Manajemen Strategi Pemasaran Produk Manulife Saving Protector pada PT Asuransi Jiwa Manulife Surabaya Pusat
Notice bibliographique
Résumé
One of the best insurance companies in Indonesia is PT Asuransi Jiwa Manulife Indonesia, a financial services provider from Canada that operates in Asia, Canada and the United States. Headquartered in Toronto, Canada, Manulife has been serving customers for more than 155 years. Manulife is traded under the symbol ‘MFC’ on the Toronto, New York and Philippine stock exchanges, and under the symbol ‘945’ in Hong Kong. Manulife Indonesia has offered a variety of financial services including life insurance, accident and health insurance, investment services and pension funds to individual customers and business actors in Indonesia. Manulife Indonesia has served more than 2 million customers in Indonesia through a network of more than 11,000 employees and professional agents spread across 30 marketing offices. Given the increasing market potential in Indonesia, many insurance companies, both local and foreign, are trying to reach the market in Indonesia. In order for the company to be able to compete with other insurance companies, a sales strategy and product are needed that can attract the interest of its customers. One of the most popular products owned by PT AJ Manulife Indonesia is Manulife Saving Protector, which is the only individual dual-purpose life insurance product (endowment) that can provide Insurance Money of up to IDR 1.5 billion without having to undergo a medical examination first. The insurance industry in 2023 is projected to increase along with improving economic conditions in Indonesia. However, the level of public distrust can hinder the development of this industry. This causes many people to tend to delay opening an insurance policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».