2019, and the objects of the study are 13 countries in the European Union. Calculations are performed via the Python programming language. This article presents the results of a cluster analysis of countries, which allowed us to identify three key models in the sale of life insurance products: the bancassurance model (Spain, France, Italy, Malta, Portugal), the intermediary model (Bulgaria, Germany, Hungary) and the hybrid model (Sweden and the United Kingdom). Analysis of changes in cluster distribution indicates stability in the grouping of most countries, although in some cases, there is a transition between clusters. By identifying similarities and differences between countries and analysing the impact of socioeconomic and technological factors, this study contributes to the development of effective distribution strategies in the dynamic insurance market. The results of factor analysis revealed that the most significant differences between clusters were observed in indicators of internet access, level of education and index of hours worked. The greatest impact on the bancassurance product distribution model is exerted by digital development indicators (frequency of internet use, level of internet access), the intermediary model, the level of citizens’ access to the internet and the level of citizens’ education, and the hybrid model, the frequency of internet use and the level of urbanization in the country. The results of this study have practical importance for insurance companies and financial institutions seeking to optimize their distribution channels and adapt to modern market requirements. |
Опис: | Галузь страхування життя зазнає значних трансформацій, зумовлених зміною вподобань споживачів, технологічним прогресом та зміною динаміки ринку. Оскільки страховики адаптуються до мінливого ландшафту, моделі каналів розподілу стають критично важливим фактором у визначенні успіху та прибутковості на ринку. Метою цієї статті є розробка науково-методологічної основи для обґрунтування моделей розподілу продуктів страхування життя, що передбачає визначення однорідних груп країн та визначення ключових факторів, що впливають на моделі продажів. Методологічними інструментами, що використовувалися в цьому дослідженні, були моделі гаусової суміші для визначення моделей розподілу продуктів страхування життя та метод ротації спільних факторів (Varimax) для розрахунку ступеня впливу відповідних показників на моделі розподілу. Період дослідження – 2008–2019 роки, а об'єктами дослідження є 13 країн Європейського Союзу. Розрахунки виконуються за допомогою мови програмування Python. У цій статті представлені результати кластерного аналізу країн, який дозволив нам визначити три ключові моделі продажу продуктів страхування життя: модель банківського страхування (Іспанія, Франція, Італія, Мальта, Португалія), модель посередника (Болгарія, Німеччина, Угорщина) та гібридна модель (Швеція та Велика Британія). Аналіз змін у розподілі кластерів свідчить про стабільність у групуванні більшості країн, хоча в деяких випадках спостерігається перехід між кластерами. Визначаючи подібності та відмінності між країнами та аналізуючи вплив соціально-економічних і технологічних факторів, це дослідження сприяє розробці ефективних стратегій розподілу на динамічному ринку страхування. Результати факторного аналізу показали, що найбільш суттєві відмінності між кластерами спостерігалися за показниками доступу до Інтернету, рівня освіти та індексу відпрацьованих годин. Найбільший вплив на модель розподілу банківсько-страхових продуктів мають показники цифрового розвитку (частота використання Інтернету, рівень доступу до Інтернету), посередницька модель – рівень доступу громадян до Інтернету та рівень освіти громадян, а гібридна модель – частота використання Інтернету та рівень урбанізації в країні. Результати цього дослідження мають практичне значення для страхових компаній та фінансових установ, які прагнуть оптимізувати свої канали розподілу та адаптуватися до сучасних вимог ринку. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/14425 |
Розташовується у зібраннях: | Статті, тези доповідей |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
08_A847-2025_Grebeniuk-et-al.pdf | 847,23 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.