Segmentation and Evidence of Relationship-Building Activities in Life Insurance Companies’ Websites
Notice bibliographique
Résumé
Companies that offer online insurance services have their work cut out for them. Not only must they search for loyal customers, but also for free advocates who can influence their friends to purchase an insurance policy online from them. In terms of time, cost and effort, attempting to attract the whole market is just a waste. As the best customer services with all insurance coverage for too much insurance policies is just vain. This is where the concept of target marketing comes in, as the most important factor influencing market share of an online insurance company is targeting an accurate market segment. Market segmentation is defined as a marketing strategy that involves dividing a broad target market into subsets of consumers who have common needs and priorities, and then designing and implementing strategies to target them. Market segmentation strategies may be used to identify the target customers, and provide supporting data for positioning to achieve a marketing plan objective. Businesses may develop product differentiation strategies, or an undifferentiated approach, involving specific products or product lines depending on the specific demand and attributes of the target segment (Kotler, 2003). Then again, it’s not enough for a company to market its product to its customers. It has to keep and maintain that customer’s loyalty through the provision of excellent services and other relationship-building activities. Our project aims to study these two aspects of online marketing by analysing the websites of three well-known insurance companies (www.metlife.com (US) www.standardlife.co.uk (UK), www.william-russell.com (UK). This paper will study the websites of the three selected insurance companies, which use similar E-Business models but different market segmentation, and examine how they intend to meet the needs of the different customer segments, and the extent to which they have managed to build customer relationship activities to maintain customer satisfaction through their website designs. Thus the study deals with these issues, not only from a customer perspective, but also from a business perspective. The findings present the effectiveness of the MetLife site which has offered various features to woo the retirement sector, whereas Standard Life has concentrated on the corporate client with regard to healthcare. William Russell is particularly focused on the expatriate client and is equally savvy for policy holders as it is with new customers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».